Docker & Kubernetes Advanced Eğitimi

Eğitim Hakkında

Konteynerden üretim kümesine uzanan ileri düzey hat

Docker ve Kubernetes'i bilen ekipler için ileri düzey eğitim. Multi-stage build, imaj tarama, overlay2 ve volume tasarımından başlayıp StatefulSet, probe, NetworkPolicy, affinity/taint, HPA, StorageClass, RBAC, Prometheus ve Helm şablonlarına uzanır. Hedef, üretimde karşılaşılan sorunları kök nedenleriyle çözebilen yetkinliktir.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; ilk gün Gelişmiş Docker: İmaj, Güvenlik, Ağ ve Veri, son gün İşletim: Gözlem, Hata Ayıklama ve Helm GitOps konularına odaklanır.

Seviye

İleri Seviye — güvenli imaj üretiminden zamanlama, RBAC, ölçekleme ve Helm/GitOps dağıtımına uzanan ileri konteyner mühendisliği.

Öğrenme Metodu

Tüm konular kubectl ile gerçek bir Kubernetes kümesi (kind, minikube veya kubeadm lab) üzerinde uygulanır; her oturumda manifest yazılır, uygulanır ve bozulan yapı birlikte onarılır.

Neden Bu Eğitim?

☸️Kümede Uygulama

Pod'dan Ingress'e kadar tüm nesneleri kubectl ile kendi manifestlerinizle ayağa kaldırırsınız.

🧪Hata Ayıklama Refleksi

CrashLoopBackOff, Pending ve ImagePullBackOff gibi gerçek hataları sistematik yöntemle çözersiniz.

📈Üretime Hazırlık

Probe, kaynak limitleri, ölçekleme ve izleme ayarlarıyla uygulamayı üretim koşullarına taşırsınız.

Anahtar Konular

docker kubernetes advancedileri kubernetesmulti-stage buildkubernetes rbackubernetes eğitimikubectlk8spod deploymentkubernetes servisingresskubernetes ölçekleme

“Kubernetes bir araç değil, dağıtık sistemleri tarif etme dilidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Konteyner Bilgisi

Docker ile imaj oluşturma ve konteyner çalıştırma deneyimi beklenir.

2

Linux ve YAML

Linux komut satırı ve YAML sözdizimi ile rahat çalışabilmek gerekir.

3

Ağ Temelleri

IP, port, DNS ve HTTP kavramları servis ve Ingress konularında kullanılır.

4

Lab Erişimi

Kubernetes kümesi (kind/minikube) kurulabilen bir bilgisayar ya da DVA lab erişimi kullanılır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, İmaj Katmanları ve Dockerfile ve Konteyner Güvenliği konularında uygulama yapar; Docker Ağ Modelleri ile Volume, Bind Mount ve Veri Kalıcılığı başlıklarında laboratuvar çalışmasını tamamlar.

Modül 1

İmaj Katmanları ve Dockerfile

Union filesystem (overlay2), katman önbelleği ve imaj digest/tag ayrımı
Dockerfile komutları: FROM, RUN, COPY, ENTRYPOINT ile CMD farkı, ARG ve ENV
Multi-stage build ile derleme ortamını çalışma imajından ayırma
.dockerignore, katman sıralaması ve BuildKit cache mount ile hızlı derleme
distroless, alpine ve slim tabanlı imajların boyut ve güvenlik karşılaştırması
docker history ve dive ile imaj boyutunu küçültme alıştırması

Modül 2

Konteyner Güvenliği

Root olmayan kullanıcı, capability düşürme (--cap-drop) ve no-new-privileges
seccomp, AppArmor profilleri ve salt okunur dosya sistemi
Trivy ve Grype ile imaj zafiyet taraması, SBOM üretimi
Docker secrets ve build-time secret mount ile hassas veri yönetimi
Docker socket paylaşımının riskleri ve rootless mod
CIS Docker Benchmark ve docker-bench-security ile denetim

Modül 3

Docker Ağ Modelleri

bridge, host, none ve macvlan sürücüleri ile kullanım senaryoları
Kullanıcı tanımlı bridge ağında gömülü DNS ile servis keşfi
Port yayınlama (-p) ve iptables/nftables kurallarının izlenmesi
overlay ağ ve VXLAN ile çok düğümlü iletişim
Konteynerler arası ağ izolasyonu ve internal ağlar
Ağ sorun giderme: docker network inspect, nsenter ve tcpdump

Modül 4

Volume, Bind Mount ve Veri Kalıcılığı

Volume, bind mount ve tmpfs farkları ile doğru seçim kriterleri
Named volume yaşam döngüsü, yedekleme ve geri yükleme
Volume driver kullanımı ve NFS tabanlı paylaşımlı depolama
Dosya izinleri, UID/GID eşleşmesi ve SELinux :z/:Z etiketleri
Veritabanı konteynerlerinde veri kalıcılığı ve init script yaklaşımı
Salt okunur root filesystem ve yazılabilir alanların sınırlandırılması

Günün hedefiKatılımcı, İş Yükü Denetleyicileri ve Pod, ConfigMap ve Secret konularında uygulama yapar; Servis, Ingress ve Gateway API ile Küme Ağı: CNI ve NetworkPolicy başlıklarında laboratuvar çalışmasını tamamlar.

Modül 1

İş Yükü Denetleyicileri

Deployment rolling update, maxSurge/maxUnavailable ve rollout undo
StatefulSet: kararlı kimlik, headless servis ve sıralı başlatma
DaemonSet ile düğüm başına ajan (log, izleme) dağıtımı
Job ve CronJob: backoffLimit, completions, concurrencyPolicy
Liveness, readiness ve startup probe ayarları
PodDisruptionBudget ile gönüllü kesintilerde kullanılabilirlik

Modül 2

Pod, ConfigMap ve Secret

Pod şeması: init container, sidecar ve çoklu konteyner desenleri
ConfigMap oluşturma; env, envFrom ve volume olarak tüketme
Secret türleri (Opaque, tls, dockerconfigjson) ve base64'ün şifreleme olmadığı gerçeği
Projected volume ve subPath kullanımında yapılandırma güncelleme davranışı
Immutable ConfigMap/Secret ve rollout tetikleme yöntemleri
Downward API ile pod bilgisinin konteynere aktarılması

Modül 3

Servis, Ingress ve Gateway API

ClusterIP, NodePort, LoadBalancer ve ExternalName servis tipleri
EndpointSlice ve kube-proxy iptables/IPVS modları
Ingress denetleyicisi (NGINX), host/path yönlendirme ve TLS sonlandırma
cert-manager ve Let's Encrypt ile otomatik sertifika yönetimi
Gateway API: GatewayClass, Gateway ve HTTPRoute kaynakları
Headless servis ve CoreDNS ile servis keşfi

Modül 4

Küme Ağı: CNI ve NetworkPolicy

Kubernetes ağ modeli: pod IP'leri, NAT'sız pod-pod iletişimi
CNI eklentileri: Calico, Cilium, Flannel karşılaştırması ve overlay/BGP modları
NetworkPolicy ile ingress/egress kısıtlama ve default-deny yaklaşımı
CoreDNS yapılandırması, ndots ve dnsPolicy ayarları
Cilium eBPF veri düzlemi ve Hubble ile akış gözlemi
Ağ sorunları için netshoot, tcpdump ve kubectl debug kullanımı

Günün hedefiKatılımcı, Pod Zamanlama ve Yerleştirme ve Otomatik Ölçekleme ve Kaynak Yönetimi konularında uygulama yapar; Kalıcı Depolama: PV, PVC ve StorageClass ile RBAC ve Küme Güvenliği başlıklarında laboratuvar çalışmasını tamamlar.

Modül 1

Pod Zamanlama ve Yerleştirme

kube-scheduler filtreleme ve puanlama aşamaları
nodeSelector, node affinity ve pod affinity/anti-affinity kuralları
Taint ve toleration ile özel düğüm havuzları (NoSchedule, NoExecute)
topologySpreadConstraints ile zon bazlı dengeli dağıtım
requests/limits, QoS sınıfları (Guaranteed, Burstable, BestEffort) ve eviction
PriorityClass, preemption ve nodeName ile manuel zamanlama

Modül 2

Otomatik Ölçekleme ve Kaynak Yönetimi

HorizontalPodAutoscaler v2 ile CPU, bellek ve özel metrik tabanlı ölçekleme
VerticalPodAutoscaler önerileri ve in-place resize yaklaşımı
Cluster Autoscaler ve Karpenter ile düğüm ölçekleme
KEDA ile olay güdümlü ölçekleme (kuyruk uzunluğu, Prometheus)
ResourceQuota ve LimitRange ile namespace kotaları
Yük testi ile HPA davranışının gözlemlenmesi ve stabilizasyon pencereleri

Modül 3

Kalıcı Depolama: PV, PVC ve StorageClass

PersistentVolume ve PersistentVolumeClaim bağlama süreci, erişim modları (RWO/RWX/RWOP)
StorageClass, dinamik provizyonlama ve volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
reclaimPolicy (Retain/Delete) ve volume genişletme
CSI mimarisi: controller, node plugin ve sidecar'lar
VolumeSnapshot, VolumeSnapshotClass ve klonlama
StatefulSet volumeClaimTemplates ile veritabanı kümesi çalıştırma

Modül 4

RBAC ve Küme Güvenliği

Role, ClusterRole, RoleBinding ve ClusterRoleBinding yapısı
ServiceAccount, token projeksiyonu ve kubectl auth can-i
Kullanıcı sertifikası oluşturma (CSR API) ve kubeconfig dağıtımı
Pod Security Admission: privileged, baseline, restricted profilleri
SecurityContext: runAsNonRoot, readOnlyRootFilesystem, capabilities
OPA Gatekeeper veya Kyverno ile politika uygulama

Günün hedefiKatılımcı, İzleme ve Gözlemlenebilirlik ve Sorun Giderme Yöntemleri konularında uygulama yapar; Helm Şablon Dili ile GitOps ile Helm Dağıtımı başlıklarında laboratuvar çalışmasını tamamlar.

Modül 1

İzleme ve Gözlemlenebilirlik

metrics-server, kubectl top ve kaynak tüketimi izleme
Prometheus Operator, ServiceMonitor ve PromQL temelleri
Grafana panoları ve Alertmanager ile uyarı kuralları
Loki veya EFK ile merkezi günlük toplama
OpenTelemetry ile dağıtık izleme ve Jaeger/Tempo
SLI/SLO tanımı ve hata bütçesi yaklaşımı

Modül 2

Sorun Giderme Yöntemleri

Pod durumları: Pending, CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff, OOMKilled analizi
kubectl describe, events, logs --previous ve kubectl debug ephemeral container
Düğüm sorunları: NotReady, kubelet journalctl, disk/bellek baskısı
Servis erişilemezliği: endpoint, selector ve DNS kontrol akışı
Control plane arızaları: apiserver, etcd ve sertifika süresi dolması
Sistematik hata ayıklama kontrol listesi ve olay sonrası inceleme

Modül 3

Helm Şablon Dili

Go template söz dizimi: .Values, .Release, .Chart ve .Capabilities nesneleri
_helpers.tpl içinde named template ve include/template farkı
Akış kontrolü: if, with, range ve whitespace yönetimi (-)
Pipeline fonksiyonları: default, quote, toYaml, nindent, required
tpl fonksiyonu ile dinamik değer işleme
values.schema.json ile değer doğrulama

Modül 4

GitOps ile Helm Dağıtımı

Argo CD Application kaynağı ile Helm chart dağıtımı
Flux HelmRelease ve HelmRepository nesneleri
Ortam bazlı values dosyaları ve promosyon akışı
Sırların yönetimi: Sealed Secrets, SOPS ve External Secrets Operator
Sapma (drift) tespiti ve otomatik senkronizasyon politikaları
Helm chart güvenlik taraması: Trivy, kube-linter, kubeconform

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

İmaj Katmanları ve

İmaj Katmanları ve Dockerfile konusunda Union filesystem (overlay2), katman önbelleği ve imaj digest/tag ayrımı ve Dockerfile komutları: FROM, RUN, COPY, ENTRYPOINT ile CMD farkı, ARG ve ENV çalışmalarını kendi ortamınızda uygulayabilirsiniz.

✅

Docker Ağ Modelleri

Docker Ağ Modelleri konusunda bridge, host, none ve macvlan sürücüleri ile kullanım senaryoları ve Kullanıcı tanımlı bridge ağında gömülü DNS ile servis keşfi çalışmalarını kendi ortamınızda uygulayabilirsiniz.

✅

İş Yükü Denetleyicileri

İş Yükü Denetleyicileri konusunda Deployment rolling update, maxSurge/maxUnavailable ve rollout undo ve StatefulSet: kararlı kimlik, headless servis ve sıralı başlatma çalışmalarını kendi ortamınızda uygulayabilirsiniz.

✅

Servis, Ingress ve

Servis, Ingress ve Gateway API konusunda ClusterIP, NodePort, LoadBalancer ve ExternalName servis tipleri ve EndpointSlice ve kube-proxy iptables/IPVS modları çalışmalarını kendi ortamınızda uygulayabilirsiniz.

✅

Otomatik Ölçekleme ve

Otomatik Ölçekleme ve Kaynak Yönetimi konusunda HorizontalPodAutoscaler v2 ile CPU, bellek ve özel metrik tabanlı ölçekleme ve VerticalPodAutoscaler önerileri ve in-place resize yaklaşımı çalışmalarını kendi ortamınızda uygulayabilirsiniz.

✅

RBAC ve Küme

RBAC ve Küme Güvenliği konusunda Role, ClusterRole, RoleBinding ve ClusterRoleBinding yapısı ve ServiceAccount, token projeksiyonu ve kubectl auth can-i çalışmalarını kendi ortamınızda uygulayabilirsiniz.

✅

Sorun Giderme Yöntemleri

Sorun Giderme Yöntemleri konusunda Pod durumları: Pending, CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff, OOMKilled analizi ve kubectl describe, events, logs --previous ve kubectl debug ephemeral container çalışmalarını kendi ortamınızda uygulayabilirsiniz.

✅

GitOps ile Helm

GitOps ile Helm Dağıtımı konusunda Argo CD Application kaynağı ile Helm chart dağıtımı ve Flux HelmRelease ve HelmRepository nesneleri çalışmalarını kendi ortamınızda uygulayabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Geliştiriciler
DevOps
sistem mühendisleri; uygulamalarını Kubernetes üzerinde çalıştıracak veya işletecek ekipler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Geliştiriciler, DevOps ve sistem mühendisleri; uygulamalarını Kubernetes üzerinde çalıştıracak veya işletecek ekipler.

Eğitim kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

4 gün sürer. Tüm konular kubectl ile gerçek bir Kubernetes kümesi (kind, minikube veya kubeadm lab) üzerinde uygulanır; her oturumda manifest yazılır, uygulanır ve bozulan yapı birlikte onarılır.

Eğitim hangi Kubernetes sürümüyle ve hangi ortamla yapılır?

Güncel kararlı sürüm ve kubeadm, kind ya da minikube tabanlı lab kümesi kullanılır; komutlar sürümden bağımsız temel API'lere dayanır.

Eğitime katılmak için hangi ön bilgi gerekir?

Docker ile imaj oluşturma ve konteyner çalıştırma deneyimi beklenir. Linux komut satırı ve YAML sözdizimi ile rahat çalışabilmek gerekir.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

DOCKER & KUBERNETES ADVANCED EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

İmaj Katmanları ve Dockerfile

Konteyner Güvenliği

Docker Ağ Modelleri

Volume, Bind Mount ve Veri Kalıcılığı

İş Yükü Denetleyicileri

Pod, ConfigMap ve Secret

Servis, Ingress ve Gateway API

Küme Ağı: CNI ve NetworkPolicy

Pod Zamanlama ve Yerleştirme

Otomatik Ölçekleme ve Kaynak Yönetimi

Kalıcı Depolama: PV, PVC ve StorageClass

RBAC ve Küme Güvenliği

İzleme ve Gözlemlenebilirlik

Sorun Giderme Yöntemleri

Helm Şablon Dili

GitOps ile Helm Dağıtımı

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Kubernetes Administrator: Ingress and Cluster DNS & CNI Management Eğitimi

Kubernetes Administrator: Kubernetes Fundamentals for Administrators Eğitimi

Kubernetes Administrator: Managing Highly-available Clusters Eğitimi

Kubernetes Administrator: Managing Kubernetes Deployments Eğitimi

Kubernetes Administrator: Managing Pods & Deployments Eğitimi