GKE'ye Giriş (GSGKE) Eğitimi

Eğitim Hakkında

Google Cloud konsolu ve komut satırıyla yönetilen Kubernetes'e sıfırdan giriş

Bu eğitim, Google Kubernetes Engine (GKE) üzerinde container tabanlı uygulamaları çalıştırmanın temellerini uygulamalı olarak öğretir. gcloud container clusters create ile Standard ve Autopilot küme oluşturma, node pool kavramı, kubectl bağlamını gcloud get-credentials ile alma, Deployment/ReplicaSet/Pod ilişkisi, Service tipleri (ClusterIP, NodePort, LoadBalancer) ve Cloud Load Balancing entegrasyonu ele alınır. Artifact Registry'ye imaj gönderip çekme, HorizontalPodAutoscaler ile ölçekleme ve temel kaynak isteği/limiti tanımları işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; küme kurulumundan iş yükü dağıtımı ve ölçeklendirmeye kadar laboratuvar ağırlıklı ilerler.

Seviye

Temel Seviye — GKE üzerinde ilk kümeyi oluşturmaktan iş yükü dağıtımı ve temel ölçeklendirmeye kadar uzanan uygulamalı giriş.

Öğrenme Metodu

Her kavram kendi Google Cloud projenizde gcloud ve kubectl komutlarıyla çalıştırılarak, gerçek bir GKE kümesi üzerinde uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

☁️Yönetilen Kontrol Düzlemi

Control plane'i Google yönettiği için etcd ve API sunucusu bakımıyla uğraşmadan iş yüküne odaklanırsınız.

⚡Hızlı Başlangıç

gcloud container clusters create-auto ile Autopilot kümesini tek komutla üretim benzeri yapılandırmada açarsınız.

🔁Taşınabilir Beceri

Öğrenilen kubectl ve manifest bilgisi tüm Kubernetes dağıtımlarında (EKS, AKS, on-prem) aynı şekilde geçerlidir.

Anahtar Konular

google kubernetes enginegke eğitimikubernetes girişgcloud container clusterskubectlautopilot gkegke deploymentartifact registry

“İlk kümeyi kurmak yolculuğun başıdır; gerçek ustalık onu ayakta tutmakta gizlidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Docker Temeli

Dockerfile yazma, imaj build etme ve container çalıştırma kavramlarına aşinalık beklenir.

2

Linux Komut Satırı

Temel kabuk kullanımı, ortam değişkenleri ve SSH ile rahat çalışabilmek gereklidir.

3

GCP Hesabı

Faturalandırma etkin bir Google Cloud projesi ve Kubernetes Engine API erişimi önerilir.

4

YAML Okuryazarlığı

Girinti tabanlı YAML sözdizimini okuyup düzenleyebilmek manifest çalışmalarını kolaylaştırır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı bir GKE kümesini gcloud ile oluşturup kubectl bağlamını yapılandırabilir.

Modül 1

GKE Bileşenleri

Kontrol düzlemi (API server, scheduler, controller-manager) ve Google'ın üstlendiği sorumluluklar
Worker node, kubelet ve container runtime (containerd) ilişkisi
Standard ve Autopilot küme modları arasındaki faturalama ve yönetim farkı
Bölgesel (regional) ve zonal küme yerleşiminin erişilebilirliğe etkisi
Node pool kavramı ve farklı makine tipleriyle ayrı havuzlar
Release channel (rapid, regular, stable) ile sürüm yönetimi

Modül 2

Küme Oluşturma

gcloud container clusters create ile Standard küme parametreleri
gcloud container clusters create-auto ile Autopilot küme
-num-nodes, --machine-type ve --region bayraklarının etkisi
gcloud container clusters get-credentials ile kubeconfig alma
kubectl config current-context ile aktif bağlamı doğrulama
kubectl get nodes çıktısıyla node durumunu inceleme

Modül 3

gcloud ve kubectl

Cloud SDK kurulumu ve gcloud init ile hesap yapılandırma
gcloud components install kubectl ile eklenti kurulumu
kubectl api-resources ile desteklenen nesne tiplerini listeleme
kubectl explain ile alan şemasını terminalden öğrenme
Çıktı biçimleri: -o yaml, -o json, -o wide
kubectl cluster-info ile endpoint bilgilerini görme

Modül 4

Namespace ve Bağlam

Namespace ile mantıksal izolasyon ve kaynak gruplama
kubectl create namespace ve --namespace bayrağı
default, kube-system ve kube-public namespace'lerinin rolü
kubectl config set-context ile varsayılan namespace tanımlama
Birden fazla küme arasında bağlam değiştirme
ResourceQuota ile namespace düzeyinde kaynak sınırlama mantığı

Günün hedefiKatılımcı Artifact Registry'deki imajı GKE'ye Deployment olarak dağıtıp Service ile yayınlayabilir.

Modül 1

Pod ve Deployment

Pod yaşam döngüsü ve container restart politikaları
Deployment manifestinde replicas, selector ve template alanları
ReplicaSet'in Deployment tarafından otomatik yönetimi
kubectl apply -f ile bildirimsel (declarative) dağıtım
kubectl rollout status ve rollout history ile sürüm izleme
kubectl rollout undo ile önceki sürüme dönüş

Modül 2

Artifact Registry

Artifact Registry deposu oluşturma ve bölge seçimi
gcloud auth configure-docker ile Docker kimlik entegrasyonu
İmaj etiketleme ve docker push ile depoya gönderme
GKE'nin imajı çekmesi için gerekli IAM izinleri
İmaj sürüm etiketleme stratejisi (latest yerine semantik etiket)
Vulnerability scanning ile imaj güvenlik taraması

Modül 3

Service ve Erişim

ClusterIP ile küme içi servis keşfi
NodePort ile node üzerinden port açma
LoadBalancer tipi ve Cloud Load Balancing entegrasyonu
kube-dns/CoreDNS ile servis adı çözümleme
Service selector ile Pod etiketlerini eşleştirme
kubectl port-forward ile yerel erişim ve hata ayıklama

Modül 4

ConfigMap ve Secret

ConfigMap ile yapılandırmayı imajdan ayırma
Secret ile hassas verileri base64 ile saklama
Ortam değişkeni ve volume olarak bağlama
kubectl create configmap --from-file kullanımı
Secret'ların etcd'de şifrelenmesi ve erişim kontrolü
Uygulamaya değişiklik yansıtmak için Pod yeniden başlatma

Günün hedefiKatılımcı HPA ile yük altında otomatik ölçekleme yapıp küme sağlığını izleyebilir.

Modül 1

Kaynak Yönetimi

requests ve limits ile CPU/bellek tahsisi
QoS sınıfları: Guaranteed, Burstable, BestEffort
LimitRange ile varsayılan kaynak değerleri
Node kaynak tükenmesi ve OOMKilled senaryoları
kubectl top nodes/pods ile anlık tüketim
Cluster Autoscaler ile node pool ölçekleme mantığı

Modül 2

Otomatik Ölçekleme

HorizontalPodAutoscaler ile CPU hedefine göre replica artışı
kubectl autoscale deployment komutu
Metrics Server'ın HPA için rolü
Autopilot'ta otomatik kaynak ayarlama davranışı
Ölçekleme eşiği ve stabilizasyon penceresi
Yük testiyle ölçeklemenin doğrulanması

Modül 3

Sağlık Kontrolleri

livenessProbe ile takılan container tespiti
readinessProbe ile trafik hazırlığı kontrolü
startupProbe ile yavaş başlayan uygulamalar
HTTP, TCP ve exec probe tipleri
Probe gecikmesi, periyot ve başarısızlık eşikleri
Probe yanlış yapılandırmasının yol açtığı restart döngüleri

Modül 4

Gözlemlenebilirlik

Cloud Logging ile Pod log toplama
Cloud Monitoring ile küme metrikleri
kubectl logs ve --previous ile çökmüş container logu
kubectl describe ile olay (events) incelemesi
Dashboard'larda node ve Pod durumu izleme
Temel uyarı (alerting) politikaları kurma

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Küme Kurabilme

gcloud ile Standard ve Autopilot GKE kümeleri oluşturup yapılandırabilirsiniz.

✅

kubectl Hakimiyeti

kubectl ile kaynakları oluşturup inceleyebilir ve hata ayıklayabilirsiniz.

✅

Uygulama Dağıtımı

Deployment ve Service kullanarak container uygulamalarını yayına alabilirsiniz.

✅

İmaj Yönetimi

Artifact Registry'ye imaj gönderip GKE'den güvenle çekebilirsiniz.

✅

Yapılandırma Ayrımı

ConfigMap ve Secret ile yapılandırmayı imajdan ayırabilirsiniz.

✅

Otomatik Ölçekleme

HPA ve Cluster Autoscaler ile yük altında otomatik ölçeklendirme kurabilirsiniz.

✅

Sağlık İzleme

Liveness/readiness probe tanımlayıp uygulamanın sağlığını güvence altına alabilirsiniz.

✅

Gözlemleme

Cloud Logging ve Monitoring ile küme ve uygulamaları izleyebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Google Cloud'da ilk kez container orkestrasyonuyla çalışacak geliştiriciler
sistem yöneticileri ve bulut mühendisleri. Docker temeli olan
GKE'ye geçmek isteyen ekipler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Docker temeli olan ve Google Cloud'da ilk kez Kubernetes ile çalışacak geliştirici, sistem yöneticisi ve bulut mühendisleri için uygundur.

Autopilot mu Standard küme mi öğretiliyor?

Her iki mod da ele alınır; kümeleri create ve create-auto komutlarıyla oluşturup aralarındaki yönetim ve faturalama farkını deneyimlersiniz.

Önceden Kubernetes bilmem gerekir mi?

Hayır; eğitim Pod, Deployment ve Service kavramlarını sıfırdan ele alır, yalnızca Docker ve Linux temeli beklenir.

Kendi GCP projemle mi çalışacağım?

Evet; laboratuvarları faturalandırma etkin kendi Google Cloud projenizde gcloud ve kubectl ile uygularsınız.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitimi tamamlayanlara 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

GETTING STARTED WITH GOOGLE KUBERNETES ENGINE (GCP-GSGKE) EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

GKE Bileşenleri

Küme Oluşturma

gcloud ve kubectl

Namespace ve Bağlam

Pod ve Deployment

Artifact Registry

Service ve Erişim

ConfigMap ve Secret

Kaynak Yönetimi

Otomatik Ölçekleme

Sağlık Kontrolleri

Gözlemlenebilirlik

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

SUSE Rancher Prime Deployment and Operations (RAN201V2.12) Eğitimi

Working with Containers: Introduction to Kubernetes Eğitimi

Advanced Red Hat OpenShift Management - (DO398) Eğitimi

Architecting Microservices with Kubernetes, Docker, and Continuous Integration Eğitimi

Containers, Kubernetes, and Red Hat OpenShift Administration II Eğitimi