K8s: Scaling ve Managing Resources

Eğitim Hakkında

Pod ve düğüm düzeyinde kaynak planlama ve otomatik ölçekleme

Program; requests ve limits farkı, CPU throttling, OOMKilled, QoS sınıfları, LimitRange ve ResourceQuota tanımlarını işler. HPA v2 davranış ayarları, VPA önerileri, Cluster Autoscaler ve KEDA ile olay tabanlı ölçekleme yük testleriyle doğrulanır. Program boyunca Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri, Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi ve Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme modülleri uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; Kaynak Modeli, Kota ve Zamanlama, Otomatik Ölçekleme başlıklarında ilerler; her modülde altı teknik konu ve laboratuvar çalışması yer alır.

Seviye

Orta Seviye — HPA, VPA, kaynak kotaları ve düğüm ölçekleme yönetimi.

Öğrenme Metodu

Her modül çok düğümlü laboratuvar kümesinde canlı komutlarla, kasıtlı arıza senaryoları ve kontrol listeleriyle işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🛠️Operasyonel Pratik

Gerçek küme komutlarıyla çalışırsınız; ölçekleme ve kaynak yönetimi konusunda günlük işletimde karşılaşılan senaryoları kendi elinizle çözersiniz.

🔍Sistematik Teşhis

Hata belirtisinden kök nedene giden adımları (events, loglar, bileşen durumu) bir kontrol listesi olarak edinirsiniz.

🛡️Üretime Hazır Yaklaşım

En az yetki, yedekleme ve izleme gibi üretim ilkelerini her laboratuvarda uygulayarak alışkanlığa dönüştürürsünüz.

Anahtar Konular

kubernetes administrator: scaling ve managing resourceskubernetes eğitimiölçekleme ve kaynak yönetimikubectl eğitimikubernetes kursukubernetes sertifika programıcontainer orkestrasyon eğitimidevops kubernetes eğitimipod yönetimi kubernetesprometheus izleme kubernetes

“Karmaşıklığı yönetmenin yolu, her parçayı bildirimsel ve gözlemlenebilir kılmaktan geçer.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Kubernetes Temelleri

Pod, Deployment ve Service nesnelerini kubectl ile kullanmış olmak.

2

Linux Yönetimi

systemd, journalctl ve metin tabanlı yapılandırma dosyalarıyla rahat çalışmak.

3

YAML ve Konteynerler

YAML manifest yazımı ve imaj/registry kavramlarını bilmek.

4

Laboratuvar Ortamı

SSH erişimi olan bir bilgisayar; uygulama kümeleri eğitim ortamında sağlanır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, pod yönetimi, kaynak yönetimi, kaynak metrikleri ve düğüm sorunları başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri

Pod fazları (Pending, Running, Succeeded, Failed), conditions ve containerStatuses alanları
restartPolicy davranışı, CrashLoopBackOff üssel geri çekilme süresi ve çıkış kodları
initContainers ile bağımlılık bekleme ve yapılandırma hazırlama senaryoları
Sidecar, ambassador ve adapter desenleri; native sidecar (restartPolicy: Always init container)
terminationGracePeriodSeconds, preStop kancası ve SIGTERM ile düzgün kapanış
Pod içinde ağ ve depolama paylaşımı: localhost iletişimi, emptyDir ve shareProcessNamespace

Modül 2

Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange

requests ve limits farkı; CPU throttling ile bellek OOMKilled davranışı
QoS sınıfları: Guaranteed, Burstable, BestEffort ve tahliye (eviction) sırası
LimitRange ile varsayılan değerler, min/max ve oran sınırları
ResourceQuota: compute, object count ve scopeSelector kullanımı
Düğüm allocatable hesabı: kube-reserved, system-reserved ve eviction eşikleri
Hiyerarşik namespace ve multi-tenant kota stratejileri

Modül 3

Metrics Server ve Kaynak Metrikleri

Metrics API (metrics.k8s.io) ve kubelet /metrics/resource uç noktası
metrics-server kurulumu, --kubelet-insecure-tls gerekçesi ve APIService doğrulaması
kubectl top node/pod ile CPU (millicore) ve bellek (Mi) yorumlama
cAdvisor metrikleri: container_cpu_usage_seconds_total ve working_set_bytes farkı
Custom ve External Metrics API'lerine genel bakış
Metrics Server'ın HPA için veri kaynağı olarak rolü ve sınırlamaları

Modül 4

Düğüm ve Kubelet Sorun Giderme

NotReady, MemoryPressure, DiskPressure ve PIDPressure düğüm koşullarının yorumlanması
systemctl status kubelet, journalctl -u kubelet ve /var/lib/kubelet/config.yaml incelemesi
containerd durumu, crictl pods/ps/inspect ve runtime socket hataları
kubectl cordon, drain (--ignore-daemonsets, --delete-emptydir-data) ve uncordon akışı
Eviction mekanizması, imaj garbage collection ve disk dolması senaryoları
Düğüm sertifikası, saat senkronu (chrony) ve cgroup sürücüsü uyuşmazlıkları

Günün hedefiKatılımcı, denetleyici türleri, gelişmiş zamanlama, çok kiracılılık ve deployment yönetimi başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

ReplicaSet, DaemonSet, StatefulSet ve Job Denetleyicileri

ReplicaSet'in selector eşleşmesi ve sahipsiz Pod'ları sahiplenme davranışı
DaemonSet ile düğüm başına ajan çalıştırma, nodeSelector ve toleration kullanımı
StatefulSet'te kalıcı kimlik, sıralı başlatma ve volumeClaimTemplates
Job ve CronJob: completions, parallelism, backoffLimit, concurrencyPolicy
updateStrategy türleri: RollingUpdate partition ve OnDelete farkı
Denetleyici seçim matrisi: stateless, stateful, düğüm başı ve toplu işler

Modül 2

Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread

nodeSelector ve nodeAffinity: requiredDuringScheduling ve preferred kuralları
podAffinity ve podAntiAffinity ile topologyKey kullanımı (hostname, zone)
Node taint (NoSchedule, PreferNoSchedule, NoExecute) ve Pod toleration eşleşmesi
topologySpreadConstraints: maxSkew, whenUnsatisfiable ve zonlar arası dağıtım
PriorityClass, preemption ve PodDisruptionBudget ile kesinti yönetimi
Birden fazla scheduler profili ve schedulerName; descheduler genel bakışı

Modül 3

Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi

Namespace tabanlı kiracılık: kota, RBAC, NetworkPolicy ve PSA birlikte kullanımı
vCluster ve Capsule gibi sanal küme / kiracı çözümleri
Kubecost ve OpenCost ile namespace bazlı maliyet raporlama
Node pool ayırma, taint ve dedicated node stratejileri
Spot/preemptible düğümlerle maliyet düşürme ve kesinti toleransı
Hierarchical Namespace Controller ve politika mirası

Modül 4

Deployment ve Rolling Update Yönetimi

Deployment, ReplicaSet ve Pod hiyerarşisi; pod-template-hash etiketinin işlevi
strategy.rollingUpdate altında maxSurge ve maxUnavailable hesaplamaları
kubectl rollout status/history/undo ve --record yerine change-cause annotation kullanımı
kubectl set image, scale ve rollout restart ile hızlı operasyonlar
Recreate stratejisinin kullanım yerleri; minReadySeconds ve progressDeadlineSeconds
revisionHistoryLimit ayarı ve takılan rollout'ların (ProgressDeadlineExceeded) çözümü

Günün hedefiKatılımcı, otomatik ölçekleme, olay tabanlı ölçekleme, alarm ve performans ve prometheus izleme başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler

HorizontalPodAutoscaler v2: hedef utilization, metrics türleri ve behavior (stabilizationWindow)
kubectl autoscale ve HPA hesaplama formülü: ceil(mevcut * mevcutMetrik / hedefMetrik)
Pod isteklerinin (requests) HPA yüzdesine etkisi ve metrik 'unknown' hataları
Vertical Pod Autoscaler modları: Off, Initial, Auto ve öneri okuma
Cluster Autoscaler ve Karpenter ile düğüm havuzu ölçekleme mantığı
KEDA ile olay tabanlı ölçekleme ve sıfıra ölçekleme

Modül 2

Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri

KEDA mimarisi: ScaledObject, ScaledJob ve TriggerAuthentication
RabbitMQ, Kafka ve Azure Service Bus kuyruk uzunluğuna göre ölçekleme
Sıfıra ölçekleme (minReplicaCount: 0) ve cooldownPeriod ayarı
Prometheus ve cron tetikleyicileri ile zamanlama tabanlı ölçekleme
Knative Serving/Eventing ve CloudEvents ile sunucusuz desenlere giriş
At-least-once teslimat, idempotency ve dead-letter kuyruğu tasarımı

Modül 3

Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu

SLI/SLO/hata bütçesi kavramları ve burn-rate alarmları
PrometheusRule ile Pod restart, CPU throttling, PVC doluluk ve 5xx oranı alarmları
Alarm yorgunluğunu azaltma: gruplama, inhibition ve severity seviyeleri
CPU throttling (container_cpu_cfs_throttled_periods_total) analizi ve limit ayarı
Go/Java gibi çalışma zamanlarında bellek ayarı (GOMEMLIMIT, JVM container awareness)
Yük testi (k6, hey) ile HPA ve kaynak ayarlarını doğrulama

Modül 4

Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme

kube-prometheus-stack Helm chart'ı ile Prometheus Operator kurulumu
ServiceMonitor ve PodMonitor ile hedef keşfi, relabeling kuralları
PromQL temelleri: rate(), irate(), sum by, histogram_quantile
kube-state-metrics ile Deployment, Pod ve Node durum metrikleri
Alertmanager rotaları, gruplama, susturma ve Slack/e-posta alıcıları
Grafana panoları, değişkenler ve USE/RED yöntemleriyle panel tasarımı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Pod yönetimi

Pod yaşam döngüsünü ve çoklu konteyner desenlerini doğru uygulayabilirsiniz

✅

Kaynak yönetimi

requests, limits, ResourceQuota ve LimitRange ile kaynak yönetimini planlayabilirsiniz

✅

Düğüm sorunları

NotReady düğümleri ve kubelet kaynaklı sorunları çözebilirsiniz

✅

Denetleyici türleri

İş yüküne uygun denetleyici türünü seçip yapılandırabilirsiniz

✅

Çok kiracılılık

Çok kiracılı kümelerde izolasyon ve maliyet görünürlüğü sağlayabilirsiniz

✅

Deployment yönetimi

Deployment'ları rolling update ve geri alma ile kontrollü güncelleyebilirsiniz

✅

Olay tabanlı ölçekleme

KEDA ile olay tabanlı ve kuyruk besleyen iş yüklerini ölçekleyebilirsiniz

✅

Alarm ve performans

Anlamlı alarmlar tasarlayıp performans darboğazlarını bulabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Kümelerin kapasite
maliyetinden sorumlu Kubernetes yöneticileri ve SRE ekipleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Kümelerin kapasite ve maliyetinden sorumlu Kubernetes yöneticileri ve SRE ekipleri için uygundur.

Eğitimde hangi konular işlenir?

3 gün boyunca şu modüller işlenir: Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri; Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange; Metrics Server ve Kaynak Metrikleri; Düğüm ve Kubelet Sorun Giderme; ReplicaSet, DaemonSet, StatefulSet ve Job Denetleyicileri; Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread; Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi; Deployment ve Rolling Update Yönetimi ve diğerleri.

Eğitim kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

Eğitim 3 gündür. Her modül çok düğümlü laboratuvar kümesinde canlı komutlarla, kasıtlı arıza senaryoları ve kontrol listeleriyle işlenir.

Başlamak için hangi ön bilgi gerekir?

Pod, Deployment ve Service nesnelerini kubectl ile kullanmış olmak. systemd, journalctl ve metin tabanlı yapılandırma dosyalarıyla rahat çalışmak.

Eğitim sonunda belge verilir mi?

Başarıyla tamamlayan 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

KUBERNETES ADMINISTRATOR: SCALING & MANAGING RESOURCES EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri

Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange

Metrics Server ve Kaynak Metrikleri

Düğüm ve Kubelet Sorun Giderme

ReplicaSet, DaemonSet, StatefulSet ve Job Denetleyicileri

Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread

Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi

Deployment ve Rolling Update Yönetimi

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler

Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri

Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu

Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Red Hat OpenShift Virtualization Administration II: Configuring Production Virtual Machines - Classroom Training Eğitimi

Red Hat OpenShift Virtualization Administration II: Configuring Production Virtual Machines - Virtual Training Eğitimi

Red Hat OpenShift Virtualization Boot Camp (DO730) Eğitimi

Red Hat OpenShift Virtualization Yönetimi I: Sanal Makinelerin İşletilmesi Eğitimi

Red Hat OpenShift Virtualization Yönetimi II: Üretim Sanal Makinelerinin Yapılandırılması Eğitimi