K8s: Observability, Logging, and Probes

Eğitim Hakkında

Metrik, log ve iz sinyallerinin uygulamadan platforma ulaşması

Eğitim, probe tiplerinin doğru kullanımı, yapılandırılmış (JSON) loglama, Fluent Bit ve Loki ile log toplama, OpenTelemetry Collector pipeline'ı, otomatik enstrümantasyon ve Jaeger/Tempo ile dağıtık iz analizini uygulamalı işler. Trace-log korelasyonu kurulur. Program boyunca Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri, Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme ve Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri modülleri uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; Sağlık Yoklamaları ve Log Temelleri, Merkezi Log ve Metrik, Dağıtık İzleme başlıklarında ilerler; her modülde altı teknik konu ve laboratuvar çalışması yer alır.

Seviye

Orta Seviye — Probe'lar, loglama, OpenTelemetry ile iz ve metrik toplama.

Öğrenme Metodu

Her modül gerçek bir Kubernetes kümesinde kendi manifestlerinizi yazdığınız, bozup düzelttiğiniz uygulamalı atölyelerle işlenir.

Neden Bu Eğitim?

💻Geliştirici Odağı

gözlemlenebilirlik, loglama ve probe konusunu uygulama geliştirici bakışıyla, kendi manifestlerinizi yazarak öğrenirsiniz.

⚡Hızlı Geri Bildirim

kubectl, Helm ve yerel küme araçlarıyla deneme-hata döngünüzü kısaltır, sorunları kümede hızla ayıklarsınız.

🚀Üretime Taşınabilirlik

Öğrendiklerinizi CI/CD hattına ve gerçek kümelere taşıyabileceğiniz tekrar kullanılabilir şablonlar edinirsiniz.

Anahtar Konular

kubernetes application developer: observability, logging, and probeskubernetes eğitimigözlemlenebilirlik, loglama ve probekubectl eğitimikubernetes kursukubernetes sertifika programıcontainer orkestrasyon eğitimidevops kubernetes eğitimipod yönetimi kubernetesolay tabanlı ölçekleme kubernetes

“Hatayı çözen kişi komutu bilen değil, sinyali doğru okuyan kişidir.”

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, sağlık yoklamaları, log mekanizması ve hata ayıklama 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

Liveness, Readiness ve Startup Probe'ları

httpGet, tcpSocket, exec ve gRPC probe tipleri ile uygun seçim kriterleri
initialDelaySeconds, periodSeconds, timeoutSeconds, failureThreshold ayarlarının etkisi
startupProbe ile yavaş açılan uygulamaların erken öldürülmesinin önlenmesi
readinessProbe başarısızlığında Endpoints'ten çıkarılma ve trafik kesilme davranışı
Hatalı liveness probe kaynaklı yeniden başlatma döngülerinin teşhisi
Readiness gate'ler ve rolling update sırasında probe'ların rolü

Modül 3

Kubernetes Log Mekanizması

Konteyner stdout/stderr akışı ve /var/log/pods ile /var/log/containers dosya yapısı
kubectl logs bayrakları: -f, --previous, --since, --tail, -c, --all-containers
Log rotasyonu: kubelet containerLogMaxSize ve containerLogMaxFiles ayarları
Düğüm düzeyi ajan (DaemonSet) ile log toplama: Fluent Bit ve Fluentd karşılaştırması
Sidecar ile dosya tabanlı uygulama loglarının stdout'a aktarılması
Kubernetes denetim (audit) loglarının politika seviyeleri: None, Metadata, Request, RequestResponse

Modül 4

Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri

kubectl describe, get events --sort-by=.lastTimestamp ve olay okuma
kubectl exec, cp ve port-forward ile canlı inceleme
kubectl debug ile ephemeral container ekleme ve --copy-to ile Pod kopyalama
Dağıtık hata ayıklamada logları korelasyon kimliği ile ilişkilendirme
Telepresence ve Bridge to Kubernetes ile yerel-kümeye hibrit geliştirme
Sık görülen hata kalıpları için karar ağacı ve kontrol listesi oluşturma

Günün hedefiKatılımcı, merkezi loglama, kaynak metrikleri, prometheus izleme ve alarm ve performans başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

Merkezi Log Yığınları: EFK ve Loki

Elasticsearch, Fluent Bit ve Kibana (EFK) bileşenlerinin Helm ile kurulumu
Fluent Bit INPUT/FILTER/OUTPUT bölümleri ve kubernetes filter ile meta veri zenginleştirme
Grafana Loki ve Promtail/Alloy mimarisi; etiket tabanlı indeksleme
LogQL ile sorgu yazma: {namespace="prod"} |= "error" | json
Index lifecycle management ve saklama süreleriyle depolama maliyeti kontrolü
Log tabanlı alarm kuralları ve çok kiracılı log erişimi

Modül 2

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 3

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

Modül 4

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

Günün hedefiKatılımcı, opentelemetry, service yapılandırması, servis ağı ve olay tabanlı ölçekleme başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik

Gözlemlenebilirliğin üç sütunu: metrik, log, iz (trace) ve ilişkilendirme
OpenTelemetry Collector: receiver, processor, exporter ve pipeline tanımı
OpenTelemetry Operator ile otomatik enstrümantasyon (Instrumentation CRD)
Jaeger veya Tempo ile dağıtık izleme ve span analizi
W3C traceparent başlığı ve bağlam yayılımı
Örnekleme stratejileri: head-based ve tail-based sampling

Modül 2

Service Türleri ve Uç Noktalar

ClusterIP, NodePort, LoadBalancer ve ExternalName Service türlerinin çalışma mantığı
port, targetPort, nodePort alanları ve named port kullanımı
Endpoints ve EndpointSlice nesneleri; selector'sız Service ile harici hizmet bağlama
Headless Service (clusterIP: None) ve StatefulSet için DNS kayıtları
sessionAffinity, externalTrafficPolicy: Local ve kaynak IP koruma
kube-proxy iptables ve IPVS modlarında Service yönlendirmesinin incelenmesi

Modül 3

Servis Ağı ve mTLS (Istio, Linkerd)

Sidecar ve ambient (ztunnel) servis ağı mimarileri
Istio VirtualService, DestinationRule ve Gateway ile trafik bölme
PeerAuthentication ile STRICT mTLS ve AuthorizationPolicy
Retry, timeout, circuit breaker (outlierDetection) ve fault injection
Linkerd'in hafif mimarisi: linkerd inject, viz ve golden metrics
Kiali ve Hubble ile servis bağımlılık grafiği izleme

Modül 4

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

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Pod yönetimi

Pod yaşam döngüsünü ve çoklu konteyner desenlerini doğru uygulayabilirsiniz

✅

Sağlık yoklamaları

Probe tipleriyle uygulamanın sağlığını ve trafik hazırlığını güvenle yönetebilirsiniz

✅

Hata ayıklama

Kubernetes'te çalışan uygulamalarda hata ayıklama yapabilirsiniz

✅

Merkezi loglama

Merkezi log yığınını kurup sorgulayabilir ve saklama politikasını belirleyebilirsiniz

✅

Prometheus izleme

Prometheus ve Grafana ile küme izleme ve alarm altyapısı kurabilirsiniz

✅

Alarm ve performans

Anlamlı alarmlar tasarlayıp performans darboğazlarını bulabilirsiniz

✅

Service yapılandırması

ClusterIP, NodePort ve LoadBalancer Service'lerini doğru kurgulayabilirsiniz

✅

Servis ağı

Servis ağı ile mTLS ve trafik yönetimi kabiliyetlerini uygulayabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Gözlemlenebilir uygulama geliştiren yazılımcılar
SRE/DevOps mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Gözlemlenebilir uygulama geliştiren yazılımcılar ve SRE/DevOps mühendisleri için uygundur.

Eğitimde hangi konular işlenir?

3 gün boyunca şu modüller işlenir: Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri; Liveness, Readiness ve Startup Probe'ları; Kubernetes Log Mekanizması; Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri; Merkezi Log Yığınları: EFK ve Loki; Metrics Server ve Kaynak Metrikleri; Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme; Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu ve diğerleri.

Eğitim kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

Eğitim 3 gündür. Her modül gerçek bir Kubernetes kümesinde kendi manifestlerinizi yazdığınız, bozup düzelttiğiniz uygulamalı atölyelerle 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 APPLICATION DEVELOPER: OBSERVABILITY, LOGGING, AND PROBES EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri

Liveness, Readiness ve Startup Probe'ları

Kubernetes Log Mekanizması

Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri

Merkezi Log Yığınları: EFK ve Loki

Metrics Server ve Kaynak Metrikleri

Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme

Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu

OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik

Service Türleri ve Uç Noktalar

Servis Ağı ve mTLS (Istio, Linkerd)

Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Extending Kubernetes: Implementing Kubernetes Extensions Eğitimi

Extending Kubernetes: Kubernetes Extension Principles Eğitimi

Gelişmiş Platform Mühendisliği: Mikrohizmetler ve Kubernetes ile Ölçeklendirme Eğitimi

Getting Started with Google Kubernetes Engine (GC-KUB) Eğitimi

Getting Started with Google Kubernetes Engine (GCP-GSGKE) Eğitimi