K8s: Resource Limits, Scheduling, and Autoscaling

Eğitim Hakkında

Uygulama kaynak profillemesinden otomatik ölçeklemeye

Eğitim, uygulama için requests ve limits belirleme, CPU throttling ve OOMKilled analizi, QoS sınıfları, LimitRange/ResourceQuota ve nodeAffinity ile taint/toleration yerleşimini kapsar. HPA ve VPA önerileri yük testi verileriyle ayarlanır. Program boyunca Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri, Deployment ve Rolling Update Yönetimi ve Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri modülleri uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

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

Seviye

Orta Seviye — requests/limits, QoS, scheduler kısıtları, HPA ve VPA ile kaynak yönetimi.

Öğrenme Metodu

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

Neden Bu Eğitim?

💻Geliştirici Odağı

kaynak, zamanlama ve ölçekleme 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: resource limits, scheduling, and autoscalingkubernetes eğitimikaynak, zamanlama ve ölçeklemekubectl eğitimikubernetes kursukubernetes sertifika programıcontainer orkestrasyon eğitimidevops kubernetes eğitimipod yönetimi kubernetesolay tabanlı ölçekleme 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 i̇maj yönetimi 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

Konteyner İmajı Temelleri ve Registry

Dockerfile en iyi uygulamaları: katman önbelleği, .dockerignore, ENTRYPOINT/CMD farkı
Multi-stage build, distroless ve alpine tabanlı küçük imajlar
Etiketleme stratejisi: değişmez etiketler, digest (@sha256) ile sabitleme
Registry kimlik doğrulaması, özel registry ve imagePullPolicy davranışı
Trivy ile zafiyet taraması, SBOM (syft) ve cosign ile imaj imzalama
Kubernetes'te command ve args alanlarının ENTRYPOINT/CMD ile ilişkisi

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

Modül 1

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 2

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 3

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

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, otomatik ölçekleme, prometheus izleme, alarm ve performans ve olay tabanlı ölçekleme 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

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 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

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

✅

Kaynak yönetimi

requests, limits, ResourceQuota ve LimitRange ile kaynak yönetimini planlayabilirsiniz

✅

İmaj yönetimi

Güvenli ve küçük konteyner imajları oluşturup registry'de yönetebilirsiniz

✅

Gelişmiş zamanlama

Zamanlama kısıtlarıyla Pod yerleşimini hassas biçimde kontrol edebilirsiniz

✅

Deployment yönetimi

Deployment'ları rolling update ve geri alma ile kontrollü güncelleyebilirsiniz

✅

Hata ayıklama

Kubernetes'te çalışan uygulamalarda hata ayıklama yapabilirsiniz

✅

Prometheus izleme

Prometheus ve Grafana ile küme izleme ve alarm altyapısı kurabilirsiniz

✅

Alarm ve performans

Anlamlı alarmlar tasarlayıp performans darboğazlarını bulabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Uygulamalarının kaynak ayarlarını yapan yazılımcılar
DevOps mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Uygulamalarının kaynak ayarlarını yapan yazılımcılar ve DevOps mühendisleri 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; Konteyner İmajı Temelleri ve Registry; Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread; ReplicaSet, DaemonSet, StatefulSet ve Job Denetleyicileri; Deployment ve Rolling Update Yönetimi; Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri 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: RESOURCE LIMITS, SCHEDULING, AND AUTOSCALING 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

Konteyner İmajı Temelleri ve Registry

Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread

ReplicaSet, DaemonSet, StatefulSet ve Job Denetleyicileri

Deployment ve Rolling Update Yönetimi

Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler

Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme

Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu

Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Kubernetes Genel Bakış Eğitimi

Kubernetes Genişletme: Operatörler ve Özel Kaynaklar Eğitimi

Kubernetes İleri Seviye Ağ Yönetimi Eğitimi

Kubernetes Manifests, Declaratives, & Imperatives Eğitimi

Kubernetes Mimarisi Eğitimi