Tecnologia Prometheus

Kubernetes além do cluster: federation, edge e multi-cloud

Kubernetes não se limita a clusters isolados. Federation, edge e multi-cloud são estratégias para orquestrar aplicações em ambientes distribuídos, híbridos e heterogêneos. Conheça os desafios, padrões e ferramentas para operar Kubernetes além do básico.

Service Mesh e políticas avançadas: Istio, Linkerd e beyond

Service mesh é a resposta para o controle fino de tráfego, observabilidade e segurança em clusters Kubernetes modernos. Istio e Linkerd são as principais soluções open source, cada uma com recursos e complexidades próprias. Entender suas políticas e integrações é essencial para operar aplicações críticas em nuvem privada.

Integração com storage legado e redes privadas

Integrar Kubernetes a storage legado e redes privadas exige conhecer limitações de infraestrutura e adaptar configurações de rede e armazenamento. Esta lição aborda desafios práticos, exemplos de configuração e lições aprendidas em ambientes reais.

Cluster para sistemas críticos: desafios e soluções

Clusters Kubernetes para sistemas críticos exigem decisões técnicas rigorosas para garantir alta disponibilidade, recuperação de desastres e gerenciamento eficiente de picos de carga. A configuração correta de control plane, storage, rede e políticas de escalonamento é vital para evitar downtime e perda de dados.

Ciclo de vida, backup e atualização de clusters

Clusters Kubernetes não são eternos nem imutáveis. Sem backup consistente do etcd e upgrades planejados, você arrisca indisponibilidade, perda de dados e dores de cabeça. Aprenda a manter seu cluster saudável, seguro e pronto para crescer.

Padronização de manifests e versionamento

Padronizar manifests e controlar versões é essencial para manter clusters Kubernetes organizados, seguros e fáceis de operar. Estruturas, nomenclatura, versionamento e comentários claros evitam erros, facilitam auditoria e colaboração.

Balanceamento de carga e controle de recursos

O balanceamento de carga e o controle de recursos são essenciais para garantir que aplicações em Kubernetes recebam tráfego de forma eficiente e que workloads sejam distribuídos de acordo com a capacidade do cluster. Esta lição explica como os tipos de Service, Affinity, Taints, Tolerations e mecanismos de evicção trabalham juntos para manter alta disponibilidade e performance.

Horizontal Pod Autoscaler e Cluster Autoscaler

O Kubernetes permite escalar aplicações e infraestrutura automaticamente com Horizontal Pod Autoscaler (HPA) e Cluster Autoscaler (CA). O HPA ajusta a quantidade de pods conforme métricas como CPU ou memória, enquanto o CA adiciona ou remove nodes do cluster conforme a demanda. Ambos exigem configuração cuidadosa para evitar custos desnecessários e garantir disponibilidade.

Helm Charts: do template ao deploy automatizado

Helm é a principal ferramenta para empacotar, parametrizar e automatizar deploys de aplicações no Kubernetes. Entenda a estrutura de um Chart, como parametrizar valores, publicar e consumir repositórios, e executar deploys automatizados.

Jobs, CronJobs e controllers customizados

Automatizar tarefas no Kubernetes exige mais que pods e deployments. Jobs, CronJobs e controllers customizados permitem executar tarefas pontuais, agendadas e criar extensões sob medida para o cluster.

Problemas de cluster: node, CNI e etcd na prática

Problemas em nodes, plugins CNI e etcd derrubam clusters Kubernetes inteiros. Aprenda a identificar falhas nesses componentes críticos usando logs, comandos e verificações de saúde, evitando downtime e perda de dados.

Debug de pods, deployments e serviços

Problemas em aplicações no Kubernetes surgem em produção quando menos se espera. Saber diagnosticar e corrigir falhas em pods, deployments e serviços é essencial para garantir disponibilidade e performance.

Alertmanager, Grafana e logs: visibilidade e ação

Sem monitoramento, clusters Kubernetes viram caixas-pretas. Nesta lição, você aprende a configurar Alertmanager para alertas automáticos, Grafana para dashboards visuais e coleta de logs de pods e do cluster para resposta rápida. O objetivo é garantir observabilidade real e ação imediata em incidentes.