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Instalando Kubernetes com CRI-O: do bare metal à nuvem

A escolha do runtime de contêiner impacta diretamente a segurança, performance e manutenção do seu cluster Kubernetes. Esta lição mostra, com exemplos reais, como instalar e inicializar clusters Kubernetes usando CRI-O, desde servidores bare metal até ambientes em nuvem.

Node pools e escalonamento horizontal: quando e como aplicar

Node pools permitem separar workloads IoT por perfil de recurso e criticidade, enquanto o escalonamento horizontal garante elasticidade frente à demanda variável. Saber configurar ambos é essencial para manter performance e custo sob controle em clusters Kubernetes para cidades inteligentes.

Por que monitorar supermercados: riscos, perdas e oportunidades

Monitorar supermercados é essencial para evitar perdas financeiras, operacionais e de reputação causadas por falhas em redes e automação. O monitoramento proativo identifica incidentes em PDVs, câmeras e sistemas críticos, transformando riscos em oportunidades de eficiência e redução de perdas.

Calculando recursos: CPU, memória e storage para IoT urbano

Dimensionar recursos em Kubernetes para IoT urbano exige análise realista do consumo de CPU, memória e storage de cargas variáveis. Requests, limits e quotas são essenciais para garantir resiliência em picos e evitar falhas por esgotamento. O cálculo deve considerar o comportamento dos sensores, o padrão de dados e a retenção, sempre com base em medições reais e documentação oficial.

Networking para IoT: serviços, ingress e roteamento

A comunicação entre aplicações IoT em Kubernetes exige serviços bem definidos, roteamento seguro e exposição controlada. Esta lição detalha como projetar e proteger o tráfego de dados em clusters Kubernetes, usando Services, Ingress e práticas de segurança de rede.

Do requisito ao manifesto: modelando workloads IoT

Transformar requisitos de aplicações IoT urbanas em manifests Kubernetes eficientes exige identificar workloads críticos, definir corretamente recursos e traduzir tudo em YAML. Esta lição mostra como modelar aplicações IoT para garantir resiliência, eficiência e escalabilidade, sem desperdiçar recursos.