Kubernetes Schulung: Seit der Einführung von Docker im Jahr 2013 werden Software-Container immer beliebter. Dabei handelt es sich um unabhängige „Runtimes“, mit denen Software oder Softwarekomponenten isoliert gestartet werden können. Verteilte Container-Anwendungen sind jedoch schwer zu koordinieren.
Glücklicherweise gibt es Plattformen zur Orchestrierung von Containern, wie z. B. Kubernetes. Indem sie es ermöglichen, containerisierte Anwendungen leichter zu verwalten und mehrere Container gleichzeitig zu verwalten, erweisen sich diese Lösungen als unumgänglich.
Kubernetes Schulung - Was ist Container-Orchestrierung?
Container sind den Virtuellen Maschinen ähnlich, da sie die Software vom Betriebssystem eines Computers trennen. Sie bieten jedoch mehr Flexibilität und ihre Verwendung ist weniger komplex.
Container haben schnell an Popularität gewonnen und die Gewohnheiten bei der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Software verändert. Innerhalb einer Container-Architektur werden die verschiedenen Dienste, aus denen eine Anwendung besteht, auf verschiedene Container aufgeteilt und auf einem Cluster aus physischen oder virtuellen Maschinen bereitgestellt.
Der Aufstieg der Container hat auch den Aufstieg der Container-Orchestrierung mit sich gebracht: Tools, die die Bereitstellung, Verwaltung, Skalierung, Vernetzung und Verfügbarkeit von Anwendungen, die auf Containern basieren, automatisieren.
Was ist Kubernetes?
Zu den beliebtesten Tools zur Orchestrierung von Containern gehört Kubernetes. Dieses Open-Source-Projekt ermöglicht die Bereitstellung und Verwaltung von Multi-Container-Anwendungen.
Meistens wird Kubernetes in Verbindung mit der Container-Plattform Docker verwendet. Die Software kann jedoch mit jedem Containersystem zusammenarbeiten, das den Standards der Open Container Initiative (OCI) für Container-Image-Formate und Runtimes entspricht.
Da Kubernetes Open Source ist, kann es von jedem, der Container ausführen möchte, frei verwendet werden. Und diese Software ist sowohl vor Ort als auch in der Cloud verfügbar.
Ursprünglich war Kubernetes ein Projekt, das von Google intern gestartet wurde. Sein Vorläufer ist das Container-Management-Tool Google Borg. Im Jahr 2014 entschied sich Google, Kubernetes als Open Source zu veröffentlichen. Aus gutem Grund: Der US-Riese war davon überzeugt, dass der Aufschwung von Containern und Microservices neue Kunden in seine Cloud locken könnte.
Heute wird Kubernetes von der Cloud Native Computing Foundation der Linux Foundation gepflegt. Es ist eines der wichtigsten Entwicklungswerkzeuge im Zeitalter des Cloud Computing.
Was sind die Vorteile von Kubernetes?
Die wachsende Beliebtheit von Kubernetes hängt mit seinen vielen Vorteilen zusammen. Dieses Tool ermöglicht es, den reibungslosen Betrieb einer Anwendung aufrechtzuerhalten und die Verteilung von Hardware-Ressourcen zu optimieren und maximale Flexibilität zu bieten.
Entwickler können effizienter arbeiten, da sie schnell auf die benötigten Ressourcen zugreifen können. Außerdem bietet dieses Tool eine bessere Ressourcennutzung als Virtuelle Maschinen, da die Container sehr leicht sind und weniger Speicher und Rechenleistung benötigen.
Ein weiterer Vorteil ist, dass Kubernetes-Anwendungen in einer Hybrid-Cloud oder innerhalb von Multi-Cloud-Umgebungen ausgeführt werden können.
Dadurch können die Vorteile, die verschiedene Clouds bieten, genutzt werden. Es ist mit Google Cloud, Amazon Web Services oder Microsoft Azure kompatibel und kann sogar vor Ort betrieben werden.
Die Cloud-Anbieter übernehmen übrigens die Verwaltung von Kubernetes für die Nutzer. Dienste wie Amazon EKS, Google Cloud Kubernetes Engine, Azure Kubernetes Service, Red Hat OpenShift, IBM Cloud Kubernetes Service ermöglichen es, die Vorteile von Kubernetes auf einfache Weise zu nutzen.
Kubernetes DevOps
DevOps-Teams verwenden einen methodischen Ansatz, um neue Anwendungen und Funktionen schnell und effizient bereitzustellen. Um ihre Ziele zu erreichen, setzen sie in der Regel auf Microservice-Architekturen.
Container passen gut zu der verteilten Natur von Microservice-Architekturen. Sie sind ideal für die agile Entwicklung, da sie die Software-Relaxationszyklen von Monaten auf wenige Tage verkürzen.
Container beinhalten alles, was zum Ausführen einer Anwendung notwendig ist, und sind von der zugrunde liegenden Infrastruktur abstrahiert. DevOps-Teams können sie nutzen, um neue Anwendungen oder Funktionen zu bauen, zu testen und auszuführen, ohne andere Aspekte der Anwendungsumgebung zu beeinträchtigen.
Für den Betrieb vereinfachen Kubernetes und Container den Einsatzzyklus, indem sie die Abhängigkeiten vom Technologie-Stack wie Betriebssystemen und Middleware beseitigen. Diese Unabhängigkeit von der Infrastruktur erleichtert die Verwaltung und automatisiert die Bereitstellung, das Skalieren und die Ressourcenzuweisung.
Die Flexibilität von Kubernetes vereinfacht auch das Skalieren von Anwendungen und macht die Entwicklungspipelines belastbarer. Dadurch können DevOps-Teams die Vorteile der Containerisierung nutzen, ohne von den Herausforderungen des Managements gebremst zu werden.
Kubernetes und Data Engineering
Im Bereich Data sind Container auch zu einem Standard geworden, um Projekte in die Produktion zu überführen. Mit dieser Technologie können Datenpipelines und Machine-Learning-Modelle nachgebildet und überall auf die gleiche Weise ausgeführt werden.
So hilft Kubernetes bei den Herausforderungen, die mit der Verwaltung von Containern verbunden sind. Es vereinfacht auch die Zusammenarbeit zwischen Data Engineers und DevOps-Teams bei der Bereitstellung und Überwachung von Data Pipelines. Ebenso erleichtern Container das Teilen von Code und die Zusammenarbeit zwischen Data Engineers, Data Scientists und Datenanalysten.
Wenn eine Data Pipeline auf einem Kubernetes-Cluster aufgrund von Speichermangel einen Fehler macht, kann das Problem mit Kubernetes ganz einfach gelöst werden. Ein weiterer Vorteil der Containerisierung ist, dass alle Änderungen am Code dokumentiert werden und es immer möglich ist, auf eine frühere Version zurückzugreifen, wenn ein Problem auftritt.
Mit zunehmender Datenmenge ermöglicht Kubernetes die Erweiterung von Workloads auf mehrere Knoten. Es ist sehr einfach, Dask oder Spark auf einem Rechencluster zu installieren und die Datenverarbeitung auf mehrere Knoten zu verteilen. Die meisten Cloud-Anbieter bieten Autoscaling-Dienste an.
Containerisierte Workloads vereinfachen auch den Übergang von der Entwicklungs- zur Produktionsumgebung. Darüber hinaus können Iterationen schneller durchgeführt werden, um Data-Produkte schrittweise zu verbessern.
Warum eine Kubernetes Schulung?
In den letzten Jahren wurde Kubernetes dank des Booms von Containern in der Softwareentwicklung massiv in Unternehmen eingeführt. Laut der jährlichen Umfrage der Cloud Native Computing Foundation, die 2020 durchgeführt wurde, setzen 92 % der Unternehmen Container ein und 83 % nutzen Kubernetes als Orchestrierungswerkzeug.
Aus diesem Grund ist die Teilnahme an einer Kubernetes Schulung eine sehr relevante Wahl für deine Karriere. Die Cloud wird immer mehr angenommen und Kubernetes spielt dabei eine wichtige Rolle.
Wenn du lernst, wie man mit Kubernetes umgeht, kann dir das helfen, einen ersten Job im Technologiebereich zu bekommen, eine neue Stelle anzutreten oder dich umzuorientieren. Auch wenn eine Kubernetes-Zertifizierung allein dir keinen Job verschafft, ist sie für viele Positionen unerlässlich.
Neben Programmierung und Softwareentwicklung ist Kubernetes auch für DevOps-Techniker und Data Engineers unerlässlich. In den USA haben 95 % der DevOps-Fachleute im Jahr 2020 mehr als 75.000 US-Dollar verdient. In Europa haben 71 % im Jahr 2020 mehr als 50.000 US-Dollar verdient.
Was ist eine Kubernetes-Zertifizierung?
Seit 2017 bieten die Cloud Native Computing Foundation und die Linux Foundation drei Hauptzertifizierungen für Kubernetes an. Eine vierte Zertifizierung auf Associate-Level für Anfänger befindet sich ebenfalls in der Entwicklung.
Die CKAD-Zertifizierung für Anwendungsentwickler zeigt, dass ein Ingenieur in der Lage ist, „cloud-native“ Anwendungen für Kubernetes zu entwerfen, zu erstellen, zu konfigurieren und auszustellen.
Die CKA-Zertifizierung für Kubernetes-Administratoren zeigt, dass der Inhaber in der Lage ist, Kubernetes-Cluster zu installieren, zu konfigurieren oder zu verwalten. Die CKS-Zertifizierung für Kubernetes-Sicherheitsspezialisten zeigt die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um containerisierte Anwendungen und Kubernetes-Plattformen zu sichern.
Die Prüfungen für diese Zertifizierungen sind anspruchsvoll und erfordern eine gute Vorbereitung. Die Erfolgsquote liegt zwischen 30 % und 40 %.
Die Prüfung findet online statt. Die Kandidaten müssen innerhalb von zwei Stunden eine Liste von Aufgaben zur Kubernetes-Administration mithilfe einer Kommandozeile abarbeiten. Die Kosten für die Prüfung allein betragen 375 US-Dollar.
Wie kann ich an einer Kubernetes-Schulung teilnehmen?
Um zu lernen, wie man Kubernetes beherrscht, bist du DataScientest genau richtig. Unser Data Engineer-Kurs behandelt Kubernetes im Modul Automatisierung und Einsatz, zusammen mit Docker, Apache Airflow und den verschiedenen APIs.
Die anderen Module des Kurses befassen sich mit Python-Programmierung, Datenbanken, Data Science, Big Data und CI/CD. Am Ende des Kurses wirst du alle Fähigkeiten besitzen, die du brauchst, um Data Engineer zu werden.
Du wirst in der Lage sein, die Anforderungen einer Organisation an die Speicher- und Rechenarchitektur zu verstehen, Pipelines für die automatische Datenerfassung und -verarbeitung zu erstellen, Machine-Learning-Modelle auf Produktionsservern einzusetzen und anzupassen und eine globale Datenstrategie zu definieren.
Diese Fortbildung kann mit einem Bachelor-Abschluss in Mathematik oder einem Bachelor-Abschluss in Naturwissenschaften absolviert werden. Sie wird vollständig im Fernstudium absolviert. Unser Blended-Learning-Ansatz verbindet individuelles Coaching auf unserer Online-Plattform mit kollektiven Masterclasses.
Du kannst den Kurs als Weiterbildung oder im intensiven Bootcamp-Modus absolvieren. Am Ende des Kurses erhältst du ein Zertifikat, das von MINES ParisTech / PSL Executive Education im Rahmen unserer Partnerschaft ausgestellt wird. Unsere Kurse sind sowohl vom Staat als auch von der Industrie anerkannt und haben 80% der Alumni geholfen, sofort einen Job zu finden.
Um noch weiter zu gehen, bietet DataScientest auch Expertenkurse an. Wenn du bereits Data Scientist bist, kannst du die viermonatige Weiterbildung Machine Learning Engineer absolvieren, in der du lernst, wie man Machine-Learning-Modelle in die Produktion bringt. Im Modul „Collaborate“ werden Kubernetes, Docker und Flask behandelt.
Ebenso ermöglicht die Vertiefungsausbildung in Engineering Data Scientists, fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Programmierung zu erwerben, beim Einsatz und der Produktivsetzung von Modellen unabhängig zu sein und Experte für die Automatisierung von Aufgaben zu werden.
Alle unsere Kurse können über das Persönliche Lernkonto finanziert werden. Warte nicht länger und entdecke die DataScientest-Trainings!
Du weißt alles über die Kubernetes Schulung. Schau dir unser komplettes Dossier über Data Engineering und unser Dossier über das Apache AirFlow Tool an.
