Visão Geral

O curso Kubernetes Deep Dive tem como objetivo fornecer conhecimento avançado e aprofundado sobre arquitetura, administração, automação, segurança, observabilidade e operações em ambientes Kubernetes corporativos. O treinamento aborda desde os componentes internos do cluster até estratégias avançadas de alta disponibilidade, troubleshooting, performance tuning, segurança e integração com ecossistemas cloud-native.

Durante o curso, os participantes irão explorar cenários reais de produção, implementação de aplicações distribuídas, gerenciamento avançado de workloads, automação operacional e boas práticas utilizadas em ambientes enterprise. O treinamento possui forte abordagem prática, permitindo aos alunos administrar clusters Kubernetes modernos em ambientes híbridos e multicloud.

Objetivo

Após realizar este curso Kubernetes Deep Dive, você será capaz de:

• Compreender profundamente a arquitetura interna do Kubernetes;
• Administrar clusters Kubernetes em ambientes enterprise;
• Implementar estratégias avançadas de alta disponibilidade;
• Gerenciar segurança e governança em clusters;
• Automatizar operações Kubernetes;
• Realizar troubleshooting avançado;
• Monitorar workloads e infraestrutura Kubernetes;
• Implementar práticas GitOps e DevSecOps;
• Gerenciar networking e storage avançados;
• Operar ambientes Kubernetes híbridos e multicloud.

Publico Alvo

• Administradores Kubernetes
• Engenheiros DevOps
• Profissionais SRE
• Arquitetos Cloud
• Administradores Linux
• Engenheiros de Plataforma
• Especialistas em Containers
• Profissionais de Infraestrutura
• Times de Cloud-Native
• Profissionais de Segurança Kubernetes

Pre-Requisitos

• Conhecimentos intermediários de Kubernetes
• Experiência com Linux
• Conhecimentos básicos de redes
• Experiência com containers Docker
• Conhecimentos básicos de YAML
• Noções de automação e CI/CD
• Conhecimentos básicos de cloud computing

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Kubernetes Architecture Deep Dive

1. Kubernetes Control Plane Internals
2. API Server Architecture
3. etcd Deep Dive
4. Scheduler Internals
5. Controller Manager Architecture
6. kubelet and kube-proxy
7. Cluster Bootstrapping
8. Kubernetes Component Communication

Module 2: Advanced Cluster Administration

1. Cluster Installation Methods
2. kubeadm Advanced Usage
3. Cluster Upgrades
4. Certificate Management
5. Backup and Restore
6. High Availability Clusters
7. Cluster Scaling
8. Node Lifecycle Management

Module 3: Workload Management

1. Advanced Pod Design
2. StatefulSets
3. DaemonSets
4. Jobs and CronJobs
5. Resource Quotas
6. LimitRanges
7. Taints and Tolerations
8. Affinity and Anti-Affinity Rules

Module 4: Kubernetes Networking Advanced

1. Kubernetes Networking Internals
2. CNI Architecture
3. Calico and Cilium
4. Ingress Controllers
5. Service Mesh Concepts
6. Istio Fundamentals
7. Network Policies
8. Multi-Cluster Networking

Module 5: Advanced Storage Management

1. Persistent Storage Architecture
2. CSI Drivers
3. Dynamic Provisioning
4. Ceph Integration
5. Storage Classes
6. Stateful Workloads
7. Backup Strategies
8. Disaster Recovery

Module 6: Security and Governance

1. Kubernetes Security Architecture
2. RBAC Advanced Concepts
3. Pod Security Standards
4. Secrets Encryption
5. Admission Controllers
6. Image Security
7. Runtime Security
8. Compliance and Governance

Module 7: Observability and Monitoring

1. Metrics Server
2. Prometheus Architecture
3. Grafana Dashboards
4. Centralized Logging
5. Fluentd and Loki
6. Alerting Strategies
7. Distributed Tracing
8. Performance Troubleshooting

Module 8: DevOps, GitOps and Automation

1. GitOps Fundamentals
2. Argo CD Advanced Usage
3. CI/CD Pipelines
4. Helm Advanced Concepts
5. Kubernetes Operators
6. Infrastructure as Code
7. Terraform Integration
8. Automation Best Practices

Module 9: Kubernetes Performance and Troubleshooting

1. Cluster Performance Tuning
2. Resource Optimization
3. Troubleshooting Networking
4. Troubleshooting Storage
5. Debugging Containers
6. Analyzing Logs
7. Failure Recovery
8. Real Production Scenarios

Module 10: Hybrid and Multi-Cloud Kubernetes

1. Hybrid Cloud Architectures
2. Multi-Cloud Kubernetes
3. Kubernetes on AWS
4. Kubernetes on Azure
5. Kubernetes on Google Cloud
6. Federation Concepts
7. Edge Computing
8. Enterprise Deployment Strategies

Module 11: Advanced Cloud-Native Ecosystem

1. Service Mesh Advanced Concepts
2. API Gateway Integration
3. Event-Driven Architectures
4. Serverless on Kubernetes
5. AI/ML Workloads
6. Platform Engineering
7. SRE Practices
8. Cloud-Native Best Practices

Module 12: Hands-On Labs and Final Project

1. Building Enterprise Kubernetes Clusters
2. Deploying Highly Available Applications
3. Implementing GitOps
4. Advanced Monitoring Setup
5. Security Hardening
6. Disaster Recovery Simulation
7. Performance Optimization
8. Final Enterprise Kubernetes Project

Tecnologias Abordadas

• Kubernetes
• Docker
• Helm
• Istio
• Prometheus
• Grafana
• Argo CD
• Terraform
• Ceph
• Fluentd
• Loki
• Amazon Web Services
• Microsoft
• Google Cloud