Skalierbare Container-Infrastrukturen
| Autor: | Oliver Liebel |
|---|---|
| Verfügbarkeit: | Auf Lager. |
| Veröffentlicht am: | 06.12.2023 |
| Artikelnummer: | 2610065 |
| ISBN / EAN: | 9783836297530 |
Zusatzinformation
- Autor: Oliver Liebel
- Verlag: Rheinwerk Verlag
- ISBN / EAN: 9783836297530
- Bindung: Hardcover
Produktbeschreibung
Kubernetes-basierte Container-Cluster und die über sie bereitgestellten Microservices sind längst zum Standard in aktuellen IT-Landschaften geworden. Sie ermöglichen flexible und resiliente Infrastrukturen mit einem extrem hohen Automationsgrad und können selbst komplexeste Applikations-Stacks effizient orchestrieren, verwalten und skalieren, egal ob in der Cloud oder On-Premises. Damit bilden sie in vielen Unternehmen die Foundation für autoskalierbare Infrastrukturen, beispielsweise für vollautomatisierte CI/CD- und GitOps-Systeme oder für GPU-beschleunigte KI/ML-Modelle
Die vierte, komplett überarbeitete Auflage der seit vielen Jahren bewährten Container-Referenz liefert Ihnen praxiserprobte Anleitungen und tiefes, fundiertes Profi-Know-how, um strategisch wichtige Architekturentscheidungen mit solidem Background-Wissen zu treffen.
Aus dem Inhalt:
- Container: Einsatzgebiete, Planungsstrategien, Kubernetes in Multi-/ Hybrid-Cloud-Umgebungen
- Kubernetes-Architektur im Detail, LTS-Betrachtungen, Produkte und Kosten
- Trusted Registries, Security-Konzepte, automatisiertes Zertifikatsmanagement, Backup und Disaster Recovery
- Integration von IDM-Backends per Keycloak via Operator
- Maximale Infrastruktur-Automation, Air-gapped/Offline-Installation und Betrieb
- FinOps/Kostenkontrolle, Wirtschaftlichkeitsaspekte, Sustainability
- Planung, Installation und fortgeschrittene Orchestrierung hochverfügbarer Kubernetes- und OpenShift-Cluster, On-Premises und in der Cloud
- Metrics, Monitoring und Logging
- Services, Ingress, Cloud-native API-Gateways und Service Meshes
- Maximale In-Cluster Automation: Operatoren für hunderte Applikationsstacks, eigene Operatoren und Operator-Bundles erstellen und bereitstellen
- Autoskalierbare KI/ML-taugliche Kubernetes Cluster mit Datacenter-GPUs von NVIDIA
- Enterprise-taugliche CI/CD-Pipelines und GitOps, Progressive Delivery mit Analysis
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