Bootcamp Ultime EKS par School of DevOps

Apprenez Amazon EKS de la bonne manière — des fondamentaux à l’autoscaling et la supervision avancés.
Ce cours est conçu pour les ingénieurs DevOps, les architectes cloud et les praticiens Kubernetes qui souhaitent exécuter en toute confiance des charges de travail en production sur Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS).

Nous commençons avec une approche pratique et orientée laboratoires — pas de théorie sans fin. Vous commencerez par configurer votre environnement AWS et Kubernetes, puis progresserez vers le déploiement d’applications, la gestion du réseau avec ALB Ingress, l’activation du stockage persistant et la sécurisation des accès avec IAM Roles for Service Accounts (IRSA).

Ensuite, nous aborderons les stratégies de mise à l’échelle — EKS Cluster Autoscaler, Horizontal Pod Autoscaler, Vertical Pod Autoscaler, ainsi que des solutions avancées comme Karpenter pour le provisionnement des nœuds à la demande et KEDA pour la mise à l’échelle pilotée par les événements.

Enfin, nous couvrirons l’observabilité d’EKS avec la journalisation, les métriques et les tableaux de bord afin que vous puissiez garder vos clusters sains et rentables.

À la fin de ce bootcamp, vous disposerez d’un ensemble de compétences prêtes pour la production — prêtes à construire, mettre à l’échelle et superviser des charges de travail Kubernetes sur AWS.

Ce que vous allez apprendre

• Créer et configurer des clusters Amazon EKS depuis zéro

• Déployer des applications sur EKS avec kubectl et des manifests

• Configurer l’ingress avec AWS ALB Ingress Controller

• Attacher des volumes EBS persistants pour les charges de travail avec état

• Sécuriser les workloads avec IAM Roles for Service Accounts (IRSA)

• Mettre en œuvre EKS Cluster Autoscaler pour la mise à l’échelle des nœuds

• Appliquer Horizontal Pod Autoscaler (HPA) et Vertical Pod Autoscaler (VPA) pour la mise à l’échelle des workloads

• Utiliser Karpenter pour la mise à l’échelle de cluster de nouvelle génération

• Mettre en œuvre KEDA pour les scénarios de mise à l’échelle pilotée par les événements

• Surveiller et dépanner les clusters EKS avec Prometheus, Grafana et CloudWatch

• Optimiser les coûts et la performance des workloads Kubernetes sur AWS

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