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Skalierbare Container-Infrastrukturen

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Ihre Kundenmeinung hinzufügen Artikelnummer 2610065 Veröffentlicht am 06.12.2023
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Verlag Rheinwerk Verlag Bindung Hardcover ISNB / EAN 9783836297530 Maße 190x240x243 von Oliver Liebel

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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