آموزش کوبرنتیز در محیط عملیاتی: از عیب‌یابی تا عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

دانلود Kubernetes in Production: From Troubleshooting to AI-Native Operations

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره:

در این مسترکلاس جامع کوبرنتیز (Kubernetes)، شما شکاف بین جمله‌ی «روی سیستم من کار می‌کند» و «در محیط ابر (Cloud)به بهترین شکل اجرا می‌شود» را پر خواهید کرد. چه یک متخصص SRE باشید، چه توسعه‌دهنده بک‌اند یا معمار ابری، این دوره نقشه راه جامع برای ساخت زیرساخت‌های تاب‌آور و آماده برای هوش مصنوعی (AI-ready)را در اختیار شما قرار می‌دهد.

ما به طور عمیق به سه ستون اصلی مهندسی مدرن می‌پردازیم:

پایداری محیط عملیاتی (Production Reliability):یاد بگیرید چگونه خرابی‌های بحرانی کوبرنتیز را با استفاده از استراتژی‌های واقعی SREتشخیص داده و برطرف کنید.
مقیاس‌پذیری رویداد-محور (Event-Driven Scaling):فراتر از HPAهای ساده بروید و از KEDAبرای مقیاس‌بندی اپلیکیشن‌های خود بر اساس رویدادهای واقعی کسب‌وکار و صف‌های پیام (Message Queues) استفاده کنید.
امنیت هوش مصنوعی (AI Security):پیاده‌سازی معماری‌های «بدون رمز» (Secret-less) برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI)با استفاده از Azure Workload Identity جهت جلوگیری از نشت اطلاعات و ایمن‌سازی یکپارچگی‌های LLM.

کلیدواژه‌های اصلی SEO پوشش داده شده:

کوبرنتیز (K8s):عیب‌یابی، RBAC، Init Containers و Health Probes.
هوش مصنوعی (AI):استقرار ایجنت‌های RAG، ایمن‌سازی کلیدهای API OpenAI و مدیریت ورک‌لودهای GenAI.
رایانش ابری (Cloud Computing):سرویس کوبرنتیز آزور (AKS)، Workload Identity و مقیاس‌پذیری Cloud-Native.
دوآپس (DevOps) و SRE:پاسخ به حوادث، مهندسی قابلیت اطمینان سایت و امنیت Zero-trust.

چرا این دوره را بگذرانید؟تا سال ۲۰۲۶، تقاضا برای مهندسانی که بتوانند زیرساخت‌های هوش مصنوعیرا در ابرمدیریت کنند، به شدت افزایش یافته است. این کلاس فقط دستورات را به شما نمی‌آموزد؛ بلکه «چرایی» پشت شکست‌های سیستم و «چگونگی» اتوماسیون پیشرفته را به شما می‌گوید. شما با اعتماد به نفس کامل برای مدیریت شیفت‌های On-call و مهارت‌های لازم برای معماری نسل بعدی اپلیکیشن‌های Cloud-nativeاین دوره را به پایان خواهید رساند.

پروژه نهایی:شما یک کلاستر تاب‌آور به نام «پروژه فونیکس» خواهید ساخت که در آن باید نقاط شکست عمدی را شناسایی کنید، مقیاس‌پذیری خودکار رویداد-محور را پیکربندی نمایید و یک اپلیکیشن AI زنده را بدون استفاده از رمزهای عبور استاتیک یا Secretها ایمن کنید.

سرفصل ها و درس ها

درس‌ها Lessons

مقدمه Introduction
۵ دقیقه اول یک خرابی: شناسایی علت ریشه‌ای The First 5 Minutes of an Outage: Identifying the Root Cause
شکست‌های خاموش: تسلط بر Init Containers و Health Probes Silent Failures: Mastering Init Containers and Health Probes
شکست‌های مبتنی بر هویت: چرا پاد سالم شما کار نمی‌کند؟ Identity-Driven Failures: Why Your Healthy Pod Can't Work
عیب‌یابی واقعی: حل مشکلات اتصال بین سرویس‌ها Realistic Debugging: Solving Inter-Service Connectivity Issues
مقیاس‌پذیری فراتر از CPU: مقیاس‌بندی خودکار رویداد-محور با KEDA Scalability Beyond CPU: Event-Driven Autoscaling with KEDA
استک مدرن هوش مصنوعی: ساخت اپلیکیشن‌های GenAI بدون رمز (Secret-less) The Modern AI Stack: Building Secret-less GenAI Applications