In questo modulo imparerai a conoscere il comando kubectl, ossia la riga di comando utilizzata per interagire con le risorse e gestirle all'interno dei cluster Kubernetes. Imparerai inoltre come collegare il comando kubectl ai cluster Google Kubernetes Engine e utilizzarlo per creare, ispezionare, interagire ed eliminare pod e altri oggetti all'interno dei cluster Kubernetes. Lo utilizzerai anche per visualizzare l'output della console di un pod e accedere in modo interattivo a un pod.

GKE utilizza applicazioni containerizzate, ovvero inserite in pacchetti all'interno di istanze di spazi utente isolati e indipendenti dall'hardware. In GKE e Kubernetes, queste applicazioni pacchettizzate vengono chiamate in modo collettivo carichi di lavoro. In questo modulo scoprirai deployment e job, due dei principali tipi di carichi di lavoro. Imparerai inoltre i meccanismi utilizzati per scalare i cluster GKE su cui esegui le tue applicazioni. Imparerai a controllare su quali nodi i pod possono essere o non essere eseguiti. Esplorerai inoltre i modi per distribuire software nel tuo cluster.

In questo modulo, imparerai a creare servizi per esporre le applicazioni in esecuzione all'interno dei pod, consentendone la comunicazione con il mondo esterno, Imparerai inoltre a creare risorse Ingress per il bilanciamento del carico HTTP o HTTPS. Scoprirai inoltre di più sul bilanciamento del carico nativo del container di GKE, che ti consente di configurare direttamente i pod come endpoint di rete con Google Cloud Load Balancing.

In questo modulo scoprirai i diversi tipi di astrazioni dello spazio di archiviazione di Kubernetes. Imparerai cosa sono gli oggetti StatefulSet e come utilizzarli per gestire deployment ordinati di pod e spazio di archiviazione. Scoprirai inoltre come risparmiare tempo durante il deployment dell'applicazione con l'uso di oggetti ConfigMap, che disaccoppiano gli artefatti di configurazione dalle definizioni di container. Infine, imparerai a proteggere meglio le informazioni sensibili da esposizioni accidentali utilizzando i secret di Kubernetes.