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Skalierbare Container-Infrastrukturen

Über Skalierbare Container-Infrastrukturen

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-ModelleDie 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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  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9783836297530
  • Einband:
  • Gebundene Ausgabe
  • Seitenzahl:
  • 1148
  • Veröffentlicht:
  • 6 Dezember 2023
  • Ausgabe:
  • 24004
  • Abmessungen:
  • 202x64x246 mm.
  • Gewicht:
  • 2174 g.
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Beschreibung von Skalierbare Container-Infrastrukturen

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-ModelleDie 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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