Kubernetes: CI/CD und GitOps - Teilnahme als Driver

• Foundations (kompakt)
  
  • Basics 
    • Überblick: Konzepte der Kubernetes Cluster Vollautomation mit Infrastructure as Code, Operatoren und GitOps. 
    • Überblick: CI/CD und GitOps
    
    
  
  
• Architektur, Komponenten und Konzepte 
  
  • Aufbau eines GitOps Systems
    • Single Source of Truth
    • Git Repos
    • GitOps Systeme und Tools im Überblick
    • Integration in Kubernetes und OpenShift 
    • Arbeitsweise von Operator-gestützten CI/CD / GitOps- Stacks verstehen
    • Planung und Architektur
    
    
  
  
• Foundations: Operatoren und CRDs
  
  • Vollautomation und Resilienz durch Operatoren
    • Operator-Typen (Go, Ansible, Java)
    • Arbeitsweise, Capabilities/Level
    • Custom Ressource Definitions
    • Operator Lifecycle Manager und CRDs
    • Operator Management in der Praxis
    
    
  
  
• CI in der Praxis mit Tekton
  
  • CI in am Beispiel von Tekton 
    • Vorteile gegenüber anderen CI Systemen 
    • Native Integration in die OpenShift Platform
    • Aufbau des Tekton Stacks, CRDs, Tekton-Operator, TektonConfig anpassen 
    • Tekton Hub, reusable Tasks, tkn-CLI
    
    
  • Hands-on
    • Setup einer Tekton CI Pipeline
    • Tasks modifizieren, eigene Tasks erstellen
    • Tekton Results verstehen und anwenden
    • Pipeline mit Checks: Trivy, Sonarqube und mehr
    • Webhooks, Trigger, Interceptor verstehen und einsetzen
    • TriggerGroups, Multiple Interceptor
    • Pipeline für den Build eines Kubernetes-Operators
    • Skopeo Tasks für Image Staging (Dev, QA, Prod)
    • Remote Resolver
    • Finally Tasks: Notification, Cleanups
    • Pipelines as Code
    • Troubleshooting und Best Practices
    
    
  • Security: Supply Chain Security, Policies und mehr
    • Sicherstellung der SLSA (Supply Chain Level for Software Artifacts) Standards 
    • Tekton Chains und SLSA-Umsetzung, SLSA konforme Pipelines
    • Integration von Chains in den Tekton Stack, Rekor, Sigstore, Cosign
    • Signaturen verifizieren
    • Kyverno Policies zur Vermeidung des Betriebs von unsigned Images 
    
    
  
  
• CD/GitOps in der Praxis mit Argo CD und Argo Rollouts
  
  • CD/GitOps am Beispiel von ArgoCD
    • Überblick, Arbeitsweise, CRDs
    • Argo Operator, Konfiguration der argocd-CR: HA, UI-Integration, Default Repos und mehr 
    • Konzepte: SSO Anbindung, User-Management, RBAC
    
    
  • Hands-on
    • ArgoCD Setup
    • Cluster- oder Namespaced Mode
    • Argo Dashboard
    • Repos einrichten, Applications konfigurieren
    • Private/Secured Repos, Multi-Repos
    • Sync Options, Webhooks für on-demand-sync
    • Versionsverwaltung und Rollbacks
    • Kustomize Integration für Templating in Multi-Cluster Umgebungen 
    • Argo ApplicationSets für zentralisierte Multi-Cluster Deployments
    • Kubernetes-Secrets im Git: Sealed Secrets, External Secrets Operator und andere Ansätze
    • Disaster Recovery
    
    
  • Next-Level GitOps mit Argo Rollouts
    • Kubernetes Deployments auf Steroiden: Argo Rollouts 
    • argo-rollouts kubectl plugin, UI Integration in ArgoCD
    • Deployments vs Rollouts
    • Automatisiertes Traffic Management
    • Blue/Green und Canary Rollouts
    •  (Cluster-)Analysis, Experiments, Notifications
    • Rollout Controller Metrics und Prometheus
    • HPA/VPA Integration
    • Weighted Canary Rollout mit Ingress und AnalysisTemplates 
    
    
  
  
• Ausblicke
  : 
  • Security und Compliance (nicht nur) für CI/CD Pipelines / GitOps: Neuvector, Stackrox, Armosec/KubeScape, Owasp ZAP u.a.
  • Tekton & Argo - the road ahead
  • Argo Workflows
  • OpenShift AI: Data Science Pipelines
    
    
    
    
  
  

Dieses Seminar richtet sich an Architekten, Administratoren, Entwickler und DevOps Teams, die vollautomatisierte Kubernetes-basierte Cluster planen, einrichten und professionell administrieren möchten.

Die Teilnehmer, die mit einer 'Driver' -Buchung aktiv an den Übungen des Kurses teilnehmen, sollten folgende Vorkenntnisse besitzen: 

• Ein sicherer Umgang mit der Linux-Kommandozeile ist erforderlich. 
• Grundlegende Vorkenntnisse im Bereich Kubernetes-basierter Container Cluster sind erforderlich.
• Erfahrungen/Vorkenntnisse mit Virtualisierung und HA- sowie Storage- Clustering sind hilfreich.