Seminar Longhorn Architektur und Grundlagen

Die Schulung vermittelt das technische Gesamtbild eines cloud-nativen, verteilten Blockspeichers für Kubernetes.

Komponenten, Datenpfad, CSI-Integration, Replikation, Snapshots und Backups werden anhand typischer Betriebs- und Fehlersituationen eingeordnet. Dadurch entsteht die Grundlage für Installation, Administration und weiterführende Spezialisierungen.

Inhaltsübersicht

1. Kubernetes-Speicher einordnen
2. Steuerungs- und Datenebene
3. Replikation und Datenpfad
4. Snapshots, Backups und Konsistenz
5. V1 und V2 Data Engine
6. Grunddesign für den Betrieb

Zielsetzung

Die Schulung verfolgt folgende fachliche und betriebliche Ziele:

• Die zentralen Komponenten und ihre Aufgaben sicher unterscheiden.
• Den Ein- und Ausgabepfad vom Pod bis zu den Replikaten nachvollziehen.
• Volumes, Snapshots, Backups und StorageClasses fachlich einordnen.
• Grundlegende Hochverfügbarkeits- und Kapazitätsentscheidungen treffen.

Lernmodule und praktische Übungen

1. Kubernetes-Speicher einordnen

PersistentVolume, PersistentVolumeClaim, StorageClass und CSI bilden den Ausgangspunkt.

1. Schritt 1: PV, PVC und StorageClass anhand eines Provisionierungsablaufs zuordnen.
2. Schritt 2: Dynamische Bereitstellung über CSI schrittweise nachvollziehen.
3. Schritt 3: RWO- und RWX-Zugriffsarten für typische Workloads unterscheiden.
4. Schritt 4: Fehlergrenzen zwischen Anwendung, Kubernetes und Storage-System markieren.

2. Steuerungs- und Datenebene

Manager, CSI-Komponenten, Engine, Replikate, Instance Manager und UI werden als zusammenhängendes System betrachtet.

1. Schritt 1: Komponenten und Custom Resources ihren Aufgaben zuordnen.
2. Schritt 2: Provisionierung eines Volumes vom PVC bis zur Engine verfolgen.
3. Schritt 3: Ressourcenbedarf der volumenbezogenen Prozesse einordnen.
4. Schritt 4: Abhängigkeiten bei Attach, Mount und Detach dokumentieren.

3. Replikation und Datenpfad

Synchrones Schreiben bestimmt Fehlertoleranz, Netzlast und Latenz.

1. Schritt 1: Replikate über Knoten und Datenträger in einer Topologie darstellen.
2. Schritt 2: Lese- und Schreibpfad zwischen Pod, Engine und Replikaten erklären.
3. Schritt 3: Auswirkung der Replikatanzahl auf Schutz und Ressourcenbedarf berechnen.
4. Schritt 4: Degradierung und Rebuild in einem Knotenfehler-Szenario nachvollziehen.

4. Snapshots, Backups und Konsistenz

Lokale Wiederherstellungspunkte und externe Sicherungen werden sauber getrennt.

1. Schritt 1: Snapshot-Ketten und Thin Provisioning fachlich erklären.
2. Schritt 2: Crash-Konsistenz und anwendungskonsistente Sicherung abgrenzen.
3. Schritt 3: Lokale Snapshots, Backups und CSI-Snapshots vergleichen.
4. Schritt 4: RPO- und RTO-Wirkung einfacher Sicherungsintervalle bewerten.

5. V1 und V2 Data Engine

Die Datenpfade besitzen unterschiedliche Voraussetzungen, Frontends und Einsatzgrenzen.

1. Schritt 1: Klassischen iSCSI-Pfad und moderne V2-Frontends gegenüberstellen.
2. Schritt 2: Kernelmodule, Huge Pages und CPU-Anforderungen einordnen.
3. Schritt 3: Feature-Unterstützung vor einer Auswahl systematisch prüfen.
4. Schritt 4: Einen risikoarmen Evaluierungsweg für neue Datenpfade festlegen.

6. Grunddesign für den Betrieb

Das Architekturwissen wird in erste Betriebsregeln überführt.

1. Schritt 1: Mindestanzahl und Rollen von Knoten für ein Beispielszenario bestimmen.
2. Schritt 2: Datenträger, Replikatanzahl und Backup-Ziel grob dimensionieren.
3. Schritt 3: Wesentliche Überwachungs- und Wartungsaufgaben benennen.
4. Schritt 4: Eine sinnvolle Reihenfolge für weiterführende Schulungen ableiten.

Zielgruppe

Kubernetes-Administration, Systemadministration, DevOps, technische Architektur und Betriebsteams mit Verantwortung für persistente Workloads.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Kubernetes-Pods, Deployments und YAML. Praktische Storage-Erfahrung ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Methodik

Die Inhalte werden durch fachliche Einordnung, Live-Demonstrationen, angeleitete Schrittfolgen und eigenständige Laborübungen vermittelt. Jeder Themenblock endet mit einer technischen Kontrolle anhand definierter Sollzustände.