Seminar Longhorn Intensiv – Plattformintegration, Automatisierung und Performance

Die Intensivschulung bündelt fortgeschrittene Integrations-, Automatisierungs- und Optimierungsthemen für heterogene Kubernetes-Plattformen.

K3s, RKE2, Rancher, Air-Gap-Betrieb, GitOps, Helm, API, Netzwerk, Security, Performance, V2 Data Engine, Backing Images und CDI werden in einer gemeinsamen Plattformaufgabe verbunden.

Inhaltsübersicht

1. Plattformintegration
2. Air-Gap-Lieferkette
3. GitOps-Bereitstellung
4. Helm, kubectl und API
5. Security und Netzwerk
6. Performance und Sizing
7. V2 Data Engine
8. Backing Images und CDI
9. Observability und Betriebsautomation
10. Plattformprüfung

Zielsetzung

Die Schulung verfolgt folgende fachliche und betriebliche Ziele:

• Longhorn auf unterschiedlichen Kubernetes-Plattformen standardisiert integrieren.
• Bereitstellung und Betriebsaufgaben deklarativ automatisieren.
• Netzwerk-, Sicherheits-, Leistungs- und Kapazitätsanforderungen verbinden.
• V2 Data Engine und virtualisierte Workloads kontrolliert evaluieren.

Lernmodule und praktische Übungen

1. Plattformintegration

K3s, RKE2 und Rancher werden in ein einheitliches Betriebsmodell überführt.

1. Schritt 1: Plattformspezifische Voraussetzungen erfassen.
2. Schritt 2: Installationswege über Rancher und Helm Controller vergleichen.
3. Schritt 3: StorageClasses und Grundeinstellungen standardisieren.
4. Schritt 4: Multi-Cluster-Abweichungen sichtbar machen.

2. Air-Gap-Lieferkette

Abgeschottete Umgebungen erhalten eine kontrollierte Artefaktversorgung.

1. Schritt 1: Images und Charts vollständig inventarisieren.
2. Schritt 2: Private Registry und internes Repository vorbereiten.
3. Schritt 3: Knoten ohne Internetzugang validieren.
4. Schritt 4: Offline-Upgrade und Rollback planen.

3. GitOps-Bereitstellung

Konfiguration und Freigabe werden versioniert gesteuert.

1. Schritt 1: Repository-Struktur für mehrere Umgebungen entwerfen.
2. Schritt 2: Fleet-, Flux- oder Argo-CD-Ressourcen anlegen.
3. Schritt 3: Health Checks und Synchronisationswellen definieren.
4. Schritt 4: Drift erkennen und kontrolliert korrigieren.

4. Helm, kubectl und API

Wiederkehrende Aufgaben werden automatisiert und prüfbar ausgeführt.

1. Schritt 1: Helm-Werte und Kubernetes-Manifeste modularisieren.
2. Schritt 2: Longhorn Custom Resources mit kubectl verwalten.
3. Schritt 3: Statusabfragen und administrative Aktionen über API ausführen.
4. Schritt 4: Idempotenz und Fehlerbehandlung in eine Pipeline integrieren.

5. Security und Netzwerk

Schutzmaßnahmen und Datenpfad werden gemeinsam entworfen.

1. Schritt 1: RBAC, Secrets und UI-Zugriff absichern.
2. Schritt 2: Volume-Verschlüsselung und Schlüsselabhängigkeit prüfen.
3. Schritt 3: Dediziertes Storage Network planen.
4. Schritt 4: TLS, mTLS und NetworkPolicies risikobasiert einsetzen.

6. Performance und Sizing

Messbare Anforderungen werden in eine Referenzarchitektur übersetzt.

1. Schritt 1: I/O-Profil und Wachstumsannahmen erfassen.
2. Schritt 2: Datenträger, Netzwerk und Replikation dimensionieren.
3. Schritt 3: Benchmark mit Longhorn- und Systemmetriken durchführen.
4. Schritt 4: Rebuild- und Backup-Last in die Reserve einrechnen.

7. V2 Data Engine

Der neue Datenpfad wird kontrolliert und versionsbezogen bewertet.

1. Schritt 1: Kernelmodule, Huge Pages und CPU-Reserve prüfen.
2. Schritt 2: V2 selektiv auf geeigneten Knoten aktivieren.
3. Schritt 3: NVMe-TCP und UBLK mit Testvolumes untersuchen.
4. Schritt 4: Pilot- und Rückfallkriterien dokumentieren.

8. Backing Images und CDI

Große Ausgangsabbilder werden reproduzierbar für virtuelle Workloads bereitgestellt.

1. Schritt 1: Backing Image importieren und verteilen.
2. Schritt 2: Versionierung und Prüfsumme kontrollieren.
3. Schritt 3: CDI-basierten Datenträgerimport ausführen.
4. Schritt 4: Backup, Verschlüsselung und Fehlerfall testen.

9. Observability und Betriebsautomation

Automatisierung wird mit messbarer Betriebsqualität verbunden.

1. Schritt 1: Prometheus-Metriken und Grafana-Dashboards integrieren.
2. Schritt 2: Alarme für Kapazität, Rebuild und Sicherungen definieren.
3. Schritt 3: Automatisierte Health Checks vor und nach Änderungen ausführen.
4. Schritt 4: Supportdaten und Änderungsnachweise erzeugen.

10. Plattformprüfung

Alle fortgeschrittenen Themen werden in einer Gesamtaufgabe zusammengeführt.

1. Schritt 1: Neue Umgebung deklarativ und offline-fähig bereitstellen.
2. Schritt 2: Verschlüsselten Workload mit passender StorageClass ausrollen.
3. Schritt 3: Leistung messen und Konfiguration anpassen.
4. Schritt 4: Drift, Störung und Rollback kontrolliert abarbeiten.

Zielgruppe

Erfahrene Plattformadministration, DevOps, Site Reliability Engineering, technische Architektur und DevSecOps.

Voraussetzungen

Sichere Kubernetes-, Longhorn-, Helm- und Linux-Kenntnisse sowie Grundkenntnisse zu GitOps, Netzwerk und Performanceanalyse.

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.