Seminar Trino – Kubernetes, Helm und Cloud Deployment

Das Seminar behandelt die containerisierte Bereitstellung eines Trino-Clusters auf Kubernetes. Helm Values, Konfigurations- und Secret-Verteilung, Ressourcen, Scheduling, Netzwerk, TLS, Catalogs, Skalierung, Observability, Wartung und Upgrade werden in einer reproduzierbaren Deployment-Pipeline umgesetzt.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Kubernetes- und Helm-Voraussetzungen für Trino vollständig bewerten.
• Coordinator, Worker und Catalogs über Values reproduzierbar konfigurieren.
• Secrets, TLS, Netzwerk und Zugriffswege sicher bereitstellen.
• Ressourcen, Scheduling und Skalierung an Workloads ausrichten.
• Rolling Upgrade, Troubleshooting und Betriebsübergabe dokumentieren.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Zielarchitektur und Kubernetes-Voraussetzungen

Schwerpunkt: Cluster, Namespace, Nodes, Container Registry, Storage, Netzwerk, DNS, Ingress, Service Accounts, Ressourcen und Sicherheitskontext.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Zielarchitektur und Kubernetes-Voraussetzungen“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Cluster, Namespace, Nodes, Container Registry, Storage, Netzwerk, DNS, Ingress, Service Accounts, Ressourcen und Sicherheitskontext. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine prüfbare Kubernetes-Deployment-Grundlage dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Helm Chart und Values-Struktur

Schwerpunkt: Repository, Release, values.yaml, Coordinator, Worker, Image, Version, Labels, Properties und wiederholbare Installation.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Helm Chart und Values-Struktur“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Repository, Release, values.yaml, Coordinator, Worker, Image, Version, Labels, Properties und wiederholbare Installation. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine versionierte Helm-Referenzkonfiguration dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Catalogs, ConfigMaps und Secrets

Schwerpunkt: Catalog-Dateien, zusätzliche Properties, Secrets, externe Secret-Systeme, Mounts, Rotation, Drift und Rollout-Verhalten.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Catalogs, ConfigMaps und Secrets“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Catalog-Dateien, zusätzliche Properties, Secrets, externe Secret-Systeme, Mounts, Rotation, Drift und Rollout-Verhalten. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen sicheren Konfigurations- und Secret-Lifecycle dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Ressourcen, Scheduling und Skalierung

Schwerpunkt: Requests, Limits, Heap, CPU, Memory, Node Selectors, Affinity, Taints, Pod Disruption, Worker-Anzahl und Skalierungsregeln.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Ressourcen, Scheduling und Skalierung“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Requests, Limits, Heap, CPU, Memory, Node Selectors, Affinity, Taints, Pod Disruption, Worker-Anzahl und Skalierungsregeln. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein belastbares Ressourcen- und Scheduling-Profil dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Netzwerk, TLS und Clientzugang

Schwerpunkt: Services, Ingress, Load Balancer, DNS, HTTPS, Zertifikate, interne Kommunikation, Network Policies und Verbindungstests.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Netzwerk, TLS und Clientzugang“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Services, Ingress, Load Balancer, DNS, HTTPS, Zertifikate, interne Kommunikation, Network Policies und Verbindungstests. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine sichere und getestete Zugriffsarchitektur dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Observability und Betrieb

Schwerpunkt: Pod-Logs, Events, Probes, OpenMetrics, OpenTelemetry, Dashboards, Alerts, Query-Diagnose, Kapazität und Tageskontrollen.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Observability und Betrieb“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Pod-Logs, Events, Probes, OpenMetrics, OpenTelemetry, Dashboards, Alerts, Query-Diagnose, Kapazität und Tageskontrollen. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen Kubernetes-spezifischen Monitoring- und Betriebsplan dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Upgrade, Rollout und Fehleranalyse

Schwerpunkt: Chart- und Image-Upgrade, graceful shutdown, gestufter Rollout, Rollback, fehlerhafte Pods, Konfiguration, DNS und Storage.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Upgrade, Rollout und Fehleranalyse“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Chart- und Image-Upgrade, graceful shutdown, gestufter Rollout, Rollback, fehlerhafte Pods, Konfiguration, DNS und Storage. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein ausführbares Upgrade- und Troubleshooting-Runbook dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Installation eines Trino-Clusters mit einem angepassten Helm Values-File.
• Bereitstellung eines Catalogs und eines Secrets mit kontrolliertem Rollout.
• Durchführung eines Upgrades mit Ressourcen- und Fehleranalyse.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Kubernetes- und Cloud-Engineering, DevOps, Site Reliability Engineering, Trino-Administration und Plattformarchitektur.

Voraussetzungen: Praktische Kubernetes-, Helm-, Container-, Netzwerk- und YAML-Kenntnisse sowie Trino-Grundlagen.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- oder SQL-Schritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als technischer Standard wiederholbar bleiben.