NO.

课程名称

课程天数

1

1天

2

2天

3

2天

4

3天

5

1天

6

1天

7

2天

时间

内容

上午

1. “云原生”应运而生

1.1 “数智化”转型给IT系统带来的新挑战

1.2 “云原生”的概念和内涵

1.3 “云原生”落地典型案例

2.  微服务架构，释放开发生产力

2.1  从单体应用到微服务架构应用

2.2  微服务架构带来的收益和新问题

2.3  微服务治理框架和服务网格

3.  容器平台，赋能云上应用的全生命周期运维

3.1 IT架构持续演进给运维带来的新挑战

3.2 Docker和Kubernetes实现云上应用的敏捷部署和自动化运维

3.3  容器技术相关标准和Docker的替代方案

下午

4. DevOps，打通开发-运维，规范流程，提升效能

4.1  云原生应用的开发-运维-迭代全流程及其中的瓶颈

4.2 DevOps打通开发与运维

4.3 DevOps提升测试效率­­­­­

5.  云原生体系的新技术新趋势

5.1 Serverless无服务器架构

5.2  云边协同

5.3  支持AI的云原生技术

6.  技术之外

6.1  云原生技术落地对组织架构和组织能力的要求

6.2 “云原生计算基金会”（CNCF）简介

时间

内容

Day 1

上午

1.  容器与容器编排技术概述

1.1  容器技术的发展与Docker

1.2  事实标准的容器集群与容器编排平台 —— Kubernetes（K8s）

1.3 OCI标准与CRI标准

2. Docker简介

2.1 Docker的原理

2.2 Docker常用操作及应用

2.3 Docker镜像及其构建

Day 1

下午

3. K8s的架构及安装部署

3.1 K8s的架构

3.2 K8s的自动化部署工具

3.3  单节点K8s环境安装

3.4  生产级别K8s集群的部署架构

4. K8s的基本应用

4.1 Kubectl命令行配置及使用

4.2 Yaml资源编排文件

4.3 Pod的概念及管理

4.4  重启策略+健康检查实现应用自修复

4.5 Pod的调度

Day 2

上午

5. K8s中的工作负载

5.1 K8s的控制器模型

5.2 Deployment

5.3 Stateful Set

5.4 Daemon Set

5.5 Job和Cron Job

6. Service和Ingress

6.1 Service的概念和基本使用

6.2 Service实现原理

6.3  部署和使用Ingress Controller能力

Day 2

下午

7. K8s 的网络

7.1 K8s的网络模型

7.2 K8s的网络南向接口标准CNI

7.3  典型的K8s网络方案：Calico、Flannel及其他

7.4  实现虚机/物理机与K8s容器IP直通 —— 需求、问题及解决方法

8. K8s 的存储

8.1 K8s 中使用存储的几种模式和应用场景

8.2 PV、PVC详解

8.3 K8s的存储南向接口标准CSI及存储类别、存储动态供给

8.4 IaaS上搭建K8s平台常见的存储问题及解决方法

时间

内容

Day 1

上午

1. K8s中的服务发现和配置管理

1.1 K8s中服务名称解析及其实现原理

1.2  使用ConfigMap保存和管理应用的配置信息

1.3  使用Secret保存和管理应用的敏感信息

2.  在K8s中的弹性伸缩

2.1 Pod水平扩缩及其自动化（HPA）

2.2  定义HAP的扩缩指标

2.3 K8s Node自动扩容与下线（缩容）

3.  基于K8s部署和管理有状态服务

3.1  部署单实例有状态服务

3.2  基于StatefulSet部署和管理有状态服务

3.3 StatefulSet的原理和注意事项

3.4 StatefulSet的扩缩

Day 1

下午

4. Helm部署和管理一个复杂应用

4.1  为什么需要Helm及Helm的发展

4.2 Helm基本应用

4.3 Helm Chart模板编写基础

4.4  开发一个Helm Chart

5. Oprator模式及K8s扩展开发

5.1 K8s自有Controller的不足及Operator模式的产生与发展

5.2  通过CRD扩展K8s的资源类型

5.3  基于Kubebuilder开发Operator实现自定义资源的操作与维护

5.4 Kubebuilder与其他Operator开发框架的比较

5.5 Operator与Helm的比较和应用场景选择

Day 2

上午

6.  为K8s配置企业级监控、日志与镜像仓库

6.1  基于Prometheus监控K8s Pod、Node等资源的各项指标

6.2  使用Grafana实现K8s监控指标的图形化展现

6.3  基于ELK（Elastic Stack）收集容器标准输出日志

6.4  基于ELK（Elastic Stack）收集容器内的日志文件

6.5  使用Harbor镜像仓库

6.6  使用Harbor作为Helm Chart仓库

Day 2

下午

7.  案例实践：

模拟一个分布式应用（微服务架构）项目，实现在K8s中的
发布、部署、监控、运维和升级。

时间

内容

Day 1

上午

1.  微服务架构与（微）服务治理平台

1.1  从单体架构（三层架构）向微服务架构的演进

1.2  微服务架构设计原则

1.3  微服务架构带来的新问题及服务治理平台的作用

2. SpringCloud微服务治理框架

2.1 SpringCloud整体介绍

2.2  服务注册、发现与负载分发

Day 1

下午

2. SpringCloud微服务治理框架（续）

2.3  服务网关

2.4  分布式应用的配置

2.5  调试与监控微服务架构应用 —— 调用链跟踪

2.6  防止雪崩 —— 熔断与限流

Day 2

上午

3.  服务网格与Istio

1.1  传统微服务治理方案的问题

1.2  解决之道：服务网格

1.3  基于K8s的典型服务网格方案：Isitio概述

1.4  在K8s中部署Istio

1.5 Istio Sidecar注入和应用基本管理

1.6  服务网关

1.7蓝绿、滚动、金丝雀、ABTest发布

1.8  调用链跟踪和应用流量可视化

1.9 Istio中的限流与熔断

Day 2

下午

4.  进阶问题

4.1 “分布式事务”与“分布式应用的事务”

4.2  将SpringCloud与K8s结合

4.3  适用于Go、Python和 .Net的微服务治理方案

4.4  传统微服务治理与服务网格方案的选择和过渡

时间

内容

上午

1.  边缘计算以及为什么需要云原生能力

1.1  边缘计算的概念和分类

1.2  云-边协同的应用场景和技术需求

1.3  为什么要“将云原生能力延伸到边缘”

1.4  在边缘提供云原生能力的两类典型技术路径

2.  基于K8s Node拉远的方案

2.1 K8s Node拉远方案的需求和实现原理分析

2.2 K8s Node拉远方案的典型实现 —— KubeEdge概述

2.3 KubeEdge的云端组件架构与云边协同原理

2.4 KubeEdge的边缘组件架构与边缘自治原理

2.5 KubeEdge中的设备管理与编程

2.6 KubeEdge EdgeMesh 将服务网格延伸到边缘

下午

3.  基于K8s集群小型化的方案

3.1 K3s的架构和原理

3.2 K3s的部署与应用

3.3 K3s与K8s集群串联

3.4  大量K8s（K3s）集群的管理

4.  进阶话题

4.1  两类技术方案的对比和未来演进

4.2 StarlingX等其他边缘云/分布式云方案

4.3 5G发展给边缘云/分布式云带来的新产业空间

时间

内容

上午

1.  人工智能与机器学习

1.1  我们正处于人工智能的第三次浪潮中

1.2  人工智能 - 机器学习 - 深度学习

1.3  中国人工智能产业现状

1.4  数据-算法-算力是现代人工智能的三大关键要素

2.  深度神经网络的原理与应用概述

2.1  神经网络及其训练的基本原理

2.2  卷积神经网络

2.3  神经网络应用的编程框架 —— TensorFlow、Keras及其他

2.4  机器学习分布式训练原理与实操

3.  基于K8s解决分布式训练场景中的实际问题

3.1 TensorFlow多业务分布式训练面对的问题分析

3.2基于 TFjob / tf-operator 在K8s上实现多业务共享资源分布式学习

下午

4.  基于KubeFlow以云原生的方式开发和交付AI应用

4.1 AI模型从研发到上线再到迭代的全流程

4.2  云原生技术简化AI应用开发和交付

4.3 KubeFlow的组件和整体架构

4.4 KubeFlow的安装部署

4.5 KubeFlow Notebook Server

4.6  基于KubeFlow Katib实现超参数和模型结构的搜索和优化

4.7  使用KubeFlow Pipeline实现AI应用的持续迭代研发和部署

4.8  使用KubeFlow KFServing实现AI应用的上线交付