Visão Geral

O curso InfluxDB in Kubernetes Environments é focado na implantação, operação e integração do InfluxDB em ambientes Kubernetes. O treinamento aborda conceitos de arquitetura, persistência, segurança, escalabilidade e observabilidade, capacitando o participante a executar o InfluxDB de forma confiável em clusters Kubernetes, integrando-o com workloads conteinerizados e pipelines de monitoramento.

Objetivo

Após realizar este curso InfluxDB in Kubernetes Environments, você será capaz de:

• Compreender padrões de execução de bancos de dados em Kubernetes
• Implantar o InfluxDB em clusters Kubernetes
• Configurar persistência com volumes e storage classes
• Gerenciar configuração, secrets e credenciais
• Integrar o InfluxDB com aplicações e agentes de coleta
• Monitorar e otimizar o InfluxDB em ambientes Kubernetes
• Aplicar boas práticas de segurança e confiabilidade

Publico Alvo

• Profissionais de DevOps
• Engenheiros de plataforma
• Administradores de Kubernetes
• Engenheiros de observabilidade
• SREs

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Kubernetes
• Experiência com containers e Docker
• Conhecimento introdutório de InfluxDB

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Kubernetes Fundamentals for Databases

1. Kubernetes Architecture Overview
2. Pods, Services, and Deployments
3. Stateful Applications in Kubernetes
4. Storage and Networking Basics

Module 2: Running InfluxDB on Kubernetes

1. Deployment Models for InfluxDB
2. Single-Node vs Clustered Setups
3. Using Deployments and StatefulSets
4. Service Exposure and Access

Module 3: Storage and Persistence

1. Persistent Volumes and Claims
2. Storage Classes and Performance
3. Data Durability Considerations
4. Backup and Restore Strategies

Module 4: Configuration and Secrets Management

1. ConfigMaps for InfluxDB
2. Secrets for Tokens and Credentials
3. Environment Variables and Files
4. Secure Configuration Practices

Module 5: Helm Charts and Automation

1. Helm Fundamentals
2. Deploying InfluxDB with Helm
3. Customizing Values Files
4. Upgrade and Rollback Strategies

Module 6: Integrating InfluxDB with Kubernetes Workloads

1. Metrics Collection from Pods and Nodes
2. Integrating Telegraf in Kubernetes
3. Application Metrics Ingestion
4. Multi-Namespace Considerations

Module 7: Performance, Scaling, and Reliability

1. Resource Requests and Limits
2. Horizontal and Vertical Scaling
3. High Availability Concepts
4. Failure Handling and Recovery

Module 8: Kubernetes Use Cases and Labs

1. Cluster Monitoring Scenario
2. Application Observability Scenario
3. Troubleshooting Kubernetes Deployments
4. Hands-On Labs and Exercises