Visão Geral

Este Curso Troubleshooting de Deployments Kubernetes prático e focado é projetado para engenheiros de DevOps, SREs, administradores de Kubernetes e desenvolvedores que precisam dominar a arte de diagnosticar e resolver problemas em Deployments Kubernetes. Do ponto de vista técnico, você aprenderá uma metodologia estruturada para abordar falhas, desde a inspeção de eventos do cluster e logs de Pods até a análise de configurações de Deployment, Services, Ingress e Persistent Volumes. O curso cobrirá cenários comuns de falha como Pods em estado Pending, CrashLoopBackOff, Evicted e ImagePullBackOff, problemas de conectividade de rede, falhas de liveness/readiness probes, e questões de recursos. Com uma forte ênfase em ferramentas nativas do Kubernetes (kubectl) e práticas de depuração eficientes, você sairá com a confiança para rapidamente identificar a causa raiz e restaurar a funcionalidade de suas aplicações.

Curso Troubleshooting de Deployments Kubernetes, a capacidade de realizar troubleshooting eficaz em Deployments Kubernetes é crucial para a disponibilidade e performance de aplicações em ambientes de produção. Interrupções ou degradações de serviço resultam em perda de receita, insatisfação do cliente e danos à reputação da marca. Profissionais que podem diagnosticar e resolver problemas rapidamente contribuem diretamente para a redução do MTTR (Mean Time To Recovery), otimizando as operações, minimizando o tempo de inatividade e garantindo a continuidade dos negócios. A demanda por especialistas em Kubernetes com forte habilidade em troubleshooting é crescente e altamente valorizada, pois eles são a primeira linha de defesa contra falhas no ambiente de produção.

Objetivo

Ao final do Curso Troubleshooting de Deployments Kubernetes, você será capaz de:

• Aplicar uma metodologia estruturada para diagnosticar problemas em Deployments Kubernetes.
• Utilizar eficientemente comandos kubectl para inspecionar o estado do cluster, Pods, eventos, logs e configurações.
• Identificar e resolver problemas comuns relacionados a ciclo de vida de Pods (ex: Pending, CrashLoopBackOff, Evicted, ImagePullBackOff).
• Diagnosticar e corrigir problemas de rede em Pods e Services.
• Depurar falhas de liveness e readiness probes.
• Analisar e solucionar problemas de recursos (CPU, memória) e armazenamento persistente.
• Entender a integração de ferramentas de observabilidade (logs e métricas) no processo de troubleshooting.
• Aplicar melhores práticas para depuração e para prevenir problemas futuros em Deployments.

Publico Alvo

• Engenheiros de DevOps e SREs: Que precisam garantir a estabilidade e disponibilidade de aplicações Kubernetes.
• Administradores de Kubernetes: Encarregados de manter clusters saudáveis e resolver incidentes.
• Desenvolvedores: Que implantam suas aplicações em Kubernetes e precisam depurar problemas de runtime.
• Qualquer profissional que lida com aplicações conteinerizadas em Kubernetes.

Pre-Requisitos

• Conhecimento sólido de Kubernetes: Familiaridade com conceitos como Pods, Deployments, Services, Namespaces, Volumes e kubectl básico. Ter experiência com o Certified Kubernetes Administrator (CKA) ou equivalente é altamente recomendado.
• Conhecimento básico de Docker/contêineres.
• Familiaridade com a linha de comando (terminal) Linux.
• Noções básicas de redes TCP/IP.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Fundamentos do Troubleshooting e Ferramentas Essenciais (3 horas)

• 1.1. Metodologia de Troubleshooting em Kubernetes:
  • Abordagem sistemática: Observar, Correlacionar, Hipótese, Testar, Resolver.
  • Identificação de escopo: Cluster, Namespace, Deployment, Pod, Container.
• 1.2. Dominando o kubectl para Diagnóstico:
  • kubectl get: Estados de recursos (Pods, Deployments, ReplicaSets, Services, Events).
  • kubectl describe: Detalhes exaustivos de recursos (especialmente Pods e Deployments).
  • kubectl logs: Acessando logs de contêineres (-f, --previous, --since).
  • kubectl exec: Executando comandos dentro de contêineres para depuração.
  • kubectl debug: Acessando Pods para depuração (versões recentes do Kubernetes).
• 1.3. Análise de Eventos do Cluster (kubectl get events):
  • Compreendendo mensagens de eventos, tipos e razões.
  • Filtrando eventos relevantes.
• Prática: Utilizar kubectl get, describe, logs, exec e get events para inspecionar um ambiente Kubernetes simulando falhas básicas.

Módulo 2: Diagnóstico de Falhas no Ciclo de Vida dos Pods (5 horas)

• 2.1. Pods em Estado Pending:
  • Causas comuns: Recursos insuficientes (CPU/Memória), Taints/Tolerations, Node Selectors/Affinity.
  • Persistent Volume Claims (PVC) pendentes.
  • Problemas de agendamento.
• 2.2. Pods em Estado ImagePullBackOff ou ErrImagePull:
  • Causas comuns: Nome da imagem incorreto, tag inexistente, credenciais do registry, rede.
  • Inspeção de ImagePullSecrets.
• 2.3. Pods em Estado CrashLoopBackOff:
  • Causas comuns: Erros na aplicação, configuração incorreta, falta de variáveis de ambiente.
  • Análise de logs (kubectl logs --previous).
  • Liveness Probe falhando.
• 2.4. Pods em Estado Evicted:
  • Causas comuns: Pressão de recursos (memória, disco), Taints programáticos.
  • Configurações de eviction-hard no Kubelet.
• 2.5. Pods em Estado Terminating ou Unknown:
  • Graceful Shutdown, bloqueios de rede, problemas no Kubelet/etcd.
• Prática: Gerar e diagnosticar cada um dos estados de erro de Pod mencionados, usando os comandos aprendidos no Módulo 1. Corrigir os problemas para que os Pods entrem em estado Running.

Módulo 3: Problemas de Conectividade e Desempenho de Rede (4 horas)

• 3.1. Troubleshooting de Services:
  • Problemas de acesso a Pods via ClusterIP, NodePort, LoadBalancer.
  • Seletores de label incorretos para Services.
  • Endpoints vazios ou incorretos.
  • kube-proxy e iptables/ipvs.
• 3.2. Problemas de Ingress e Exposição de Aplicações:
  • Configuração incorreta de Ingress Controller (nginx-ingress, traefik, etc.).
  • Regras de Ingress incorretas (hosts, paths, backends).
  • Problemas de certificado TLS.
• 3.3. Network Policies:
  • Bloqueio inesperado de tráfego devido a Network Policies.
  • Debugando regras de Network Policy.
• 3.4. Problemas de DNS no Cluster:
  • Falha na resolução de nomes de Services ou Pods.
  • CoreDNS e suas configurações.
• Prática: Simular e resolver problemas de conectividade com Services e Ingress. Depurar uma Network Policy que bloqueia o tráfego. Investigar um problema de DNS interno do cluster.

Módulo 4: Recursos, Armazenamento e Melhores Práticas (4 horas)

• 4.1. Troubleshooting de Recursos (CPU e Memória):
  • Requests e Limits de CPU/Memória.
  • Pods sendo OOMKilled (Out Of Memory).
  • CPU throttling.
  • Utilização de kubectl top para métricas de recursos.
• 4.2. Problemas com Persistent Volumes (PV) e Persistent Volume Claims (PVC):
  • Pending ou Bound mas inacessível.
  • Falhas de provisionamento dinâmico.
  • Permissões de volume e montagem.
• 4.3. Liveness e Readiness Probes:
  • Configuração incorreta ou muito agressiva/passiva.
  • Aplicações que não respondem às probes.
  • Impacto no rollout e no balanceamento de carga.
• 4.4. Rollbacks e Estratégias de Implantação:
  • kubectl rollout status, history, undo.
  • Depurando falhas de rollout.
• 4.5. Melhores Práticas de Troubleshooting e Prevenção:
  • Uso de ferramentas de observabilidade (APM, Logs, Métricas).
  • Padronização de logs de aplicação.
  • Monitoramento proativo e alertas.
  • Testes e validação em ambientes de não-produção.
• Prática: Diagnosticar um Pod sendo OOMKilled. Resolver um problema de PVC que não monta. Ajustar liveness/readiness probes. Realizar um rollback de Deployment e analisar o histórico.