Kubernetes für Einsteiger - Beratung, Coaching und Schulung

Container, Kubernetes und Cloud Native einordnen

• Vom Image zum laufenden Container: was beim Containerisieren einer Anwendung passiert
• Kubernetes als Orchestrierer: Sollzustand beschreiben, statt Container einzeln zu starten
• Cloud Native nach dem Verständnis der CNCF: Container, kleine Dienste, deklarative APIs
• Was Kubernetes Ihnen abnimmt: Neustarts, Skalierung, Lastverteilung und Rollouts
• Kubernetes-Varianten für den Einstieg: k3s, MicroK8s, k0s und Managed-Angebote der Clouds

Die Begriffe für den Start

• Ein Cluster aus zwei Teilen: Control Plane entscheidet, Worker-Nodes führen aus
• Node und Pod: warum Kubernetes jeden Container in einen Pod verpackt
• Deployment, Job und Service: drei Objekte für drei Aufgaben
• Labels und Selektoren verbinden Services mit Pods, Namespaces trennen Projekte
• Kubelet startet die Pods auf dem Node, kube-proxy leitet Service-Verkehr weiter
• Objekte nachschlagen mit kubectl explain und kubectl api-resources

Lokale Lernumgebung einrichten

• Docker Desktop unter Windows mit WSL-2-Backend installieren und testen
• Docker Engine unter Linux aus den Paketquellen von Docker, alternativ Podman
• Docker Desktop oder Colima unter macOS, auch auf Apple-Silicon-Rechnern
• minikube unter Windows per winget installieren, Treiber Docker oder Hyper-V wählen
• minikube unter Linux und macOS installieren, Arbeitsspeicher und CPUs festlegen
• kind als schlanke Alternative: Cluster aus Docker-Containern, auch mit mehreren Nodes
• Ersten Cluster starten, kubectl get nodes und die System-Pods in kube-system erkunden
• Die kubeconfig verstehen: zwischen minikube- und kind-Kontext umschalten
• Shell-Vervollständigung und Kurzform k für zügiges Arbeiten mit kubectl einrichten

Die erste Anwendung bereitstellen

• YAML für Kubernetes: Einrückung, Listen und die Felder apiVersion, kind, metadata, spec
• Namespace für die Übungen anlegen und als Standard im aktuellen Kontext setzen
• Deployment für einen nginx-Webserver schreiben und mit kubectl apply -f anlegen
• Service vom Typ ClusterIP davorsetzen und per kubectl port-forward im Browser öffnen
• Pod-Phasen Pending, Running und Failed an den Events in kubectl describe ablesen
• Testpod mit BusyBox: DNS-Namen und Erreichbarkeit des Service mit wget prüfen
• Anwendungslogs mit kubectl logs lesen, auch über ein Label und mit --previous
• Labels hinzufügen, überschreiben und löschen mit kubectl label
• Pods mit -l und --show-labels filtern, die Zuordnung zum Service nachvollziehen
• Readiness- und Liveness-Probe für den Webserver ergänzen und einen Ausfall simulieren
• Neue Image-Version ausrollen, mit kubectl rollout status verfolgen und zurücknehmen
• Typische Anfängerfehler finden: falscher Image-Name, Tippfehler im Selektor, falscher Port

Praxis mit einer Anwendung aus mehreren Teilen

• Beispielanwendung aus Frontend, REST-API und PostgreSQL in einem eigenen Namespace
• Headlamp statt des archivierten Kubernetes Dashboard: den Cluster grafisch durchsehen
• ConfigMap anlegen und als Umgebungsvariablen oder Datei in den Pod geben
• Datenbankpasswort als Secret ablegen – und warum Base64 kein Schutz ist
• Einmalige Aufgaben als Job, wiederkehrende als CronJob ausführen
• PostgreSQL als StatefulSet mit PersistentVolumeClaim: Daten überstehen den Neustart
• Service vom Typ LoadBalancer lokal nutzen mit minikube tunnel oder cloud-provider-kind
• HTTP-Zugang von außen: Ingress im Bestand, Gateway API als Ablösung von Ingress-NGINX
• Requests und Limits für CPU und Speicher setzen, OOMKilled absichtlich auslösen

Ausblick: vom Laptop in die Produktion

• Was sich im Produktionscluster ändert: mehrere Nodes, Managed Kubernetes, Upgrades
• Namespaces im Team: ResourceQuota begrenzt, was ein Projekt verbrauchen darf
• Verbrauch sehen mit metrics-server und kubectl top, Prometheus als nächster Schritt
• Logs zentral sammeln: Fluent Bit und Loki im Überblick
• Wer darf was: Benutzer in der kubeconfig, ServiceAccounts und RBAC im Überblick
• Pods verwalten lassen: einzelner Pod, ReplicaSet, Deployment oder DaemonSet
• Zustandsbehaftete Workloads: wann ein Datenbank-Operator besser passt als ein StatefulSet
• Sicherheitsgrundregeln: kein root im Container, Pod Security Standards, feste Image-Tags

Erste Kubernetes-Schritte mit einem Coding-Agenten

• Agent sieht nur den lokalen kind-Cluster: eigene kubeconfig ohne Kontexte zu Firmenclustern
• Meldungen aus kubectl describe vom Agenten erklären lassen und am Event selbst nachprüfen
• Vorgeschlagenes YAML mit kubectl explain und kubectl apply --dry-run=client gegenprüfen
• Übungscluster per Skript neu aufbauen und mit kind delete cluster verwerfen, wenn etwas schiefgeht
• Agent erläutert die Unterschiede zwischen eigenem Manifest und Musterlösung Zeile für Zeile

Praxisprojekt: Kurz-URL-Dienst auf dem eigenen kind-Cluster

• Web-Oberfläche und Redis als zwei Deployments mit Services in eigenem Namespace
• Basis-URL per ConfigMap, Redis-Passwort als Secret, Statistik-Export als CronJob
• Zugriff über port-forward und Ingress, neue Version ausrollen und wieder zurücknehmen
• Alle Manifeste im Git-Repository ablegen und den Cluster daraus von null neu aufbauen

Lernziele

• Sie richten unter Windows, macOS oder Linux einen lokalen Kubernetes-Cluster mit kind oder minikube ein
• Sie erklären, wie Pods, Deployments, Services, Labels und Namespaces zusammenhängen
• Sie schreiben YAML-Manifeste für eine Anwendung und rollen sie mit kubectl apply aus
• Sie lesen Events und Logs, finden einfache Fehler und nehmen ein fehlerhaftes Update zurück
• Sie geben einer Anwendung Konfiguration, Secrets und ein persistentes Volume mit

Zielgruppe

• Entwickler:innen, die bisher nur mit Docker gearbeitet haben und Kubernetes kennenlernen wollen
• Administrator:innen und Betriebsteams ohne Kubernetes-Erfahrung vor der Einführung eines Clusters
• Studierende und Quereinsteiger:innen in DevOps-Rollen