課程簡(jiǎn)介
課程面向測(cè)試人員， 從測(cè)試人員的視角深入Docker與K8S的原理知識(shí)并衍生相關(guān)測(cè)試的場(chǎng)景的工具建設(shè)。 最終搭建一套云原生架構(gòu)下的測(cè)試體系。深入K8S底層，設(shè)計(jì)混沌工程，穩(wěn)定性測(cè)試，監(jiān)控，CICD等核心測(cè)試能力。課程中的演示代碼遷移成本低?？蛻艨傻统杀灸玫阶约旱沫h(huán)境中使用。
目標(biāo)收益
1. 學(xué)習(xí)到當(dāng)前最流行的云原生架構(gòu)下，測(cè)試人員應(yīng)該如何搭建測(cè)試體系的全部?jī)?nèi)容
2. 可以學(xué)習(xí)到當(dāng)前最流行的測(cè)試項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。 比如混沌工程，穩(wěn)定性測(cè)試等
3. 課程中的演示項(xiàng)目可直接拿到客戶的項(xiàng)目中使用?？焖賹?shí)現(xiàn)價(jià)值。
培訓(xùn)對(duì)象
在容器領(lǐng)域工作或?qū)θ萜骷夹g(shù)感興趣的測(cè)試人員
課程大綱
| 第一部分：容器基礎(chǔ) |
（一）Docker基礎(chǔ) 1. 基本的容器管理和鏡像管理命令 2. 容器部署初體驗(yàn) - 部署分布式UI自動(dòng)化解決方案。 （二）容器原理 1. Docker與虛擬機(jī)的架構(gòu)區(qū)別 2. 詳解什么樣的場(chǎng)景使用Docker什么樣的場(chǎng)景使用虛擬機(jī)。 3. 容器隔離：namespace 4. 容器資源限制：cgroups 4. 容器網(wǎng)絡(luò)：bridge，host與container網(wǎng)絡(luò)模式詳解 （三）容器鏡像 1. Docker commit與 Dockerfile制作鏡像。 2. Dockerfile的詳細(xì)教程 3. 私有鏡像倉(cāng)庫(kù)實(shí)戰(zhàn)。 （四）鏡像原理 1. 鏡像分層設(shè)計(jì)。 2. 聯(lián)合文件系統(tǒng)詳解。 3. 鏡像設(shè)計(jì)方法介紹。 |
| 第二部分： K8S與云原生 |
（一）K8S與云原生基礎(chǔ) 1 云原生/云計(jì)算/邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)概念 2. k8s基本命令講解 3. Pod，Service, Deployment基本介紹 4. 使用K8S搭建grid集群 （二）K8S進(jìn)階 1. Pod，Service，Deployment詳解 2. DeamonSet，Statefulset詳解 3. K8S架構(gòu)詳解 4. K8S 開(kāi)發(fā)講解（基于go和python語(yǔ)言） 5. K8S RBAC講解 （三）：專項(xiàng)測(cè)試--穩(wěn)定性測(cè)試 1. 穩(wěn)定性測(cè)試的基本概念和測(cè)試方法 2. 利用K8S 客戶端開(kāi)發(fā)監(jiān)控工具 （四）：專項(xiàng)測(cè)試--容量測(cè)試 1. K8S中的資源模型以及容量測(cè)試的基本概念 2. Prometheus基本概念 3. PromQL詳解 4. 編寫(xiě)監(jiān)控工具用于容量測(cè)試 （五）：專項(xiàng)測(cè)試--混沌工程 1. 混沌工程的基本概念 2. 高可用設(shè)計(jì)架構(gòu)詳解(CAP, 數(shù)據(jù)同步，熔斷，降級(jí)等)，附帶實(shí)例（kafka，redis，ceph等常見(jiàn)組件的高可用架構(gòu)詳解） 3. K8S的高可用設(shè)計(jì)詳解（驅(qū)逐策略，Pod遷移，APISserver和kubelet的設(shè)計(jì)等） 4. 常用故障注入工具講解（chaos-mesh，chaosd，iptables，tc，jvmsandbox等） 5. 利用K8S客戶端開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)故障注入工具 6. K8S經(jīng)典故障案例介紹 （六）持續(xù)集成 1. 云原生與微服務(wù)下持續(xù)集成的挑戰(zhàn) 2. jenkins pipline詳解 3. jenkins與k8s集成實(shí)戰(zhàn) 4. 開(kāi)發(fā)jenkins share lib （七）邊緣計(jì)算 1. 邊緣計(jì)算介紹 2. 以superedge為基礎(chǔ)介紹邊緣計(jì)算的原理和詳細(xì)業(yè)務(wù) 3. 如何測(cè)試邊緣計(jì)算場(chǎng)景 （八）選修：云原生與大數(shù)據(jù) 1. spark和Flink介紹以及對(duì)應(yīng)在k8s中部署的簡(jiǎn)介 2. 案例：性能測(cè)試與造數(shù)工具 a. k8s 的持久卷與大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備介紹 b. 使用spark創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) c. 使用異步IO創(chuàng)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 3. 案例：流計(jì)算場(chǎng)景下的混沌工程 a. kafka -> flink -> 下游數(shù)據(jù)中心架構(gòu)介紹 b. kafka與fink的一次性語(yǔ)義詳解 c. 測(cè)試重點(diǎn) |
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第一部分：容器基礎(chǔ) （一）Docker基礎(chǔ) 1. 基本的容器管理和鏡像管理命令 2. 容器部署初體驗(yàn) - 部署分布式UI自動(dòng)化解決方案。 （二）容器原理 1. Docker與虛擬機(jī)的架構(gòu)區(qū)別 2. 詳解什么樣的場(chǎng)景使用Docker什么樣的場(chǎng)景使用虛擬機(jī)。 3. 容器隔離：namespace 4. 容器資源限制：cgroups 4. 容器網(wǎng)絡(luò)：bridge，host與container網(wǎng)絡(luò)模式詳解 （三）容器鏡像 1. Docker commit與 Dockerfile制作鏡像。 2. Dockerfile的詳細(xì)教程 3. 私有鏡像倉(cāng)庫(kù)實(shí)戰(zhàn)。 （四）鏡像原理 1. 鏡像分層設(shè)計(jì)。 2. 聯(lián)合文件系統(tǒng)詳解。 3. 鏡像設(shè)計(jì)方法介紹。 |
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第二部分： K8S與云原生 （一）K8S與云原生基礎(chǔ) 1 云原生/云計(jì)算/邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)概念 2. k8s基本命令講解 3. Pod，Service, Deployment基本介紹 4. 使用K8S搭建grid集群 （二）K8S進(jìn)階 1. Pod，Service，Deployment詳解 2. DeamonSet，Statefulset詳解 3. K8S架構(gòu)詳解 4. K8S 開(kāi)發(fā)講解（基于go和python語(yǔ)言） 5. K8S RBAC講解 （三）：專項(xiàng)測(cè)試--穩(wěn)定性測(cè)試 1. 穩(wěn)定性測(cè)試的基本概念和測(cè)試方法 2. 利用K8S 客戶端開(kāi)發(fā)監(jiān)控工具 （四）：專項(xiàng)測(cè)試--容量測(cè)試 1. K8S中的資源模型以及容量測(cè)試的基本概念 2. Prometheus基本概念 3. PromQL詳解 4. 編寫(xiě)監(jiān)控工具用于容量測(cè)試 （五）：專項(xiàng)測(cè)試--混沌工程 1. 混沌工程的基本概念 2. 高可用設(shè)計(jì)架構(gòu)詳解(CAP, 數(shù)據(jù)同步，熔斷，降級(jí)等)，附帶實(shí)例（kafka，redis，ceph等常見(jiàn)組件的高可用架構(gòu)詳解） 3. K8S的高可用設(shè)計(jì)詳解（驅(qū)逐策略，Pod遷移，APISserver和kubelet的設(shè)計(jì)等） 4. 常用故障注入工具講解（chaos-mesh，chaosd，iptables，tc，jvmsandbox等） 5. 利用K8S客戶端開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)故障注入工具 6. K8S經(jīng)典故障案例介紹 （六）持續(xù)集成 1. 云原生與微服務(wù)下持續(xù)集成的挑戰(zhàn) 2. jenkins pipline詳解 3. jenkins與k8s集成實(shí)戰(zhàn) 4. 開(kāi)發(fā)jenkins share lib （七）邊緣計(jì)算 1. 邊緣計(jì)算介紹 2. 以superedge為基礎(chǔ)介紹邊緣計(jì)算的原理和詳細(xì)業(yè)務(wù) 3. 如何測(cè)試邊緣計(jì)算場(chǎng)景 （八）選修：云原生與大數(shù)據(jù) 1. spark和Flink介紹以及對(duì)應(yīng)在k8s中部署的簡(jiǎn)介 2. 案例：性能測(cè)試與造數(shù)工具 a. k8s 的持久卷與大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備介紹 b. 使用spark創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) c. 使用異步IO創(chuàng)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 3. 案例：流計(jì)算場(chǎng)景下的混沌工程 a. kafka -> flink -> 下游數(shù)據(jù)中心架構(gòu)介紹 b. kafka與fink的一次性語(yǔ)義詳解 c. 測(cè)試重點(diǎn) |
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