Distributed computing technology
Description: The course is devoted to the study of the Kubernetes container management system. Kubernetes manages and runs Docker containers on a large number of hosts, and also provides co-location and replication of a large number of containers. Learning best practices for using containers in general, and especially in Kubernetes, when developing new microservices.
Amount of credits: 5
Пререквизиты:
- Current Programming Media and Languages
- Current Programming Media and Languages
Course Workload:
| Types of classes | hours |
|---|---|
| Lectures | 15 |
| Practical works | |
| Laboratory works | 30 |
| SAWTG (Student Autonomous Work under Teacher Guidance) | 30 |
| SAW (Student autonomous work) | 75 |
| Form of final control | Exam |
| Final assessment method |
Component: Component by selection
Cycle: Base disciplines
Goal
- Learning the basics of the Kubernetes container management tool to the extent sufficient to successfully start working with clusters.
Objective
- Formation of theoretical knowledge and practical skills of working with an open source platform for automating deployment, scaling and operations with application containers through host clusters.
Learning outcome: knowledge and understanding
- Fundamentals of the Kubernetes container management tool.
Learning outcome: applying knowledge and understanding
- Planning and running application containers on clusters of physical or virtual machines.
Learning outcome: formation of judgments
- The ability to analyze the necessary resources to optimize the use of its equipment in the deployment, scaling of application containers.
Learning outcome: communicative abilities
- Develop communication skills, including knowledge of at least one foreign language to work with open Internet resources and interpersonal and group communication skills for business interaction within IT projects and other activities.
Learning outcome: learning skills or learning abilities
- Skills in preparing, implementing and debugging various Kubernetes network add-ons.
Teaching methods
Модульно-блочные технологии. В основе модульный или циклический тип обучения, а также информационно-коммуникационный (в том числе дистанционные образовательные технологии). Ведущими формами обучения выступают лекции, а методами эвристический, программированный и объяснительно-иллюстративный. Основными средствами диагностики являются итоговые письменные работы и выполнение работ по пройденным темам и разделам.
Assessment of the student's knowledge
Teacher oversees various tasks related to ongoing assessment and determines students' current performance twice during each academic period. Ratings 1 and 2 are formulated based on the outcomes of this ongoing assessment. The student's learning achievements are assessed using a 100-point scale, and the final grades P1 and P2 are calculated as the average of their ongoing performance evaluations. The teacher evaluates the student's work throughout the academic period in alignment with the assignment submission schedule for the discipline. The assessment system may incorporate a mix of written and oral, group and individual formats.
| Period | Type of task | Total |
|---|---|---|
| 1 rating | Лабораторная работа 1 | 0-100 |
| Лабораторная работа 2 | ||
| Лабораторная работа 3 | ||
| Рубежное тестирование 1 | ||
| 2 rating | Лабораторная работа 4 | 0-100 |
| Лабораторная работа 5 | ||
| Лабораторная работа 6 | ||
| Рубежное тестирование 2 | ||
| Total control | Exam | 0-100 |
The evaluating policy of learning outcomes by work type
| Type of task | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | Good | Satisfactory | Unsatisfactory | |
| Ответы на контрольные вопросы | демонстрирует системные теоретические знания, владеет терминологией, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, показывает свободное владение материалом и способность быстро реагировать на уточняющие вопросы | демонстрирует прочные теоретические знания, владеет терминологией, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, оказывает свободное владение материалом, но при этом делает несущественные ошибки, которые исправляет самостоятельно или при незначительной коррекции преподавателем | демонстрирует неглубокие теоретические знания, недостаточное умение делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает недостаточно свободное владение материалом, логичностью и последовательностью изложения, делает ошибки которые может исправить только при коррекции преподавателем. | демонстрирует незнание теоретических основ предмета, не умеет делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает слабое владение материалом, не владеет терминологией, проявляет отсутствие логичности и последовательности изложения, делает ошибки, которые не может исправить даже при коррекции преподавателем, отказывается отвечать на занятии |
| Работа на лабораторных занятиях | выполнил лабораторную работу в полном объеме с соблюдением необходимой последовательности действий; в отчете правильно и аккуратно выполняет все записи, таблицы, рисунки, чертежи, графики, вычисления; правильно выполняет анализ ошибок. При ответе на вопросы правильно понимает сущность вопроса, дает точное определение и истолкование основных понятий; сопровождает ответ новыми примерами, умеет применить знания в новой ситуации; может установить связь между изучаемым и ранее изученным материалом, а также с материалом, усвоенным при изучении других дисциплин. | выполнил требования к оценке «отлично», но допущены 2-3 недочета. Ответ обучающегося на вопросы удовлетворяет основным требованиям к ответу на «отлично», но дан без применения знаний в новой ситуации, без использования связей с ранее изученным материалом и материалом, усвоенным при изучении других дисциплин; допущены одна не критичная ошибка или не более двух недочетов, при этом обучающийся может их исправить самостоятельно без помощи преподавателя. | выполнил работу не полностью, но не менее 50% объема практической работы, что позволяет получить правильные результаты и выводы; в ходе проведения работы были допущены ошибки. При ответе на вопросы обучающийся правильно понимает сущность вопроса, но в ответе имеются отдельные проблемы в усвоении вопросов курса, не препятствующие дальнейшему усвоению программного материала; допущена одна грубая ошибка и не более двух-трех недочетов, при этом обучающийся может их исправить с небольшой помощью преподавателя. | выполнил работу не более 50% от объема, что не позволяет сделать правильных выводов. При ответе на вопросы демонстрирует отсутствие владения основными знаниями и умениями в соответствии с требованиями программы; допущены больше ошибок и недочетов, чем необходимо для оценки «удовлетворительно», не может ответить на большую часть из поставленных вопросов. |
Evaluation form
The student's final grade in the course is calculated on a 100 point grading scale, it includes:
- 40% of the examination result;
- 60% of current control result.
The final grade is calculated by the formula:
| FG = 0,6 | MT1+MT2 | +0,4E |
| 2 |
Where Midterm 1, Midterm 2are digital equivalents of the grades of Midterm 1 and 2;
E is a digital equivalent of the exam grade.
Final alphabetical grade and its equivalent in points:
The letter grading system for students' academic achievements, corresponding to the numerical equivalent on a four-point scale:
| Alphabetical grade | Numerical value | Points (%) | Traditional grade |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Excellent |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Good |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Satisfactory |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Unsatisfactory |
| F | 0 | 0-24 |
Topics of lectures
- Архитектура Kubernetes
- Создание кластеров Kubernetes
- Мониторинг, журналирование и решение проблем
- Высокая доступность и надежность
- Конфигурация безопасности, ограничений и учетных записей в Kubernetes»
- Использование критически важных ресурсов Kubernetes
- Работа с хранилищем данных в Kubernetes
- Запуск приложений с сохранением состояния
Key reading
- Лукша М. Kubernetes в действии = Kubernetes in Action. — М.: ДМК Пресс, 2018. — 672 с.
- Арундел Д., Домингус Д. Kubernetes для DevOps: развертывание, запуск и масштабирование в облаке Пер. с англ. — СПб.: Питер, 2020. — 384 с.
- Ибрам Билджин, Хасс Роланд. Паттерны Kubernetes. Шаблоны разработки собственных облачных приложений СПб.: Питер, 2020. — 392 с.
- Garbarino Ernesto. Beginning Kubernetes on the Google Cloud Platform: A Guide to Automating Application Deployment, Scaling, and Management EPUB Apress, 2019
- Сайфан Джиджи. Осваиваем Kubernetes. Оркестрация контейнерных архитектур СПб.: Питер, 2019. — 400 с.
- Хасс Роланд, Ибрам Билджин. Паттерны Kubernetes: Шаблоны разработки собственных облачных приложений MOBI Пер. А. Макарова. — СПб.: Питер, 2020. — 266 с.
- https://kubernetes.io/ru/docs/tutorials/kubernetes-basics/
Further reading
- Farcic Viktor. The DevOps 2.4 Toolkit: Continuous Deployment To Kubernetes: Continuously deploying applications with Jenkins to Kubernetes MOBI Packt Publishing, 2019
- Arnold Z. et al. The Kubernetes Workshop: Learn how to build and run highly scalable workloads on Kubernetes MOBI Packt, 2020.
- Baier J., Sayfan G.,White J. The Complete Kubernetes Guide: Become an expert in container management with the power of Kubernetes EPUB Packt Publishing, 2019.
