Day1

上午

1. K8s 中的服务发现和配置管理

1.1 K8s 中服务名称解析及其实现原理

1.2 使用 ConfigMap 保存和管理应用的配置信息

1.3 使用 Secret 保存和管理应用的敏感信息

2. 在 K8s 中的弹性伸缩

2.1 Pod 水平扩缩及其自动化（HPA）

2.2 定义 HAP 的扩缩指标

2.3 K8s Node 自动扩容与下线（缩容）

3. 基于 K8s 部署和管理有状态服务

3.1 部署单实例有状态服务

3.2 基于 StatefulSet 部署和管理有状态服务

3.3 StatefulSet 的原理和注意事项

3.4 StatefulSet 的扩缩

Day1

下午

4. Helm 部署和管理一个复杂应用

4.1 为什么需要 Helm 及 Helm 的发展

4.2 Helm 基本应用

4.3 Helm Chart 模板编写基础

4.4 开发一个 Helm Chart

5. Oprator 模式及 K8s 扩展开发

5.1 K8s 自有 Controller 的不足及 Operator 模式的产生与发展

5.2 通过 CRD 扩展 K8s 的资源类型

5.3 基于 Kubebuilder 开发 Operator 实现自定义资源的操作与维护5.4 Kubebuilder 与其他 Operator 开发框架的比较

5.5 Operator 与 Helm 的比较和应用场景选择

Day2

上午

6. 为 K8s 配置企业级监控、日志与镜像仓库

6.1 基于 Prometheus 监控 K8s Pod、Node 等资源的各项指标

6.2 使用 Grafana 实现 K8s 监控指标的图形化展现

6.3 基于 ELK（Elastic Stack）收集容器标准输出日志

6.4 基于 ELK（Elastic Stack）收集容器内的日志文件

6.5 使用 Harbor 镜像仓库

6.6 使用 Harbor 作为 Helm Chart 仓库

Day2

下午

7. 案例实践：

模拟一个分布式应用（微服务架构）项目，实现在 K8s中的发布、部署、监控、运维和升级。