RabbitMQ auf Kubernetes Performance und Betrieb Kurse

RabbitMQ auf Kubernetes Performance und Betrieb

Ein fokussierter Aufbaukurs für Engineers, die RabbitMQ auf Kubernetes betreiben. Ziel ist es, Setup und Architektur zu verbessern, Durchsatz zu erhöhen, Latenz zu senken und Zuverlässigkeit zu stärken. Im Mittelpunkt stehen Scheduling, Storage, Netzwerk und gezieltes Broker-Tuning.

Was werden Sie lernen?

Sie prüfen Ihr Deployment-Muster, ermitteln eine belastbare Basislinie und setzen gezielte Optimierungen in RabbitMQ und Kubernetes um. Sie wenden Observability, Skalierung und Zuverlässigkeitstechniken an, um SLOs zu erreichen und Upgrades oder Ausfälle sicher zu handhaben.

Nach diesem Training können Sie sicher:

Ein passendes Deployment auf Kubernetes auswählen, härtet ausrichten und an Failure Domains koppeln
Queues, Verbindungen, Channels, Confirms und Prefetch so abstimmen, dass Durchsatz und Latenz vorhersehbar sind
Storage, Netzwerk sowie Requests und Limits für stabile Performance optimieren
Quorum- und Stream-Queues betreiben, Ausfälle beherrschen und kontrollierte Rollouts planen
Metriken und Tracing nutzen, um Engpässe zu finden und Regressionen zu verhindern
Verkehr und Zugriff per TLS, Least Privilege und Network Policies schützen

Anforderungen:

Fundierte RabbitMQ-Grundkenntnisse und Kubernetes-Praxis
Vertrautheit mit kubectl, Helm oder dem RabbitMQ Cluster Operator sowie Container-Registries
Zugriff auf eine Nicht-Produktionsumgebung mit Rechten für Namespaces, StatefulSets, Services, Ingress und Secrets

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

Modul 1: Deployments und Cluster-Architektur

Helm Charts vs. RabbitMQ Cluster Operator und sinnvolle Einsatzszenarien
StatefulSets, Headless Services und stabile Netzwerkidentitäten
Node Pools, Topology Spread, Anti-Affinity und PodDisruptionBudgets
Versionsstrategie und Plugin-Auswahl für Performance-Features

Modul 2: Storage und Haltbarkeit für planbaren Durchsatz

StorageClasses, PVCs, Durchsatz vs. IOPS und Dateisystem-Hinweise
Durable, Quorum und Stream Queues mit ihren Betriebsimplikationen
Lazy Queues für kalten Traffic, Message TTL und Dead-Letter-Routing
Disk Alarms, Watermarks und sicheres Kompaktieren

Modul 3: Netzwerk und Konnektivität im Scale

ClusterIP, Headless und externer Zugriff via Ingress oder LoadBalancer
Verbindungsmanagement: Connections vs. Channels, Heartbeats, TCP Keepalives
MTU, kube-proxy Modi und unnötige Hops vermeiden
TLS-Terminierung und Auswirkungen auf Latenz

Modul 4: Basis-Performance und Broker-Tuning

Methodik mit perf-test, realistische Payloads und SLO-getriebene Szenarien
Publisher Confirms Strategien, In-Flight Limits und Batching
Consumer Flow Control mit basic.qos Prefetch und faire Verteilung
Memory Alarms, Garbage Collection und VM-Ressourcentuning

Modul 5: Reliability Engineering auf Kubernetes

Quorum-Queue-Verhalten, Leaderwahl und Platzierung über Zonen
Stream Queues für hohen Durchsatz, Retention und Offsets
Drains, Reschedules und kontrolliertes Herunterfahren ohne Verlust
Rolling Updates und Wartung mit minimaler Unterbrechung

Modul 6: Observability, SLOs und Kapazitätsplanung

Wichtige Prometheus-Metriken: Channels, Confirms, Acks, Unacked, Consumers, Memory, Disk
Grafana-Dashboards für Auslastung und Sättigungssignale
Message-Pfade tracen, heiße Exchanges oder Bindings identifizieren
Kapazität prognostizieren und Alarm-Schwellenwerte sinnvoll setzen

Modul 7: Sicherheit und Governance

TLS zwischen Clients und Nodes, Zertifikate mit cert-manager und Rotation
Least-Privilege-User, VHosts und Berechtigungen je Anwendung
Kubernetes NetworkPolicies für Broker- und Client-Namespaces
Image- und Supply-Chain-Aspekte sowie Secret-Handling

Modul 8: Troubleshooting und kontinuierliche Verbesserung

rabbitmq-diagnostics und rabbitmqctl im Livebetrieb
Blockierte Verbindungen, Flow Control und Backlogs erkennen und beheben
Shovel und Federation auf Durchsatz trimmen und Backlogs abbauen
Incident-Playbook, Postmortems und kontrollierte Performance-Experimente

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Umfassende praktische Erfahrung in einem speziellen Umfeld

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

Erlernen Sie neue Fähigkeiten unter Anleitung erfahrener Lehrer von überall.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Reduzierte Schulungskosten

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

You can participate in a Public Course with people from other organisations.

/per trainee

Thanks for the numbers, they could be going to your emails. But they're going to mine... Thanks ;D

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Level:

Intermediate

Duration:

Hours (days:

)

Fits ideally for individuals and small groups

Networking opportunities with fellow participants.

*Price can range depending on number of participants, change of outline, location etc.

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Modul 1: Deployments und Cluster-Architektur

Modul 2: Storage und Haltbarkeit für planbaren Durchsatz

Modul 3: Netzwerk und Konnektivität im Scale

Modul 4: Basis-Performance und Broker-Tuning

Modul 5: Reliability Engineering auf Kubernetes

Modul 6: Observability, SLOs und Kapazitätsplanung

Modul 7: Sicherheit und Governance

Modul 8: Troubleshooting und kontinuierliche Verbesserung

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