Bootcamp Definitivo de EKS por School of DevOps

Aprende Amazon EKS de la manera correcta: desde los fundamentos hasta el escalado automático y el monitoreo avanzados.Este curso está diseñado para Ingenieros DevOps, Arquitectos de Nube y practicantes de Kubernetes que quieran ejecutar cargas de trabajo en producción con Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) con confianza.Comenzaremos con un enfoque práctico y basado en laboratorios — sin teoría interminable. Iniciarás configurando tu entorno de AWS y Kubernetes, luego avanzarás desplegando cargas de trabajo, gestionando redes con ALB Ingress, habilitando almacenamiento persistente y asegurando el acceso con IAM Roles for Service Accounts (IRSA).A partir de ahí, abordaremos estrategias de escalado: Cluster Autoscaler de EKS, Horizontal Pod Autoscaler (HPA), Vertical Pod Autoscaler (VPA) y soluciones avanzadas como Karpenter para aprovisionamiento de nodos en tiempo real, y KEDA para escalado basado en eventos.Finalmente, cubriremos la observabilidad en EKS con logging, métricas y tableros, para que mantengas tus clústeres saludables y optimizados en costos.Al finalizar este bootcamp, tendrás un conjunto de habilidades de EKS listas para producción — preparado para construir, escalar y monitorear cargas de trabajo de Kubernetes en AWS.Lo que aprenderásConfigurar y desplegar clústeres de Amazon EKS desde ceroDesplegar aplicaciones en EKS usando kubectl y manifestsConfigurar Ingress con el controlador AWS ALB IngressAdjuntar volúmenes persistentes de EBS para cargas de trabajo con estadoAsegurar cargas de trabajo usando IAM Roles for Service Accounts (IRSA)Implementar Cluster Autoscaler de EKS para escalado de nodosAplicar Horizontal Pod Autoscaler (HPA) y Vertical Pod Autoscaler (VPA) para escalado de cargas de trabajoUsar Karpenter para escalado de clústeres de nueva generaciónImplementar KEDA para escenarios de escalado automático basado en eventosMonitorear y resolver problemas en clústeres de EKS usando Prometheus, Grafana y CloudWatchOptimizar costos y rendimiento de cargas de trabajo de Kubernetes en AWS