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标签： Kubernetes

  • 深入解析：Udemy上的《Creating .Net Core Microservices using Clean Architecture》课程评测与推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/creating-net-core-microservices-using-clean-architecture/

    在现代软件开发中，微服务架构已成为构建高效、可扩展系统的核心技术之一。本文将为大家详细介绍一门在Udemy平台上的优质课程——《Creating .Net Core Microservices using Clean Architecture》。这门课程由行业专家精心设计，适合不同水平的开发者，从入门者到高级架构师都能找到适合自己的学习内容。课程总时长超过53小时，涵盖了从微服务基础到实际部署的全流程，帮助学员掌握最新的技术工具和实践技巧。课程亮点之一是实践导向，配备丰富的实操视频和案例讲解，如Docker、Kubernetes、Azure云服务、Rabbit MQ、GRPC等关键技术的应用，确保学员可以在真实项目中灵活运用。此外，课程还特别强调安全性、版本控制、性能优化等方面，帮助学员打造安全、稳定的微服务系统。无论你是初学者希望入门，还是开发经验丰富的技术领导者，都能从中获益匪浅。强烈推荐这门课程给希望提升微服务开发与部署能力的开发者，让你在日益激烈的技术竞争中脱颖而出，开启你的微服务之旅！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/creating-net-core-microservices-using-clean-architecture/

  • 深入学习Udemy《Python Microservices: Build, Scale, and Deploy like a Pro!》课程，开启微服务架构之旅

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-microservices-build-scale-and-deploy-like-a-pro-z/

    随着微服务架构在企业中的广泛应用，掌握相关技能变得尤为重要。Udemy的《Python Microservices: Build, Scale, and Deploy like a Pro!》课程为广大开发者提供了一个绝佳的学习平台，从零开始带你了解微服务的核心概念、实战操作以及最佳实践。课程内容丰富，涵盖使用FastAPI和Flask开发微服务、容器化（Docker）、编排（Kubernetes）、数据库设计（PostgreSQL）以及安全措施等。这些实操环节让你在学习中积累宝贵经验，迅速提升你的技术水平。不仅如此，课程还教授你如何实现微服务的通信（REST、gRPC、消息队列）、监控（Prometheus、Grafana）和云部署（GKE、CI/CD）。课程采用从基础到高级的逐步引导，确保每一位学员都能掌握完整的微服务架构技能，甚至可以搭建属于自己的完整微服务生态系统。无论你是希望提升职业竞争力的开发者，还是企业希望升级基础设施，这门课程都能满足你的需求。课程结束后，你将拥有一套完整的微服务项目，丰富的实践经验以及在业界具有竞争力的技术能力，助你在微服务领域脱颖而出。现在就加入我们，一起开启微服务架构的学习之旅吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-microservices-build-scale-and-deploy-like-a-pro-z/

  • 全面提升你的DevOps与云计算技能——Udemy《Python for DevOps, Cloud, Platform Engineers, and SRE》课程评测

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-for-devops-cloud-platform-engineers-and-sre/

    在当今技术快速发展的时代，Python已成为云计算、DevOps、平台工程和SRE（站点可靠性工程）等领域不可或缺的工具。Udemy的《Python for DevOps, Cloud, Platform Engineers, and SRE》课程，全面覆盖了从基础到实战的Python应用，旨在帮助工程师们掌握在实际工作中高效使用Python的技能。

    课程内容丰富，结构清晰。第一部分介绍了Python在云计算和DevOps中的重要性，帮助学员理解学习Python的必要性。接下来，课程详细讲解了在Linux和Windows系统上安装Python的方法，为后续学习打下坚实基础。

    基础部分涵盖了Python的语法、数据类型、控制流程、函数和文件处理，确保学员掌握扎实的编程基础。随后，课程引入Python与AWS的结合，通过Boto3模块实现S3存储操作、EC2实例管理以及Lambda函数开发，让学员直观理解Python在云环境中的实际应用。

    不仅如此，课程还涉及Jira自动化脚本，数据库连接与管理，以及实时脚本示例，如检测SSL证书有效期和与Kubernetes的交互，极大地丰富了实用技能库。

    如果你是一名云工程师、DevOps工程师或SRE，从零开始学习Python，或者希望提升现有技能，这门课程都非常值得一试。课程中的实战案例和面试题解析，也能帮助你在求职或项目中游刃有余。

    总结：这是一门内容全面、实用性强的Python课程，适合希望在云计算和DevOps领域有所作为的技术人员。立即加入，开启你的Python高效开发之旅吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-for-devops-cloud-platform-engineers-and-sre/

  • Udemy-இல் Python For Devops தமிழில்: முழுமையான கையேடு மற்றும் விமர்சனம்

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-for-devops-in-tamil/

    உங்களுக்காக மிக சிறந்த DevOps பயிற்சியான ‘Python For Devops in Tamil’ என்பதைக் கண்டுபிடித்தோம்! இந்த Udemy பாடம் Python-ஐ பயன்படுத்தி DevOps நடைமுறைகளை மேம்படுத்த விரும்பும் வளர்ச்சி மைய மக்கள் களத்திற்கு மிகுந்த பயனுள்ளது.

    பாடத்தில், Python-ஐ பயன்படுத்தி Automation, CI/CD, Infrastructure as Code (IaC), Containerization, Monitoring மற்றும் Security ஆகிய முக்கிய பகுதிகளைக் கவனித்துள்ளோம். இது தொழில்முறை பணிகளில் எவ்வாறு Python-ஐ அதிக பயனுள்ளதாக மாற்றலாம் என்பதற்கான விரிவான அறிவை வழங்குகிறது.

    Automation மூலம், உங்களுக்கு தேவையான பணிகளுக்கு Python-ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதை கற்றுக்கொள்வீர்கள். இதனால், கையேடு செயல்களை குறைத்து, செயல்திறனை அதிகரிக்க முடியும். CI/CD பைப்லைன்களை அமைத்தல், Jenkins, GitLab CI, மற்றும் CircleCI ஆகிய கருவிகளை ஒருங்கிணைத்தல் ஆகியவை மிகவும் பயனுள்ளதாகும்.

    மேலும், Infrastructure as Code (IaC) யில் Terraform மற்றும் Ansible போன்ற கருவிகளுடன் Python-ஐ இணைத்து உள்கட்டமைப்பை நிர்வகிப்பது மேலும் சீரான, அளவுகோலான முறையாக செயல்படும். Containerization இல், Docker மற்றும் Kubernetes உடன் Python-ஐ பயன்படுத்தி containers-ஐ உருவாக்கி, விரிவாக்கி, நிர்வகிக்க கற்றுக் கொள்வீர்கள்.

    பயிற்சியின் இறுதியில், கண்காணிப்பு மற்றும் பாதுகாப்பு பகுதிகளிலும் Python-ஐ எப்படி செயல்படுத்துவது என்பதையும் கற்றுக் கொள்வீர்கள், இதனால் DevOps செயல்முறைகள் நம்பகமானதும் பாதுகாப்பானதும் ஆகும்.

    இந்த பாடம், உங்கள் DevOps திறன்களை வளர்க்க, Python-ஐ நவீன சூழல்களில் பயன்படுத்த விரும்பும் அனைத்து தொழில்முறையாளர்களுக்கும் மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இப்போது பதிவு செய்து, உங்கள் தொழில்நுட்ப வளர்ச்சியை ஆரம்பிக்கவும்!

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-for-devops-in-tamil/

  • 详尽评测：Udemy《用Python/Pandas打造生产级ETL管道》课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/writing-production-ready-etl-pipelines-in-python-pandas/

    近年来，数据工程在数据分析和机器学习中的重要性不断提升。作为一名数据开发者，掌握高效、可靠的ETL（提取、转换、加载）管道构建技术尤为关键。Udemy上的《Writing production-ready ETL pipelines in Python / Pandas》课程正是为此而设计。这门课程由浅入深地介绍了如何从零开始，用Python及相关工具搭建可用于生产环境的ETL管道，内容丰富，实用性强。

    课程内容覆盖了从基础配置到高级优化的全过程，包括Python 3.9的环境搭建、Jupyter Notebook的使用、版本控制工具Git与Github、Visual Studio Code的调试技巧，以及Docker和Docker Hub的容器化部署。特别值得一提的是，课程还介绍了两种编程范式（函数式和面向对象）在数据工程中的应用，帮助学员理解不同的编码风格在实际项目中的优劣。

    使用德意志交易所的Xetra数据集，课程通过实际操作演示了如何定期提取AWS S3存储中的交易数据，进行数据转换，生成报告，并将结果加载到目标存储桶中。整个流程设计考虑了可部署性，确保构建的管道可以在Kubernetes等平台上高效运行。此外，课程还涵盖了代码设计原则、调试、性能优化、测试和容器化等关键环节，非常适合希望提升数据工程技能的学习者。

    我强烈推荐这门课程给所有希望系统学习Python数据工程技术、实现自动化数据处理的开发者。无论你是初学者还是有一定基础的从业者，都能在课程中获得实用的技能与宝贵的实践经验。课程配备了完整的代码、GitHub项目和Docker镜像，学习后能直接应用到实际项目中，提升工作效率和代码质量。

    课程链接: https://www.udemy.com/course/writing-production-ready-etl-pipelines-in-python-pandas/

  • 全面掌握Python与Go在Kubernetes中的高效管理——Udemy优质课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/managing-dask-kubernetes-with-kubectl-python-and-go/

    在现代数据驱动的世界中，Kubernetes已成为容器编排的行业标准。而如何高效、自动化地管理Kubernetes集群，尤其是在处理大规模数据分析任务时，成为许多开发者和运维人员的迫切需求。今天为大家推荐一门来自Udemy的优质课程《Efficient Kubernetes Management with Python and Go》。

    这门课程内容丰富，涵盖了从基础安装到高级自动化管理的多个环节。课程首先介绍了Dask Kubernetes和Dask集群的基本概念，帮助学习者理解大规模数据处理的核心技术。随后，课程演示了如何在本地环境（Windows和Mac）通过Docker与Minikube安装Dask Kubernetes，确保每位学员都能亲手实践。

    课程中还详细讲解了使用Kubectl命令行工具创建、删除和更新Dask集群，以及如何通过Python和Go编程实现自动化管理。学员将学习到用Python库操作集群、监控状态，以及利用Go的Kubernetes库开发API接口，提升管理效率。更进一步，课程还涵盖了API的Swagger文件编写、Postman测试、前端UI（Vue.js）开发，以及Docker容器化部署，帮助学员掌握完整的DevOps流程。

    未来，课程还计划拓展到云端管理（Azure、AKS、ACR等），使学员具备云原生管理能力。整体上，本课程适合对Kubernetes、自动化管理、数据分析和微服务架构感兴趣的开发者和运维工程师。

    强烈推荐这门课程给希望提升Kubernetes管理效率、学习Python和Go在实际应用中结合的技术人员，让你在日益复杂的容器生态中游刃有余！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/managing-dask-kubernetes-with-kubectl-python-and-go/

  • Python微服务全面掌握：构建与扩展应用的最佳课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/mastering-python-microservices/

    随着微服务架构在现代软件开发中的广泛应用，掌握相关技术成为每位开发者提升竞争力的重要途径。近日我发现了一门极具价值的Udemy课程——《Mastering Python Microservices: Build and Scale Applications》，这门课程专为希望深入理解并实践微服务架构的开发者设计，无论你是新手还是有经验的工程师，都能在课程中找到实用的知识和技能。课程内容丰富，从微服务基础概念、环境搭建，到使用Flask和FastAPI开发微服务，再到服务间通信、数据库集成、鉴权、API网关、监控与安全等多个方面，全面覆盖了微服务开发的关键环节。特别值得一提的是，课程还涉及容器化技术（Docker、Kubernetes）、服务发现、负载均衡以及AWS无服务器架构，为你提供一站式学习体验。通过实际项目案例，比如实时数据处理管道和实时聊天应用，帮助学员将理论应用于实践，提升实战能力。课程还包含了代码示例、最佳实践和最新技术趋势，是希望系统掌握微服务开发的理想选择。无论你正准备进入微服务领域，还是想提升现有技能，这门课程都值得一试。强烈推荐给所有热爱技术、追求高效与可扩展性的开发者！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/mastering-python-microservices/

  • Udemy课程推荐：Python在容器技术中的实战应用

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-in-containers/

    在当今软件开发的快速发展中，容器技术已成为Python开发者的必备技能。今天我要向大家推荐一门极具实用价值的Udemy课程——《Python in Containers》。这门课程专为希望掌握Docker和Kubernetes的Python开发者设计，无论你是从事数据科学、机器学习，还是Web开发，都能从中获益匪浅。

    课程亮点：
    – 全面覆盖Docker与Kubernetes的基础与高级技巧，帮助你构建高效、可扩展的容器化应用。
    – 丰富的操作实战，包括在Docker中开发和探索Jupyter Notebook、在Kubernetes中部署机器学习模型、以及容器化微服务架构。
    – 提供超过40个GitHub代码仓库，方便学习与实践。
    – 课程结构灵活：数据科学和机器学习开发者可以“由上而下”快速掌握实用技能，而Web应用开发者可以“由下而上”系统学习。

    课程评价也非常高：“涵盖企业项目所需的全部内容”、“非常适合数据科学和机器学习领域的开发者”、“内容深入且简洁”。这些都证明了课程的专业性和实用性。

    无论你是想提升职业竞争力，还是希望在云原生和微服务架构中游刃有余，这门课程都值得一试。马上开始你的容器化之旅吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-in-containers/

  • 全面掌握Google Cloud Platform上的Python应用部署——Udemy课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/deploy-de-aplicativos-python-na-google-cloud-platform/

    在现代数据科学和人工智能的应用中，将模型成功部署到云端是将技术转化为实际价值的关键步骤。本次推荐的Udemy课程《Deploy de Aplicativos Python na Google Cloud Platform》为学习者提供了一站式的云端部署实践经验。课程内容丰富，涵盖从模型训练、环境配置到在Google Cloud Platform（GCP）上实际部署模型的全流程，非常适合希望将机器学习模型应用于生产环境的开发者和数据科学家。

    课程亮点之一是其操作性极强的实践导向。从训练卷积神经网络（CNN）进行图像分类，到将模型部署到Google Compute Engine、App Engine、Kubernetes Engine、Cloud Run和Cloud Functions等多种云服务，帮助学习者深入理解不同技术方案的特点与适用场景。

    此外，课程还详细讲解了环境配置、库导入、模型训练及评估，以及如何开发简单的Python应用与云端模型集成。课程适合初学者，特别是对云计算和机器学习应用部署感兴趣的开发者和数据科学家。完成课程后，你将掌握从模型训练到云端部署的完整流程，能够自主发布和维护AI应用，为你的职业发展增添强大实力。

    总之，这是一门实用性极强的课程，不仅让你理解云端部署的原理，还能亲手操作，提升你的技术水平。强烈推荐给所有希望将AI模型推向生产环境的技术爱好者！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/deploy-de-aplicativos-python-na-google-cloud-platform/

  • 全面解析Udemy的《LLMOps Masterclass 2025》：引领生成式AI时代的必备课程

    课程链接: https://www.udemy.com/course/llmops-masterclass-generative-ai-mlops-aiops/

    在人工智能快速发展的今天，掌握最新的AI技术变得尤为重要。Udemy的《LLMOps Masterclass 2025 – Generative AI – MLOps – AIOps》是一门内容丰富、实用性强的课程，特别适合希望深入了解和应用生成式AI、MLOps和AIOps的专业人士和爱好者。课程从基础知识讲起，逐步引导学员掌握大规模语言模型（LLM）的原理、Prompt工程、模型部署与监控，以及利用最新工具如Kubernetes、Docker、GitHub Actions和Hugging Face库进行应用开发和部署。每个模块都配有实战项目，让你在学习中积累宝贵经验。通过这门课程，你不仅可以理解生成式AI的巨大潜力，还能掌握构建、部署和监控智能应用的全套技能，助你在AI行业中脱颖而出。强烈推荐给希望在AI领域深耕的新手和行业专家，开启你的AI实现之旅！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/llmops-masterclass-generative-ai-mlops-aiops/