دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: برنامه نويسي ویرایش: نویسندگان: Craig Johnston سری: ISBN (شابک) : 9781484256107, 9781484256114 ناشر: Apress سال نشر: 2020 تعداد صفحات: 519 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 9 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Advanced Platform Development with Kubernetes: Enabling Data Management, the Internet of Things, Blockchain, and Machine Learning به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب توسعه بستر های نرم افزاری پیشرفته با Kubernetes: امکان مدیریت داده ها ، اینترنت اشیا ، بلاکچین و یادگیری ماشین نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
از Kubernetes برای پذیرش سریع فناوری های نوظهور استفاده کنید. Kubernetes آینده توسعه پلتفرم سازمانی است و به محبوب ترین و اغلب قوی ترین سیستم ارکستراسیون کانتینر موجود امروز تبدیل شده است. این کتاب بر روی فناوریهای پلتفرمسازی تمرکز میکند که اینترنت اشیا، بلاک چین، یادگیری ماشینی، و لایههای زیادی از دادهها و مدیریت برنامهها را پشتیبانی میکنند. توسعه پلتفرم پیشرفته با Kubernetes شما را در مراحل ساخت پلتفرم با این قابلیت های مورد تقاضا هدایت می کند. شما از طریق توسعه بدون سرور، ادغام CICD، خطوط لوله پردازش داده، صف های رویداد، موتورهای پرس و جوی توزیع شده، انبارهای داده مدرن، دریاچه های داده، ذخیره سازی اشیاء توزیع شده، نمایه سازی و تجزیه و تحلیل، مسیریابی و تبدیل داده، موتورهای پرس و جو، و علم داده پیشرفت خواهید کرد. /محیط های یادگیری ماشینی همچنین خواهید دید که چگونه چندین فناوری ضروری و پرطرفدار از جمله: Kafka، NiFi، Hive، Keycloak، Cassandra، MySQL، Zookeeper، Mosquitto، Elasticsearch، Logstash، Kibana، Presto، Mino، OpenFaaS، Ethereum، WireGuard را پیاده سازی و به هم متصل کنید. MLflow و Seldon Core. این کتاب از Golang و Python برای نشان دادن ادغام توسعه کانتینر سفارشی و توابع بدون سرور، از جمله تعامل با Kubernetes API استفاده میکند. تمرینات در سراسر کوبرنتیس را از طریق دریچه توسعه پلت فرم آموزش می دهند و قدرت و انعطاف Kubernetes را با مثال های واضح و عملی بیان می کنند. کشف کنید که چرا Kubernetes یک انتخاب عالی برای هر فرد یا سازمانی است که به دنبال توسعه یک پلت فرم داده و برنامه موفق است.
Leverage Kubernetes for the rapid adoption of emerging technologies. Kubernetes is the future of enterprise platform development and has become the most popular, and often considered the most robust, container orchestration system available today. This book focuses on platforming technologies that power the Internet of Things, Blockchain, Machine Learning, and the many layers of data and application management supporting them. Advanced Platform Development with Kubernetes takes you through the process of building platforms with these in-demand capabilities. You'll progress through the development of Serverless, CICD integration, data processing pipelines, event queues, distributed query engines, modern data warehouses, data lakes, distributed object storage, indexing and analytics, data routing and transformation, query engines, and data science/machine learning environments. You’ll also see how to implement and tie together numerous essential and trending technologies including: Kafka, NiFi, Hive, Keycloak, Cassandra, MySQL, Zookeeper, Mosquitto, Elasticsearch, Logstash, Kibana, Presto, Mino, OpenFaaS, Ethereum, WireGuard, MLflow and Seldon Core. The book uses Golang and Python to demonstrate the development integration of custom container and Serverless functions, including interaction with the Kubernetes API. The exercises throughout teach Kubernetes through the lens of platform development, expressing the power and flexibility of Kubernetes with clear and pragmatic examples. Discover why Kubernetes is an excellent choice for any individual or organization looking to embark on developing a successful data and application platform.
Table of Contents About the Author About the Technical Reviewer Acknowledgments Chapter 1: Software Platform and the API Software Applications vs. Software Platforms Dependency Management and Encapsulation Network of Applications Application Platform Platform Requirements Platform Architecture Platform Capabilities IoT Ingestion of Data Edge Gateway IoT OS Blockchain Private Managed Blockchains Use Cases Machine Learning Automation and Management Core Components Configuration Application Parameters Ingress Data Management Metrics APIs and Protocols Summary Chapter 2: DevOps Infrastructure Cloud Computing Cloud Native and Vendor Neutral Redundancy Portable Platforms Getting Started Vendor Neutral DevOps Toolchain Repositories Registries CI/CD GitLab for DevOps k3s + GitLab Server Setup Configure DNS Install k3s Remote Access Install Cert Manager/Let’s Encrypt Install GitLab Namespace TLS Certificate Services ConfigMap Deployment Ingress Disable Sign-up Summary Next Steps Chapter 3: Development Environment Custom Development Kubernetes Cluster Nodes Server Setup Prepare Nodes Install Dependencies Install WireGuard VPN Install Docker Install Kubernetes Utilities Install Master Node Join Worker Nodes DNS Remote Access Configuration Repository Ingress TLS/HTTPS with Cert Manager Persistent Volumes with Rook Ceph Block Storage Shared Filesystem Monitoring Summary Chapter 4: In-Platform CI/CD Development and Operations Platform Integration Yet Another Development Cluster RBAC GitLab Group Kubernetes Access Configure Kubernetes Cluster Integration Enable Dependencies Custom JupyterLab Image Repository and Container Source Local Testing Port-Forwarding Test Notebook Additional Learning Automation GitLab CI .gitlab-ci.yml Kaniko Integrated Environment Variables Running a Pipeline Manual Testing in Kubernetes Prepare Namespace Run Notebook Repository Access GitOps Summary Chapter 5: Pipeline Statefulness and Kubernetes Real-Time Data Architecture Message and Event Queues Distributed Streaming Platform MQTT and IoT Development Environment Cluster-Wide Configuration Data Namespace TLS Certificates Basic Auth Apache Zookeeper Apache Kafka Kafka Client Utility Pod Mosquitto (MQTT) Summary Chapter 6: Indexing and Analytics Search and Analytics Data Science Environment Development Environment TLS Certificates Basic Auth ELK Elasticsearch Logstash Kibana Data Lab Keycloak Realm, Client, and User Namespace JupyterHub JupyterLab Kubernetes API Kafka Elasticsearch Mosquitto (MQTT) Summary Chapter 7: Data Lakes Data Processing Pipeline Development Environment Data Lake as Object Storage MinIO Operator MinIO Cluster MinIO Client MinIO Events Process Objects Configure Notifications Event Notebook Test Data Containerized Application Programmatic Deployments Serverless Object Processing Summary Chapter 8: Data Warehouses Data and Data Science Data Platform Development Environment Data and Metadata Sources MySQL MySQL Operator MySQL Cluster Apache Cassandra Cassandra Operator Cassandra Cluster Apache Hive Containerization Local Hive Testing Modern Data Warehouse Hive Kubernetes Configuration Test Data Create Schema Presto Kubernetes Configuration Query Summary Chapter 9: Routing and Transformation ETL and Data Processing Development Environment Serverless OpenFaaS Install OpenFaaS Install Sentiment Analysis ETL Apache NiFi Install Apache NiFi Example ETL Data Pipeline NiFi Template Prepare Elasticsearch Dataflow Analysis and Programmatic Control Analysis and Visualization Programming NiFi Summary Chapter 10: Platforming Blockchain Private Blockchain Platform Development Environment Private Ethereum Network Bootnodes Bootnode Registrar Ethstats Geth Miners Geth Transaction Nodes Private Networks Blockchain Interaction Geth Attach Jupyter Environment Serverless/OpenFaaS Summary Chapter 11: Platforming AIML Data Hybrid Infrastructure Development Environment DNS k3s Hybrid Cloud Kilo VPN Master Node Worker Nodes On-premises GPU GPU/CUDA Install Ubuntu NVIDIA GPU Support k3s with NVIDIA Runtime IoT / Raspberry Pi Raspberry Pi OS WireGuard k3s on Raspberry Pi Node Roles Install Kilo Platform Applications Data Collection MQTT IoT Client ETL Apache NiFi Python CronJob Machine Learning Automation Jupyter Notebook GPU Support CUDA Data Science Container JupyterHub Spawner Options Model Development MLflow Installation Tracking Models Deploy Artificial Intelligence Seldon Core Summary Index