Kubernetes Metrics Server: monitorear recursos de pod y configurar el escalado automático — PickAClass
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Kubernetes Metrics Server: monitorear recursos de pod y configurar el escalado automático

Realice un seguimiento del uso de la CPU y la memoria mediante los comandos Metrics Server y kubectl para implementar un escalado automático de pods eficiente y basado en datos en sus clústeres de Kubernetes.

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Sobre este curso

Sin una visibilidad adecuada del uso de la CPU y la memoria, es casi imposible escalar las cargas de trabajo de forma eficiente y evitar el tiempo de inactividad. Este curso basado en texto lo guía a través de los aspectos esenciales de la instalación, configuración y utilización de Kubernetes Metrics Server para obtener información detallada sobre el estado de su clúster. A través de explicaciones claras y escritas y configuraciones prácticas de YAML, aprenderá a extraer datos de recursos en tiempo real y aplicar estos conocimientos para crear entornos de escalado automático y con capacidad de respuesta. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura y el papel del servidor de métricas de Kubernetes en la monitorización de recursos. - Configure las solicitudes de recursos y los límites para pods para establecer límites de rendimiento de línea de base. - Aplique los comandos superiores de kubectl para inspeccionar las métricas de CPU y memoria en tiempo real para nodos y pods. - Configure Horizontal Pod Autoscalers (HPA) utilizando manifiestos YAML declarativos modernos. - Solucione problemas comunes de instalación de Metrics Server y problemas de comunicación segura. El curso comienza con conceptos fundamentales de asignación de recursos de contenedores y recopilación de métricas, y luego avanzará a través de ejercicios prácticos de línea de comandos, configuración de límites de recursos y configuración de reglas de escalado automático a través del uso de guías escritas estructuradas. Este curso está diseñado para principiantes en Kubernetes, administradores de sistemas e ingenieros junior de DevOps.No se requiere experiencia previa con la supervisión de Kubernete, aunque es útil tener una comprensión básica de las operaciones de línea de comandos. Comience a leer hoy mismo para obtener una visibilidad completa del consumo de recursos de su clúster.

Contenido del curso

Lo que obtendrás

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    Sin preguntas
  • ⚡ Breve y enfocado
    2 h 48 min de contenido práctico

Certificado de finalización

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P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificable
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Certificado de Maestría
Esto certifica que
Nombre Apellido
ha demostrado con éxito el dominio de
Kubernetes Metrics Server: monitorear recursos de pod y configurar el escalado automático
Habilidades demostradas
✓
Análisis de patrones de comportamiento
Fundamental
1.2 h
✓
Marcos de arquitectura de decisiones
Competente
1.4 h
✓
Diseño de pruebas A/B
Competente
1.7 h
✓
Redacción conductual
Avanzado
1.9 h
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PickAClass — Nombre Apellido
Kubernetes Metrics Server: monitorear recursos de pod y configurar el escalado automático
Página 2 de 2
Detalle de desempeño
Resumen del curso
Lecciones completadas 14 / 14
Preguntas de práctica 26 / 28
Tareas entregadas 4 (prom. 4.5 / 5)
Proyecto final Revisado — 4.6 / 5
Práctica total 6.2 h
Referencia de desempeño
Posición en la cohorte Top 12% de 1,625
Tiempo hasta completar 11 días (mediana: 22)
Puntuación de dominio 91 / 100
Puntuación de preguntas de práctica 94%
Verificación de habilidad Ruta de habilidad verificada
Verifica esta credencial
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emitido bajo los estándares académicos de PickAClass. Los niveles de habilidad reflejan el desempeño evaluado frente a la rúbrica de competencias del curso. Es una credencial original de esta plataforma.

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Preguntas frecuentes

¿Qué necesito para tomar este curso? +

Solo un teléfono o computadora con internet. Sin instalaciones ni hardware especial.

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Con tarjeta a través de Stripe. No almacenamos datos de tarjeta — Stripe los gestiona de forma segura.

¿Puedo obtener un reembolso? +

Sí — reembolso completo en 14 días, sin preguntas.

¿Por cuánto tiempo tendré acceso? +

Para siempre. Una vez comprado, el curso es tuyo para revisarlo cuando quieras.

¿Obtendré un certificado? +

Sí. Al finalizar recibirás un certificado que puedes añadir a tu perfil de LinkedIn.

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