Rancher: Kubernetes multicluster, GitOps, observabilidade, Terraform e IA em uma formação prática

O curso – Gerenciamento de Cluster Kubernetes com Rancher foi atualizado para acompanhar a forma como ambientes Kubernetes são administrados atualmente: infraestrutura em cloud, múltiplos clusters, GitOps, observabilidade, storage distribuído, segurança, Infrastructure as Code e Inteligência Artificial aplicada à operação.

A nova versão vai muito além de ensinar como instalar o Rancher ou navegar pela sua interface.

Durante o treinamento, o aluno trabalha com o Rancher como uma verdadeira plataforma central de gerenciamento Kubernetes, administrando clusters, aplicações, usuários, volumes, métricas, logs, políticas de acesso, automação e processos de recuperação.

Tudo isso dentro de uma experiência prática que agora utiliza a Google Cloud Platform como ambiente oficial dos laboratórios.

A proposta é clara:

menos tempo preparando o laboratório e mais tempo operando Kubernetes.

O laboratório saiu da máquina do aluno e foi para a Cloud

Uma das maiores mudanças do curso está logo no início da experiência.

Anteriormente, parte da preparação dependia de uma máquina virtual local utilizando VirtualBox.

Isso significava que, antes mesmo de começar a trabalhar com Rancher e Kubernetes, o aluno poderia precisar lidar com:

• memória RAM;
• espaço em disco;
• virtualização;
• drivers;
• configurações de rede;
• permissões;
• compatibilidade do computador;
• problemas com a VM.

Na nova versão, o laboratório passa a ser 100% Cloud.

O aluno utiliza o navegador, acessa o Google Cloud Shell e trabalha diretamente com recursos provisionados na Google Cloud Platform.

O fluxo fica muito mais simples:

Navegador
↓
Google Cloud Shell
↓
Google Cloud Platform
↓
Kubernetes
↓
Rancher

A consequência é importante: o tempo de treinamento deixa de ser consumido resolvendo problemas do ambiente local e passa a ser utilizado para aquilo que realmente importa.

Google Cloud Platform como ambiente oficial

A Google Cloud Platform — GCP passa a ser o ambiente oficial dos laboratórios do Rancher 543.

Durante o treinamento, o aluno utiliza recursos reais de cloud para criar e administrar a infraestrutura necessária ao curso.

Entre os assuntos trabalhados estão:

• Google Cloud Shell
• Google Compute Engine
• Google Kubernetes Engine — GKE
• VPC
• firewall
• endereços IP
• Google Cloud CLI
• Terraform
• clusters Kubernetes

Mas isso não significa abandonar a visão multicloud.

O Rancher continua sendo estudado como uma plataforma capaz de centralizar diferentes ambientes Kubernetes.

Ao longo do curso, o aluno compreende e compara arquiteturas envolvendo:

• GKE
• EKS
• AKS
• RKE2
• K3s

Assim, o laboratório ganha uma base padronizada na GCP sem perder um dos principais diferenciais do Rancher: administrar Kubernetes independentemente de onde o cluster está executando.

Rancher como plataforma Kubernetes, não apenas como painel

O Rancher possui uma interface gráfica poderosa.

Mas aprender Rancher não pode significar apenas aprender onde clicar.

Por isso, a nova versão do curso reforça a arquitetura da plataforma e a relação entre seus componentes.

O aluno trabalha com conceitos como:

• Rancher Manager
• cluster local
• clusters downstream
• clusters importados
• clusters provisionados
• Rancher Agent
• K3s
• RKE2
• GKE
• EKS
• AKS

A ideia é compreender o que acontece por trás da interface.

Um ambiente pode possuir, por exemplo:

Rancher Manager
↓
Cluster GKE
↓
Cluster RKE2
↓
Outro cluster Kubernetes

Todos administrados de maneira centralizada.

É essa visão que aproxima o treinamento da realidade de equipes de DevOps, SRE e Platform Engineering.

Terraform deixa de ser um assunto isolado

Outra mudança importante está no uso do Terraform.

Na versão anterior, Infrastructure as Code aparecia principalmente em uma etapa específica do treinamento.

Agora, Terraform passa a fazer parte da jornada desde a preparação do ambiente.

O aluno trabalha com o fluxo:

• terraform init
• terraform fmt
• terraform validate
• terraform plan
• terraform apply
• terraform destroy

E também desenvolve uma compreensão maior sobre:

• providers
• resources
• variables
• outputs
• state
• módulos
• credenciais

Ou seja, Infrastructure as Code deixa de ser apenas uma demonstração no final do curso e passa a fazer parte da metodologia utilizada para construir e administrar o laboratório.

tf-rancher-up, RKE2 e uma automação mais próxima da realidade

A atualização também moderniza o laboratório utilizado para provisionar Rancher.

O antigo fluxo baseado em quickstart/gcp dá lugar a uma abordagem estruturada utilizando Terraform, RKE2 e tf-rancher-up.

Na prática, o aluno trabalha com um cenário como:

Google Cloud
↓
Terraform
↓
RKE2
↓
Rancher Manager
↓
Clusters downstream

Essa mudança permite discutir de maneira mais profunda a diferença entre infraestrutura upstream e downstream e compreender como automação pode ser utilizada para reproduzir ambientes Rancher.

Não se trata apenas de instalar uma ferramenta.

O objetivo é compreender como uma plataforma Kubernetes pode ser provisionada de maneira consistente e reproduzível.

GitOps at Scale com Fleet

O Fleet ganhou muito mais espaço na nova versão.

Integrado ao Rancher, ele permite utilizar GitOps para administrar aplicações e configurações Kubernetes em múltiplos clusters.

O aluno aprende conceitos como:

• GitRepo
• Bundle
• BundleDeployment
• ClusterGroup
• labels
• targeting
• reconciliação
• configuration drift
• rollback

Mas o mais importante é compreender como esses componentes se conectam.

Imagine que uma empresa possui clusters separados para:

• desenvolvimento
• homologação
• produção

Com Fleet, é possível utilizar Git como fonte da verdade e definir onde determinada aplicação deverá ser implantada.

Git
↓
Fleet
↓
Bundle
↓
ClusterGroup
↓
Clusters Kubernetes

O aluno trabalha com deployments em um único cluster e também com cenários multicluster, incluindo configurações específicas para diferentes ambientes.

Também são abordados:

• manifests YAML
• Helm
• overlays
• labels
• Pull Requests
• proteção de branches
• rollback pelo Git

Além disso, o curso apresenta uma visão comparativa entre Fleet, Argo CD e Flux, ajudando o aluno a compreender diferentes abordagens do ecossistema GitOps.

Configuration drift deixa de ser apenas um conceito

Em ambientes Kubernetes administrados manualmente, é comum ocorrer uma situação perigosa.

O Git diz uma coisa.

O cluster executa outra.

Essa diferença é conhecida como configuration drift.

No curso, o aluno compreende como ferramentas GitOps trabalham continuamente para reconciliar o estado desejado com o estado real.

Estado no Git
↓
Fleet
↓
Comparação
↓
Cluster
↓
Reconciliação

Isso muda a maneira de pensar a operação.

Uma alteração manual aparentemente simples pode ser revertida automaticamente porque o Git continua sendo a fonte da verdade.

O aluno deixa de enxergar GitOps apenas como uma forma de fazer deployment e começa a entendê-lo como um modelo operacional.

Storage Kubernetes com muito mais profundidade

Aplicações reais precisam persistir dados.

Por isso, storage recebeu uma cobertura muito maior na atualização do Rancher 543.

Primeiro, o aluno constrói os fundamentos:

• PersistentVolume
• PersistentVolumeClaim
• StorageClass
• CSI
• emptyDir
• hostPath
• NFS
• Google Persistent Disk
• ReadWriteOnce
• ReadWriteMany

Depois, entra no Longhorn, solução de armazenamento distribuído integrada ao ecossistema Rancher.

São trabalhados assuntos como:

• volumes
• réplicas
• snapshots
• backups
• restore
• Backup Target
• CSI
• provisionamento dinâmico

O aluno também aprende uma diferença fundamental:

snapshot não é a mesma coisa que backup.

Snapshots continuam dependendo do ambiente onde os dados estão armazenados.

Backups precisam fazer parte de uma estratégia que permita recuperação mesmo diante de falhas maiores.

Por isso, o curso avança para conceitos de:

• retenção
• recuperação
• Backup Target
• restore
• validação dos dados
• Disaster Recovery

Storage deixa de ser simplesmente “criar um PVC” e passa a ser discutido como parte da continuidade de negócio.

Prometheus e Grafana agora fazem parte de uma visão maior

Monitorar Kubernetes não significa apenas abrir um dashboard.

A atualização do curso amplia bastante o trabalho com monitoramento e observabilidade.

O aluno utiliza componentes como:

• Prometheus
• Grafana
• Alertmanager
• kube-state-metrics
• node-exporter
• Prometheus Operator
• ServiceMonitor
• PodMonitor
• PrometheusRule

Também aprende a consultar métricas utilizando PromQL e a compreender como o Prometheus descobre aplicações que expõem endpoints de métricas.

O fluxo deixa de ser apenas:

coletar
↓
visualizar

E passa a envolver:

Coleta
↓
Consulta
↓
Dashboard
↓
Regra
↓
Alerta
↓
Notificação

O aluno cria regras, simula problemas e acompanha o comportamento dos alertas.

Também trabalha com o Alertmanager, inclusive com notificações em ferramentas como Slack.

O objetivo é compreender não apenas se algo falhou, mas como detectar a falha e produzir um sinal útil para a operação.

Logs deixam de ser analisados isoladamente

O curso também moderniza a abordagem de logging.

O aluno trabalha com:

• Rancher Logging
• Logging Operator
• Fluent Bit
• Fluentd
• Flow
• ClusterFlow
• Output
• ClusterOutput
• Elasticsearch
• Kibana

Em vez de depender exclusivamente de comandos como:

kubectl logs

o aluno aprende por que ambientes maiores precisam de coleta e centralização.

Logs podem ser filtrados por:

namespace
labels
aplicação
cluster

e encaminhados para plataformas de armazenamento e análise.

Métricas, logs e eventos deixam de ser elementos independentes.

Eles passam a fazer parte do mesmo processo investigativo.

Sintoma
↓
Métricas
↓
Eventos
↓
Logs
↓
Hipótese
↓
Validação

Isso aproxima o aluno de uma abordagem real de troubleshooting Kubernetes.

Workloads Kubernetes com maior cobertura

Para administrar uma plataforma Kubernetes é necessário compreender os recursos que executam as aplicações.

Por isso, o treinamento trabalha com diferentes tipos de workloads:

• Pods
• Deployments
• StatefulSets
• DaemonSets
• Jobs
• CronJobs

Também são explorados recursos relacionados à exposição das aplicações:

• ClusterIP
• NodePort
• LoadBalancer
• Ingress
• TLS

Além de elementos importantes para configuração e escalabilidade:

• ConfigMaps
• Secrets
• Requests
• Limits
• Horizontal Pod Autoscaler

O aluno não trabalha somente com objetos isolados.

Ele aprende como essas peças se relacionam dentro de uma aplicação executada em Kubernetes.

Segurança continua sendo parte essencial do curso

A atualização também remove tecnologias que deixaram de representar o caminho recomendado dentro do ecossistema trabalhado pelo treinamento.

A implementação específica de OPA Gatekeeper anteriormente abordada foi retirada.

Mas isso não significa reduzir o conteúdo de segurança.

O curso continua trabalhando profundamente com:

• RBAC
• Roles
• RoleBindings
• ClusterRoles
• ClusterRoleBindings
• NetworkPolicies
• Ingress
• Egress
• menor privilégio
• proteção de credenciais
• tokens
• kubeconfigs

O objetivo é formar um profissional capaz de compreender quem pode fazer o quê e quais aplicações podem se comunicar dentro do cluster.

O aluno também pratica operações de manutenção como:

• cordon
• drain
• uncordon

compreendendo como retirar nodes de operação de maneira planejada.

Autenticação centralizada com Rancher

Ambientes corporativos dificilmente dependem apenas de usuários locais criados manualmente.

Por isso, o aluno trabalha com autenticação e autorização centralizadas.

Entre os assuntos estão:

• usuários locais
• grupos
• OpenLDAP
• Global Roles
• Cluster Roles
• Project Roles
• OIDC
• API Keys
• kubeconfig
• Rancher CLI
• kubectl

Isso permite compreender diferentes caminhos de acesso à plataforma:

• Interface Web
• kubectl
• Rancher CLI
• API

E, principalmente, como controlar esse acesso utilizando o princípio do menor privilégio.

E onde entra a Inteligência Artificial?

Uma das grandes novidades do Rancher 543 é a inclusão de IA aplicada à operação Kubernetes.

Mas a proposta não é transformar IA em uma máquina de copiar e colar comandos.

O curso trabalha IA como copiloto operacional.

Ferramentas como o Goose podem ajudar em atividades como:

• criação de manifests Kubernetes;
• revisão de YAML;
• troubleshooting de workloads;
• análise de logs;
• explicação de erros;
• revisão de configurações Helm;
• análise de RBAC;
• apoio em GitOps;
• análise de Terraform;
• criação de documentação;
• criação de runbooks.

Imagine encontrar um Pod que não inicia.

A IA pode ajudar a analisar evidências e levantar hipóteses.

Problema
↓
kubectl
↓
Logs e eventos
↓
IA
↓
Hipótese
↓
Validação técnica
↓
Correção

O ponto mais importante vem justamente depois da resposta da IA.

Validar.

IA não substitui conhecimento técnico

O treinamento reforça uma regra importante para quem pretende utilizar IA profissionalmente em infraestrutura.

Uma resposta convincente não significa uma resposta correta.

Antes de executar qualquer sugestão, o profissional precisa verificar:

• o comando;
• o contexto;
• o namespace;
• o cluster;
• as permissões;
• o impacto;
• a configuração;
• as evidências.

Além disso, informações sensíveis precisam continuar protegidas.

Não devem ser compartilhados indiscriminadamente:

• Secrets
• tokens
• kubeconfigs
• senhas
• chaves
• credenciais de cloud
• dados internos

Assim, o aluno aprende não apenas como utilizar IA, mas como utilizá-la de maneira responsável em ambientes de infraestrutura.

Um curso mais conectado à operação real

Quando colocamos todas as atualizações lado a lado, a mudança fica clara.

Antes, alguns assuntos apareciam como tópicos mais independentes.

Agora, o curso trabalha uma jornada muito mais conectada:

Cloud
↓
Terraform
↓
Kubernetes
↓
Rancher
↓
Aplicações
↓
Storage
↓
GitOps
↓
Segurança
↓
Observabilidade
↓
Troubleshooting
↓
IA

Essa visão é especialmente importante porque ambientes Kubernetes reais não são divididos em capítulos.

• Um problema em uma aplicação pode estar relacionado ao storage.
• Ou à rede.
• Ou a um Secret.
• Ou a uma política de acesso.
• Ou a um deployment realizado por GitOps.
• Ou à falta de recursos.
• Ou ao próprio cluster.
• Administrar Kubernetes significa compreender essas relações.

O que você leva do curso?

Ao concluir o – Gerenciamento de Cluster Kubernetes com Rancher, você estará preparado para trabalhar com uma visão muito mais ampla de administração Kubernetes.

Você será capaz de:

• instalar e administrar o Rancher Manager;
• gerenciar clusters downstream;
• operar Kubernetes na Google Cloud;
• trabalhar com GKE, RKE2 e K3s;
• compreender arquiteturas envolvendo EKS e AKS;
• administrar ambientes multicluster;
• configurar usuários, grupos e RBAC;
• integrar autenticação com LDAP;
• utilizar kubectl, kubeconfig e Rancher CLI;
• gerenciar aplicações com Helm;
• administrar Pods e workloads Kubernetes;
• configurar Services e Ingress;
• trabalhar com ConfigMaps e Secrets;
• configurar Requests, Limits e HPA;
• administrar PVs, PVCs e StorageClasses;
• utilizar NFS e Google Persistent Disk;
• administrar storage distribuído com Longhorn;
• realizar snapshots, backups e restores;
• compreender estratégias de Disaster Recovery;
• implementar GitOps com Fleet;
• realizar deployments multicluster;
• trabalhar com GitRepo, Bundle e ClusterGroup;
• investigar configuration drift;
• monitorar ambientes com Prometheus e Grafana;
• consultar métricas com PromQL;
• configurar alertas com Alertmanager;
• centralizar logs;
• trabalhar com Rancher Logging;
• investigar aplicações utilizando métricas, logs e eventos;
• configurar NetworkPolicies;
• administrar RBAC;
• realizar manutenção de nodes;
• provisionar ambientes com Terraform;
• utilizar IA como copiloto operacional.

Tudo isso dentro de uma formação focada na operação prática de ambientes Kubernetes.

Para quem é o Rancher?

O curso é indicado para profissionais que já possuem uma base de Kubernetes e querem avançar para administração de plataformas e ambientes multicluster.

Especialmente profissionais de:

• Kubernetes
• DevOps
• SRE
• Platform Engineering
• Cloud Computing
• Linux
• Infraestrutura
• GitOps
• Observabilidade
• Automação
• Segurança de Containers

Também é uma formação importante para empresas que precisam padronizar a administração de clusters Kubernetes distribuídos entre cloud, datacenter e ambientes híbridos.

A formação Kubernetes: Orquestração de Ambientes Escaláveis, ou conhecimento equivalente, é recomendada como base antes de iniciar o Rancher 543.

Por que aprender Rancher agora?

Porque Kubernetes deixou de ser apenas uma tecnologia utilizada para executar containers.

Ele se tornou uma plataforma sobre a qual empresas executam aplicações críticas.

E conforme a quantidade de clusters cresce, também cresce a complexidade operacional.

É necessário administrar:

clusters + usuários + aplicações + storage + rede + segurança + GitOps + métricas + logs + automação + IA.

É exatamente nesse cenário que o Rancher se encaixa.

Você não apenas cria um cluster.

Você aprende a administrá-lo de forma centralizada.

Você não apenas faz deployment.

Você aprende GitOps multicluster com Fleet.

Você não apenas cria um PVC.

Você trabalha com storage, backup, restore e Disaster Recovery.

Você não apenas abre o Grafana.

Você trabalha com métricas, PromQL, regras e alertas.

Você não apenas consulta logs.

Você aprende a correlacionar logs, métricas e eventos durante uma investigação.

Você não apenas utiliza Terraform.

Você incorpora Infrastructure as Code à construção do ambiente.

E você não apenas pergunta algo para uma IA.

Você aprende a utilizá-la como copiloto operacional e validar tecnicamente suas recomendações.

Uma nova etapa para quem administra Kubernetes

O Gerenciamento de Cluster Kubernetes com Rancher – foi atualizado para formar profissionais preparados para administrar plataformas Kubernetes modernas.

• Você provisiona a infraestrutura.
• Instala o Rancher.
• Conecta clusters.
• Administra aplicações.
• Configura acessos.
• Gerencia storage.
• Implementa GitOps.
• Centraliza logs.
• Monitora métricas.
• Configura alertas.
• Protege o ambiente.
• Investiga problemas.
• Automatiza infraestrutura.
• E utiliza IA como apoio durante a operação.
• Tudo isso com laboratórios executados diretamente na Cloud.

Menos tempo preparando ambiente. Mais tempo operando Kubernetes.

Se você já conhece Kubernetes e quer avançar para Rancher, multicluster, GitOps, observabilidade, storage, Terraform e IA aplicada, o curso é a próxima etapa da sua jornada.

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