DevOps and Workflow Management with Argo (LFS256) + Certified Argo Project Associate (CAPA) Exam Bundle

• オペレーティング システム: Docker および Kubernetes を実行できる最新のオペレーティング システム。これは、Linux (Ubuntu、CentOS)、macOS、または Hyper-V が有効になっている Windows 10 Pro/Enterprise/Education である可能性があります。
• ハードウェア: 少なくとも 8 GB の RAM (16 GB を推奨) と少なくとも 20 GB の空きディスク容量。これらの仕様は、K3 のような軽量ディストリビューションを使用してローカル Kubernetes クラスターを実行するために必要です。お使いのシステムがこれらの要件を満たしていない場合は、AWS、GCP、Azure などのパブリック クラウド プロバイダーの無料枠を使用することをお勧めします。
• ソフトウェア：
  • Docker: Docker はコンテナーを実行するために使用されます。最新の安定バージョンをインストールします。
  • Kubernetes: K3s などの軽量ディストリビューションを使用してローカル Kubernetes クラスターをインストールできます。このコースでは、ローカル Kubernetes クラスターのセットアップについて説明します。
  • kubectl: Kubernetes コマンドライン ツール kubectl を使用すると、Kubernetes クラスターに対してコマンドを実行できます。
  • Argo CLI: Argo コマンドライン ツールは、Argo コンポーネントと対話するために使用されます。
  • コード エディター: 構成ファイルおよびマニフェストを編集するための YAML をサポートするテキスト エディターまたは IDE (Visual Studio Code など)。

AWS、GCP、Azure などのパブリック クラウド サービスによるマネージド Kubernetes などの別のディストリビューションの使用を選択することもできますが、このコースではそれらのセットアップについては説明しません。特定のラボでは、ラボの手順に指定されている追加の要件がある場合があります。

• Kubernetes の基本: ポッド、サービス、デプロイメント、名前空間などの Kubernetes の概念を理解することが重要です。これらのリソースを作成および管理する方法を理解すると有益です。
• YAML マニフェスト: Argo はワークフローの構成と定義に YAML を使用するため、YAML 構文と YAML で Kubernetes マニフェストを作成する方法をよく理解する必要があります。
• 命令型構成と宣言型構成: Kubernetes の構成管理に対するこれら 2 つのアプローチについての知識が重要です。 Argo は宣言的なアプローチを使用するため、この 2 つの違いを理解すると役立ちます。
• GitOps の実践: Argo は Kubernetes で GitOps の実践を可能にするツールであるため、GitOps の原則と実践を理解していると有益です。
• コマンド ライン インターフェイス (CLI) の使用: コースには Argo の CLI との対話を必要とする実践的なラボが含まれているため、コマンド ライン インターフェイスを使用するための基本的なスキルが必要です。
• 基本的なプログラミング スキル: 厳密に必要というわけではありませんが、基本的なプログラミング スキルがあると、Argo ワークフローのパラメーター化や条件分岐など、コース内のより高度な概念のいくつかを理解するのに役立ちます。

CAPA 試験には前提条件はありません。