Kubernetes Novice Tokyo #28

2023/11/09(木)19:00 〜 20:30 開催
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イベント内容

Kubernetes Novice Tokyoとは?

  • Kubernetesに関連するテーマのLTを通して、Kubernetes初学者の方に対してアウトプットの機会を提供します。
  • ゲストスピーカーとしてKubernetesのエキスパートをお呼びして、テーマに関連したセッションをお願いしています。

想定する参加者

  • 「Kubernetes初心者」の中で、下記のような思いを持つ人を主なターゲットとしています。
    • Kubenetesに関連するLTを行ってみたい
    • Kubenetesに関して、アウトプットの練習をしてみたい
    • Kubernetesについてわからないことが多いが、勉強会やMeetupに参加する中で理解を深めていきたい

トークテーマ

今回のテーマは「フリーテーマ」です。
ご自身で学習した・調べた内容に関して、LT (5~10分) をお願い致します。

また、LT内容のサンプルとして発表内容案を以下に記載しておりますので、ご自由に参照ください。

発表内容案 (内容は随時アップデートいたします)


登壇を希望される方はconnpassページでの参加申込の上、下記のフォームから申込をお願い致します。
(connpassページでの参加申込のみでは、申込完了とはなりませんのでご注意下さい。)

Kubernetes Novice Tokyo - 応募フォーム

登壇内容

LT1: GKE Enterprise の紹介 (@Makocchan_Re)

現在、プレビュー中ではありますが、2023年8月に開催されたGoogle Cloud Next にて発表されたGoogle Kubernetes EngineのEnterprise Editionの内容について紹介させていただきます。

LT2: k8sGPTでAI駆動型のクラスタ分析してみた (@BlaaacKard)

AIの力でKubernetesのリソース分析ができるK8sGPT。実際に使ってみてどのような分析ができるのか見ていきたいと思います。

LT3: Podが作成される時のKubeletの処理をソースコードから追う (@saku3)

kubectl applyしてPodが作成される時の処理の流れをKubernetesのソースコードからKubeletの処理を中心に追っていきます。

Session: kube-proxy入門 (@bells17_ )

KubernetesのEndpointSliceを元に各Kubernetesノードのネットワーク設定を行うコンポーネントであるkube-proxyのアーキテクチャについて紹介します。

タイムスケジュールについて

時間 内容 スピーカー
18:55-19:00 配信開始 -
19:00-19:05 Opening -
19:05-19:15 LT1: GKE Enterprise の紹介 @Makocchan_Re
19:15-19:25 LT2: k8sGPTでAI駆動型のクラスタ分析してみた @BlaaacKard
19:25-19:35 LT3: Podが作成される時のKubeletの処理をソースコードから追う @saku3
19:35-19:40 休憩 -
19:40-20:00 Session: kube-proxy入門 @bells17_
20:00-20:10 Q&A -
20:10-20:15 Ending -

参加枠

オンライン配信参加枠

オンライン配信枠です。登録いただいた皆様には中継用のURLをお送りさせていただきます。

LT枠

10minの初心者LT枠です。
セッションの応募は下記の応募フォームからお願い致します。

初心者向けセッション枠

15min ~ 20minの初心者向けセッション枠です。
セッションの応募は下記の応募フォームからお願い致します。

応募フォーム

Kubernetes Novice Tokyo - 応募フォーム

参加費

無料

質問

当日の質問はSlidoで受け付けています

URL: TBD

中継

YouTube Live での配信を予定しています
Kubernetes Novice Tokyo - YouTube

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
情報提供元ページ(connpass)へ

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