โทร. 02-570-8449 มือถือ 088-807-9770 ชำระเงิน
จ–ศ 9:00–17:00 น. @itgenius
สถาบันไอทีจีเนียสIT Genius Institute
สถาบันไอทีจีเนียสIT Genius Institute
หลักสูตรเวิร์กชอปตารางอบรม
สำหรับองค์กร
อบรมในองค์กร (In-house)AI Transformationอบรมหน่วยงานภาครัฐบริการพัฒนาระบบเช่าห้องอบรม
บทความ
เกี่ยวกับเรา
รู้จักสถาบันไอทีจีเนียสวิทยากรผลงานลูกค้าของเราช่องทางชำระเงิน
ติดต่อเราคอร์สออนไลน์
ธีม
ภาษา
THENLA
สอบถามหลักสูตรเลือกช่องทางที่สะดวก ทีมงานตอบเองทุกช่อง
LINE @itgeniusตอบเร็วที่สุด · จ–ศ 9:00–17:00 น.
โทรศัพท์
02-570-8449สำนักงาน088-807-9770มือถือ
อีเมลและโซเชียล
contact@itgenius.co.thสำหรับใบเสนอราคาและเอกสารFacebookitgeniusonlineYouTubeitgeniusengขอคำปรึกษาจัดอบรมให้ทีม
หน้าแรก / หลักสูตร / คอร์สอื่นๆ / รายละเอียด
คอร์สอื่นๆ · OTC-12

Kubernetes (K8s) Orchestration

หลักสูตร Kubernetes (K8s) Orchestration เป็นการอบรมการใช้ Kubernetes จัดการ Container ตั้งแต่สถาปัตยกรรมภายใน Deployment, Autoscaling, RBAC ไปจนถึง Gateway API, StatefulSet และ Helm เหมาะกับ Developer, DevOps Engineer และผู้ดูแลระบบที่เคยใช้ Docker จบแล้ว Deploy ระบบ Microservices ขึ้นคลัสเตอร์ได้เอง

อัปเดตล่าสุด
Kubernetes (K8s) Orchestration
ราคาเริ่มต้น 8,550 บาท / ท่าน 9,500 −10% ยังไม่รวม VAT 7% · มีราคาหมู่คณะ
ขอใบเสนอราคาอบรมองค์กร ลงชื่อจองไว้
PDFดาวน์โหลด Course Outline
  • ระยะเวลา18 ชั่วโมง · 3 วัน
  • รูปแบบออนไซต์ / ออนไลน์สด
  • รอบถัดไปเปิดตามคำขอ
  • ใบรับรองมี Certificate

ภาพรวมหลักสูตร

Kubernetes เป็นแพลตฟอร์มมาตรฐานสำหรับรันแอปพลิเคชันแบบ Container ทั้งบน Cloud และในศูนย์ข้อมูลขององค์กร ช่วยให้ระบบกู้ตัวเองเมื่อมีปัญหา ขยายตามปริมาณงาน และอัปเดตเวอร์ชันได้โดยไม่ต้องหยุดบริการ แต่ตัวอย่างจำนวนมากที่พบทั่วไปยังใช้ Ingress NGINX ซึ่งโครงการหยุดดูแลไปแล้ว หรือยังเขียน YAML แบบเก่าที่ไม่ตรงกับแนวปฏิบัติปัจจุบัน

หลักสูตรนี้พาผู้เรียนใช้ Kubernetes 1.37 ตั้งแต่เตรียมเครื่องมือบน Mac และ Windows ทบทวนการสร้าง Container ที่พร้อมขึ้นคลัสเตอร์ และออกแบบแอปตามหลัก Twelve-Factor App จากนั้นเจาะสถาปัตยกรรมภายใน ฝึกจัดการ Pod, Deployment, ConfigMap, Secret, Probe และ Autoscaling กำหนดสิทธิ์ด้วย RBAC เปิดบริการด้วย Service และ Gateway API จัดการข้อมูลถาวรด้วย Persistent Volume และ StatefulSet แพ็กแอปด้วย Helm 4 แล้วปิดท้ายด้วยการ Deploy ระบบ Microservices ครบวงจร (อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง ระดับ Intermediate)

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • ติดตั้งและเตรียมสภาพแวดล้อม Kubernetes สำหรับฝึกบน Mac และ Windows ได้
  • ออกแบบแอปพลิเคชันตามหลัก Twelve-Factor App ให้เหมาะกับระบบ Cloud Native
  • อธิบายสถาปัตยกรรมภายในของ Kubernetes และการทำงานของแต่ละองค์ประกอบได้
  • จัดการ Pod, Deployment, Rolling Update และ Rollback ด้วย kubectl ได้คล่อง
  • แยกค่าตั้งด้วย ConfigMap และ Secret พร้อมกำหนด Probe และ Autoscaling
  • เปิดบริการด้วย Service และ Gateway API แทน Ingress แบบเดิม
  • เลือกใช้แนวทาง Stateless หรือ Stateful พร้อม Persistent Volume และ StatefulSet ได้ถูกต้อง
  • แพ็กและติดตั้งแอปพลิเคชันด้วย Helm 4 ได้

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ

  • Software Developer และ Web Developer ที่ต้องนำแอปขึ้น Kubernetes
  • DevOps Engineer และ System Administrator ที่ดูแลระบบ Container
  • IT Infrastructure Engineer ที่กำลังวางแพลตฟอร์ม Cloud Native ให้องค์กร
  • Solution Architect ที่ต้องออกแบบระบบบน Kubernetes
  • ผู้ที่เคยเรียน Kubernetes รุ่นเก่าและต้องการอัปเดตเป็นแนวปฏิบัติปัจจุบัน

พื้นฐานของผู้เข้าอบรม

  • ใช้งาน Linux Command Line ได้ในระดับพื้นฐาน
  • เคยใช้งาน Docker มาบ้าง เช่น สร้าง Image และรัน Container (มีทบทวนให้ในหลักสูตร)
  • เข้าใจพื้นฐาน Web Application และระบบ Network เช่น IP, Port และ DNS
  • โน้ตบุ๊ก Mac หรือ Windows ที่มี RAM อย่างน้อย 16 GB และติดตั้ง Docker Desktop ได้ พร้อมสิทธิ์ติดตั้งโปรแกรม

หัวข้อการฝึกอบรม

รายละเอียดหลักสูตร

หลักสูตรนี้เป็นฉบับปรับปรุงใหม่ปี 2026 ของหลักสูตร Kubernetes (K8s) Orchestration เนื้อหาเขียนใหม่สำหรับ Kubernetes 1.37 เปลี่ยนจาก Ingress มาใช้ Gateway API ตามที่โครงการ Kubernetes แนะนำ และเพิ่ม ConfigMap, Secret, Probe, Autoscaling, RBAC, StatefulSet และ Helm 4 อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab บนคลัสเตอร์ในเครื่องของผู้เรียน ระดับ Intermediate ผู้เรียนได้ Lab Guide ไฟล์ YAML และ Helm Chart ครบทุก Lab กลับไปใช้งานต่อ

Day 1 เตรียมพร้อมและแนวคิด Cloud Native

Section 1: Lab: เตรียมเครื่องมือบน Mac และ Windows

  • ติดตั้ง Docker Desktop บน macOS และบน Windows ผ่าน WSL 2
  • ติดตั้ง kubectl, kind หรือ minikube และ k9s
  • สร้างคลัสเตอร์แบบหลาย Node บนเครื่องด้วย kind
  • ตั้งค่า kubeconfig, Context และ Namespace เริ่มต้น
  • Lab: สร้างคลัสเตอร์แรกและตรวจสถานะ Node

Section 2: ทบทวน Container ที่พร้อมขึ้น Kubernetes

  • คำสั่ง Docker ที่ใช้บ่อยและวงจรชีวิตของ Container
  • เขียน Dockerfile แบบ Multi-stage และรันด้วยผู้ใช้ที่ไม่ใช่ root
  • ตั้งชื่อ Tag ของ Image ให้ติดตามเวอร์ชันได้ และเลิกพึ่ง latest
  • Push Image ขึ้น Container Registry และโหลดเข้าคลัสเตอร์ kind
  • Lab: สร้าง Image ของ Web API ตัวอย่าง

Section 3: Kubernetes Overview

  • Kubernetes คืออะไร แก้ปัญหาอะไรที่ Docker อย่างเดียวทำไม่ได้
  • จุดเด่น: Self-healing, Auto-scaling, Rolling Update และ Bin Packing
  • รอบการออกรุ่นของ Kubernetes และการเลือกรุ่นที่ยังได้รับการดูแล
  • Managed Kubernetes บน Cloud เทียบกับคลัสเตอร์ที่ติดตั้งเอง
  • ภาพรวม Ecosystem ของ CNCF ที่ใช้คู่กับ Kubernetes

Section 4: The Twelve-Factor App

  • Codebase, Dependencies และ Config แยกจากโค้ด
  • Backing Services และ Build, Release, Run
  • Processes แบบ Stateless, Port Binding และ Concurrency
  • Disposability, Dev/Prod Parity, Logs และ Admin Processes
  • Workshop: ตรวจแอปตัวอย่างตาม 12 ปัจจัยและวางแผนปรับแก้

Section 5: Kubernetes Architecture

  • Control Plane: API Server, etcd, Scheduler และ Controller Manager
  • Worker Node: kubelet, kube-proxy และ Container Runtime อย่าง containerd
  • แนวคิด Desired State และ Reconciliation Loop
  • บทบาทของ CNI, CSI และ CoreDNS ในคลัสเตอร์
  • Lab: สำรวจองค์ประกอบของคลัสเตอร์ด้วย kubectl และ k9s
Day 2 Workloads, Configuration และสิทธิ์

Section 6: Lab: Pod, Label และ kubectl

  • เขียน Manifest แบบ Declarative และใช้ kubectl apply
  • Label, Selector และ Annotation สำหรับจัดกลุ่ม Resource
  • Pod หลาย Container, Init Container และ Sidecar Container
  • ดู Log, exec เข้า Container และ Debug ด้วย kubectl debug
  • Lab: รัน Pod ของแอปตัวอย่างและแก้ปัญหา Pod ที่ล้มเหลว

Section 7: Lab: ReplicaSet และ Deployment

  • ReplicaSet รักษาจำนวน Pod ตามที่กำหนดอย่างไร
  • สร้าง Deployment และ Scale จำนวน Replica
  • Rolling Update พร้อมกำหนด maxSurge และ maxUnavailable
  • ดูประวัติและ Rollback กลับเวอร์ชันก่อนหน้า
  • Lab: อัปเดตแอปโดยไม่หยุดบริการแล้วย้อนกลับเมื่อพบปัญหา

Section 8: ConfigMap, Secret และ Resource

  • แยกค่าตั้งด้วย ConfigMap ส่งเป็น Environment Variable หรือไฟล์
  • เก็บข้อมูลลับด้วย Secret และข้อควรระวังเรื่องการเข้ารหัส
  • กำหนด Requests และ Limits ของ CPU กับ Memory และระดับ QoS
  • ปรับ CPU และ Memory ของ Pod ที่รันอยู่ด้วย In-place Pod Resize
  • Lab: ย้ายค่าตั้งของแอปออกจาก Image ตามหลัก Twelve-Factor

Section 9: Lab: Health Check และ Autoscaling

  • Liveness, Readiness และ Startup Probe ต่างกันอย่างไร
  • ติดตั้ง metrics-server และดูการใช้ทรัพยากรด้วย kubectl top
  • Horizontal Pod Autoscaler ตาม CPU และ Memory
  • PodDisruptionBudget เพื่อรักษาบริการระหว่างบำรุงรักษา Node
  • Lab: ยิงโหลดทดสอบแล้วดู Pod ขยายและหดตามอัตโนมัติ

Section 10: Namespace, RBAC และการแบ่งทีม

  • แบ่งงานของแต่ละทีมหรือแต่ละ Environment ด้วย Namespace
  • ServiceAccount, Role, ClusterRole และ RoleBinding
  • จำกัดทรัพยากรด้วย ResourceQuota และ LimitRange
  • Pod Security Admission และ securityContext ขั้นพื้นฐาน
  • Lab: สร้าง Namespace ให้ทีม Dev พร้อมสิทธิ์และโควตา
Day 3 Networking, Storage และ Workshop

Section 11: Lab: Services และ Service Discovery

  • ClusterIP, NodePort และ LoadBalancer ใช้ในสถานการณ์ใด
  • DNS ภายในคลัสเตอร์และการเรียกบริการข้าม Namespace
  • EndpointSlice และการเลือก Pod ที่พร้อมรับ Traffic
  • Headless Service สำหรับระบบที่ต้องรู้จัก Pod รายตัว
  • Lab: เชื่อม Frontend, API และ Database ผ่าน Service

Section 12: Lab: Gateway API แทน Ingress

  • สถานะของ Ingress ที่หยุดพัฒนา และการหยุดดูแล Ingress NGINX
  • GatewayClass, Gateway และ HTTPRoute แบ่งหน้าที่ระหว่างทีมอย่างไร
  • Routing ตาม Host และ Path, แบ่ง Traffic ตามน้ำหนักสำหรับ Canary
  • ทำ HTTPS ด้วย cert-manager บน Gateway
  • Lab: ย้าย Ingress เดิมของแอปตัวอย่างมาเป็น Gateway API

Section 13: Storage และ Stateful Workload

  • Volume, PersistentVolume และ PersistentVolumeClaim
  • StorageClass และ Dynamic Provisioning
  • เมื่อไรควรเป็น Stateless และเมื่อไรต้องเป็น Stateful
  • StatefulSet สำหรับฐานข้อมูลและ Cache พร้อมชื่อ Pod ที่คงที่
  • Lab: รัน PostgreSQL ด้วย StatefulSet และทดสอบว่าข้อมูลไม่หาย

Section 14: Lab: แพ็กแอปด้วย Helm 4

  • Chart, Values และ Release ใน Helm
  • สิ่งที่เปลี่ยนใน Helm 4 เช่น Server-side Apply เป็นค่าเริ่มต้น
  • แยก Values ตาม Environment Dev, Staging และ Production
  • Upgrade, Rollback และตรวจสถานะ Release
  • Lab: แปลง Manifest ของแอปตัวอย่างเป็น Helm Chart

Section 15: Workshop: Deploy ระบบ Microservices

  • ออกแบบระบบตัวอย่างที่มี Frontend, API หลายตัว และฐานข้อมูล
  • Deploy ด้วย Helm พร้อม ConfigMap, Secret และ Probe
  • เปิดบริการผ่าน Gateway API พร้อม HTTPS
  • ทดสอบ Autoscaling, Rolling Update และการกู้คืนเมื่อ Pod ล้ม
  • สรุป Checklist ก่อนขึ้น Production และแนวทางต่อยอดสู่ GitOps

รอบอบรมและรูปแบบการอบรม

สำหรับบุคคล — รอบอบรมทั่วไป

ขณะนี้ยังไม่มีรอบอบรมเปิดรับสมัคร ลงชื่อจองไว้ได้เลย ทีมงานจะติดต่อกลับเป็นกลุ่มแรกเมื่อเปิดรอบถัดไป หรือสอบถามทางไลน์ หรือโทร 02-570-8449 หรือ 088-807-9770

ลงชื่อจองไว้ สอบถามรอบอบรม

สำหรับองค์กร — In-house / Private Training

  • ปรับเนื้อหาให้ตรงกับเครื่องมือและงานจริงของทีม
  • เลือกวันเอง อบรมที่บริษัทหรือออนไลน์สด
  • ออกใบเสนอราคาในนามนิติบุคคลให้ฝ่ายจัดซื้อ
ขอใบเสนอราคาอบรมองค์กร

วิทยากรผู้สอน

คำถามที่พบบ่อย

Kubernetes กับ Docker ต่างกันอย่างไร

Docker ใช้สร้าง Image และรัน Container บนเครื่องหนึ่งเครื่อง ส่วน Kubernetes เป็นระบบจัดการ Container จำนวนมากบนหลายเครื่องพร้อมกัน คอยรักษาจำนวน Pod ตามที่กำหนด เริ่ม Container ใหม่เมื่อมีตัวล้ม ขยายตามปริมาณงาน และอัปเดตเวอร์ชันแบบไม่หยุดบริการ ทั้งสองจึงใช้คู่กัน โดยสร้าง Image ด้วย Docker แล้วให้ Kubernetes รันผ่าน Container Runtime อย่าง containerd ซึ่งรองรับ Image มาตรฐาน OCI ที่ Docker สร้างได้ทันที

Service แบบ ClusterIP, NodePort และ LoadBalancer ใน Kubernetes ต่างกันอย่างไร

ClusterIP เป็นค่าเริ่มต้น ให้ที่อยู่ภายในคลัสเตอร์สำหรับบริการที่คุยกันเอง เช่น API เรียกฐานข้อมูล NodePort เปิดพอร์ตเดียวกันบนทุก Node ให้เข้าถึงจากภายนอกได้ เหมาะกับการทดสอบ ส่วน LoadBalancer ขอ Load Balancer จาก Cloud หรือจากตัวจัดการในศูนย์ข้อมูลให้ได้ IP ภายนอก สำหรับเว็บที่มีหลายโดเมนหรือหลาย Path ปัจจุบันนิยมใช้ Gateway API วางหน้า Service เพื่อจัดการ Routing และ HTTPS ในจุดเดียว

ทำไมควรเปลี่ยนจาก Ingress มาใช้ Gateway API

โครงการ Kubernetes ประกาศให้ Ingress API หยุดพัฒนาแล้ว แม้ยังใช้งานได้และไม่มีแผนถอดออก และแนะนำ Gateway API เป็นตัวสืบทอด ส่วน Ingress NGINX ซึ่งเป็น Controller ที่นิยมที่สุดก็หยุดดูแลตั้งแต่มีนาคม 2026 จึงไม่ได้รับแพตช์ความปลอดภัยอีก Gateway API แบ่งหน้าที่ชัดเจนระหว่างทีมแพลตฟอร์มกับทีมแอปผ่าน GatewayClass, Gateway และ HTTPRoute และรองรับการแบ่ง Traffic ตามน้ำหนักได้ในตัว การย้ายทำครั้งเดียวด้วยการแปลง Ingress เดิมเป็น HTTPRoute

หลักสูตร Kubernetes (K8s) Orchestration เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับ Software Developer, DevOps Engineer, System Administrator, IT Infrastructure Engineer และ Solution Architect ที่ต้องนำแอปขึ้น Kubernetes หรือวางแพลตฟอร์ม Cloud Native ให้องค์กร รวมถึงผู้ที่เคยเรียน Kubernetes รุ่นเก่าและต้องการอัปเดต ควรใช้ Linux Command Line ได้ เคยใช้ Docker มาบ้าง และเข้าใจพื้นฐาน Web Application กับระบบ Network เช่น IP, Port และ DNS

เรียนจบหลักสูตร Kubernetes (K8s) Orchestration แล้วทำอะไรได้บ้าง

เตรียมคลัสเตอร์สำหรับพัฒนาบนเครื่องตัวเองได้ ออกแบบแอปตามหลัก Twelve-Factor App จัดการ Deployment พร้อม Rolling Update และ Rollback แยกค่าตั้งด้วย ConfigMap และ Secret ตั้ง Probe และ Autoscaling กำหนดสิทธิ์ด้วย RBAC เปิดบริการผ่าน Service และ Gateway API พร้อม HTTPS รัน Stateful Workload ด้วย StatefulSet และแพ็กแอปด้วย Helm 4 ผู้ผ่านการอบรมได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) ที่มีเลขที่ของตัวเองและตรวจสอบออนไลน์ได้

เรียน Kubernetes (K8s) Orchestration ต้องเตรียมเครื่องมืออะไรบ้าง

เตรียมโน้ตบุ๊ก macOS หรือ Windows ที่มี RAM อย่างน้อย 16 GB และมีสิทธิ์ติดตั้งโปรแกรม ติดตั้ง Docker Desktop ได้ โดยบน Windows ใช้ร่วมกับ WSL 2 ในชั้นเรียนจะติดตั้ง kubectl, kind หรือ minikube, k9s และ Helm 4 ด้วยกันทีละขั้น เครื่องมือทั้งหมดเป็นโอเพนซอร์สหรือใช้ฟรี และฝึกบนคลัสเตอร์ในเครื่องจึงไม่ต้องมีบัญชี Cloud