Diese Docker Schulung mit Kubernetes wird begleitet von dem Fachbuch Container Infrastrukturen, dessen Autor diese Docker Schulung durchführt.
Container, und die in ihnen bereitgestellten Microservices, sind mittlerweile zu einem festen Bestandteil aktueller IT-Landschaften geworden. 
Container basierten lange zu einem großen Teil auf Docker, welches jedoch in den letzten Jahren zunehmend vom Markt verdrängt wird. Daher ist es für zukunftssichere Planungsstrategien umso wichtiger, das alternative Container-Engines für erwachsene Orchestrierungslösungen wie Kubernetes oder OpenShift längst zur Verfügung stehen: das von Red Hat und Google ins Leben gerufene CRI-O -Projekt (Container Runtime Interface - OCI Standard). Ebenso sind dies weitere Tools, die den Betrieb von komplett "Docker-losen" Clustern ermöglichen, wie z. B. Buildah, Podman, Skopeo. 

Kubernetes (K8s), das weltweit größte Container-Orchestrierungsprojekt mit über 3000 Kontributoren, welches seine Wurzeln in Googles Orchestrierungsplattform "Borg" hat, und unter der Federführung der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) permanent weiterentwickelt wird, stellt eine der leistungsfähigsten und verbreitetesten Orchestrierungsplattformen weltweit dar.

In Verbindung mit Kubernetes (K8s) können Container viele Aufgaben erfüllen: komplette, sich selbst überwachende, hochverfüg- und skalierbare Container Cluster mit intelligenten Key/Value Backends, vollautomatischer Service Discovery, die selbst Rolling Upgrades / Rollbacks im laufenden Betrieb, unbemerkt für die Anwender, durchführen können. Features wie horizontales oder vertikales Autoscaling, die Bereitstellung multipler Release-Tracks, die Möglichkeit der Integration von CI/CD Pipelines, Multi-Tenancy-Fähigkeiten, Network Policies und RBAC machen Kubernetes zu der leistungsfähigsten Container-Orchestrierungslösungen auf dem Markt.

Mit Istio hält eine weitere wichtige und CNCF-gehostete Komponente Einzug in das Kubernetes- und OpenShift- Universum: Service Meshes. Unabdingbar für intelligente Workflows der nächsten Generation. Und mit Knative sind (in Verbindung mit Meshes) auch "Serverless"-Anwendungen unter Kubernetes realisierbar. 
Sind KI/Machine Learning Systeme gefragt? Kubernetes bietet mit Kubeflow (das auf Googles TensorFlow basiert) bereits eine Plattform für genau diese Aufgaben.

Flexible, aktuelle SDS (Software Defined Storage)-Lösungen wie z. B. Ceph oder Gluster können nahtlos mit Kubernetes- und OpenShift- Umgebungen zusammenarbeiten, um optimale und Cluster-übergreifende, persistente Datenablagen zu bieten. Storage Classes, Auto-Provisioner und Claims bieten zudem die Möglichkeiten, Storage Tiering Modelle transparent zu integrieren und Persistent Volumes mit dedizierten Features on-demand zu erstellen.