Профессия DevOps-инженер — Сентябрь 2020

22 участника

О чём курс

Профессия DevOps-инженера возникла как ответ на вечный конфликт интересов между разработчиками, стремящимися к максимально быстрой реализации новых функций, и системными администраторами, чьим приоритетом является стабильность и надежность инфраструктуры. DevOps-инженер выступает связующим звеном, синхронизируя этапы создания программного продукта и отвечая за автоматизацию процессов настройки и развертывания приложений. В своей работе специалист использует современные системы управления конфигурациями, решения для виртуализации и облачные инструменты, обеспечивающие эффективную балансировку ресурсов.

Данный курс разработан для широкого круга ИТ-специалистов, желающих систематизировать свои знания или сменить вектор профессионального развития. Системные администраторы и специалисты по эксплуатации найдут здесь структурированную базу, освоят скриптовые языки и глубоко погрузятся в построение DevOps-процессов. Для начинающих DevOps-инженеров программа станет отличным способом научиться эффективно выстраивать рабочие задачи и закрепить навыки на практике. QA Automation инженеры смогут внедрить лучшие практики DevOps в свою повседневную деятельность, что позволит им повысить свою ценность на рынке труда или претендовать на более высокие позиции. Программистам курс поможет совершить плавный и осознанный переход в новую профессию, опираясь на углубленные знания современных инфраструктурных подходов.

В процессе обучения вы освоите широкий стек технологий, необходимых для работы в современной ИТ-индустрии. Вы научитесь профессионально работать с Git и управлять несколькими репозиториями, освоите администрирование Linux на продвинутом уровне, включая отладку операционной системы и приложений. Важной частью программы является автоматизация процессов с помощью Python и Bash, а также администрирование реляционных и нереляционных баз данных, таких как PostgreSQL, MongoDB, Memcached и Redis. Вы глубоко изучите процессы CI/CD, включая тестирование, сборку и доставку ПО с использованием Jenkins, Teamcity и Gitlab CI. Особое внимание уделено мониторингу и логированию с применением ELK, Graylog, Zabbix, Prometheus, Grafana и Alertmanager.

Кроме того, курс охватывает управление конфигурациями через Ansible, выстраивание облачной инфраструктуры с помощью Terraform и создание собственных расширений. Вы получите продвинутые знания по Kubernetes, включая развертывание кластеров, настройку конфигураций и обеспечение сетевой безопасности. Программа также включает работу с Docker и Docker Compose, а также организацию проектов в облачных средах Amazon Web Services, Google Cloud Platform и Microsoft Azure. Обучение построено таким образом, чтобы каждый студент не только получил теоретическую базу, но и отработал навыки на реальных задачах, что делает этот курс комплексным решением для тех, кто хочет стать востребованным DevOps-инженером.

Программа обучения

  1. DevOps и инфраструктурная инженерия: Знакомство с основной терминологией Различие DevOps и DevSecOps Цели методологии DevOps Общее представление об инфраструктуре современной разработки Обзор используемых инструментов Циклы и этапы разработки ПО Гибкие методологии разработки: Agile, Scrum, Kanban
  2. Системы управления версиями: Обзор систем управления версиями Подробное знакомство с Git Установка Gitlab на собственный сервер
  3. Основы системного администрирования: Обзор архитектуры операционных систем на примере Linux Основы сетевой архитектуры Полезные инструменты Авторизация, аутентификация и безопасность пользователей
  4. Скриптовые языки и языки разметки: Python, Bash, YAML, JSON: Основы работы с языками программирования в DevOps: Python, Bash, YAML, JSON Синтаксис разметки YAML Синтаксис разметки JSON Командная оболочка Bash: практические навыки Использование Python для решения типовых задач в DevOps
  5. Виртуализация: Изучение задач, которые решает виртуализация Технологии виртуализации Системы управления виртуализацией Контейнеризация на примере Docker и ContainerD Практические навыки работы с Docker Написание Dockerfile и использование Docker Compose
  6. Администрирование баз данных: Типы и структура СУБД Администрирование PostgreSQL Администрирование MySQL Знакомство с NoSQL-базами данных на примере MongoDB Кеш-системы Redis и Memcached Elasticsearch Кластеризация, шардинг и отказоустойчивость
  7. Непрерывная разработка и интеграция: Жизненный цикл разработки ПО Процессы CI/CD: integration, delivery, deployment Инфраструктура тестирования, сборки и доставки ПО Практическое знакомство с Jenkins, TeamCity и Gitlab CI
  8. Мониторинг и логи: Зачем и что нужно мониторить Системы для мониторинга Системы оповещения о проблемах ELK: Elasticsearch, Logstash и Kibana Graylog Zabbix Prometehus, Grafana, Alertmanager
  9. Система управления конфигурациями: Обзор систем управления конфигурациями Концепция «инфраструктура как код» Знакомство с Ansible Практика использования Ansible
  10. Облачная инфраструктура. Terraform: Любая конфигурация как код Обзор облачных провайдеров: AWS, GCP, Azure Обзор существующих провайдеров Terraform Синтаксис и принцип работы Terraform Введение в Golang Написание собственных провайдеров для Terraform
  11. Микросервисная архитектура: Преимущества и недостатки микросервисной архитектуры Отказоустойчивость систем Nginx HAProxy Envoy Кластеризация
  12. Администрирование кластера Kubernetes: Компоненты Kubernetes Развёртывание кластера на собственных серверах, Kubespray Сетевые решения CNI Команды для работы с Kubernetes
  13. Конфигурация Kubernetes: Контейнеры, поды, deployment, statefulset, services Разделы, монтирование Работа c Kubectl Обзор инструментов для упрощения написания конфигурационных файлов Язык шаблонов Jsonnet Поддержка нескольких окружений на примере Qbec
  14. Сетевая безопасность в Kubernetes: Создание и использование секретов Синхронизация секретов с внешними сервисами Карты конфигураций Сервис-аккаунты SecurityContext, NetworkPolicies
  15. Организация проекта при помощи облачных провайдеров: Виртуальное приватное облако Организация сети Вычислительные мощности Балансировщики нагрузки Контексты безопасности Менеджеры секретов Кластеры Ресурсы под управлением облачным провайдером
  16. Дипломный практикум в Cloud: Создаём базовую инфраструктуру при помощи Terraform Деплоим собственный Kubernetes кластер при помощи Ansible Автоматически устанавливаем Jenkins Настраиваем Jenkins для деплоя сервисов в Kubernetes
Складчина создана 5 сентября 2020 г. · описание обновлено 3 мая 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Выпуски серии 2

Все 2
Ноябрь 2021 926 ₽Сентябрь 2020 Вы здесь
3 963 ₽ 84 435 ₽