Вся база по Observability

Курс представляет собой глубокое погружение в практики Observability (наблюдаемости), охватывающее весь спектр задач: от настройки мониторинга в небольших проектах до проектирования сложных систем в BigTech-компаниях. Программа разработана для backend-разработчиков и DevOps-инженеров уровня middle и выше, которые стремятся выйти на уровень Senior или TeamLead в вопросах эксплуатации и поддержки высоконагруженных систем. Основная цель обучения — научить студентов не просто собирать данные, а строить информативные дашборды, эффективно управлять алертингом и оперативно находить причины инцидентов, сокращая время их устранения до считанных минут.

В процессе обучения вы освоите работу с ключевыми инструментами индустрии, такими как Prometheus, Grafana, Jaeger, Loki и OpenTelemetry. Особое внимание уделяется правильной интерпретации данных: вы научитесь строить метрики, которые не перегружают систему хранения, писать структурированные логи, в которых легко ориентироваться, и использовать трейсинг для анализа сложных цепочек вызовов в микросервисной архитектуре. Курс делает упор на практическое применение знаний: примеры реализованы на языке Go, однако методологии и подходы являются универсальными и применимы к любому стеку технологий. Интеграция observability рассматривается как фундаментальная часть SRE-культуры, что позволяет выпускникам курса лучше понимать бизнес-ценность мониторинга, правильно оценивать нагрузку на новые фичи и предсказывать поведение системы под высокой нагрузкой.

Формат обучения включает 9 интенсивных уроков, насыщенных теорией и большим количеством практического кода. Вы пройдете путь от настройки базового мониторинга до автоматизации observability-стека с помощью Helm и Terraform. Курс поможет вам избавиться от «шумных» алертов, научит работать с 4 Golden Signals, RED/USE методами и даст понимание того, как эффективно балансировать между объемом собираемых данных и их реальной полезностью для бизнеса. Это идеальный выбор для тех, кто хочет перестать «тушить пожары» и начать управлять стабильностью системы на основе глубокой аналитики и профессиональных инженерных практик.