Майстерність DevOps

Курс «Майстерність DevOps»

Тривалість: 45 годин (15 занять по 3 години)

🔥 Актуальні дати початку занять

• Курс «Майстерність DevOps» допомагає системним адміністраторам, розробникам та інженерам перейти від окремих технічних інструментів до цілісного DevOps-підходу. Ви будете працювати з CI/CD, Docker, Kubernetes, Git, Linux, AWS/Azure та інфраструктурою як кодом — і зрозумієте, як ці технології поєднуються в реальних робочих процесах.

  Після курсу ви зможете впевненіше брати участь у складніших DevOps-задачах: автоматизувати розгортання, працювати з контейнерами, налаштовувати інфраструктуру, покращувати CI/CD-процеси та краще взаємодіяти з командами розробки й експлуатації.

  • Спеціальні умови для корпоративних груп
  • Індивідуальний формат — за запитом

  Спеціальна пропозиція на найближчу дату: зареєструйтеся разом з другом або колегою та отримайте –51% для другого учасника.

  Аудиторія

  • Системні адміністратори, які хочуть перейти в DevOps
  • Розробники, яким потрібно краще розуміти CI/CD, контейнери та інфраструктуру
  • Інженери, що працюють з Linux, хмарними сервісами або автоматизацією
  • DevOps-практики, які хочуть систематизувати й поглибити свої знання

  Після курсу Ви зможете:

  • Будувати повноцінний DevOps-процес: від коду й Git до CI/CD, контейнерів і розгортання
  • Створювати та запускати Docker-образи для dev/prod-середовищ
  • Працювати з Kubernetes, Helm та сучасними платформами оркестрації контейнерів
  • Автоматизувати інфраструктуру за допомогою Terraform та Ansible
  • Налаштовувати CI/CD-пайплайни та покращувати процеси доставки змін
  • Працювати з базовими сервісами AWS та хмарною інфраструктурою
  • Розуміти принципи моніторингу, масштабування, надійності та SRE-підходів
  • Впевненіше виконувати складні DevOps-задачі у реальних проєктах

  Дивіться розклад

  Програма курсу:

  Частина 1. DevOps Base

  Модуль 1. DevOps-підхід, культура та трансформація

  1.0. Курс для DevOps-практиків.

  1.1. Практики DevOps в ландшафті управління.

  1.2. Культура DevOps і контекст Digital + Agile трансформації.

  1.3. Модель зрілості DevOps, маркери DevOps-здоров’я.

  1.4. Agile, Scrum, SAFe, OpenAgile Architecture і DevOps.

  1.5. DevSecOps vs SecDevOps.

  Модуль 2. Базові технології для DevOps

  2.1. HTTP, HTTPS, DNS, RESTful API.

  2.2. Огляд вебсерверів, серверів застосунків і платформ оркестрації контейнерів: Apache, Nginx, Tomcat, WebLogic, WebSphere, Docker Swarm, Docker Compose, Kubernetes.

  2.3. Огляд баз даних: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, хмарні бази даних.

  2.4. Top 20 Linux-команд і утиліт для DevOps.

  Модуль 3. Docker і контейнеризація

  3.1. Docker в ланцюжках CI/CD і платформах оркестрації.

  3.2. Інсталяція Docker, Docker Swarm-кластер.

  3.3. Контейнеризація застосунків. Створення Docker-образів.

  3.4. Docker Registry. Обмеження Docker Hub. Приватні реєстри на прикладі GitLab.

  3.5. Мережі, томи, управління ресурсами, масштабування.

  3.6. Docker Compose: специфікація і використання.

  3.7. Docker in Docker (DinD). Docker outside of Docker (DooD).

  Модуль 4. Kubernetes

  4.1. Архітектура Kubernetes.

  4.2. Огляд і вибір Kubernetes-платформ.

  4.3. Інсталяція AWS EKS-кластеру.

  4.4. Легкі багатонодові платформи: Rancher k3s, Canonical MicroK8s.

  4.5. Артефакти Kubernetes.

  4.6. Використання Helm Charts.

  Модуль 5. Kubernetes-платформи

  5.1. GKE.

  5.2. OpenShift.

  5.3. Rancher.

  Модуль 6. Git і CI/CD

  6.1. Git, GitHub, GitHub Flow, GitLab.

  6.2. CI/CD.

  6.3. Огляд існуючих CI/CD-інструментів з фокусом на GitLab.

  6.4. Огляд pipelines для різних систем інтеграції.

  6.5. Практика з GitLab.

  Модуль 7. Infrastructure as Code

  7.1. Концепція Infrastructure as Code (IaC).

  7.2. Автоматизація з Terraform і Ansible. Порівняння з іншими інструментами.

  7.3. Інсталяція Terraform.

  7.4. Приклади використання Terraform для AWS і VMware vSphere.

  7.5. Інсталяція Ansible. Ad-hoc команди, playbooks, Ansible collections.

  Модуль 8. AWS: базові сервіси та автоматизація

  8.1. Огляд Amazon AWS.

  8.2. Сервіси IAM, EC2, S3.

  8.3. Автоматизація створення AWS-інфраструктури з Terraform.

  Модуль 9. AWS: мережі та масштабування

  9.1. AWS мережеві компоненти. VPC.

  9.2. CloudFront, Route 53, ELB.

  9.3. Autoscaling.

  Модуль 10. Бази даних у Docker/Kubernetes

  10.1. Основні команди роботи з SQL.

  10.2. Практика з MySQL в Docker/Kubernetes.

  10.3. Практика з PostgreSQL в Docker/Kubernetes.

  Частина 2. DevOps Advanced

  Модуль 11. Python для автоматизації

  11.1. Python як універсальний механізм для кастомної автоматизації.

  11.2. Jython в WebLogic, WebSphere.

  11.3. Python SDK для VMware vSphere.

  11.4. Використання Python з AWS S3.

  11.5. Використання Python з AWS Notification Service (SNS).

  11.6. Використання Python з AWS Lambda Functions.

  Модуль 12. Мікросервіси, EKS/ECS і масштабування

  12.1. Monolith vs SOA vs MSA. Особливості MSA, патерни MSA.

  12.2. Продуктивні Rolling Updates. Вимоги до архітектури застосунків.

  12.3. AWS EKS. Налаштування продуктивного кластеру з CI/CD і моніторингом.

  12.4. AWS ECS (Elastic Container Service).

  12.5. Динамічне масштабування ресурсів. Kubernetes autoscaling.

  12.6. Продуктивність і масштабування runners на прикладі GitLab Runners.

  Модуль 13. Моніторинг

  13.1. Огляд інструментів моніторингу: Dynatrace, Splunk, Prometheus + Grafana.

  13.2. Практика моніторингу з Elastic (ELK).

  13.3. Lambda Functions і моніторинг.

  Модуль 14. SRE, тестування інфраструктури та надійність

  14.1. SRE-практики.

  14.2. NFR: нефункціональні вимоги. Тестування NFR.

  14.3. Тестування інфраструктури і Gamedays-практика.

  14.4. Disaster Recovery Plans. Технології резервного копіювання.

  14.5. Post Mortems-практика.

  Модуль 15. DevOps-стратегія та фінальне завдання

  15.1. Формування DevOps-стратегій і узгодження з архітектурними стратегіями.

  15.2. Узгодження DevOps, CI/CD з процесом і практикою управління змінами.

  15.3. Додаткові ресурси і теми для розвитку знань.

  15.4. Фінальне завдання: розгортання комплексної інфраструктури.

  15.5. Підведення підсумків.

  Попередні вимоги

  Для отримання максимального ефекту від навчання слухачі повинні мати знання і стійкі навички роботи з операційними середовищами Linux / UNIX на рівні просунутого користувача або попередньо пройти навчання на курсі Адміністрування Linux (Частина 1).

  
  

  ---

  • Дивіться розклад
  • Написати нам у Телеграм