Профессия DevOps-инженер

Кому подойдёт этот курс

• IT-специалистам уровня junior или middle
• Из разработки или системного администрирования вы сможете прийти в DevOps-инжиниринг. Обучение поможет закрыть пробелы в знаниях и освоить смежную профессию, чтобы зарабатывать больше.
• Специалистам, которым нужны DevOps-навыки
• Вы разберётесь в тонкостях DevOps-практик с нуля и сможете расширить свои компетенции на работе и повысите свою ценность как специалиста.

Чему вы научитесь

1. Применять принципы CI/CD
2. Поймёте, какие проблемы решает непрерывная интеграция и доставка. На примере gitlab-ci научитесь настраивать выкладку сервисов в окружения разработки и тестирования.
3. Управлять инфраструктурой как кодом
4. Научитесь создавать, изменять и версионировать окружение с помощью Terraform.
5. Работать в Docker
6. Узнаете всё про виртуализацию. Будете писать свои docker-образы, запускать контейнеры, выстраивать зависимости и определять параметры доступа.
7. Автоматизировать сложные задачи
8. Познакомитесь с Ansible: научитесь настраивать серверы и развёртывать приложения по нажатию кнопки.
9. Тестировать инфраструктурный код
10. Познакомитесь с видами тестирования, узнаете, как применять полезные утилиты Molecule и Karate.
11. Настраивать мониторинг
12. Будете собирать метрики и логи с помощью Prometheus и elk-стека, строить удобные дашборды в Grafana. Узнаете про работу с инцидентами и системы обратной связи.

Программа курса

1. Python Basic
2. Введение.
3. Основы работы с Python.
4. Операторы, выражения.
5. Условный оператор if, ветвления.
6. Условный оператор if: продолжение.
7. Цикл while.
8. Цикл for: циклы со счётчиком.
9. Цикл for: особенности работы с range.
10. Цикл for: работа со строками.
11. Вложенные циклы.
12. Числа. Типы int и float.
13. Функции: начало.
14. Особенности float.
15. Установка и настройка IDE.
16. Базовые коллекции. Списки.
17. List: методы работы со списками.
18. Представления списков.
19. Базовые коллекции. Строки.
20. Базовые коллекции. Словари.
21. Базовые коллекции. Кортежи.
22. Функции: продолжение.
23. Работа с файлами.
24. Исключения: работа с ошибками.
25. Введение в ООП.
26. Основные принципы ООП.
27. Итераторы и генераторы.
28. Декораторы: базовый уровень.
29. Углублённая работа с классами и встроенные декораторы.
30. Декораторы: продвинутый уровень.
31. Функции: конец.
32. Библиотеки для работы с данными.
33. Бонусный модуль. Основы работы с сетью.
34. Devops-инженер. Основы
35. Эволюция разработки: CI/CD.
36. Введение в DevOps.
37. Знакомство с CD (Continuous delivery).
38. Continuous integration с использованием GitLab CI.
39. Continuous delivery. Работа с окружением разработки и PROD.
40. Инфраструктура как код (IaC).
41. Виртуализация.
42. Docker.
43. Ansible.
44. Тестирование инфраструктурного кода.
45. Мониторинг.
46. Инцидент-менеджмент.
47. Инструменты.
48. Дипломная работа.
49. Воркшопы для участников
50. Архитектура GitLab.
51. Углубляемся в Gitlab CI.
52. Решение практических задач с применением Gitlab CI.
53. Итоговый проект. Инфраструктурная платформа
54. Пройдёте все этапы работы над полноценной платформой, как в реальной компании: развернёте инфраструктуру в облаке; автоматизируете деплой; протестируете сервисы, настроите мониторинг и систему управления логами; сделаете отдельное окружение для продакшна; продумаете план развития платформы. Готовый проект добавите в портфолио и сможете презентовать работодателю на собеседовании.

Профессиональные навыки:

• Программирование на Python
• Работа с контейнерами и сборка образов (Docker)
• Обеспечение стабильности и безопасности серверов
• Управление непрерывной интеграцией, умение настраивать CI/CD пайплайны (Gitlab)
• Тестирование Ansible-кода (Molecule, Karate)
• Внедрение DevOps в компании с существующими процессами
• Работа с инфраструктурой как с кодом (Ansible, Terraform)
• Настройка мониторинга (Prometheus, Grafana, ELK)