Dr. Dre
Модератор
- Регистрация
- 02.10.20
- Сообщения
- 67,532
- Реакции
- 135,489
Это курс для IT-специалистов с опытом работы, которые хотят делать релизы быстрыми и безопасными, инфраструктуру — настраиваемой и стабильной, а взаимодействие команд — слаженным и эффективным.
Вы освоите практики и инструменты DevOps, которые помогут вам решить эти задачи, перейти на новый профессиональный уровень и работать как Netflix — делать сотни деплоев за день.
Программа курса:
За 6 месяцев вы разберетесь в методологии DevOps и изучите самые востребованные инструменты.
На практике вы научитесь строить и поддерживать стабильную и масштабируемую инфраструктуру, грамотно настраивать мониторинг.
Также вы узнаете, чему инженеры по эксплуатации научились у разработчиков и как работать в парадигме Infrastructure as Code.
Глава 1. Знакомство с компанией
1. Как устроен жизненный цикл ПО.
2. Системы контроля версий. Почему все выбирают Git?
3. Гибкие методологии и DevOps культура.
4. Непрерывная интеграция (CI): сборка и публикация артефактов (Dockerfile, Docker run)
5. Финальный проект бесплатного курса.
Глава 2. Достаточно хороший код
1. Проблематика DevOps и Lean.
2. Непрерывная интеграция (CI): Jenkins, Gitlab CI
3. Измерение качества и тестирванеи безопасности кода (SAST).
Глава 3. Срочные дела
1. Основы работы на серверах Linux: ssh, tmux, NFS.
2. Основы сетей.
3. Виртуализация: виртуальные машины, OpenStack.
Глава 4. Доступно новое обновление
1. Коротко о процессе поставки ценности.
2. Непрерывная поставка (CD): автоматизируем процесс поставки.
3. Когда частые обновления — это хорошо, а когда — избыточно.
Глава 5. Проблемы в инфраструктуре
1. Создание бэкапов.
2. Infrastructure as Code (IaC):
Развёртывание инфраструктуры через Terraform.
- Подготовка образов ОС через Packer.
- Конфигурирование серверов при помощи Ansible.
- Тестирование IaC на примере Ansible Molecule.
- Обзор других систем управления конфигурацией - Chef, Salt, Puppet.
1. Знакомство с базами данных: MySQL, PostgreSQL.
2. NoSQL базы данных: mongoDB, redis, cassandra.
3. Аналитические базы данных: ClickHouse.
4. DevOps для администраторов баз данных.
Глава 7. Изоляция окружения
1. Контейнеризация: Зачем нужны контейнеры?
2. Контейнеры Linux. Архитектура Docker, Docker registry.
3. Альтернативы Docker.
Глава 8. Наплыв пользователей
1. Балансировка и кэширование: nginx, HAproxy.
2. Работа с очередями: RabbitMQ.
Глава 9. Достаточно хорошая инфраструктура
1. Уровни инфраструктуры.
2. Для чего нужны системы оркестрации и какие бывают?
3. Kubernetes:
- Основные сущности и инструменты для удобной работы с кластером.
- Как развернуть локальный и боевой кластер.
- Managed Kubernetes.
5. Инфраструктура в облаке:
- Обзор возможностей облачных сервисов: AWS, GCP, Azure.
1. Логирование: логи linux, ELK.
2. Мониторинг: типовые аномалии, метрики, Grafana, Prometheus.
3. Алертинг.
Курс ведет: Яндекс Практикум
О курсе от автора:
Скачать материалы курса:
Материал может быть удалён по требованию правообладателя
Похожие темы
- [Яндекс Практикум] Архитектор программного обеспечения. Часть 1 из 6 (2024)
- [Яндекс Практикум] Аналитик данных расширенный. Часть 1 из 12 (2024)
- [Яндекс.Практикум] Инструменты начинающего руководителя (2024)
- [Яндекс.Практикум] Веб-разработчик. Часть 5 из 10 (2023)
- [Яндекс.Практикум] Курс «1С‑аналитик». Часть 3 из 8 (2024)
- [Яндекс Практикум] Трафик-менеджер (Яндекс Директ, VK Реклама, Google Ads)
- [Яндекс. Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 3 из 6 (2021)
- [Яндекс Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 2 из 6 (2021)
- [Яндекс Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 1 из 6 (2021)
- [Яндекс Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 6 из 6 (2021)