Что нового

Бесплатные online курсы, скачать сливы курсов - kursy.live

Слив курсов - это быстрый и доступный способ получить дополнительные зания или ознакомиться с курсом, до его покупки.

Оперативная поддержка

Не активна ссылка? Обновляем неактивные ссылки в течении считанных минут.

Постоянное обновление

Ежедневно добавляем по 10-20 свежайших сливов. Не пропусти.

Гибкие тарифы

Можете скачать один курс или получить не ограниченный доступ ко всем курсам.

Профессия DevOps-инженер [Нетология] [Андрей Борю, Роман Гершкович]

admin

Administrator
Команда форума
СУПЕР МОДЕРАТОР
Регистрация
26.05.2022
Сообщения
26 772
Реакции
160
Баллы
63
Чем занимаются DevOps-инженеры:

Профессия возникла на стыке конфликта интересов разработчика и системного администратора. Разработчик хочет быстро выкатывать фичи, а администратор хочет стабильности.

DevOps-инженер синхронизирует этапы создания программного продукта и отвечает за автоматизацию задач, связанных с настройкой и развёртыванием приложений. Использует системы управления конфигурациями, решения виртуализации и облачные инструменты для балансировки ресурсов.

Кому будет полезен этот курс:

Сисадминам и специалистам по эксплуатации

Получите структурированные знания. Изучите скриптовые языки и языки разметки и разберётесь в построении процесса DevOps.


Начинающим DevOps-инженерам

Научитесь правильно и эффективно выстраивать процесс DevOps в рамках своих рабочих задач и отработаете полученные знания.


QA Automation Engineer

Сможете привнести в работу лучшие практики DevOps и увеличить свою стоимость как специалиста. Или претендовать на работу в DevOps с более высокой зарплатой.


Программистам

Получите углубленные и структурированные знания, основанные на лучших практиках DevOps. Совершите плавный переход в новую профессию.

Ключевые навыки, которые вы освоете после прохождения данной профессии:

- Работа с Git, одновременная работа с несколькими репозиториями

- Администрирование Linux, работа с инструментами отладки операционной системы и приложений

- Автоматизация процессов и решение типовых задач с помощью Python и Bash

- Администрирование реляционных и нереляционных баз данных, работа с PostgreSQL, MongoDB, Memcached и Redis
- Процессы CI/CD: тестирование, сборка и доставка в разные окружения, работа с Jenkins, Teamcity и Gitlab CI

- Мониторинг и логирование с помощью ELK, Graylog, Zabbix, Prometehus, Grafana и Alertmanager

- Работа с системой управления конфигурацией Ansible, настройка удалённых серверов и восстановление их конфигурации

- Выстраивание командных процессов работы над облачной инфраструктурой, описание конфигурации сервисов с помощью Terraform и создание для него собственных расширений

- Знание Kubernetes на продвинутом уровне — развёртка кластера Kubernetes, работа с конфигурацией и сетевой безопасностью

- Знание различных видов виртуализации и контейнеризации, работа с Docker и Docker Compose

- Организация проектов при помощи облачных провайдеров Amazon Web Services, Google Cloud Platform и Microsoft Azure





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

Продажник: netology.ru/programs/devops#/lessons
 
Прием платежей для сайтов
Верх