Описание
курса
Материал данного курса предназначен для глубокого изучения современных практик DevOps с фокусом на автоматизацию процессов разработки, развертывания и мониторинга приложений. Программа охватывает полный цикл CI/CD от базовых принципов до продвинутых техник развертывания в Kubernetes с использованием GitOps подходов. В рамках курса слушатели получат практический опыт работы с ключевыми инструментами DevOps-экосистемы: Jenkins для автоматизации сборки и тестирования, ArgoCD для GitOps-развертываний, BitBucket для управления кодом, а также освоят основы оркестрации контейнеров в Kubernetes. Особое внимание уделяется настройке систем мониторинга и журналирования на базе Prometheus, Grafana и OpenSearch для обеспечения observability инфраструктуры и приложений. Курс построен на принципе 50/50 теории и практики: каждый день включает 6 часов лекций и 6 часов интенсивных лабораторных работ, что позволяет не только изучить теоретические основы, но и закрепить знания на реальных практических задачах.
Аудитория курса
DevOps-инженеры, желающие углубить знания в области CI/CD и Kubernetes; Системные администраторы, переходящие в DevOps; Разработчики, стремящиеся освоить практики DevOps; Инженеры по автоматизации и инфраструктуре.
Предварительные требования
Необходимы Базовое понимание Linux и работы в командной строке; Опыт работы с системами контроля версий (Git); Базовые знания о контейнеризации (Docker); Понимание основ сетевых технологий; Желателен опыт работы с облачными платформами.
Как устроено
обучение
Онлайн-курс
Онлайн-курс предполагает групповые занятия с инструктором через систему видеоконференцсвязи, кроме того, домашние задания и экзамен. Слушателям предоставляются учебные пособия и дополнительные материалы
Для корпоративных клиентов
Обучение для корпоративных клиенов включает в себя онлайн-курсы и курсы самообучения, а также дополнительные сервисы,необходимые корпоративным клиентам: организация планов обучения для подразделений клиента, проведение оценки эффективности обучения и т.д.
преподаватель
курса
программа
курса
• Принципы непрерывной доставки (CD).
• Преимущества и вызовы внедрения CI/CD.
• Метрики успеха CI/CD pipeline.
• Этапы pipeline: Build, Test, Deploy.
• Стратегии развертывания (Blue-Green, Canary, Rolling).
• Версионирование и управление артефактами.
• Роль систем контроля версий в CI/CD.
• Интеграция с системами контроля версий.
• Управление секретами и конфигурациями.
• Кэширование и оптимизация сборок.
• Обработка ошибок и откат изменений.
• Best practices и антипаттерны.
• Создание базового pipeline с этапами: Проверка кода (linting); Сборка приложения; Запуск unit-тестов; Создание артефактов.
• Настройка автоматических триггеров.
• Интеграция с системой уведомлений.
• Оптимизация pipeline (кэширование, параллелизация).
• Документирование pipeline.
• Jenkins Master и Agent архитектура.
• Jenkins Controller и Agent.
• Плагины и их роль в Jenkins.
• Pipeline синтаксис (Groovy).
• Параметризованные сборки.
• Мультибранч-сборки и PR-триггеры.
• Pipeline как код (Pipeline as Code).
• Интеграция с Docker и контейнеризация сборок.
• Распределенная сборка (Distributed Builds).
• Управление секретами (Credentials, Vault).
• Webhooks и автоматические триггеры.
• Интеграция с системами мониторинга.
• Уведомления.
• Jenkins API и автоматизация через API.
• Настройка Jenkins Agent (Docker-based).
• Создание Declarative Pipeline для приложения: Multi-stage pipeline; Параллельное выполнение тестов; Сборка Docker-образов; Публикация артефактов.
• Настройка интеграции с BitBucket (webhooks).
• Создание Shared Library для переиспользования кода.
• Настройка уведомлений и мониторинга сборок.
• Оптимизация производительности pipeline.
• Типы мониторинга: инфраструктурный, прикладной, бизнес-метрики.
• Метрики производительности и доступности.
• SLI, SLO, SLA.
• Методы сбора метрик (Push vs Pull).
• Grafana: визуализация и дашборды.
• Alertmanager: управление алертами.
• Интеграция с другими системами мониторинга.
• Выбор инструментов под задачу.
• OpenSearch.
• Loki и Grafana для логов.
• Структурированное логирование.
• Ротация и хранение логов.
• OpenTelemetry стандарт.
• Jaeger, Zipkin для трейсинга.
• Application Performance Monitoring (APM).
• Интеграция мониторинга в CI/CD pipeline.
• Настройка экспортеров для различных сервисов.
• Создание Grafana дашбордов: Инфраструктурные метрики; Метрики приложений; Бизнес-метрики.
• Настройка Alertmanager с правилами алертинга.
• Развертывание OpenSearch или Loki для централизованного логирования.
• Настройка сбора логов из приложений и инфраструктуры.
• Создание дашбордов для анализа логов.
• Интеграция мониторинга с CI/CD pipeline (метрики сборок).
• Архитектура Kubernetes (Master/Control Plane, Nodes).
• Компоненты Kubernetes (API Server, etcd, kubelet, kube-proxy).
• Kubernetes объекты и их жизненный цикл.
• Kubernetes API и ресурсы.
• ReplicaSets и ReplicationControllers.
• Deployments: управление развертываниями.
• Services: сетевое взаимодействие.
• ConfigMaps и Secrets: управление конфигурацией.
• PersistentVolumes и PersistentVolumeClaims.
• StorageClasses.
• Сетевая модель Kubernetes.
• Ingress и Ingress Controllers.
• Service Discovery и DNS.
• Network Policies.
• Pod Security Policies.
• Secrets management.
• Best practices безопасности в Kubernetes.
• Развертывание простого приложения: Создание Deployment; Настройка ReplicaSet; Создание Service.
• Настройка ConfigMaps и Secrets.
• Настройка PersistentVolumes для хранения данных.
• Создание Ingress для внешнего доступа.
• Настройка Health Checks (liveness, readiness probes).
• Масштабирование приложения (horizontal pod autoscaling).
• Обновление приложения (rolling update, blue-green).
• Настройка мониторинга Kubernetes (метрики кластера).
• ArgoCD: архитектура и компоненты.
• Синхронизация приложений через ArgoCD.
• ApplicationSets и автоматизация.
• Интеграция ArgoCD с CI/CD pipeline.
• Best practices GitOps.
• Kustomize: конфигурация без шаблонов.
• Operators: расширение Kubernetes API.
• Istio/Service Mesh: управление микросервисами.
• Cert-Manager: автоматическое управление сертификатами.
• Canary и Blue-Green deployments.
• Feature flags и A/B тестирование.
• Автоматизация тестирования в production-like окружениях.
• Оптимизация CI/CD для Kubernetes.
• Интеграция DropApp и других платформ.
• Requests и Limits для Pods.
• Horizontal Pod Autoscaler (HPA).
• Vertical Pod Autoscaler (VPA).
• Cluster Autoscaler.
• Pod Disruption Budgets.
• Taints и Tolerations.
• Affinity и Anti-Affinity правила.
• High Availability архитектура.
• Создание Helm charts для приложения.
• Настройка ArgoCD Application: Подключение Git репозитория; Настройка синхронизации; Настройка автоматического деплоя.
• Интеграция ArgoCD с Jenkins/BitBucket pipeline: Автоматический деплой после успешной сборки; Обновление манифестов через CI.
• Настройка ресурсных ограничений и авт scaling: Resource Quotas; HPA для автоматического масштабирования; Pod Disruption Budgets.
• Настройка отказоустойчивости: Multi-zone deployment; Affinity/Anti-Affinity правила; Health checks и graceful shutdown.
• Оптимизация производительности: Настройка resource requests/limits; Оптимизация образов контейнеров; Кэширование и оптимизация сборок.
• Настройка мониторинга деплоев в ArgoCD.
Варианты
покупки курса
индивидуальное
Стоимость курса — 114 912,00 ₽
Групповые онлайн-занятия
Бессрочный доступ ко всем материалам
Живые вебинары с преподавателем
Домашние задания
Экзаменация с выдачей сертификата
Для уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.
Оставить заявку
корпоративное
Стоимость курса от 114 912,00 ₽
Для получения данных о конечной стоимости и уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.
Оставить заявку
