[Яндекс Практикум] DevOps для эксплуатации и разработки. Полный курс

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. Глава 6. Незамеченная оплошность 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. 4. Организация поставки приложений с Kubernetes. 5. Инфраструктура в облаке: Обзор возможностей облачных сервисов: AWS, GCP, Azure. Глава 10. Авария 1. Логирование: логи linux, ELK. 2. Мониторинг: типовые аномалии, метрики, Grafana, Prometheus. 3. Алертинг.