DevOps Master

(DevOps Engineer 200819)

 

Курс повышения квалификации для профессионалов

Команда Школы DevOps с гордостью представляет наш самый сильный курс по DevOps

 

Курс предназначен для действующих DevOps специалистов, которые желают идти в ногу с последними тенденциями DevOps технологий 

Несколько фактов о курсе:

 

 курс ведут 3 преподавателя уровня 'Senior' 

 более 20 консультантов, составителей программы

 программа включает материалы 3-х сертификационных курсов

 лабораторные работы выполняются на реальных высоконагруженных системах

 в среднем, 80% успешно окончивших курс меняют место работы в течении месяца, после выпуска

 

Требования к кандидатам на обучение: Опыт работы DevOps специалистом от 1 года, Знание скриптового языка программирования Python / Perl / Ruby, Хороший технический Английский язык. Кандидаты проходят вступительные испытания

Программа курса:

Стэк изучаемых технологий

 

 

Открыт набор в "компакт-группы" на 11 Октября                                                  

Продолжительность курса 3 мес. (68 ак.часов) 2 раза в неделю c 19.00 - 22.00 

 

Стоимость курса 120 000р.

 

Модуль 1.  Инфраструктура.

 

      Занятие 1 - Архитектура высоконагруженных приложений

    • Hardware and software bootleneck

    • Linux Kernel: Highload tuning

    • Горизонтальное и вертикальное масштабирование сервисов

    • Кластерный подход

    • Подход Мульти-ЦОД

   

      Занятие 2 - Балансировка нагрузки

    • Аппаратные и программные балансировщики

    • Алгоритмы и методы балансировки на различных сетевых уровнях

    • HAproxy/Nginx/BalanceNG

    • Облачные решения и решения интеграторов

    • Балансировка нагрузки приложений

   

      Занятие 3 - Системы хранения данных

    • Аппаратные СХД: HPE, Dell EMC, Lenovo

    • Файловые системы Linux

    • ext4/zfs/btrfs

    • Дедупликация данных, снапшоты, бэкап

    • Veeam Backup & Replication

    • Распределенные файловые системы. GlusterFS, CEPH

    • Object storage, block storage, blob storage

    • Шифрование данных

    • Практика работы с CEPH

 

      Занятие 4 - Базы данных 

    • Шардирование и партиционирование на примере Postgresql 12

    • Postgresql HA. Репликация master-master

    • Postgresql. Barman. Continuous backup

    • Кластеризация MongoDB

    • Кластеризация Redis

    • Паттерны NewSQL

    • DBMS ClickHouse. Особенности кластерной конфигурации

   

      Занятие 5 - Сети и сетевая безопасность

    • VPN. Структура и уровни реализации

    • IPSec/PPTP/L2TP/OpenVPN/WireGuard

    • Организация Mesh-сетей. OpenvSwitch

    • Расширенные методы настройки фаерволов

    • Инспектирование, перехват пакетов, анализ. Работа с nDPI

    • Системы защиты от сетевых угроз

    • Работа со сканером Tenable Nessus

 

      Занятие 6 - Безопасность окружений

    • Современные средства защиты информации

    • Безопасность в "облачных" средах

    • Сценарии применения IPS/IDS

    • Использование встроенных механизмов Linux/Systemd

    • Многокомпонентная изоляция окружений

    • Мониторинг событий безопасности. AT&T Cubersecurity OSSIM

    • 2FA & MFA Google Authenticator

    • Работа с сертификатами

    • Обзор инструментов дистрибутива Kali Linux

   

Модуль 2. Инфраструктура как код

 

      Занятие 7 - Архитектурные принципы построения IaC

    • Организация репозиториев

    • Ansible v2.9. Расширенная работа с ролями

    • Ansible. Многообразие переменных

    • Ansible. Molecule. Тестирование плэйбуков

    • Ansible boosters

    • Создание собственных модулей Ansible

 

      Занятие 8 - Трансформация инфраструктуры

    • Ansible. Практика работы с IaC

    • Методы преобразования уже сформированной инфраструктуры в IaC

    • Расширенная шаблонизация Jinja2

    • Работа с Vault

 

      Занятие 9 - Terraform. Best practice

    • Разворачивание кластера приложений в Google cloud

    • Мультиоблачный деплой. Disaster recovery AWS-AZURE-GC

    • Уровни подготовки приложения

    • Инкапсуляция кода Ansible

    • Инкапсуляция кода Python. Скриптинг

 

      Занятие 10 - Amazon Web Services*

    • AWS Developer Services for CI/CD

    • One-Click Deploy

    • Построение IaC в облаках

    • Практика работы с AWS

  

      Занятие 11 - AWS CloudFormation*

    • Практика работы с AWS IaC

 

      Занятие 12 - AWS CloudFormation*

    • Практика работы с AWS Iac

 

Модуль 3. Микросервисы

 

      Занятие 13 - Kubernetes Service Mesh*

    • Общая архитектура работы приложений

    • Компоненты кластерного приложения

    • Проблемы высоконагруженных систем k8s

    • Service discovery. Consul

    • Service Mesh. Linkerd

    • Практика работы с Istio

 

      Занятие 14 - Kubernetes HA*

    • Обзор Kubernetes Ingress Controllers

    • Стратегии обновления приложений

    • AB тестирование

    • Blue/Green Deployment

    • Canary Deployment

    • Post-Deployment Monitoring

 

      Занятие 15 - Kubernetes CI/CD*

    • Знакомство с Google Container Tools

    • Container Structure Tests

    • Skaffold. Обзор

    • Пакетный менеджер Helm. Практика работы

    • Взаимодействие с Gitlab-Ci

 

      Занятие 16 - Kubernetes Monitoring*

    • cAdvisor

    • ELK stack. Работа с логированием

    • Практика работы с Prometheus

    • Prometheus Alerting, Exporters, Visualization

    • Трассировка приложений. Zipkin/Jaeger

    • Sensu. Monitoring as Code

  

      Занятие 17 - Kubernetes Messaging*

    • Брокеры сообщений

    • Стандарт AMPQ

    • Разбор простого интерфейса обмена данными

    • Практика работы с RabbitMQ в Kubernetes

    • Знакомство с Apache Kafka

   

      Занятие 18 - Serverless технологии

    • Философия Everythings as Service

    • Облачные решения. Aws Lambda

    • Знакомство с Knative. Запуск Python-приложения в serverless среде

    • Знакомство с платформой Apache OpenWhisk

   

Модуль 4. Технологии

 

      Занятие 19 - Концепции BigData

    • Основы Apache Hadoop, HBase

    • Знакомство с парадигмой MapReduce

    • Hadoop Common

    • Знакомство с Hive

    • Использование СУБД Apache Cassandra

    • Talend. Обзор

 

      Занятие 20 - Machine learning

    • Основы Машинного обучения

    • Знакомство с Google TensorFlow

    • Сверточные нейронные сети

    • Моделирование работы системы распознавания объектов

 

      Занятие 21 - ChatOps

    • Написание бота на Python

    • Работа с Hubot

    • Интеграция в Slack и Telegram

    • Знакомство с платформой StackStorm

 

    + 2-х недельная стажировка в компании-партнере по окончании курса.

 

  ---------------------------------------------------------------------------------------------------

*- Part of the AWS DevOps Engineer Professional certification program

*- Part of the Google CKA certification program