01. Необходимая подготовка
Для прохождения этого курса потребуются начальные знания Docker и Docker Compose. Эти знания вы можете получить как самостоятельно, так и на нашем курсе Introduction to Docker.
DevOps and Continuous Delivery using Docker «2.0» (kubernetes)
Продолжительность курса — 2 дней
Описание Услуги
Курс является продолжением курса Docker Basics(Docker, базовый курс). Мы расскажем, как создавать инфраструктуру для цифровых проектов, чтобы процесс разработки и выкатки был предсказуемым. Участники развернут инфраструктуру проекта, настроят автоматизированный конвейер поставки ПО и научатся использовать системы получения быстрой обратной связи о состоянии проекта. По окончании курса участники смогут управлять всем жизненным циклом приложения.
Содержание курса
01. Методология DevOps
- Развитие подходов в управлении ИТ-инфраструктурой, путь к DevOps, CAMS (Culture, Automation, Measurement, Knowledge Sharing), подходы к автоматизации, работа в команде, основные DevOps практики. Чему учит DevOps и откуда такая популярность.
02. Технология непрерывной поставки ПО
- Теория: Continuous Integration, Continuous Delivery, тестирование, управление конфигурацией, виртуализация, контейнеризация. Автоматизация сборок, тестирование Docker контейнеров.
- Практика: Построение базового CI/CD процесса на Google Cloud Platform (GCP), выкатка новой версии приложения, решения часто возникающих проблем.
03. Оркестрация и стратегии деплоя
- Теория: Что такое оркестрация, преимущества и недостатки актуальных оркестраторов. Введение в Kubernetes, основные компоненты. Микросервисная архитектура, преимущества и недостатки сервисного подхода. Стратегии деплоя микросервисов. Сетевое взаимодействие в Docker кластере: overlay network, Docker ipvs load balancer.
- Практика: Создание и настройка Kubernetes кластера на GCP. Интеграция Kubernetes с Gitlab CI.
04. Непрерывная обратная связь (мониторинг и логирование)
- Теория: Как получать обратную связь от проекта. Что и зачем нужно мониторить в проекте. Сбор метрик инфраструктуры и бизнес логики приложений, end-user experience мониторинг. Поставка систем сбора метрик как сервис внутри проекта, разделение ответственности между разработкой и эксплуатацией. Обзор актуальных систем мониторинга и логирования. Особенности сбора метрик с микросервисов и Docker контейнеров.
- Практика: Развертывание системы мониторинга Prometheus и системы логирования Elastic Stack. Настройка централизованного сбора метрик с Docker контейнеров. Получение обратной связи при деплое, анализ собранных метрик с помощью Grafana.