Программа предназначена для системных администраторов, DevOps-инженеров и разработчиков, которые хотят освоить инструменты автоматизации и повысить эффективность своей работы с инфраструктурой. В ходе обучения вы научитесь писать Python-скрипты для автоматизации ключевых DevOps-процессов: развертывания серверов, настройки контейнеров, CI/CD, мониторинга, логирования, работы с облаками и управления конфигурацией. Осваиваются такие инструменты, как Ansible, Terraform, Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, Jenkins и GitHub Actions.
Индивидуальный формат обучения позволяет сконцентрироваться на актуальных задачах слушателя. Преподаватель сопровождает выполнение практических заданий, адаптируя темп и фокус курса под конкретный уровень подготовки и цели. Курс завершается разработкой полноценного DevOps-решения.
Документ по окончании
📜 Удостоверение о повышении квалификации – для слушателей с высшим или средним профессиональным образованием.
📜 Сертификат о прохождении обучения – для всех остальных участников.
Содержание
- 8 модуля
- 40 уроков
- 40 часов
- Блок 1. Введение в автоматизацию DevOps4
- 1.1Основы DevOps и роль Python в автоматизации
- 1.2Практическая работа №1. Написание первого DevOps-скрипта на Python
- 1.3Работа с процессами и файлами в Python
- 1.4Практическая работа №2. Создание Python-скрипта для автоматизации работы с файлами и процессами
- Блок 2. Автоматизация управления инфраструктурой4
- 2.1Инфраструктура как код (IaC) с Python
- 2.2Практическая работа №3. Написание скрипта для автоматизированного развертывания серверов с Ansible
- 2.3Управление облачными сервисами через Python
- 2.4Практическая работа №4. Написание Python-скрипта для управления облачными сервисами
- Блок 3. Мониторинг и логирование4
- 3.1Мониторинг DevOps-инфраструктуры с Python
- 3.2Практическая работа №5. Настройка мониторинга Python-скрипта с Prometheus
- 3.3Логирование и обработка логов
- 3.4Практическая работа №6. Настройка логирования в Python-скрипте с отправкой в централизованное хранилище
- Блок 4. Автоматизация CI/CD4
- 4.1CI/CD и автоматизация деплоя
- 4.2Практическая работа №7. Автоматизация CI/CD пайплайна с Python
- 4.3Интеграция Python с CI/CD инструментами
- 4.4Практическая работа №8. Интеграция Python-скрипта с CI/CD пайплайном
- Блок 5. Контейнеризация и Kubernetes4
- 5.1Контейнеризация Python-приложений с Docker
- 5.2Практическая работа №9. Написание Dockerfile и создание контейнера для Python-приложения
- 5.3Автоматизация Kubernetes через Python
- 5.4Практическая работа №10. Написание Python-скрипта для работы с Kubernetes
- Блок 6. Оптимизация DevOps-скриптов4
- 6.1Масштабирование DevOps-скриптов
- 6.2Практическая работа №11. Написание асинхронного DevOps-скрипта
- 6.3Управление конфигурациями серверов через Python
- 6.4Практическая работа №12. Написание Python-скрипта для автоматизированного администрирования серверов
- Блок 7. Автоматизированное тестирование и безопасность4
- 7.1Автоматизация тестирования DevOps-инфраструктуры
- 7.2Практическая работа №13. Написание тестов для DevOps-инфраструктуры
- 7.3Автоматизированный анализ уязвимостей
- 7.4Практическая работа №14. Разработка Python-скрипта для автоматического анализа безопасности
- Блок 8. Завершающие темы12
- 8.1Автоматизированный бэкап и восстановление данных
- 8.2Практическая работа №15. Написание скрипта для автоматического бэкапа и восстановления
- 8.3Автоматизация управления доступом и пользователями
- 8.4Практическая работа №16. Разработка Python-скрипта для управления учетными записями пользователей
- 8.5Настройка алертинга и уведомлений в DevOps
- 8.6Практическая работа №17. Разработка Python-скрипта для отправки уведомлений о сбоях
- 8.7Автоматизация управления сетевой инфраструктурой
- 8.8Практическая работа №18. Написание Python-скрипта для настройки сетевых устройств
- 8.9Оптимизация и отладка DevOps-скриптов
- 8.10Практическая работа №19. Профилирование и оптимизация DevOps-скрипта
- 8.11Финальный проект: построение DevOps-пайплайна
- 8.12Практическая работа №20. Разработка полного DevOps-решения с Python
Да, но базовые знания Python и Linux-команд обязательны. Преподаватель поможет освоить всё остальное пошагово.
Ansible, Terraform, Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, Jenkins, GitHub Actions — с практическим применением.
Готовый пайплайн DevOps-процесса, реализованный на Python, с документацией, мониторингом и автоматическим деплоем.
Да, курс ориентирован на реальные задачи и интеграцию в существующую инфраструктуру.
Требования
- Уверенное владение ПК и знание командной строки
- Базовое понимание Python и системного администрирования
- Установленная среда разработки (рекомендации по установке даются в начале курса)
Особенности
- Индивидуальный формат обучения — преподаватель работает с вами один на один
- Реальные DevOps-сценарии — все задачи взяты из практики и приближены к боевым условиям
- Интеграция с современными инструментами — Jenkins, Docker, Kubernetes, Ansible, Prometheus
- Поддержка при выполнении всех заданий — разбор ошибок, оптимизация решений
- Гибкий график — обучение можно проходить в удобное время
Целевая аудитория
- DevOps-специалисты и системные администраторы
- Python-разработчики, автоматизирующие инфраструктуру
- Специалисты, переходящие на работу с облаками и CI/CD
- Все, кто хочет автоматизировать и оптимизировать процессы развёртывания и поддержки систем