Программа повышения квалификации «Работа с Docker и Kubernetes» охватывает полный цикл контейнеризации: от создания образов и управления ими через Docker до развёртывания, масштабирования и автоматизации приложений в Kubernetes.
Курс включает 18 лекционных уроков (36 академических часов) и 18 практических работ для самостоятельного выполнения. Обучение проходит в индивидуальном формате по согласованному расписанию.
Вы освоите создание оптимизированных Docker-образов, управление многоконтейнерными приложениями через Docker Compose, а также развёртывание, конфигурацию, балансировку и автомасштабирование сервисов в Kubernetes-кластере.
Технологический стек
Docker
Dockerfile
Docker Compose
GitHub Container Registry
Kubernetes
Minikube
kubectl
ConfigMap / Secret
Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
Linux / CLI
Git
Dockerfile
Docker Compose
GitHub Container Registry
Kubernetes
Minikube
kubectl
ConfigMap / Secret
Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
Linux / CLI
Git
Программа реализуется Центром индивидуального обучения Центра 25-12.
Обучение проходит в формате 1-на-1 с преподавателем по согласованному расписанию.
Обучение проходит в формате 1-на-1 с преподавателем по согласованному расписанию.
Документ об окончании
📜 Удостоверение о повышении квалификации — для слушателей с высшим или средним профессиональным образованием.
📜 Сертификат о прохождении обучения — для всех остальных участников.
📜 Сертификат о прохождении обучения — для всех остальных участников.
Стоимость и оплата
Оплата производится единым платежом. Все платежи осуществляются напрямую в адрес образовательной организации — без процентов и скрытых комиссий.
Стоимость программы — 72 000 ₽
Содержание
- 1 модуль
- 36 уроков
- 60 часов
- Программа курса36
- 1.1Введение в контейнеризацию и Docker
- 1.2Практическая работа №1. Установка Docker и запуск первого контейнера
- 1.3Управление образами и контейнерами
- 1.4Практическая работа №2. Работа с Docker CLI: запуск, остановка, удаление контейнеров и образов
- 1.5Работа с реестрами контейнеров
- 1.6Практическая работа №3. Публикация образа в GitHub Container Registry
- 1.7Сетевое взаимодействие контейнеров
- 1.8Практическая работа №4. Создание пользовательской сети и настройка связи между контейнерами
- 1.9Основы создания образов с Dockerfile
- 1.10Практическая работа №5. Написание Dockerfile для Python-веб-приложения
- 1.11Переменные окружения и конфигурация контейнеров
- 1.12Практическая работа №6. Передача конфигурации через .env и –env в Docker
- 1.13Оптимизация Docker-образов
- 1.14Практическая работа №7. Использование multi-stage сборки для уменьшения размера образа
- 1.15Работа с Docker Logs и отладка контейнеров
- 1.16Практическая работа №8. Анализ логов контейнеров и отладка с использованием docker logs и exec
- 1.17Введение в Docker Compose
- 1.18Практическая работа №9. Запуск нескольких сервисов с помощью docker-compose.yml
- 1.19Связь контейнеров в Docker Compose
- 1.20Практическая работа №10. Развертывание связки: Flask-приложение + PostgreSQL
- 1.21Масштабирование контейнеров в Docker Compose
- 1.22Практическая работа №11. Масштабирование веб-сервиса с помощью docker-compose scale
- 1.23Автоматизация развертывания с Docker Compose
- 1.24Практическая работа №12. Развёртывание стека на виртуальной машине в облаке
- 1.25Основные концепции Kubernetes
- 1.26Практическая работа №13. Установка Minikube и запуск первого Pod
- 1.27Управление подами (Pods) в Kubernetes
- 1.28Практическая работа №14. Развёртывание Python-контейнера в Pod через kubectl
- 1.29Деплойменты и обновления в Kubernetes
- 1.30Практическая работа №15. Развёртывание приложения через Deployment и обновление версии
- 1.31Конфигурации и секреты в Kubernetes
- 1.32Практическая работа №16. Использование ConfigMap и Secret для передачи конфигурации
- 1.33Балансировка нагрузки в Kubernetes
- 1.34Практическая работа №17. Настройка Service типа LoadBalancer (или NodePort для локального кластера)
- 1.35Масштабирование приложений в Kubernetes
- 1.36Практическая работа №18. Настройка Horizontal Pod Autoscaler (HPA) на основе CPU
Да. Преподаватель объяснит все концепции с нуля и поможет выстроить связную картину.
Да. Курс ориентирован на практику: все задания — это типовые задачи из мира DevOps и backend‑разработки.
Минимальная локальная инфраструктура на Minikube или Docker Desktop подойдёт. При желании можно рассмотреть деплой в облаке.
По завершении вы развёртываете полноценное приложение в Kubernetes, с автоматизацией, логированием и масштабированием.
Требования
- Знание основ работы в терминале
- Опыт работы с Linux и понимание принципов клиент-серверных приложений
- Установленная среда разработки (рекомендации даются на старте курса)
Особенности
- Индивидуальный подход — преподаватель работает только с вами
- Docker + Kubernetes — полное покрытие технологий развёртывания
- Инфраструктура как код — обучение через реальные задачи
- Полная цепочка: от образа до автоскейлинга
- Работа с логами, мониторинг и безопасность в Kubernetes
Целевая аудитория
- Backend‑разработчики, DevOps‑инженеры, системные администраторы
- Все, кто разворачивает, поддерживает или сопровождает приложения в продакшене
- Специалисты, планирующие внедрение Docker и Kubernetes в рабочие процессы
- Программисты, стремящиеся сократить путь от кода до продакшена