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 групповом формате по установленному расписанию.
Программа предназначена для разработчиков и DevOps-инженеров, владеющих основами Linux и командной строки. Вы получите навыки создания оптимизированных образов, управления многоконтейнерными приложениями и развёртывания production-решений в Kubernetes.
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 прикладных технологий Центра 25-12.
Обучение проходит в групповом формате по установленному расписанию.
Обучение проходит в групповом формате по установленному 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 — 36 000 ₽
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, обучение начинается с нуля и построено последовательно.
Нет, работа ведётся в локальной среде (Minikube), а также рассматриваются способы деплоя в облаке.
Развёртывание микросервисного приложения с помощью Docker и Kubernetes, включая балансировку, логирование и автоскейлинг.
Требования
- Базовое представление о работе веб-приложений
- Навыки работы с командной строкой
- Установленная среда разработки (рекомендации по установке даются в начале курса)
Особенности
- Контейнеризация с Docker – настройка, оптимизация и публикация образов
- Оркестрация с Kubernetes – управление подами, конфигурациями и масштабированием
- Работа с Docker Compose и CI/CD
- Отладка, логирование и мониторинг в средах Docker и Kubernetes
- По желанию обучение доступно в индивидуальном формате (1 на 1 с преподавателем), в группе или в формате самостоятельного прохождения
Целевая аудитория
- Начинающие DevOps-специалисты
- Python- или backend-разработчики, переходящие к работе с контейнерами
- Системные администраторы, осваивающие Kubernetes
- Тестировщики, внедряющие автоматизированные среды
- Все, кто заинтересован в современных практиках развертывания и масштабирования приложений