Курсы по Kubernetes

Вы пройдете весь путь разработки инфраструктурной платформы на основе Kubernetes и получите все необходимые навыки, которые позволят вам претендовать на должность платформенного инженера. Курс от нашего партнера Express 42. Инфраструктурная платформа – системы и сервисы, обеспечивающие этапы жизненного цикла цифровых продуктов: подготовку релиза, выпуск и эксплуатацию. Наличие инфраструктурной платформы позволяет команде сфокусироваться на разработке продукта, стандартизировать подходы к управлению компонентами продукта и сервисов, обеспечивающих его работу, не тратя время на построение велосипедов и рутинную автоматизацию стандартных операций для каждого компонента. Kubernetes в данном случае один из возможных инструментов для создания платформы. Однако, у него есть ряд преимуществ, которые сделали его стандартом индустрии: Поддерживает практику «инфраструктура как код» Имеет множество механизмов «из коробки» У него огромная экосистема, включающая в себя большой набор инструментов для решения различного рода задач Многие провайдеры предоставляют k8s как сервис Есть развитое, в том числе и русскоязычное, комьюнити В программе курса сделан акцент на экосистеме и нюансах эксплуатации Kubernetes-кластеров, т.к. именно в этом возникают сложности у компаний, которые решили перейти на свою инфраструктурную платформу. Бонус при покупке курса - подготовительный видеокурс по Linux. Курс рассчитан для программистов и администраторов, которые хотят освоить OC Linux с нуля.

Ваша система дорогая в обслуживании, плохо поддерживается и не отличается стабильностью? Возможно пришло время начать использовать новый подход.  Site Reliability Engineering - это подход к организации эксплуатации информационных систем.    SRE подход переосмысливает задачи, которые исторически выполнялись операторами и системными администраторами, часто вручную, и передает их операционным группам, которые используют программное обеспечение и автоматизацию для решения проблем эксплуатации и управления системами.   SRE решает задачу управления надежностью используя набор техник: принятие решений на основе данных о состоянии системы,  работа с инцидентами и усовершенствованные регламенты, работа со стейкхолдерами и управление ожиданиями и конечно же  разумная автоматизация происходящего.    SRE - это прежде всего практики создания масштабируемых и высоконадежных программных систем. SRE помогает управлять большими системами с помощью подхода "инфраструктура как код (IaC)", который является масштабируемым, самодокументируемым и воспроизводимым, позволяющим управлять тысячами взаимосвязанных частей силами нескольких специалистов. Курс подойдет для: - Системных инженеров, администраторов и операторов, в задачи которых входит обеспечение надежности и доступности   - Разработчиков, которые хотят понять что происходит в production окружениях - Инфраструктурных и платформенных инженеров, которые предоставляют свои сервисы другим командам   - Технических директоров, руководителей и тимлидам, которые хотят разобраться и внедрить SRE практики и инструменты На курсе вы узнаете: - Что такое SRE и какие существуют на сегодня SRE-практики   - Как внедрить SRE практики в своей организации   - Как управлять надежностью, доступностью и эффективностью сервисов   - Управлять изменениями   - Осуществлять мониторинг и улучшать наблюдаемость системы   - Реагировать на инциденты и проблемы с производительностью Курс проходит в формате интерактивных лекций. Мы верим, что расширение технического кругозора важно для работы в эксплуатации. Практические домашние задания для закрепления теории выполняются  на базе следующего технологического стека: Linux, Kubernetes, Ansible, Terraform, Prometheus, Python.

Сегодня мы постоянно сталкиваемся с хакерскими атаками, электронным мошенничеством и утечками данных. Online работа стала требованием бизнеса и новой реальностью. Разработка и сопровождение кода и защита инфраструктуры с учетом обеспечения безопасности становится первостепенным требованием к IT специалистам. Безопасность данных стала основной метрикой успешного бизнес – приложения и способом снижения репутационных рисков. Именно такие специалисты являются самыми высокооплачиваемыми и востребованными у крупных работодателей: Microsoft, Google, Amazon Web Services, Mail.Ru Group, Yandex, Сбербанк и других. Для кого этот курс Разработка инфраструктуры и стека приложений в непрерывном потоке изменений Agile DevOps требует непрерывной работы с инструментами ИБ. Традиционная модель безопасности с фокусом на защиту периметра больше не работает. В DevOps ответственность за обеспечение безопасности ложится на всех участников Dev[Sec]Ops процесса. Курс предназначен для специалистов следующих профилей: - Разработчиков - DevOps инженеров и Администраторов - Тестировщиков - Архитекторов - Специалистов по информационной безопасности - Специалисты, которые хотят научиться разрабатывать и обслуживать приложения и инфраструктуру с высокой степенью защиты от внешних и внутренних атак в автоматизированном DevSecOps процессе. Цель Курса Успешное внедрение DevSecOps возможно только при комплексном подходе к Инструментам, Бизнес-процессам и Людям (Ролям участников). Курс дает знания по всех трем элементам и изначально был разработан для сопровождения проекта трансформации CI/CD тулчейн и рабочего процесса DevOps до полноценной DevSecOps практики с использованием новейших автоматизированных инструментов обеспечения безопасности. В рамках курса будут рассмотрены особенности защиты следующих видов приложений: - Традиционные монолитные 2/3-Tier приложения - Kubernetes приложения - в собственном ДЦ, Public Cloud (EKS, AKS, GKE) - Мобильные iOS и Android приложения - Приложения c REST API back-end Будут рассмотрена интеграция и использование наиболее популярных open source и коммерческих инструментов ИБ. В курсе делается упор на практику Scrum / Kanban, но подходы и инструменты могут также использоваться в традиционной Waterfall модели ведения проектов. В ходе онлайн уроков и в групповой работе в чате имеется возможность поделиться своей экспертизой или перенять компетенции экспертов. Курс разработан в парадигме постоянного обмена опытом между слушателями и преподавателями. Знания и навыки которые вы приобретете - Переход от модели безопасности “защита периметра” к модели “построение безопасности процесса разработки” - Словарь, термины и объекты используемые в инструментах ИБ - CWE, CVE, Exploit и др. - Основные стандарты, методики, источники информации - OWASP, NIST, PCI DSS, CIS и др. - Выявление и устранение уязвимостей на всех этапах от проектирования архитектуры до вывода в production А также научатся интегрировать в CI/CD и использовать инструменты ИБ из следующих категорий: - Анализ возможных атак (Threat Modelling) - Статический анализ исходного кода на безопасность (SAST) - Динамический анализ приложений на безопасность (IAST/DAST) - Анализ использования стороннего и открытого программного обеспечения (SCA) - Тестирование конфигурации на соответствие стандартам безопасности (CIS, NIST, итп) - Усиление конфигурации и патчинг (Configuration Hardening, Patching) - Применение менеджмента секретов и сертификатов (Secrets and Certificates Management) - Применение защиты для REST-API внутри микро-сервисных приложений и на back-end - Применение Web-Application Firewall (WAF) - Межсетевые экраны нового поколения (NGFW) - Ручное и автоматизированное тестирование на проникновение (Penetration Testing) - Мониторинг безопасности и реакция на события в ИБ (SIEM) - Криминалистическая экспертиза (Forensic Analysis) Кроме того, тим-лидеры получат рекомендации о практике успешного внедрения DevSecOps: - Как подготовить и успешно провести мини-тендер и PoC по выбору инструментов - Как изменить роли, структуру и зоны ответственности команд разработки, поддержки, ИБ - Как адаптировать бизнес-процессы продакт менеджмента, разработки, обслуживания, ИБ

Данный курс даст вам понимание того, как устроен процесс внедрения ML-решения от идеи до вывода его в прод. Преподаватели поделятся лучшими практиками и инструментами MLOps, которые устоялись в современной индустрии. Каждый модуль вы будете закреплять на практике, выполняя домашнее задание. В конце обучения вас ждет финальный проект, который позволит обобщить все полученные знания и пополнить портфолио. Он может быть выполнен в рамках рабочих задач на вашем датасете или быть учебным проектом, основанным на данных, предоставляемых OTUS. Для кого этот курс? Для специалистов по Машинному обучению или Software инженеров, которые хотят научиться использовать современные инструменты MLOps для развертывания их решений в проде. Для обучения вам понадобятся базовые навыки работы с данными. Предлагаем посмотреть Карту курсов направления Data Science в OTUS, чтобы сориентироваться в необходимом уровне подготовки. Вы научитесь: Использовать стандартные инструменты ML-конвейеров в распределенной среде; Разрабатывать собственные блоки для ML-конвейеров; Адаптировать ML-алгоритмы к распределенной среде и инструментам big data; Использовать Spark, SparkML, Spark Streaming; Разрабатывать алгоритмы потоковой подготовки данных для машинного обучения; Обеспечивать контроль качества на всех этапах движения ML-решений в промышленную эксплуатацию; Использовать инструменты Kubernetes и Docker для развертывания ML-решений в проде. Востребованность специалистов Один из главных трендов в современном мире - автоматизация процессов обучения и валидации, которая, в некотором роде обесценивает работу классического Data Scientist. Все движется к тому, что даже неспециалист сможет сделать fit-predict. Поэтому уже сейчас в цене те, кто имеют хотя бы поверхностные инженерные навыки. Особенности курса   Много практики работы с данными Практика в Yandex Cloud: отработаете практические навыки на виртуальных стендах и освоите работу с одной из популярных российских облачных платформ Широкий спектр навыков от распределенного ML и потоковой обработки данных до вывода в продакшн Актуальные инструменты и технологии: Kubernetes, Spark, Python, Docker Живое общение с экспертами на вебинарах и в чате Slack

Вы сможете создавать различные информационные системы, состоящие из сайтов, мобильных клиентов, телеграмм-ботов и т.д., используя фреймворк C# ASP.NET Core и смежные технологии, такие как ReactJS и другие. Фреймворк позволяет быстро разрабатывать сложный функционал и высоконагруженные системы, требовательные к производительности. Вы научитесь решать задачи бэкенда и фронтенда, а также получите необходимые навыки работы с базами данных, UI, бизнес-логикой, настройками безопасности. Для кого этот курс? Для C#-разработчиков с опытом от 2-3 лет, которые хотят углубиться в создание web-приложений, стать fullstack-специалистами. Практика и командный подход Все практические задания курса делятся на три составляющие: персональные домашние задания, групповая разработка в рамках занятий и итоговая проектная работа. На первых занятиях вы объединитесь с другими студентами в команды от 1 до 8 человек для совместной разработки с использованием инструментов Scrum-фреймворка. Такой подход к практике имеет множество преимуществ: вы развиваете важные софт-скиллы, учитесь соблюдать code style и лучше разбираться в архитектуре проекта. Кроме того, командная работа упрощает нетворкинг, приумножает обмен опытом и помогает сохранять интерес к обучению до конца курса. Готовая работа пополнит портфолио серьезным проектом, с которым вам будет легко произвести впечатление на собеседованиях. Вы научитесь: Самостоятельно реализовывать веб-приложения на ASP.Net Core Создавать высоконагруженные API на GraphQL, gRPC и SignalR Core Освоите JavaScript, познакомитесь с ReactJS и научитесь интегрировать его с ASP.NET Core Покрывать веб-приложения интеграционными и нагрузочными тестами Разворачивать веб-приложения в Docker-контейнерах и в облаках Настраивать CI/CD и использовать Kubernetes Реализовывать микросервисную архитектуру и использовать RabbitMQ Управлять безопасностью и защищаться от хакерских атак Бонус: видеокурс «JavaScript для начинающих» для самостоятельного прохождения. Эти знания вам понадобятся для освоения Модуля 5, если до этого у вас не было опыта работы с JavaScript.

После обучения выпускники на профессиональном уровне смогут планировать архитектуру и создавать масштабируемые, fault-tolerant приложения, решая нетривиальные задачи в рамках распределенных и децентрализованных систем и используя в проектах классические паттерны проектирования (шардирование, репликация, и т.д.). Особенности программы В процессе обучения мы рассмотрим множество нетривиальных проблем проектирования backend-приложений и их дальнейшего сопровождения. Изучим не только паттерны проектирования новых сервисов, но и освоим подходы к работе с legacy-сервисами. Научимся решать проблемы с согласованностью изменений (например, порядок применения транзакций) или с оркестрацией сервисов, что будет полезно тем, кто работает в сфере распределенных / децентрализованных систем. Как разработчик, научитесь базовым навыкам работы с Kubernetes.