Ansible: от первых шагов до большого проекта
На практическом видеокурсе научимся применять Ansible для управления конфигурациями.
Расскажем какие преимущества дает подход IaC, когда можно использовать роли из Galaxy и как работать с Ansible быстрее, чем при дефолтных настройках.
Расскажем какие преимущества дает подход IaC, когда можно использовать роли из Galaxy и как работать с Ansible быстрее, чем при дефолтных настройках.
Видеокурс
ЦЕНА
30 000 ₽40 000 ₽
до 6 августа
30 000 ₽
до 6 августа
РЕЛИЗ
27 августа 2021
27 августа 2021
В 3/4 DevOps вакансий требуют Ansible и в 1/4 — подразумевают
Всё содержание курса можно найти в мануалах, но практики там нет, а у нас есть
Что даёт практика на реальных кейсах? Чувство уверенности в 100 серверов
Автор видеокурса
Всеволод Севостьянов
Lead Engineer в Vene (Берлин)
- Специализируется на построении high-throughput systems (от 20К запросов в секунду).
- Команда под его руководством поддерживает несколько сотен клиентов, имеющих свои собственные инстансы.
- Отвечает за пайплайны и deployment, а также за менторство разработчиков в разрезе CI/CD.
Программа
*предварительная и может меняться без потери ценности
- Инсталляция LEMP стека на несколько машин
- Что такое автоматизация инфраструктуры
- Что такое Ansible
- Требования Ansible
- Установка Ansible
- Пишем первую роль
- Пишем плейбук
- Пишем конфигурацию
- Ansible Galaxy
- Практика Деплой Symphony приложение на PHP с помощью Ansible
- Raw модуль
- Устанавливаем uWSGI для сервера
- Самоподписанные ssl сертификаты (Let's encrypt )
- Практика Деплой Flask приложение на Python с помощью Ansible
- Установка proxy сервера с помощью Ansible
- Postgres cluster
- Mongo cluster
- Практика. Собираем Docker-контейнеры
- Оркестрация
- Что такое rolling update и как его накатывать
- Практика. Накатываем апдейт веб-приложения под нагрузкой
- Запуск расчетных задач по расписанию
- Практика. Автоматизируем ротацию логов и оценку свободного места на машина
- Git hooks с Ansible и автодеплой (Gilab API integration, Gitlab runners)
- Практика. Организуем деплой для мультисервисной системы (микросервисное веб приложение)
- Что такое Prometheus
- Сбор системных данных
- Сбор логов
- Практика. Устанавливаем и настраиваем бизнес-мониторинг
- Работаем с Google Сloud и AWS, используя Ansbile
- Ansible Vault и что в нем можно хранить
- Bastion и правильная настройка Ansible
- Ansible Tower
- Как лучше ставить воркеры в сети для enterprise окружения
Кому подойдет курс
Тем, кто хочет уверенно работать с кодом и автоматизировать рутинные задачи.
Тем, кому необходимо накатывать апдейты веб-приложений под нагрузкой.
Тем, кто планирует
автоматизировать настройку веб-серверов с помощью одного или нескольких плейбуков.
автоматизировать настройку веб-серверов с помощью одного или нескольких плейбуков.
Что вас ждёт на курсе
- ВидеоурокиПредзаписанные уроки с описанием и таймингом. Смотрите темы, которые вам интересны, в удобном для вас темпе. Записи доступны в течение 2 лет.
- Практика на стендахПрактика на стендах от партнёра Selectel.
В нашем курсе по каждой теме есть практическое задание. - ТехподдержкаОбратная связь по организационным вопросам и помощь техподдержки при работе со стендами.
- Клуб инженеровВсем студентам предоставляется доступ в «Клуб инженеров» — сообщество выпускников наших курсов, где каждый день обмениваются опытом инженеры из разных компаний.
Стоимость курса
30 000 ₽
Цена до 6 августа
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Начать учиться
На этот курс промокоды не распространяются.
Денис Наумов
R&D - архитектор, Слёрм, ISPsystem, ex Grid Dynamics
— Более 5 лет в анализе данных и разработке на Python;
— В качестве DataOps развивает аналитические инфраструктуры и управляет потоками данных;
— Строит системы реагирования на триггерные события во взаимодействии пользователя с продуктами;
— Отвечал CI/CD аналитических сервисов и ML моделей;
— Разрабатывал крупные модули в B2B продуктах.
— В качестве DataOps развивает аналитические инфраструктуры и управляет потоками данных;
— Строит системы реагирования на триггерные события во взаимодействии пользователя с продуктами;
— Отвечал CI/CD аналитических сервисов и ML моделей;
— Разрабатывал крупные модули в B2B продуктах.
Что будет на курсе
Не будет
Требования
Каждую неделю даем лекцию и домашку.
Общий чат со спикером в телеграме.
QA-сессии по мере прохождения курса.
Длительность потока 2 месяца.
— Базовые навыки администрирования Linux (взаимодействие с процессами, файлами, использование прикладных протоколов передачи данных).
— Опыт работы с git.
— Понимание предназначения Ansible и модулей Ansible.
— Иметь представления о предназначении Kubernetes и операторов Kubernetes.
— Желательно, опыт работы с GitLab и GitLab CI.
— Желательно, базовые навыки автоматизации на Bash.
Нескончаемое стремление автоматизировать ручной труд!
— Опыт работы с git.
— Понимание предназначения Ansible и модулей Ansible.
— Иметь представления о предназначении Kubernetes и операторов Kubernetes.
— Желательно, опыт работы с GitLab и GitLab CI.
— Желательно, базовые навыки автоматизации на Bash.
Нескончаемое стремление автоматизировать ручной труд!
Итоговый проект
После курса у вас останется проект на гитлабе: придумайте свой или сделайте один из предложенных вариантов.
Спикер даст всем студентам обратную связь.
Проект можно использовать в качестве тестового задания при трудоустройстве.
После курса у вас останется проект на гитлабе: придумайте свой или сделайте один из предложенных вариантов.
Спикер даст всем студентам обратную связь.
Проект можно использовать в качестве тестового задания при трудоустройстве.
Программа
*предварительная и может меняться
- Почему OPS'ам нужен питон?
- В чем его прелесть?
- Для каких задач Python хорошо подходит?
Зачем: научиться понимать логику программ на Python и не только, а так же писать простые программы - важнейшая задача. "Самое то", если вы не знакомы с синтаксисом Python
- Типы данных и переменные, мутабельные/иммутабельные и простые/составные типы данных, приемы отладки
- Условный оператор - логические операторы, простые условия, вложенные условия и замена оператора switch
- Базовые циклы - циклы while и for, итераторы, прерывания циклов
- Функции, методы строк, списков и словарей
- Генерация и обработка исключений
- Практика: набор небольших микрозаданий по каждому уроку
Зачем: Освоим особенности Python - именно за их счет он так прост и практичен. Также раскроем значение тех самых трех букв (мы про ООП) без академической теории и с понятным предназначением.
- Продвинутая работа с циклами - оператор yield и генераторы, инсайты о циклах в Python (оператор else в цикле, оптимизации циклов comprehensions, etc.)
- Специальные типы структур (frozendict, defaultdict, etc.)
- Базовые понятия ООП: классы, экземпляры классов, инкапсуляция, наследование и полиморфизм
- Практика: набор небольших микрозаданий по каждому уроку
- Продвинутая практика: аудит использования услуг. У CTO появилось подозрение, что некоторые услуги и сервисы уже не используются командами. Проблема заключается в том, что модуль мониторинга используемых услуг не обновлялся последние десять лет: он не может выгрузить агрегированные данные, да и формат возвращаемых значений не соответствует общепринятым стандартам. Вы были избраны, чтобы извлечь снятые показатели, агрегировать их по типу и команде и предоставить данную информацию CTO для первоначальной оценки масштабов проблемы
Зачем: Практически каждый сервис имеет интерфейс для подключения по какому-либо сетевому протоколу. А без подключения невозможно взаимодействие, к счастью в экосистеме Python найдутся модули-клиенты практически для любых протоколов.
- Пакет pip и установка сторонних модулей
- Модуль Paramiko для выполнения команд по ssh
- Модуль requests для выполнения HTTP запросов
- Обзор модулей для работы с базами данных и брокерами сообщений
- Практика разминочная: Астрологи объявили неделю кодинга на Python. Количество практик выросло вдвое.
Вас заметили! Кажется, вы использовали curl, чтобы получать информацию от биллинговой системы. Самое время использовать модуль requests, чтобы выполнить HTTP-запрос внутри вашего приложения. Кстати, модуль мониторинга не умеет собирать данные о лимитах с особых облачных сервисов SBS (Slurm Beautiful Services). Но можно запросить их самостоятельно: по протоколу SSH - Практика со звездочкой. Команда разработки внедряет уже не новую методологию: Допустил возникновение алерта - получи задачу. Аналитическая подсистема ищет только отборные ошибки и складывает сообщения о них в брокер сообщений Kafka. Ваша задача завершить цикл возврата багов разработчикам: ваш консьюмер должен автоматически создавать задачи с нужным описанием и приоритетом в Trello
Зачем: Подключение к сервису - только половина дела. Другая половина это обмен информацией. А информация зачастую представляет собой набор текстовых символов в определенном формате. Раскодировать и закодировать помогут модули. Информация не нужна вся целиком? Извлечь важное, отбросив остальное помогут регулярные выражения.
- Модуль re и регулярные выражения
- Модули работы с данными в разных форматах: separated values, json, yaml, xml
- Использование аргументов командной строки: модуль argparse
- Практика: создание источника данных об использовании услуг
В ходе аудита использования услуг вы выявили важную для бизнеса информацию, заинтересовался даже CEO. Было принято решение проанализировать потерянные деньги и больше не допускать таких ситуаций. Для этого нужно дать аналитикам инструмент получения данных, чтобы они подготовили отчеты. Проблема заключается в том, что модуль мониторинга возвращает лимиты по услугам по отдельному запросу в форматах yaml, а цены за услуги возвращаются биллинговой системой в формате xml. Необходимо срастить данные о текущей загрузке с лимитами и ценами. Агрегированную информацию отдел аналитики запросил в формате JSON с возможностью указать интервал времени и шаг агрегации
Зачем: Важность взаимодействия с операционной системой не нужно объяснять дополнительно. Как подружить её с Python - в этом уроке.
- Чтение и запись файлов.
- Модуль os - чтение environment variables, работа с директориями и правами, работа с процессами
- Модуль subprocess для интерактивного взаимодействия с процессами
- Практика: автоматическое предоставление доступов к серверам
В ходе кампании по отказу от неиспользуемых услуг возникла курьезная ситуация: сервер продуктовой команды отключили, но инфраструктурная команда периодически использовала его в качестве хоста для стейджинга. Выяснилось, что продуктовая команда не использовала его потому что периодически кто-то перезаписывал их настройки своими. Было решено, что теперь ресурс будет закрепляться только за членами одной команды, а избежать ошибок поможет автоматика. Вам, как заварившему эту кашу, необходимо написать агент, который будет периодически опрашивать систему управления правами и вносить изменения в конфигурации прав внутри установленных сервисов и по необходимости давать сервисам команду перечитать конфигурации
Зачем: Ansible - мощная система управления конфигурациями, да еще и с возможностью расширения собственными модулями. Какое совпадение, что она сама и большинство модулей написаны на Python.
- Написание своих модулей для ansible
- Практика: написание модуля управления правами
Давным-давно, в далёкой-далёкой галактике вы уже писали агент для выдачи прав к определенным сервисам. Пришло время поменять pull на push и в этом поможет ansible. Все что нужно - лишь модуль
Зачем: расширим возможности K8S под свои задачи
- Покажем как делать это не только на Go
Зачем: подготовка кода к деплою - одна из важнейших задач. Сделать этот процесс гибче и удобнее помогают собственные скрипты для stage пайплайнов.
- Создание REST API на Flask
- Создание своего prometheus exporter с Prometheus Python Client и Flask
- Практика: выгрузка данных в стороннюю систему мониторинга.
Затраты на неиспользуемое оборудование превысили даже пессимистичные прогнозы. Теперь у команды инженеров есть еще одна зона ответственности - мониторинг неиспользуемых услуг. Для этого вам необходимо периодически опрашивать биллинговую систему через ваш скрипт и передавать данные в Prometheus. Формат получаемых данных все еще не подходит. Вам необходимо реализовать коннектор. А заодно и написать эндпоинт, чтобы отдел аналитики всегда имел под рукой актуальную информацию в формате JSON
- Использование сторонних модулей на примере интеграции в пайплайны Gitlab
- Использование pygit для получения информации об изменениях в коде
- Практика: генерация change log из коммитов
Ваши решения настолько понравились команде инженеров, что они вдохновились ими и начали писать свои. Только вот описания к релизам сделать всегда забывают. Для этого командой было принято решение внедрить commit conventions и генерировать ченджлоги прямо из коммитов при слиянии dev-бранча с релизным, а если название коммита не соответствует commit conventions - не допускать merge-request до merge
Зачем: Infrastructure as a Chat - управляй инфраструктурой из мессенджера. Бывает ли так? Мы попробуем.
- За два часа делаем чатопс в прямом эфире
- Вы можете автоматизировать свою задачу, а мы обещаем сделать ревью вашего кода. Если идей или задач нет - мы поможем их придумать!.
Python для инженеров
Научим писать автоматизацию:
Docker, Gitlab, Prometheus, K8S и др.
Docker, Gitlab, Prometheus, K8S и др.
ВИДЕОКУРС: 2 МЕСЯЦА
Оплатить как юр.лицо
Мы свяжемся с вами, ответим на вопросы и отправим счёт
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Также рекомендуем
Двухдневный практический интенсив по работе с Terraform. Обучение поможет начать работать с инфраструктурой через Terraform.
____
Онлайн-интенсив
2122 октября 2021 года
____
Онлайн-интенсив
2122 октября 2021 года
Разбираем принципы работы облачных вычислительных платформ. Попробуем на практике базовые и продвинутые фичи AWS.
____
Видеокурс
Доступен всегда
____
Видеокурс
Доступен всегда
Научим писать автоматизацию:
Docker, Gitlab, Prometheus, K8S и др.
____
Видеокурс: 2 месяца
Поток с 7 июня
Docker, Gitlab, Prometheus, K8S и др.
____
Видеокурс: 2 месяца
Поток с 7 июня