Курсы по Observability

Станьте экспертом в Observability: научись строить отказоустойчивые пайплайны сбора, парсинга и анализа логов на стеке Fluentd, Fluent Bit и Graylog с нуля до Production-уровня.

Данный пятидневный курс направлен на предоставление участникам всестороннего понимания принципов построения и управления инфраструктурой для сбора, анализа и представления метрик, логов и трассировок. Курс включает в себя полный разбор наиболее популярных инструментов для построения обсервабилити-стека (Prometheus, Alertmanager, Grafana, ELK и Jaeger) и обзор иных технологий, способных изменить или расширить возможности по наблюдению за инфраструктурой и приложениями в ней. Обучение включает в себя практические занятия, которые помогут участникам получить опыт по настройке и использованию описываемых в курсе инструментов. К концу курса участники будут иметь прочный теоретический фундамент и практические навыки в обсервабилити и смогут внести позитивные изменения в системы мониторинга, хранения логов и трассировок в своей организации.

За 5 месяцев научитесь писать безопасный высокопроизводительный код и решать сложные продакшн‑задачи

Вы познакомитесь с инструментами и лучшими практиками построения архитектуры ПО. Научитесь выбирать архитектурный стиль под конкретную бизнес-задачу, сможете создавать масштабируемые отказоустойчивые приложения и повысите свой доход.

Интенсивный практический курс-тренажер, полностью состоящий из тестов и разборов реальных примеров кода для автоматизации навыков код-ревью в экосистеме JVM.

Внутри собраны практические тестовые задания с примерами кода, разделённые на ключевые темы.

Вы научитесь на лету определять скрытые ловушки Stream API, Optional, Concurrency, утечки памяти, ошибки синхронизации (Deadlocks) и специфику современных фич Java 11-21+ (Records, Виртуальные потоки).

Вторая половина курса целиком посвящена особенностям экосистемы Spring Framework (прокси, транзакции, N+1 в JPA), подводным камням Kotlin (Null-safety, корутины, Flow, Scope-функции), бинарным протоколам и вопросам наблюдаемости (Observability, OpenTelemetry).

Только практика и анализ кода.

Python как основной инструмент управления инфраструктурой: от CLI-утилит до Kubernetes-операторов и SRE-автоматизации.

Вместо веб-разработки — управление внешними системами через код: облачные API, Terraform, Ansible, Kubernetes, Vault, Prometheus.

Разработка CLI-утилит, идемпотентных скриптов, K8s-операторов и SRE-скриптов самовосстановления.

Для инженеров инфраструктуры с опытом от 1 года. Базовый Python, понимание Docker, CI/CD, TCP/IP и Linux. ООП и веб-архитектура не требуются. Безопасная работа с ИИ-инструментами — отдельный блок.

Эволюция инструментов управления конфигурациями. Написание внутренних CLI-утилит: фреймворки Click / Typer. Стандарты логирования инфраструктурного кода. Упаковка утилит для дистрибуции внутри компании.

Базовые алгоритмы для сетевых задач: модуль ipaddress, маски, маршруты. Взаимодействие с облачными API: Yandex Cloud / AWS. Идемпотентность инфраструктурного кода. Обработка сбоев: таймауты, rate limits, паттерн Retry (tenacity).

Python как оркестратор для Terraform и Ansible, а не их замена. Динамическое формирование inventory для Ansible через Python. Запуск и программный парсинг результатов Terraform. Типовые ошибки при автоматизации IaC-пайплайнов.

Проблема утечки учетных данных в скриптах автоматизации. Работа с HashiCorp Vault через модуль hvac. Безопасная ротация токенов, генерация и управление SSL-сертификатами. Автоматизация управления доступами (RBAC) в облаке.

Работа с Kubernetes API через официальный Python-клиент. Программная автоматизация деплоя, скейлинга и аудита кластера. Обзор паттерна Operator: написание простых K8s-контроллеров на фреймворке Kopf.

Использование Python внутри пайплайнов (GitLab CI / GitHub Actions). Скрипты для оценки качества сборки артефактов и релиз-менеджмента. Автоматическое управление конфигурацией окружений (Staging / Prod).

Взаимодействие с Prometheus API: программный анализ метрик. Автоматизация Runbook’ов: скрипты самовосстановления инфраструктуры (auto-remediation). Alert Management: интеллектуальная маршрутизация инцидентов (Telegram, Slack).

ИИ в работе: поиск багов, шаблоны кода, регулярные выражения, тестовые данные. Корпоративная безопасность: что нельзя передавать в публичные нейросети. Галлюцинации ИИ и обязательный аудит сгенерированного кода.

Сборка комплексного инструмента, объединяющего API, IaC и мониторинг. Code Review: анализ безопасности и идемпотентности кода. Защита решения перед преподавателем.

Для SRE-инженеров, которые хотят взять под контроль состояние системы. Научитесь агрегировать SLO/SLI в одну или несколько высокоуровневых метрик.

Освойте Elasticsearch, Fluent Bit и Kibana для сбора, анализа и визуализации логов в Kubernetes

Освойте популярный брокер сообщений и перейдите на новый профессиональный уровень