DevOps od podstaw do zaawansowanych technik: Kubernetes, Docker, AWS / LearnIT

Moduł 1: Wprowadzenie do DevOps i Systemów Operacyjnych

Lekcja 1: Wprowadzenie do DevOpsu

• Historia DevOps
• Praktyki i techniki
• Podstawowe narzędzia
• Konfigurowanie środowiska pracy (z uwzględnieniem efektywnego wykorzystania zasobów IT i ograniczenia śladu środowiskowego)

Lekcja 2: Systemy operacyjne. Część 1

• Koncepcja systemu operacyjnego
• Architektura systemu operacyjnego
• Dystrybucje systemu operacyjnego
• Kroki uruchamiania systemu operacyjnego
• Instalacja systemu operacyjnego (Ubuntu, CentOS)

Lekcja 3: Systemy operacyjne. Część 2

• Konfiguracja systemu i sieci
• System plików
• Użytkownicy i grupy

Lekcja 4: Systemy operacyjne. Część 3

• Język powłoki Bash
• Konfiguracja repozytorium
• Współpraca z menadżerami pakietów
• Administracja systemem operacyjnym
• Praca z init.d i systemd
• Procesy w Linuksie
• Monitorowanie systemu

Moduł 2: Sieci komputerowe i system wirtualizacji

Lekcja 1: Sieci komputerowe. Część 1

• Podstawy sieci komputerowych
• Podstawowe aspekty działania sieci
• Modele OSI i TCP/IP

Lekcja 2: Sieci komputerowe. Część 2

• Adresowanie sieciowe (MAC, IP)
• Planowanie podsieci
• DNS

Moduł 3: Narzędzia Unex

Lekcja 1: Systemy wirtualizacji

• Pojęcie wirtualizacji
• Rodzaje wirtualizacji
• Hypervisory typu 1 i 2
• Platformy wirtualizacyjne

Lekcja 2: Narzędzia Unixa. Część 1

• Konfiguracja dostępu do systemu
• Replikacja folderów (z uwzględnieniem optymalizacji przestrzeni dyskowej i transferu danych)
• Praca w edytorach konsolowych
• Monitorowanie wydajności
• Praca z logami

Lekcja 3: Narzędzia Unixa. Część 2

• Praca z dyskami i partycjami
• Praca z plikami i folderami
• Sieć
• Praca z kontami

Moduł 4: Repozytoria

Lekcja 1: Repozytoria

• Git
• Git Flow
• Praca z poleceniami Git
• Wprowadzenie do usług: Github, Gitlab, Bitbucket

Moduł 5: Bash/Shell

Lekcja 1: Bash/Shell. Część 1

• Koncepcja skryptów Bash
• Uruchamianie powłoki, zmienne środowiskowe
• Przekierowuje
• Warunki, tablice, pętle (projektowanie skryptów z myślą o energooszczędnych procesach)
• Wtyczki IDE do pracy z Bashem

Lekcja 2: Bash/Shell. Część 2

• Bloki logiczne
• Funkcje
• Praca ze stringami
• Wyrażenia regularne

Moduł 6: Serwery WWW. Bazy Danych

Lekcja 1: Serwery WWW. Część 1

• Koncepcja serwera WWW
• Instalowanie Nginxa/Apache'a
• Konfiguracja

Lekcja 2: Serwery WWW. Część 2

• Narzędzia do testowania wydajności serwera WWW
• Instalacja/konfiguracja
• Testowanie wydajności (z uwzględnieniem optymalizacji zużycia zasobów i zasilania)

Lekcja 3: Certyfikat SSL/TLS

• Przegląd protokołu SSL/TLS
• Praca z OpenSSL
• Współpraca z Let's Encrypt

Lekcja 4: Bazy danych. Część 1

• Wprowadzenie do bazy danych
• SQL DB
• NoSQL DB
• Instalacja i konfiguracja MySQL/PostgreSQL
• Administracja
• Język zapytań SQL (tworzenie zapytań wydajnych i zoptymalizowanych pod kątem zużycia zasobów serwera)

Lekcja 5: Bazy danych. Część 2

• Tolerancja błędów bazy danych
• Budowa klastra awaryjnego PostgreSQL/MySQL

Moduł 7: Zarządzanie konfiguracją

Lekcja 1: Zarządzanie konfiguracją. Część 1

• Systemy zarządzania konfiguracją
• Podstawowe narzędzia do zarządzania konfiguracją
• Wprowadzenie do Ansible
• Role Ansibla
• Środowiska
• Najlepsze praktyki Ansible

Lekcja 2: Zarządzanie konfiguracją. Część 2

• Rozwój ról Ansible
• Zaawansowane funkcje

Moduł 8: Architektura Dockera i mikroserwisów

Lekcja 1: Architektura Dockera i mikroserwisów. Część 1

• Wprowadzenie do architektury mikroserwisów
• Instalowanie Dockera
• Podstawowe polecenia do pracy z Dockerem
• Woluminy Dockera
• Sieci w Dockerze
• Inspekcja i rejestrowanie platformy Docker (analiza pod kątem zużycia zasobów, monitorowanie efektywności energetycznej kontenerów)

Lekcja 2: Architektura Dockera i mikroserwisów. Część 2

• Praca z Dockerfile
• Praca z docker-compose
• Opracowanie i uruchomienie projektu w Dockerze

Moduł 9: Python

Lekcja 1: Python. Część 1

• Podstawy języka Python
• Historia i wersje Pythona
• Instalacja i konfiguracja środowiska
• Składnia

Lekcja 2: Python. Część 2

• Zmienne
• Bloki logiczne
• Praca z tablicami/krotkami
• Praca ze stringami
• Słowniki w Pythonie
• Funkcje
• Praca z plikami
• Praca z katalogami
• Templator Jinja

Lekcja 3: Python. Część 3

• Wprowadzenie do OOP
• OOP w Pythonie
• Zajęcia

Moduł 10: Ciągła integracja

Lekcja 1: Ciągła integracja. Część 1

• Wprowadzenie do CI
• Porównanie systemów CI
• Instalacja i konfiguracja Jenkinsa

Lekcja 2: Ciągła integracja. Część 2

• Praca z rurociągiem Jenkins
• Praca z zadaniem DSL
• Opis stanowiska agentów Jenkins
• Instalacja
• Rozpoczęcie kompilacji

Lekcja 3: Ciągła integracja. Część 3

• Potokowy rozwój CI/CD
• Integracja z VSC
• Wykonanie montażu równoległego

Moduł 11: Technologie chmurowe

Lekcja 1: Technologie chmurowe. AWS. Część 1

• Wprowadzenie do infrastruktury chmurowej (z uwzględnieniem aspektów zrownoważoneżonego rozwoju i efektywnego gospodarowania mocą obliczeniową)
• Rejestracja w AWS-ie
• Praca z konsolą Cloud w AWS
• EC2, EBS
• RDS
• S3

Lekcja 2: Technologie chmurowe. AWS. Część 2

• VPC
• Moduły równoważenia obciążenia
• Automatyczne skalowanie
• Route 53
• CloudFront

Lekcja 4: Technologie chmurowe. AWS. Część 4

• Role IAM
• Praca z aws-cli
• Boto3

Lekcja 5: Technologie chmurowe. AWS. Bezpieczeństwo. Część 6

• Zegarek w chmurze AWS
• Obowiązek ochrony AWS
• Detektyw AWS

Moduł 12: Infrastruktura jako kod (IaC). Kubernetes

Lekcja 1: Infrastruktura jako kod (IaC). Część 1

• Opis infrastruktury w formie kodu (w tym projektowanie środowisk IT zgodnie z zasadami zrownoważoneżonego rozwoju)
• Wprowadzenie i instalacja Terraform
• Podstawy Terraformu

Lekcja 2: Infrastruktura jako kod (IaC). Część 2

• Zależność zasobów w Terraformie
• Zarządzanie państwem i praca zespołowa
• Praca z modułami

Lekcja 3: Infrastruktura jako kod (IaC). Część 3

• Migracja istniejącego środowiska do Terraform
• Zalecane praktyki Terraform
• Migracja istniejącego środowiska do Terraform
• Zalecane praktyki Terraform

Lekcja 4: Infrastruktura jako kod (IaC). Część 3

• Praktyka wdrażania serwera WWW w Terraform'

Lekcja 5: Kubernetes. Część 1

• Wprowadzenie do Kubernetesa
• Architektura Kubernetesa
• Wdrażanie i konfigurowanie klastra

Lekcja 6: Kubernetes. Część 2

• Namespaces
• Pods
• Controllers

Lekcja 7: Kubernetes. Część 3

• Bezpieczeństwo
• Sieć
• Storage (zwracanie uwagi na efektywne zarządzanie przestrzenią i ograniczenie niepotrzebnego zużycia zasobów)

Lekcja 8: Kubernetes. Część 4

• Monitorowanie i rejestrowanie
• Helm
• Zabbix

Lekcja 9: Monitorowanie. Część 1

• Instalacja Prometeusza
• Konfiguracja Prometeusza
• Eksporterzy

Lekcja 10: Monitorowanie. Część 3

• Wizualizacja za pomocą Grafany

Lekcja 11: Logowanie. Część 1

• Podstawy
• Syslog
• Logrotat
• Logstash

Lekcja 12: Logowanie. Część 2

• Instalacja ELK
• Konfiguracja ELK

Lekcja 13: Dzień konsultacji projektu dyplomowego

• Analiza głównych etapów projektu
• Obrona projektu dyplomowego

Po ukończeniu kursu uczestnik otrzyma certyfikat potwierdzający zdobyte umiejętności. Program uwzględnia rozwój tzw. zielonych kompetencji, czyli umiejętności tworzenia rozwiązań cyfrowych przyjaznych środowisku, energooszczędnych i wspierających zrownoważony rozwój.

Materiały edukacyjne udostępniane są uczestnikom wyłącznie podczas trwania kursu – w formie linków do źródeł i materiałów omawianych na zajęciach.

Zajęcia mają w przeważającej mierze charakter praktyczny – dominują warsztaty i ćwiczenia, poprzedzone krótką częścią teoretyczną. Zajęcia prowadzone są w godzinach zegarowych, a przerwy ustalane są indywidualnie pomiędzy uczestnikami a instruktorem – są one wliczane do czasu trwania szkolenia.

Wszystkie zajęcia są nagrywane. Nagrania te są udostępniane uczestnikom przez cały czas trwania kursu oraz przez 12 miesięcy po jego zakończeniu. Służą one jako materiał pomocniczy, umożliwiający powtórki i naukę we własnym tempie.

Forma prowadzenia zajęć może się różnić w zależności od decyzji trenera – mogą to być ćwiczenia praktyczne, dyskusje na żywo, praca na czacie, ankiety czy współdzielenie ekranu.

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

Uczestnicy kursu otrzymują dostęp do kompletnego zestawu materiałów edukacyjnych, w tym autorskich podręczników, prezentacji, przykładów skryptów (np. IaC, konfiguracji, szablonów CI/CD) oraz nagrań wszystkich zajęć, co umożliwia naukę w indywidualnym tempie i powrót do omawianych treści w dowolnym momencie.

Informacje dodatkowe

Nasz kurs to intensywna, praktyczna ścieżka do zawodu Junior DevOps Engineera. Uczymy w czasie rzeczywistym – uczestnicy pracują nad rzeczywistymi projektami z zakresu automatyzacji, wdrażania CI/CD czy zarządzania infrastrukturą w chmurze, obserwując na bieżąco sposób działania doświadczonych inżynierów DevOps. Trenerzy nie tylko przekazują wiedzę, ale też na każdym etapie wspierają, motywują i sprawdzają postępy uczestnika.

Zapewniamy:

✅ praktyczną wiedzę i umiejętności zgodne z wymaganiami rynku IT w obszarze DevOps,

✅ wsparcie mentorów i trenerów z doświadczeniem komercyjnym w metodyce DevOps,

✅ zajęcia na żywo online, prowadzone w małych grupach poprzez platformę Zoom. Szkolenie prowadzone jest przez zespół ekspertów – każdy temat omawiany jest przez dedykowanego trenera, co gwarantuje najwyższą jakość nauki. Po ukończeniu kursu uczestnik otrzymuje oficjalne zaświadczenie potwierdzające zdobyte kwalifikacje.

Szkolenie zostało również przygotowane zgodnie z założeniami programu Zielone Kompetencje – uczestnicy zdobywają wiedzę i umiejętności w zakresie efektywnego wykorzystania zasobów, technologii wspierających zrównoważony rozwój oraz rozwiązań ograniczających wpływ infrastruktury IT na środowisko.

• konieczność posiadania wbudowanej kamerki, słuchawek, Internetu 3Mb/s download i 3Mb/s upload.
• własny laptop z systemem operacyjnym Windows 8 / 10 /lub/ MacOS /lub/ Linux
• optymalna konfiguracja sprzętowa: procesor i5+ lub podobny, 8GB+ pamięci RAM, zalecany dysk SSD

Kurs również dedykowany jest dla osób chcących skorzystać z projektu "Małopolski pociąg do kariery" (Jeśli ten projekt nadal jest aktualny dla DevOps).

Kurs obejmuje 174 godzin akademickich zajęć.

Usługa zwolniona z VAT przy finansowaniu minimum 70% ze środków publicznyсh.

Minimalne wymagania sprzętowe obejmują komputer z systemem operacyjnym Windows 10, macOS lub Linux.

Rekomendowana konfiguracja to procesor klasy i5 lub wyższy, co najmniej 8 GB pamięci RAM oraz dysk SSD dla płynnej pracy.

Niezbędne jest również posiadanie kamery internetowej, słuchawek oraz stabilnego łącza internetowego o prędkości min. 3 Mb/s (zarówno dla pobierania, jak i wysyłania danych).

Wszystkie zajęcia – zarówno część teoretyczna, jak i praktyczna (warsztaty i projekty) – realizowane są w formie zdalnej, na żywo, za pośrednictwem platformy Zoom.