DevOps-инженер отвечает за автоматизацию процессов разработки и доставки программного обеспечения, управление инфраструктурой и обеспечение стабильной работы production-систем.
Этап даёт общее понимание профессии и базовый набор инструментов. Курс охватывает Linux, Docker и Git в связке — именно так, как они используются в реальной работе. Это позволяет сразу получить рабочую среду и осознанно двигаться к более глубокому изучению каждого инструмента.
Linux — основная среда для DevOps-инженера. На этом этапе формируется уверенная работа в терминале и понимание принципов администрирования серверов. Вы изучите файловую систему, модель прав доступа, управление процессами и сервисами, освоите Bash-скриптинг, регулярные выражения и SSH-доступ.
Контроль версий лежит в основе DevOps-процессов. Вы изучите внутреннюю модель Git: commit graph, ветвление, rebase и merge, стратегии командной разработки. Отдельное внимание уделяется автоматизации сборок и деплоя через Jenkins и GitLab CI, построению пайплайнов и реализации GitOps-подхода.
DevOps-инженер регулярно пишет скрипты и вспомогательные инструменты. На этом этапе вы освоите Python для автоматизации и работы с API, Go для cloud-native утилит и PowerShell для Windows-среды. Изучаются основы ООП, конкурентное выполнение, работа с REST API и форматами JSON/YAML.
Этап посвящён Docker, Kubernetes и построению cloud-native инфраструктуры. Вы научитесь создавать Docker-образы, оптимизировать их размер и безопасность, работать с сетями и volumes. Затем изучается Kubernetes: архитектура control plane, pod, deployment, service, ingress, управление ресурсами и автоскейлинг. Дополнительно рассматриваются Helm, Harbor и Terraform.
Этап формирует навыки построения наблюдаемости (observability). Вы изучите работу с метриками, логами и алертингом, освоите настройку Prometheus и Zabbix. Разбираются принципы SLI/SLO/SLA, построение системы уведомлений, анализ инцидентов и подготовка postmortem-отчётов.
Современный DevOps всё чаще использует AI-инструменты. На этом этапе рассматривается применение LLM и агентов для анализа логов, обработки инцидентов и автоматизации рутинных операций. Вы познакомитесь с концепцией RAG, интеграцией AI с системами мониторинга и возможностями AIOps для прогнозирования проблем в инфраструктуре.
DevOps работает внутри продуктовой модели, поэтому важно понимать Agile-подходы и принципы планирования. Вы изучите Scrum и Kanban, научитесь оценивать задачи через story points, управлять техническим долгом и приоритизировать инфраструктурные инициативы.
Завершающий этап — выход на рынок труда. Вы разберёте структуру резюме DevOps-инженера, подготовку к техническим интервью, анализ вакансий и стратегию поиска первой позиции. Особое внимание уделяется демонстрации практических навыков: GitHub-портфолио, инфраструктурные проекты, описание CI/CD-кейсов и Kubernetes-кластеров.