Станислав Шиков

Масштаб моей инфраструктуры на работе не велик — число серверов можно пересчитать по пальцам рук, часть в облаке, часть на своём железе. И стек технологий достаточно проверенный: в ряде проектов это PHP+MySQL, в одном случае NodeJS+MongoDB. Немного Go, и немного 1С. Обычный малый, или быть может, слегка средний бизнес.

Я стараюсь по минимуму хостить что-то у себя, по максимуму использовать готовые SaaS сервисы: мониторинг в NewRelic и okmeter.io, YouTrack в облаке, Bitbucket для репозиториев и даже Continues Integration в облаке Bitbucket Pipelines, о чём я рассказывал в прошлом выпуске, короче, по максимуму в SaaS! Для малого бизнеса и моих нагрузок все эти SaaS сервисы укладываются в минимальные или даже бесплатные тарифные планы, нет смысла заниматься обслуживанием инфраструктуры самостоятельно.

Тем не менее, какие-то сервера всё-таки есть. И очень долгое время это были сервера-снежинки: хаотичные настройки, наслоения различного софта различных версий, слабая документация. Случись что с таким хрупким сервером-снежинкой, пришлось бы потратить целый день на переустановку, вспоминая что там вообще должно быть.

Частично у меня были наборы bash скриптов и инструкций не первой свежести, которые частично помогли бы, но в целом это не порядок.

Чтобы навести порядок я где-то год назад начал использовать Ansible, описав текущую инфраструктуру и поддерживаю плейбуки в актуальном состоянии.

Если не слышали про Ansible, или слышали, но не в курсе что это и зачем, поясню в двух словах. Допустим, нам нужно установить на сервер php-fpm и nginx и подложить правильные файлы конфигурации.

Чтобы автоматизировать, можно написать простейший bash скрипт, который последовательно выполнит нужные команды apt install и скопирует файлы конфигурации, которые должны идти в комплекте с этим скриптом.

Ansible — это утилита написанная на Python, для которой мы подготавливаем некий yaml файл (называемый плейбуком), в нём описываем требуемую конфигурацию софта на сервере. Запускаем утилиту ansible-playbook с yaml-плейбуком в качестве параметра и Ansible производит установку и настройку описанной конфигурации на удалённом сервере.

Обычно запуске самой утилиты ansible-playbook делается локальной машине и он ходит на сервер по ssh, в том числе перекидывает туда с локальной машины заранее подготовленные файлы конфигов.

Казалось бы, это те же bash скрипты, только в профиль. Но выходит удобнее, понятнее, yaml файлы с описанием конфигурации банально проще читать. Специально сейчас не углубляюсь в детали и примеры. Возможно, как-нибудь запишу отдельный подкаст про мой опыт работы с Ansible.

Кстати, это не единственный в природе инструмент оркестрации, из тех что на слуху есть ещё Chef, Puppet, Salt Stack. Я их не пробовал, но что я читал в обзорных статьях и слышал в подкастах, в частности в DevOps Дефлопе и Hangops.ru — Ansible проще и идеально подходит для маленьких и средних инфраструктур.

Из популярных DevOps инструментов я также использовал (и сейчас использую) Docker для окружения разработки в некоторых проектах.

Также я что-то читал и слышал о Hashicorp Stack (такие инструменты как Packer, Terraform, …), то тут то там всё чаще всплывал Kubernetes.

Одновременно с этим я ощущал, что мои знания не систематизированы и обрывочны, хотелось всё разложить по полочкам. Я в первую очередь разработчик, а не системный администратор, у меня не было желания и времени углубляться в темы администрирования Linux, но хотелось овладеть базовыми инструментами на стыке Dev и Ops.

И вот летом прошлого года я наткнулся на описание курса по DevOps на платформе Otus. Сейчас это, возможно, прозвучало как реклама. На самом деле это не реклама в классическом виде, т.е. я записываю этот подкаст не по заказу, хочу лишь поделиться своим опытом и путём, который, во многом, был сформирован этими курсами.

Прочитав программу, я выделил для себя темы которые были однозначно актуальны (Ansible, Docker), и прочие для расширения кругозора. Финальным аргументом «ЗА» стало то, что среди преподавателей увидел знакомые имена из подкастов про DevOps, а к этим ребятам уже было какое-то доверие. Также авторами и преподавателями на курсе являются специалисты из широко известной в узких DevOps кругах компании Express42.

Вкратце, пройдусь по некоторым пунктам программы: общие слова про DevOps, история развития и всё такое, ChatOps, VPN и Bastion Host, знакомство с Google Cloud Platform, Packer, Terraform, Ansible, тестирование Ansible ролей в Vagrant, Docker, Docker Machine, Docker Compose, технологии непрерывной поставки на примере GitLab CI, мониторинг и алертинг, Prometheus и Grafana, логирование, distributed tracing, контейнерная оркестрация в целом и Docker Swarm и Kubernetes в частности, Ingress, Helm, Интеграция Kubernetes в GitlabCI, Масштабирование в Kubernetes.

Как видите, программа довольно мощная.

Я проходил курс с первым потоком (первым набором) и иногда это было заметно, материал был шероховат. Иногда в презентациях были ошибки или опечатки, но они быстро разрешались либо смекалкой, либо обсуждением в Slack чате, чувствовалось что ведущие курса реально переживали за своё дело, старались помочь, разъяснить, исследовать возникшие проблемы – честно говоря, я такого не ожидал!

Сквозной нитью через все занятия проходило некое приложение, аналог Reddit, инфраструктуру для которого мы постепенно описывали и разворачивали различными инструментами. Практические занятия, на мой взгляд, составляют 80% всей ценности в этом курсе и составлены они весьма хорошо. Представляю какой титанический труд был проделан для проектирования и описания всей этой учебной инфраструктуры.

Самой большой трудностью для меня было то, что часть учебного приложения написана на Ruby и puma, с которыми я никогда не работал и не имею никакого опыта. Править код приложения не требовалось, но были сложности с установкой и настройкой systemd сервиса puma с использованием rvm — эта часть была задана как ДЗ. Через час слепых попыток по мотивам ответов на StackOverflow я понял, что просто теряю время. Разбираться с нюансами запуска Ruby мне было совершенно не интересно и не практично, я посмотрел как выполнили это задание мои коллеги по курсу (другие студенты) и просто использовал их решение. Таких моментов было несколько и я не стеснялся брать чужие решения, если считал тему не интересной для собственного глубокого погружения.

Домашние задания обычно содержали основную задачу и дополнительную задачу «со звёздочкой», которую можно выполнять по желанию. И тут опять же – некоторые мне были реально интересны и я погружался в тему, а некоторые задания «со звёздочкой» пропускал, чтобы не тратить время и идти дальше.

Большую часть лекций я смотрел в записи, т.к. время online вещания лично для меня было не удобно. Кажется, всего 3 лекции я посмотрел в режиме реального времени. И оказалось это даже эффективнее. Во-первых, записи я смотрел с ускорением 1.25-1.5x – очень экономит время без ущерба восприятию материала. Во-вторых, мог ставить на паузу, некоторые лекции смотрел в метро по дороге.

По ходу курса я сильно отстал, пропустил около 1,5 месяцев, но не чувствовал себя «за бортом», потому что получал помощь и полезные советы от преподавателей на ровне со всеми. Судя по чату, больше меня отстал всего один человек и это даже как-то подбадривало, что я не самый последний.

В конце был дипломный проект, по желанию, но только для тех кто сдал домашние работы по 23 лекцию включительно (всего лекций было около 30). Я поставил себе цель наверстать эти лекции и сдать домашние задания вплоть до 23-го, чтобы переходить к проекту. Таким образом я сознательно пропустил последнюю часть курса про Kubernetes, мне банально не хватало времени, зато успешно поработал над дипломным проектом.

В качестве дипломного проекта предлагалось готовое приложение, которое нужно было развернуть в Google Cloud Platform с использованием лучших практик и полученных знаний. Выбор конкретных инструментов оставался за студентом. Как вариант, можно было использовать своё собственное приложение.

Я взял своё приложение, над которым трудился по работе. Сначала описал предполагаемую архитектуру и обосновал выбор инструментов в отдельном документе в Google Docs, расшарил в Slack чате, получил пару рекомендаций, начал работать.

Как я быстро обнаружил, дипломный проект является важной частью обучения – это закрепления материала. Пересматривая слайды старых презентаций и выполненное мной когда-то ДЗ, некоторые темы открывал для себя в новом свете. И, хотя эти темы были давно пройдены, я не стеснялся задавать свои свежие вопросы в чате и получал помощь от коллег-студентов и преподавателей.

По ходу дипломной работы пришлось уменьшить амбиции касательно архитектуры, иначе я бы просто не успел к сроку показа первой минимально-рабочей версии. Успел! Дмитрий Мишенко, один из преподавателей, сделал очень подробное ревью, показал слабые места в архитектуре, за что ему огромное спасибо!

В итоге я успешно сдал более-менее работающий проект, получив зачёт. А ещё через пару недель, доведя всё до ума, вывел этот проект в production, ведь это с самого начала была реальная живая задача по работе, которая к тому же прошла тщательное ревью специалистом из Express 42. Если бы я нанимал компанию Express 42 в качестве внешних консультантов на проект, их работа могла бы оказаться дороже, чем я заплатил за курс обучения на Otus. Такой лайфхак, берите на заметку ;)

Пропущенные лекции и ДЗ по Kubernetes так и лежат на моём компьютере, возможно, я к ним вернусь, но уже без возможности получить проверку домашней работы.

В конце курса выдаётся сертификат. Наверное, он доступен где-то в личном кабинете, но, честно говоря, вряд ли он мне пригодится.

Также было предложение пройти собеседование в компаниях-партнёрах: Avito, Крок, Новые облачные технологии, EPAM, Sitronics, Лаборатория Касперского, ЛАНИТ и Яндекс. Я отказался, т.к. вакансии operations инженера, связанные с работой над инфраструктурой, меня не интересовали. Я лишь хотел подтянуть свои знания современных инструментов, чтобы стать более эффективным и полезным как разработчик. Мне всё-таки больше нравится создавать софт, а не эксплуатировать.

В общем, материалом курса и самим процессом остался очень доволен. А результат, в частности реально запущенный проект, превзошёл все мои ожидания!

Для кого порекомендую подобные курсы? Для тех, кто не хочет тратить время на самостоятельный сбор информации и не знает, а что именно нужно изучать и зачем. На курсе очень эффективно всё разложат по полочкам, и главное, замотивируют применять лучшим практики и следовать философии DevOps! Звучит прям как секта какая-то. На том же Otus раз в несколько месяцев происходит набор в новый поток — посмотрите расписание.

Ну а если у вас и так глаза горят и вы знаете, что вам сейчас нужно, например, тот же Docker или Kubernetes — можно и без курсов, главное погрузиться в профессиональную среду: зайдите в соответствующие телеграм чаты, подпишитесь на нужных людей в твиттере, ходите на митапы, в том числе бывают online митапы, как hangops.ru, и, наконец, слушайте подкасты. Подкасты – это интересно, не напряжено и расширяет кругозор.

Всем DevOps!

Проходил программу по DevOps. Старался по-честному: в темы вникал, домашки сдавал вовремя и полностью, курсовую писал тщательно. Окупилось - зарплата выросла почти в два раза. Организация нормальная, преподаватели классные, вопросы решаются через чат в Telegram. Сейчас думаю взяться ещё и за Python - курсы тут тоже есть.

Работаю администратором сервисов и параллельно внедряю devops-практики в коммерческих проектах, так что курс "DevOps практики и инструменты" взял скорее чтобы проверить себя и систематизировать уже имеющееся. Практических занятий реально много - это главный плюс. Удалось собрать разрозненные знания в одну цельную картину и добавить несколько инструментов, которые раньше не использовал. Преподаватели интересные, платформа удобная, модулей достаточно. Единственное, что немного раздражает - методички не всегда успевают обновить под актуальную версию инструментов к началу потока. Для тех, кто хочет погрузиться по-настоящему: задания со звездочкой лучше не пропускать.

Мне сразу же понравился их подход к обучению. Чтобы вы лучше усвоили материал на курсе, перед обучением можно пройти вступительное испытание. Вы сразу оцените собственные знания и поймёте, насколько трудно или легко придётся в процессе. На мой взгляд, это забота о клиенте. Молодцы!

+ Плюсы:
Хороший подход к обучению
Клиентоориентированность
Много практики
- Минусы:
нет

OTUS реально делает ставку на практику, и это чувствуется с первых занятий. Никакого "посмотри лекцию и иди". Задания идут постоянно, новый материал сразу же отрабатывается - причем не в режиме "сделай как написано", а под контролем преподавателей и наставников. Если допускаешь ошибку, её не просто фиксируют - объясняют и помогают разобраться. Именно так, наверное, и должно быть устроено нормальное обучение. Уверен, что когда выйду на работу, большую часть базы уже буду иметь и не придется судорожно гуглить или рыться в книжках.

Давно в IT, поэтому базовые курсы для новичков мне не подходят - нужно что-то конкретное, без воды и в удобное время. OTUS с этим справляется: прошел курс по Kubernetes, и программа реально заточена под людей с опытом. Все темы разобрали по делу, ничего лишнего. Особенно порадовала обратная связь - преподаватели явно практики, фидбек дают предметный, без общих слов. Вопросы не зависают: спросил - ответили, помогли разобраться. Цена тоже не кусается. В общем, если занимаетесь администрированием и хотите прокачаться именно по конкретной теме - здесь это есть.

Про школу узнал через агрегатор онлайн-курсов. Otus заточен именно под практикующих айтишников, которые хотят вырасти - не для новичков с нуля, а для тех, кто уже в теме. Прошел один небольшой курс, зашел нормально. Теперь присматриваюсь к DevOps-направлению, но курс серьезный и цена соответствующая - пока не решился.

Прошёл курс "Devops практики и инструменты", сдал все домашние задания и с друзьями делали курсовую работу. Обзавёлся огромным количеством друзей, качественными структурированными знаниями, вырос в зарплате почти в 2 раза и продолжаю расти. Привёл друзей на курс. Записался на курс разработчик Python.
Есть чат в телеграмме. Ходят легенды, что при прочтении всего чата можно стать мидлом.

Курс по нагрузочному тестированию был для меня полезным и интересным в плане практики. Какие-то темы давались легко, а в некоторых приходилось разбираться по неделе. По результату обучения, узнал и научился пользоваться разными инструментами для нагрузочного тестирования, практику в оформлении отчётов и многое другое. А главное, систематизировал свои знания и перенял опыт практиков.

До начала курса работал и продолжаю работать в технической поддержке хостинг-провайдера. Шёл на обучение с ощущением среднего уровня знаний по Linux - после первых двух занятий стало понятно, что до среднего ещё расти и расти. Это был мой первый опыт онлайн-обучения вообще.

Курс в итоге оказался полезным. Домашние задания дали много эмпирики, которую просто из лекций не вытащишь - особенно когда задание заходит в тупик и начинаешь копать самостоятельно. Преподаватели Леонид Альбрехт, Алексей Цыкунов и Владимир Дроздецкий - реальные эксперты, и это чувствуется: лекции идут по схеме "теория - практика в консоли" вперемешку, плюс живые истории из опыта. Общение в Slack работало хорошо - можно было задать вопрос и преподавателям, и однокурсникам. Записи лекций остаются в личном кабинете, что удобно если не успел на эфир.

Из тем больше всего зашли блочные устройства/RAID/LVM, Ansible (познакомился впервые, теперь буду использовать), мониторинг через Zabbix и Prometheus, Docker (тоже впервые - технология интересная, хотя занятий по ней мало), базы данных MySQL и PostgreSQL - раньше вообще не понимал эту тему, и кластерные технологии, на которых строится финальный проект.

Из минусов - сетевой модуль давался тяжело. Сети в Vagrantfile абстрактны, и пока не дошёл до идеи представлять схему через виртуальный коммутатор, домашки по сетям приносили только боль. Ещё ощущалась постоянная гонка: выполнять все работы в срок реально сложно, времени не хватает.

Чего не хватило в программе - KVM-виртуализации, больше Docker и глубже по веб-серверам (там материала на отдельный курс).

Тем, кто думает записаться: программа не для начинающих. Если есть работа и семья - заранее планируйте время, некоторые домашки делаются за 2 часа, некоторые уходят до 4 дней.