Улучшаемые навыки
Platform Engineering
SRE
Infrastructure Automation
Kubernetes API
K8s Operators
HashiCorp Vault
Идемпотентность
Ansible/Terraform glue
CLI
Observability
Автоматизация сетей
Python
Инструменты
Kubernetes
Ansible
Terraform
Python
Чему вы научитесь
01
Разрабатывать удобные внутренние CLI-инструменты для команды разработки и эксплуатации.
02
Писать надежные, идемпотентные скрипты для взаимодействия с облачными API (ретраи, таймауты).
03
Интегрировать Python с Terraform и Ansible как «умную склейку» пайплайнов.
04
Управлять секретами и сертификатами через HashiCorp Vault.
05
Автоматизировать сетевые задачи и SRE Runbooks
06
Взаимодействовать с Kubernetes через код, создавать базовые Operators
Как проходит обучение
Практика — управление внешними системами через код. Разработка CLI-инструмента для инженеров, интеграция с облачными API и IaC-инструментами (Terraform, Ansible), безопасная работа с токенами и секретами.
Финальный проект — автоматизированный SRE-сценарий: система получает алерт, анализирует состояние кластера и выполняет корректирующие действия без участия человека.
Программа курса
01
От скриптов к Platform Engineering
Эволюция инструментов управления конфигурациями.
Написание внутренних CLI-утилит: фреймворки Click / Typer.
Стандарты логирования инфраструктурного кода.
Упаковка утилит для дистрибуции внутри компании.
02
Сети и облачные API (Надежность)
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).
03
Инфраструктура как код (Python + IaC)
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.
04
Безопасность (DevSecOps) и секреты
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.
05
Автоматизация Kubernetes
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.
06
Автоматизация CI/CD-пайплайнов
Использование Python внутри пайплайнов (GitLab CI / GitHub Actions).
Скрипты для оценки качества сборки артефактов и релиз-менеджмента.
Автоматическое управление конфигурацией окружений (Staging / Prod).
07
SRE и Observability Automation
Взаимодействие с Prometheus API: программный анализ метрик.
Автоматизация Runbook’ов: скрипты самовосстановления инфраструктуры (auto-remediation).
Alert Management: интеллектуальная маршрутизация инцидентов (Telegram, Slack).
08
ИИ-ассистент для работы с Python: делегирование рутины и безопасность
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.
09
Итоговый практикум: Инфраструктурный бот
Сборка комплексного инструмента, объединяющего API, IaC и мониторинг
Code Review: анализ безопасности и идемпотентности кода
Защита решения перед преподавателем.
10
Итого на курс 40 ак. ч.: теория — 15 ак.ч. (38%), практика — 25 ак. ч. (62%)
Для кого
DevOps-инженер
Специалист по кибербезопасности
Системный администратор
Предварительная подготовка
Опыт работы системным администратором, сетевым инженером или DevOps от 1 года. Базовое знание синтаксиса Python: умение писать простые функции, циклы. Понимание основ Docker, CI/CD, сетей (TCP/IP) и Linux. Знание глубокого ООП или архитектуры веб-приложений не требуется.
