Linux, Git, Docker, Ansible, Jenkins, AWS, Terraform, Kubernetes, Prometheus, Grafana — разберись, как эти технологии соединяются в единую DevOps-систему и применяются на практике.
Хотелось войти в DevOps, но каждый раз останавливало одно и то же?
Открываешь roadmap — а там десятки технологий. Linux, сети, Bash, Git, Docker, CI/CD, облака, Terraform, Kubernetes… И непонятно, что изучать сначала, насколько глубоко погружаться и как собрать отдельные инструменты в цельную систему знаний.
Именно поэтому DevOps сложно осваивать хаотично.
Здесь недостаточно посмотреть несколько роликов про Docker или научиться запускать команды в Linux. Нужно понимать инфраструктуру целиком: что происходит с приложением от момента изменения кода до его запуска, как автоматизируется развертывание, где появляются контейнеры, облака, мониторинг и Infrastructure as Code.

🚀 Представь себя через несколько месяцев обучения

Ты уже уверенно работаешь с Linux и командной строкой.
Понимаешь сети и устройство инфраструктуры. Используешь Git. Пишешь Bash-скрипты и знаком с Python. Разворачиваешь приложения в Docker, автоматизируешь настройку серверов через Ansible, собираешь CI-процессы в Jenkins.
А когда речь заходит об AWS, Terraform или Kubernetes, перед тобой уже не набор незнакомых терминов.
Ты понимаешь, какую задачу решает каждый инструмент и какое место он занимает в работе DevOps-инженера.
И главное — вместо бесконечного чтения теории появляется возможность переходить к практическим задачам.

⚙️ Что вообще делает DevOps-инженер?

DevOps связывает разработку программного обеспечения и эксплуатацию инфраструктуры.
Задача специалиста — помочь команде сделать процессы разработки, сборки, развертывания и поддержки приложений более предсказуемыми и автоматизированными.
Поэтому DevOps находится на пересечении сразу нескольких областей:
операционные системы + сети + программирование + автоматизация + контейнеризация + CI/CD + облачная инфраструктура + мониторинг.
Это и объясняет высокий порог входа.
Но одновременно делает направление интересным для тех, кому нравится не одна узкая технология, а понимание того, как работает IT-инфраструктура целиком.

🧩 Что предстоит изучать

В качестве одной из образовательных программ по этому направлению в исходных материалах представлен «DevOps инженер» от TeachMeSkills, преподаватель — Сергей Кийко.
Программа охватывает большой стек DevOps-технологий — от основ операционных систем до Kubernetes, облаков и мониторинга.
Для удобства её можно разделить на несколько больших направлений.

🐧 Linux, операционные системы и Unix

Начало посвящено фундаменту будущей работы.
Ты разбираешь архитектуру операционных систем, установку Debian, Ubuntu и CentOS, загрузку ОС, файловые системы, пользователей и группы.
Дальше — администрирование, systemd, пакетные менеджеры, SSH, консольные редакторы, работа с файлами, директориями, сетью и мониторингом системы.
Это та база, без которой дальнейшее изучение DevOps-инструментов будет значительно сложнее.

🌐 Компьютерные сети и виртуализация

Следующий важный пласт — понимание сетей.
В программе рассматриваются модели OSI и TCP/IP, Ethernet, подсети и сетевые технологии.
Отдельный блок посвящён виртуализации: гипервизорам первого и второго типа, nested-виртуализации и контейнеризации.
Так формируется понимание того, где именно запускаются приложения и как между собой взаимодействуют компоненты инфраструктуры.

🔀 Git, Bash и автоматизация

DevOps — это во многом отказ от повторяющейся ручной работы.
Поэтому отдельное внимание уделяется Git: проектам, коммитам, веткам, Pull Request и Git workflow.
Далее идёт Bash/Shell: переменные, массивы, логические конструкции, строки, функции и регулярные выражения.
Цель — научиться не просто выполнять команды вручную, а постепенно автоматизировать типовые операции.

🐳 Docker и микросервисная архитектура

Контейнеризация — ещё один большой этап.
В программе рассматриваются:

• основы микросервисной архитектуры;
• установка и использование Docker;
• Docker volumes и networks;
• Dockerfile;
• docker-compose;
• запуск проектов в контейнерах.

Вместо восприятия Docker как отдельной модной технологии появляется понимание его практической роли: как упаковать приложение вместе с окружением и сделать его запуск воспроизводимым.

🔧 Ansible, CI и Jenkins

Следующий уровень — управление инфраструктурой и процессами.
Ты знакомишься с системами управления конфигурацией и Ansible, изучаешь роли, окружения и практики организации конфигураций.
Затем программа переходит к Continuous Integration.
Рассматриваются CI-системы, установка и настройка Jenkins, pipeline, Groovy, DSL jobs и Jenkins agents.
Здесь отдельные знания начинают складываться в цепочку:
изменение кода → сборка → проверка → подготовка → развертывание.

☁️ AWS и облачная инфраструктура

Большой блок посвящён Amazon Web Services.
В исходной программе заявлена работа с:
EC2, EBS, IAM, S3, RDS, Route53, VPC, ELB/ALB/NLB, Autoscaling, SQS, SNS, CloudFront, Boto3 и Serverless.
Также рассматривается AWS CLI.
Цель этого этапа — познакомиться с принципами облачной инфраструктуры и увидеть, как привычные серверные задачи решаются с использованием облачных сервисов.

🏗 Terraform: инфраструктура как код

Настраивать десятки компонентов вручную неудобно.
Поэтому DevOps тесно связан с подходом Infrastructure as Code — IaC.
В программе изучается Terraform: от установки и базовых принципов до создания веб-сервера и более продвинутых возможностей.
Это важный переход в мышлении:
инфраструктура перестаёт быть набором настроек, которые кто-то когда-то сделал вручную, и начинает описываться кодом.

☸️ Kubernetes

После Docker логичным следующим шагом становится оркестрация контейнеров.
Отдельный большой блок посвящён Kubernetes:
архитектура кластера, развертывание и настройка, Namespaces, Pods, Controllers, Security, Network, Storage, мониторинг, логирование и Helm.
Это позволяет разобраться, как управлять контейнеризированными приложениями уже не на уровне одного Docker-контейнера, а на уровне полноценной инфраструктуры.

📊 Мониторинг и логирование

Запустить приложение недостаточно.
Нужно понимать, что с ним происходит после запуска.
Поэтому программа включает знакомство с Zabbix, Prometheus и экспортерами, визуализацию данных через Grafana, а также основы логирования, Syslog, Logrotate, Logstash и ELK.
Этот блок помогает перейти от принципа «кажется, всё работает» к системному наблюдению за состоянием инфраструктуры.

🐍 Python, базы данных и веб-серверы

DevOps-инженеру приходится взаимодействовать и со смежными технологиями.
Поэтому программа также затрагивает:
Nginx и Apache, HTTP/HTTPS и DNS, SSL/TLS, OpenSSL и Let's Encrypt, MySQL, PostgreSQL и SQL.
Отдельный блок посвящён Python: синтаксису, переменным, коллекциям, функциям, работе с файлами и директориями, Jinja и основам ООП.
Это расширяет инструментарий автоматизации и помогает лучше понимать приложения, с которыми приходится работать.

🎯 Что ты сможешь вынести из такого обучения

При последовательном прохождении и самостоятельной практике можно сформировать системное представление о DevOps и научиться:

• администрировать Linux-системы;
• работать с Git и командной строкой;
• писать Bash-скрипты и использовать Python для базовых задач автоматизации;
• понимать принципы компьютерных сетей;
• работать с Docker и docker-compose;
• использовать Ansible;
• понимать построение CI-процессов;
• знакомиться с инфраструктурой AWS;
• описывать инфраструктуру через Terraform;
• разбираться в архитектуре и базовых объектах Kubernetes;
• работать с инструментами мониторинга и логирования.

Важно: само прохождение материалов не гарантирует трудоустройство или определённый профессиональный результат. В технической специальности многое зависит от практики, самостоятельных проектов и глубины освоения инструментов.

👨‍💻 Кому подойдёт это направление

Новичкам в DevOps. Если хочется получить последовательный маршрут вместо десятков разрозненных руководств.
Системным администраторам. Если уже знаком Linux и хочется двигаться в сторону автоматизации, контейнеров, облаков и IaC.
Разработчикам и тестировщикам. Если хочется лучше понимать CI/CD, инфраструктуру и путь приложения до production.
Тем, кто уже учился самостоятельно. Если Docker, Git, Linux или облака знакомы по отдельности, но пока не складываются в единую картину.

🤔 А если программа кажется слишком большой?

Это нормальное впечатление.
В DevOps действительно много технологий, и задача не в том, чтобы за один день стать экспертом в каждой из них.
Гораздо полезнее двигаться слоями:
Linux → сети → Git и скрипты → Docker → автоматизация → CI/CD → облака → IaC → Kubernetes → мониторинг.
Тогда каждый следующий инструмент появляется не случайно, а как решение уже понятной задачи.

📚 Как организовано направление обучения

В предоставленной программе заявлен 61 тематический и практический блок, включая консультации по дипломному проекту и тренинг по трудоустройству в IT.
Основной акцент сделан на практическом знакомстве с инструментами и технологиями DevOps.
Исходная программа TeachMeSkills и преподаватель Сергей Кийко здесь выступают ориентиром по содержанию направления. На ProSkladchik материалы могут предоставляться в формате совместного обучения/партнёрского доступа; условия участия следует смотреть непосредственно на странице доступа.

🚀 DevOps становится понятнее, когда технологии складываются в систему

Необязательно пытаться освоить Linux, Docker, AWS, Terraform и Kubernetes одновременно.
Начни с фундамента. Разберись, как устроена инфраструктура. Научись автоматизировать простые операции. Затем переходи к контейнерам, CI/CD, облакам и оркестрации.
Так десятки незнакомых названий постепенно превращаются в единый набор инструментов для решения реальных инженерных задач.
Если тебе интересно направление DevOps и хочется пройти его последовательно — переходи к материалам, изучай подробности программы и начинай обучение.

Автор материала: Сергей Кийко.
Страница автора: https://teachmeskills.by/kursy-programmirovaniya/kursy-dev-ops-online.

Рассылка от ProSkladchik

Обзоры курсов, тренингов. Рекомендации.

Ваш E-Mail будет в безопасности.

Наш канал в телеграм:

@proskladchik