Знания в области Agile разработки и сопровождения архитектуры облачных решений становятся обязательным требованием к IT-специалистам. Именно такие специалисты являются самыми востребованными и высокооплачиваемыми в крупных мировых проектах: Google, Amazon, Microsoft, Yandex, Сбербанк и др.
Компании переносят приложения в облако или разрабатывают с нуля, если необходимо:— быстрее и чаще (чем конкуренты) внедрять продукты и новые фичи, используя эксперименты с минимальными затратами на инфраструктуру;— обеспечить работу под высокой и изменяющейся нагрузкой, при необходимости развертывая сотни и даже тысячи серверов за считанные минуты;— получить простой и быстрый доступ к высокозатратным и сложным технологиям без начальных инвестиций (High Performance Computing / Supercomputers, Big Data, Analytics, Machine Learning, Image & Voice Recognition, CDN и др.;— глобальное предоставление сервиса по всему миру или в определенном удаленном регионе;— снизить издержки на поддержку собственных ЦОД, сосредоточив высвободившиеся ресурсы на разработке приложений и поддержке пользователей.— соответсвтовать регуляторным требованиям при работе с медицинскими, финансовыми или персональными данными без необходимости прохождения сертификационных процедур
Воспользоваться этими преимуществами в полной мере можно только при сочетании технологического аспекта (инфраструктура, приложения, архитектура), человеческого фактора (роли в организации и модель взаимодействия) и рабочих процессов (методология разработки и ведения проектов).
В рамках курса слушатели познакомятся с основными элементами и сервисами, представленными у всех облачных провайдерах; изучат основные шаблоны проектирования облачных решений с использованиям данных элементов; познакомятся с фундаментальными принципами, которым должно соответствовать облачное решение и, наконец, разберут подробную методологию миграции уже существующих решений в облако, учитывающую как трансформацию технологических процессов, так и изменение в мышлении сотрудников организации в сторону облачного подхода.
Для кого этот курс
est Practice работы над архитектурой облачных решений предполагает совместную Agile DevOps работу команд отделов облачной инфраструктуры и облачных приложений. Роль архитектора в значительной степени распределяется между командами, монополии на инновации нет (teams, hackathons). Облачная архитектура — результат сотрудничества (intentional architecture) специалистов разного профиля.
Курс предназначен прежде всего для архитекторов и разработчиков, но также обеспечивает развитие до уровня Сloud Native специалистов следующих профилей:
IT / Software Архитекторов, которые хотят научиться подходу к Agile DevOps разработке и сопровождению архитектуры облачных решений (Infrastructure as Code)
Разработчиков и DevOps инженеров, которые хотят научиться переносить свои существующие приложения в облако, или с нуля разрабатывать cloud-native приложения с учетом особенностей облачной среды
Сетевых и системных администраторов, которые хотят стать DevOps инженерами и научиться сопровождать облачную инфраструктуру
Специалистов по информационной безопасности, которые хотят научиться обеспечивать безопасность облачной инфраструктуры и стека приложений
Менеджеров и Тим-лидов, которые хотят узнать как трансформировать свою организацию, техническую архитектуру и рабочие процессы для обеспечения работы в облаке
Данный курс позволит освоить профессиональные компетенции, необходимые для разработки и поддержки архитектуры облачных приложений:
Well‑Architected Framework — использование наборов архитектурных требований, заточенных на применение в облаке
loud Architecture Patterns — реальные примеры реализации облачной архитектуры инфраструктуры и стека приложений
loud Adoption Framework — процедура миграции в облако стека приложений и адаптации организации, ролей и рабочих процессов
Базовые компоненты и сервисы облачного решения — знакомство с основными строительными блоками любого облачного решения на примере различных сервисов, предоставляемых разными вендорами ( AWS, Azure, GCP, Яндекс.Облако, SberCloud)
Вы научитесь:
Базовые компоненты и сервисы облачного решения:— познакомится со всеми основными типами облачных сервисов— использовать каждый сервис с помощью графических интерфейсов облачных вендоров, консольных инструментов управления и автоматических сценариев развертывания с помощью Terraform проектов;— применять полученные знания при решении задач, с которыми вы впоследствии будет сталкиваться в реальных проектах.
Well‑Architected Framework (фреймворк правильной облачной архитектуры):— формулировать требования к Cloud Native архитектуре решений в доменах Performance Efficiency, Reliability, Security, Operational Excellence, Cost Optimization;— реализовывать Well‑Architected решения (практика: лабораторные работы с использованием подхода Infrastructure as code);— проводить анализ существующей архитектуры на соответствие Well‑Architected Framework и формировать детальный план коррекций и улучшений.
loud Architecture Patterns (архитектурные шаблоны решений):— применять реальные примеры решений, которые отвечают Well‑Architected требованиям в AWS, Azure и GCP для основных доменов;— проектировать архитектуру Cloud Landing Zone (мультиаккаунт / мультипроект);— проектировать архитектуру доменов Networking & Edge, User management and identity, Infrastructure and Applications Logging and Monitoring, Layered Security Defence, Automated Deployment (CI/CD Toolchain);
loud Adoption Framework (фреймворк миграции приложений в облако):— использовать рекомендации фреймворка при планировании миграции стека приложений в облако;— разрабатывать общую схему, план и оптимальную стратегию миграции приложений в облако с использованием подхода “6R” (rehost, replatform, repurchase, refactor, retain, retire);— определять стоимость и преимущества использования облачных сервисов;— формулировать требования к миграции в доменах Platform, Security, Operations, Business, People, Governance;— разрабатывать план обеспечения непрерывности бизнеса и добиваться высоких показателей доступности.
Я работаю DevOps инженером, и в связи с тем, что мы активно начали использовать облачные сервисы, появилась необходимость погрузиться в данную тематику, чтобы постараться изначально сделать все правильно. Курс оказался очень полезным, но сложным. Я узнал много нового о чем нигде не читал и даже не слышал (например про Cloud Landing Zone и Well Architected Framework).
Хотелось бы сказать спасибо Отусу за курс - интересная программа, охватывает самые актуальные аспекты современных облаков, фокусирует на основных нуждах заказчиков.
Насчет уровня начального вхождения в курс я бы сказал, что первый модуль было сложно, пока мое восприятие менялось на cloud native, потом все логично сложилось в целую картинку.
Отдельное спасибо преподавателю. Владимир не просто читает лекции, но в какой-то степени осуществляет менторство (думаю это связано с те, что группа была небольшая).В свободное время он помогал разбирать кейсы, которых не было в программе курса. Также хотелось отметить высокий профессионализм в построении DevSecOps решений, человек в теме и постоянно практикует.
Из пожеланий я бы отметил доработку домашних заданий:
- в плане технических упражнений проблем нет
- в плане работы по гибким методологиям мне хотелось бы поработать в рамках домашки единой командой с несколькими студентами.
- про организационные задачи, хотелось бы получить одну для всех выдуманную организацию, чтобы для каждого студента были единые входные данные, тогда можно было сравнить индивидуальные пути решения задач, это бы могло взаимно обогатить учащихся.
Также хочу отметить, что курс в большей части ориентирован на AWS. Azure и GCP представлены меньше, Alibaba не представлен.
13.08.2021
Не рекомендую. Очень плохая организация курсов. За 2 месяца нужно было проходить 16 уроков, а прошли только 3 остальные переносили на неизвестный период. Запросил возврат. Уже месяц мурыжат с этим возвратом. Финансовый отдел очень занят на возвраты. Плохо что на приём они работают хорошо. Не професиональны, не организованы просто халтура. Не рекомендую.
Источник: Яндекс.Отзывы
vrusakevich
05.05.2020
8
Курс показался полезным для меня
Курс интересный, много практики. Хотя по ощущениям многовато домашних заданий, не успеваешь сконцентрироваться, тщательней обдумать выполнение заданий и заодно осмыслить теорию, почитать что-то сверх материала. Может быть имело бы смысл их уменьшить штук до 13-15. По мне идеально одно задание на неделю в среднем. Полезно, что проходили темы не на прямую связанные с машинным обучением, например - pipeline, парсинг. Нравится подача материала Дмитрием Сергеевым тем, что темы начинает объяснять с простого на пальцах, постепенно увеличивая сложность. Также очень хорошо, что Дмитрий Музалевский даёт обратную связь при проверке дз, подсказывает где можно что-то еще улучшить в будущем, задает направление. Ну либо подчеркивает, что сделано отлично)Может быть ещё бы добавил при прохождении каких-либо алгоритмов на занятиях объяснение где в каких моделях стоит на какие параметры обращать больше внимания, а на какие нет в конкретных часто используемых библиотеках. Что требует настройки, а что нет. Понятно, что в документации всё есть, но она не всегда понятна обычному не опытному человеку. Потому как в итоге работать придется с этими библиотеками, поэтому подробности не помешали бы.Было бы круто сделать интергацию резюме с hh или каким-нибудь моим кругом, поскольку очень не охото копи-пастить оттуда резюме, и при внесении изменений в hh, оно бы поменялось и у вас.Ну и надеюсь, что ваш сервис поможет найти работу связанную с машинным обучением)
Плюсы: Много практики, минимум теории. Изучили полезные темы по парсингу сайтов и pipeline.
Минусы: Присутствуют темы, которые не очень зашли, например - Vowpal Wabbit. Без базовых знаний машинного обучения будет сложно. Многовато домашних заданий. В некоторых темах очень быстро пробегаются по коду, что не позволяет разобраться в нем.