Курс включает в себя все инструменты, которые могут пригодиться как разработчику, так и администратору: управление доступом, резервное копирование, репликация, журналирование, работа со статистикой, способы масштабирование, а также работа MongoDB в облаках (AWS, GCP, Azure, Яндекс Облако), docker и Kubernetes
Цель курса — научить слушателя эффективно работать с MongoDB.
В результате обучения выпускники смогут создавать отказоустойчивые кластера Монго, консистентные бэкапы, оптимальные запросы и разбираться с некорректными, работать с индексами, оптимизировать, профилировать запросы.На курсе вы:
создадите свой проект интернет-магазина с полноценным бэкендом на node.js с хранением информации в отказоустойчивом кластере MongoDB;
научитесь мониторить кластер с использованием современных тендеций и производить нагрузочное тестирование для определения слабых мест с использованием принципа stonith;
выбирать оптимальный способ установки MongoDB (on premise, docker, Kubernetes, clouds) в зависимости от задачи;
создавать отказоустойчивый шардированный реплицированный кластер в виртуальных, облачных и Kubernetes средах;
научитесь делать бэкапы шардированного реплицированого кластера в бесплатной версии;
узнаете, как реализовать платный функционал в бесплатной версии своими руками;
научитесь оптимально использовать структуры хранения данных в MongoDB;
освоите синтаксис и особенности работы в MongoDB;
сможете оптимизировать медленные запросы.
Для кого:
Для Frontend-разработчиков: Научитесь правильно формировать отложенные запросы к Монго с учетом всех тонкостей работы;
Для Backend-разработчиков: Научитесь правильно писать сложные запросы, оптимизировать работу, профилировать запросы, настраивать отказоустойчивое соединение с Монго;
Для администраторов баз данных: Научитесь выбирать нужный вариант установки Монго для конкретной задачи, реализовывать отказоустойчивый кластер, в том числе с использованием шардирования. Обеспечивать безопасность, бэкапы шардированного реплицированного кластера, современный мониторинг и тестирование нагрузки, отказоустойчивости с применением принципов stonith;
Для администраторов Linux: Научитесь настраивать безопасное окружение, сетевую безопасность, настраивать Монго под конкретное окружение;
Для DevOps: Научитесь правильно развертывать кластеры Монго в Kubernetes и облаках, настраивать безопасность, оптимизация, геораспределение.
Отличные курсы
Прошел два курса по DevOps. Затраченные деньги отбил примерно за 3 месяца в виде повышения ЗП. Сменил работу, переехал в МСК.Дальше планирую курсы по линух.Ссылки на сертификаты:[вырезано модератором]Фото прилагаю.Видел тут негативные отзывы, что кому-то что-то не понятно. У меня был не плохой бекграунд в самообразовании. Так вот мои знания структуризировались в некоторых вопросах, открылись глаза в других вопросах: типа "а что, так можно было?". Ну и самим думать тоже надо. Как и работу - за вас никто делать не будет, так и учиться надо самим.Преподаватели на курсах по DevOps - просто огонь, и видно, что им самим в кайф делиться своими заниями.
Плюсы: Отличные преподаватели на тех курсах, что я прошел, за остальных не скажу (видел тут негативные отзывы)
Минусы: ничего такого, на что бы я был зол :-) Но иногда домашки долго проверялись, но и я их (домашки) сдавал с задержкой.
Источник: otzovik.com
alex-rybin
03.07.2020
10
Хороший курс Python QA Engineer
До начала курса было пару месяцев опыта в автоматизации тестирования на Python. Искал курс, где бы обучали не только писать сами тесты, но и настроить окружение, CI, хотя бы на базовом уровне, так как на своём рабочем месте я был на тот момент единственным full-time автоматизатором, и хотелось уметь работать с инфраструктурой самостоятельно. На момент поиска, осенью 2019 года, не нашёл других курсов, которые предлагали бы всё это. Понравилось, что программа курса постоянно актуализируется. На моём потоке за пару недель до лекции даже заменили одну тему в угоду более актуальной. Много практики. Курсовая работа тоже понравилась, так как если какие-то темы не сильно хорошо понял во время лекций и ДЗ, всё равно пришлось разобрать поподробнее для курсовой. После курса сложилось понимание, как вообще устроена сфера автоматизации веб-тестирования, какие есть подходы, можно самостоятельно организовать себе хотя бы базовую инфраструктуру и писать автотесты.Из минусов отмечу, что домашних заданий было много, успеть сделать все было не очень просто. Я всё-таки справился, но не у всех студентов в потоке получилось. Но в конце курса рассказывали, что у будущих потоков систему переделали, и теперь есть базовое задание, а есть расширенные, и на зачёт достаточно сделать только базовое, а остальные по желанию. Также кажется, что недостаточно внимания уделили Docker. При развёртывании тестового приложения (у нас использовался OpenCart) он упоминался, но как основной вариант развёртывания предлагали совсем другой. Мне кажется, что если бы хотя бы базово рассказали, как можно развёртывать контейнеры в начале курса, многим было бы проще настроить тестовое приложение.В целом курс понравился, рекомендую тем, кто хочет стать автоматизатором тестирования и имеет какие-то начальные знания Python. Для подготовки будет полезно пройти бесплатный курс по автоматизации с помощью Selenium и Pytest на Stepik.
Плюсы: Актуальная программа. Курс даёт хорошее понимание сферы. Много практики. Преподаватели - опытные автоматизаторы.
Минусы: Многовато домашних заданий. Стоит поработать над порядком тем в программе.
