4.1 С чего начать изучение DevOps

4.1 С чего начать изучение DevOps #

🎯 Оценка стартовой позиции #

Прежде чем строить план обучения, нужно честно оценить свои текущие навыки и определить направление развития.

Матрица самооценки #

Заполните честно по шкале 1-10:

Технические навыки:

  • Основы Linux: ___/10 (командная строка, файловая система, процессы)
  • Сетевые технологии: ___/10 (TCP/IP, DNS, HTTP, балансировка нагрузки)
  • Программирование: ___/10 (любой язык программирования)
  • Базы данных: ___/10 (SQL, NoSQL, резервное копирование/восстановление)
  • Основы облачных технологий: ___/10 (понимание облачных концепций)
  • Безопасность: ___/10 (базовые принципы информационной безопасности)

Инструменты DevOps:

  • Контроль версий: ___/10 (Git workflow, ветвление)
  • CI/CD: ___/10 (Jenkins, GitHub Actions, развертывание)
  • Контейнеры: ___/10 (Docker, концепции контейнеров)
  • Оркестрация: ___/10 (Kubernetes, Docker Swarm)
  • Инфраструктура как код: ___/10 (Terraform, Ansible, CloudFormation)
  • Мониторинг: ___/10 (Prometheus, Grafana, логирование)

Мягкие навыки:

  • Коммуникация: ___/10 (техническая коммуникация)
  • Решение проблем: ___/10 (системное мышление, отладка)
  • Управление временем: ___/10 (приоритизация, продуктивность)
  • Способность к обучению: ___/10 (скорость освоения новых технологий)
  • Сотрудничество: ___/10 (работа в команде, обзор кода)

Анализ результатов:

  • Общий технический балл: ___/60 (сумма технических навыков)
  • Общий DevOps балл: ___/60 (сумма инструментов DevOps)
  • Общий балл мягких навыков: ___/50 (сумма мягких навыков)

Профили входа в DevOps #

🖥️ Системный администратор → DevOps #

Сильные стороны:

  • Linux/Windows администрирование
  • Сетевые технологии
  • Понимание инфраструктуры
  • Навыки устранения неполадок
  • Понимание безопасности

Пробелы для заполнения:

  • Программирование (Python/Bash скриптинг)
  • Контроль версий (Git workflow)
  • CI/CD процессы
  • Контейнеризация
  • Облачные платформы
  • Инфраструктура как код

Преимущества перехода:

  • Понимаете проблемы операционной команды
  • Знаете, как системы отказывают в реальности
  • Опыт работы с production средами
  • Понимание планирования мощностей и оптимизации производительности

💻 Разработчик → DevOps #

Сильные стороны:

  • Программирование
  • Понимание жизненного цикла ПО
  • Отладка и решение проблем
  • Работа с Git и обзором кода
  • Мышление в контексте тестирования

Пробелы для заполнения:

  • Linux системное администрирование
  • Сетевые технологии и безопасность
  • Управление инфраструктурой
  • Мониторинг и наблюдаемость
  • Операционные процессы production
  • Управление инцидентами

Преимущества перехода:

  • Понимаете потребности разработчиков
  • Можете автоматизировать сложные процессы
  • Знаете, как приложения должны работать
  • Опыт обзора кода и обеспечения качества

🎓 Новичок в IT → DevOps # 

**Преимущества "чистого листа":**
✅ Нет устаревших привычек
✅ Готовность к обучению
✅ Свежий взгляд на процессы
✅ Высокая мотивация

**Общие пробелы:**
📚 Все технические навыки
📚 Понимание IT-процессов
📚 Industry context и терминология
📚 Professional communication

**Стратегия обучения:**
- Начать с фундаментальных основ
- Больше времени на практику
- Найти ментора или сообщество
- Фокус на learning how to learn

🗺️ Выбор технологической специализации #

Cloud Provider Decision Matrix # 

┌─────────────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
│   Критерий      │   AWS    │  Azure   │   GCP    │
├─────────────────┼──────────┼──────────┼──────────┤
│ Рынок (%)       │    32    │    23    │    10    │
│ Вакансии        │ Высоко   │ Средне   │ Средне   │
│ Сложность       │ Высокая  │ Средняя  │ Низкая   │
│ Обучение        │ Много    │ Средне   │ Хорошо   │
│ Стоимость       │ Сложная  │ Понятная │ Простая  │
│ Enterprise      │ Лидер    │ Сильный  │ Растет   │
└─────────────────┴──────────┴──────────┴──────────┘

Рекомендации:
├── AWS: Если хотите максимум возможностей трудоустройства
├── Azure: Если работаете в Microsoft-окружении
└── GCP: Если интересуют ML/AI и простота использования

Выбор платформы оркестрации контейнеров # 

Выбор между Kubernetes, Docker Swarm и другими платформами оркестрации:

ЕСЛИ команда небольшая (<5 человек) И сложность низкая:
→ Docker Swarm - проще для старта

ЕСЛИ корпоративная среда ИЛИ высокие требования к масштабируемости:
→ Kubernetes - индустриальный стандарт

ЕСЛИ фокус на cloud-native решения И serverless архитектура:
→ Облачные решения (AWS ECS, Azure ACI, Google Cloud Run)

ВО ВСЕХ ОСТАЛЬНЫХ СЛУЧАЯХ:
→ Kubernetes - лучшие карьерные перспективы

РЕКОМЕНДАЦИЯ ДЛЯ НОВИЧКОВ:
При фокусе на карьерном росте + время обучения 6+ месяцев + высокий спрос на рынке:
→ "Kubernetes - начните с основ, даже если сложно"

🔧 Настройка рабочего окружения #

Настройка домашней лаборатории для DevOps обучения # 

#!/bin/bash
# Скрипт настройки домашней лаборатории

echo "=== DevOps Home Lab Setup ==="

# 1. Виртуализация (выберите одно)
setup_virtualization() {
    echo "Выберите платформу виртуализации:"
    echo "1. VirtualBox (бесплатно, для начинающих)"
    echo "2. VMware Workstation (платно, более производительно)"
    echo "3. Hyper-V (Windows, встроенно)"
    echo "4. KVM/QEMU (Linux, продвинутые пользователи)"
    
    # Для большинства рекомендуется VirtualBox
    sudo apt update
    sudo apt install virtualbox virtualbox-ext-pack
    
    # Скачать образы Linux
    echo "Рекомендуемые дистрибутивы для изучения:"
    echo "- Ubuntu Server 22.04 LTS (основной)"
    echo "- CentOS Stream 9 (enterprise)"
    echo "- Alpine Linux (для контейнеров)"
}

# 2. Контейнеризация
setup_containers() {
    # Docker
    curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
    sudo sh get-docker.sh
    sudo usermod -aG docker $USER
    
    # Docker Compose
    sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
    sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
    
    # Kind (Kubernetes in Docker)
    curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.17.0/kind-linux-amd64
    chmod +x ./kind
    sudo mv ./kind /usr/local/bin/kind
}

# 3. Kubernetes для обучения
setup_kubernetes() {
    # kubectl
    curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
    sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl
    
    # Minikube (альтернатива Kind)
    curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
    sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
    
    echo "Создать кластер: minikube start --driver=docker"
}

# 4. Infrastructure as Code
setup_iac() {
    # Terraform
    wget -O- https://apt.releases.hashicorp.com/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/hashicorp-archive-keyring.gpg
    echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/hashicorp-archive-keyring.gpg] https://apt.releases.hashicorp.com $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/hashicorp.list
    sudo apt update && sudo apt install terraform
    
    # Ansible
    sudo apt install software-properties-common
    sudo add-apt-repository --yes --update ppa:ansible/ansible
    sudo apt install ansible
}

# 5. Мониторинг (локальная установка)
setup_monitoring() {
    # Создать docker-compose для Prometheus + Grafana
    mkdir -p ~/devops-lab/monitoring
    cat > ~/devops-lab/monitoring/docker-compose.yml << 'EOF'
version: '3.8'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana

volumes:
  grafana-data:
EOF

    # Базовая конфигурация Prometheus
    cat > ~/devops-lab/monitoring/prometheus.yml << 'EOF'
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
EOF

    echo "Запустить мониторинг: cd ~/devops-lab/monitoring && docker-compose up -d"
}

# Основная функция установки
main() {
    echo "Установка компонентов DevOps лаборатории..."
    setup_virtualization
    setup_containers
    setup_kubernetes  
    setup_iac
    setup_monitoring
    
    echo "✅ Базовая настройка завершена!"
    echo "📚 Следующие шаги:"
    echo "1. Создайте VM с Ubuntu Server"
    echo "2. Запустите Kind/Minikube кластер"  
    echo "3. Поднимите мониторинг: cd ~/devops-lab/monitoring && docker-compose up -d"
    echo "4. Начните с первых labs в Chapter 2"
}

main

Настройка бесплатных облачных аккаунтов #

Настройка бесплатных cloud аккаунтов для практики

AWS Free Tier:

  • Продолжительность: 12 months
  • Лимиты:
    • EC2: 750 hours/month t2.micro
    • S3: 5GB storage
    • RDS: 750 hours/month db.t2.micro
    • Lambda: 1M requests/month
  • Предупреждение: Настройте billing alerts на $5!

Azure Free Tier:

  • Продолжительность: 12 months
  • Кредиты: $200 for first month
  • Лимиты:
    • VM: 750 hours/month B1S
    • Storage: 5GB LRS
    • Database: 250GB SQL Database
  • Предупреждение: Следите за потреблением credits

GCP Free Tier:

  • Продолжительность: Always free + $300 credit
  • Лимиты:
    • Compute: 1 f1-micro instance
    • Storage: 5GB regional storage
    • Functions: 2M invocations/month
    • BigQuery: 1TB queries/month
  • Преимущество: Более щедрые always-free лимиты

Советы по безопасности:

  • Используйте только free tier ресурсы
  • Настройте budget alerts
  • Удаляйте ресурсы после экспериментов
  • Изучите pricing calculator перед созданием ресурсов

📚 Создание плана обучения #

90-дневный план введения # 

# DevOps Learning Plan - Первые 90 дней

## Days 1-30: Foundations
### Week 1: Linux Basics
- [ ] Complete Linux command line tutorial
- [ ] Practice file permissions and user management
- [ ] Learn basic networking commands (ping, netstat, ss)
- [ ] Set up SSH key authentication

### Week 2: Version Control
- [ ] Git fundamentals course
- [ ] Create GitHub account and first repository
- [ ] Practice branching and merging
- [ ] Learn GitHub workflow (issues, PRs, reviews)

### Week 3-4: Programming Basics
- [ ] Choose language: Python (recommended) or Bash
- [ ] Complete beginner course (Python for Everybody или аналог)
- [ ] Write first automation scripts
- [ ] Learn basic debugging techniques

**Milestone:** Can navigate Linux, use Git, write simple scripts

## Days 31-60: DevOps Tools
### Week 5-6: Containerization
- [ ] Docker fundamentals course
- [ ] Build first Docker images
- [ ] Learn Docker Compose
- [ ] Practice container networking and volumes

### Week 7-8: CI/CD Introduction  
- [ ] Set up GitHub Actions for simple project
- [ ] Learn Jenkins basics (optional)
- [ ] Automate testing and building
- [ ] Deploy to staging environment

**Milestone:** Can containerize applications and set up basic CI/CD

## Days 61-90: Advanced Topics
### Week 9-10: Cloud Basics
- [ ] Choose cloud provider (AWS recommended)
- [ ] Complete cloud practitioner course
- [ ] Deploy applications to cloud
- [ ] Learn cloud networking basics

### Week 11-12: Infrastructure as Code
- [ ] Terraform basics course
- [ ] Provision cloud resources with code
- [ ] Learn state management
- [ ] Practice module creation

**Milestone:** Can provision cloud infrastructure as code

## Daily Habits (throughout 90 days):
- [ ] 30 minutes of structured learning
- [ ] 30 minutes of hands-on practice
- [ ] Read 1 DevOps article/blog post
- [ ] Participate in 1 community discussion (Reddit, Discord)

## Weekly Habits:
- [ ] Work on personal project (2-3 hours)
- [ ] Review and document learnings
- [ ] Plan next week's focus areas
- [ ] Connect with other learners/professionals

## Success Metrics:
- [ ] GitHub profile with 10+ repositories
- [ ] LinkedIn profile updated with new skills
- [ ] Personal blog with 5+ technical posts
- [ ] Network of 20+ DevOps professionals (LinkedIn/Twitter)
- [ ] Completed 1 end-to-end project (code → CI/CD → cloud deployment)

Ресурсы обучения по стилям обучения #

📖 Визуалы # 

Platforms:
├── Pluralsight (structured video courses)
├── Linux Academy / A Cloud Guru  
├── YouTube channels (TechWorld with Nana)
└── Udemy hands-on courses

Methods:
├── Диаграммы архитектуры
├── Mind maps для концепций
├── Screenshot tutorials  
└── Video recordings of practice sessions

🛠️ Кинестетики # 

Platforms:
├── KodeKloud (interactive labs)
├── Katacoda scenarios
├── Cloud provider labs
└── Local virtual machines

Methods:
├── Hands-on projects
├── Breaking and fixing things
├── Building from scratch
└── Pair programming/learning

📚 Чтение и письмо # 

Resources:
├── Official documentation
├── Technical books
├── Blog posts and articles
└── Stack Overflow discussions

Methods:
├── Note-taking and summarizing
├── Writing blog posts
├── Creating documentation
└── Participating in forums

👥 Социальное обучение # 

Communities:
├── DevOps subreddit
├── Discord servers (DevOps, Kubernetes)
├── Local meetups
└── Study groups

Methods:
├── Group projects
├── Peer mentoring
├── Discussion forums
└── Conference attendance

🎯 Установка целей и метрик #

Фреймворк SMART целей #

Пример SMART целей для DevOps новичка

Цель 1:

  • Конкретная: Развернуть контейнеризированное веб-приложение в Kubernetes
  • Измеримая: Завершить развертывание с проверками здоровья и мониторингом
  • Достижимая: Используя minikube и базовые знания Docker
  • Релевантная: Ключевой навык DevOps для современных развертываний
  • Ограниченная по времени: В течение 6 недель

Цель 2:

  • Конкретная: Автоматизировать развертывание инфраструктуры с Terraform
  • Измеримая: Создать переиспользуемые модули для VPC, EC2 и RDS
  • Достижимая: Начать с ресурсов AWS free tier
  • Релевантная: Infrastructure as Code - фундамент DevOps
  • Ограниченная по времени: В течение 8 недель

Цель 3:

  • Конкретная: Построить полный CI/CD pipeline
  • Измеримая: Коммит кода → автоматические тесты → развертывание на staging → production
  • Достижимая: Используя GitHub Actions и существующие знания
  • Релевантная: Необходимо для роли DevOps инженера
  • Ограниченная по времени: В течение 10 недель

Шаблон отслеживания прогресса # 

# Weekly Progress Review - Week XX

## Completed This Week ✅
- [ ] Finished Docker Compose tutorial
- [ ] Built multi-container application  
- [ ] Set up monitoring with Prometheus
- [ ] Created technical blog post about learning

## Challenges Faced 🚧
- Kubernetes networking was confusing
- Spent too much time on perfect configuration
- Struggled with Terraform state management

## Lessons Learned 📝
- Start simple, add complexity gradually
- Documentation is crucial for complex setups
- Community help is invaluable when stuck

## Next Week Goals 🎯
- [ ] Complete Kubernetes networking deep-dive
- [ ] Deploy application to cloud
- [ ] Write post-mortem of challenges faced
- [ ] Connect with 3 new DevOps professionals online

## Skill Level Updates
- Docker: 6/10 → 7/10
- Kubernetes: 3/10 → 5/10  
- Terraform: 2/10 → 4/10
- Linux: 7/10 → 7/10

## Time Investment
- Structured learning: 6 hours
- Hands-on practice: 8 hours
- Community engagement: 2 hours
- Total: 16 hours (target: 15-20 hours/week)

🎯 Заключение #

Начало пути в DevOps — это марафон, а не спринт. Ключевые принципы:

✅ Честно оцените текущий уровень навыков
✅ Выберите направление на основе рынка и интересов
✅ Создайте learning environment для практики
✅ Планируйте обучение структурированно
✅ Измеряйте прогресс регулярно
✅ Подключайтесь к сообществу с первого дня

Помните: Каждый DevOps-инженер начинал с нуля. Важна не скорость изучения, а последовательность и практическое применение знаний. Лучше изучить меньше тем, но глубоко, чем поверхностно всё подряд.

Следующий раздел: 4.2 План обучения на первые 3 месяца

Previous Глава 4 4.2 План обучения на первые 3 месяца Next