Wprowadzenie do Continuous Integration/Delivery (CI/CD)
- Cykl rozwijania oprogramowania
- Porównanie alternatywnych podejść: chmura kontra rozwiązania własne (on-premises)
- Ciągłe budowanie / integracja (continuous building / integration)
- Ciągła inspekcja (continuous inspection)
- Ciągłe wdrażanie (continuous deployment)
Git – rozproszony system kontroli wersji
- Konfiguracja
- Podstawowe komendy
- Praca na gałęziach
- Zdalne repozytoria i praca z nimi
- Zaawansowane komendy (reset, merge, revert)
Dostawcy repozytoriów zdalnych Git
- GitHub, Bitbucket oraz Gitlab — podstawowe funkcjonalności
- Podstawowe funkcjonalności
- Pipeline na przykładzie GitHub Actions — wprowadzenie, przykłady konfiguracji
- Runnery — na przykładzie GitLab.com
Testowanie oprogramowania i jego rola w procesach CI/CD
- Ręczne i automatyczne testowanie wersji aplikacji
- Testy jednostkowe, integracyjne, funkcjonalne, wydajnościowe
- Testy w Selenium/Puppeteer — wprowadzenie
- Przykładowe testy jednostkowe w Pythonie
- LAB: Przygotowanie scenariusza testowego
Serwer automatyzacyjny Jenkins
- Wprowadzenie — cel, architektura, zasada działania
- Budowa typowego projektu
- Jenkinsfile — konfiguracja przy użyciu kodu
- Instalowanie i używanie pluginów
- Dodawanie i używanie kluczy oraz haseł
- Praca z agentami
- Integracja narzędzi do testowania z serwerem Jenkins
- LAB: uruchamianie testów oraz deploy aplikacji w zależności od wyniku testów
Ansible
- IAAC — Infrastructure as a Code: znaczenie i rola
- Podstawowe pojęcia oraz elementy
- Instalacja oraz konfiguracja
- Inventory
- Wykonywanie komend na wielu serwerach jednocześnie
- Prosty przykładowy playbook
- Wprowadzenie do ról
- Instalowanie oraz używanie pluginów
- Tworzenie zaawansowanych ról
- Bazowanie na faktach
Docker
- Podstawowe komendy oraz zarządzanie kontenerami
- Sieci
- Volumeny
- Dockerfile — tworzenie, budowanie obrazu, ENTRYPOINT i CMD
- LAB: budowa kontenera na bazie prostej aplikacji
- Docker registry
- Docker compose
Kubernetes
- Wprowadzenie — historia, podstawowe koncepcje, architektura
- Podstawowe komponenty: Pod, Node, Cluster
- Instalacja — różne metody, minidystrybucje K8s
- Podstawowe operacje: tworzenie Podów, skalowanie, aktualizacje, roll-backi
- Networking — Service, Ingress, Network Policies
- Storage — Persistent Volumes, Storage Classes
- Helm — zarządzanie aplikacjami w Kubernetes
- Praktyczne ćwiczenia: instalacja, konfiguracja sieci, zarządzanie danymi, tworzenie zasobów
AI w pracy inżyniera DevOps
- GitHub Copilot / Cursor / Claude — generowanie skryptów, konfiguracji, Dockerfile, pipeline’ów
- AI do analizy logów i anomalii — narzędzia AIOps (przegląd)
- Generowanie i optymalizacja konfiguracji Ansible i Terraform z pomocą LLM
- AI w code review i bezpieczeństwie pipeline’ów
- Chatboty operacyjne — integracja alertów z LLM (np. PagerDuty + AI)
- Granice AI w DevOps — kiedy nie ufać generowanej konfiguracji
Monitoring i logowanie
- Prometheus, Grafana oraz Alertmanager — wprowadzenie, konfiguracja, Service Discovery
- Zarządzanie logami
- Agregator logów — logowanie w formacie JSON, ELK, Grafana Loki
- Chmurowe rozwiązania AKS, EKS, GKS
- Praktyczne ćwiczenie: Implementacja monitoringu
AWS
- Wprowadzenie do cloud — rodzaje i najpopularniejsi dostawcy
- AWS — pierwsze kroki, konsola zarządzania, gotowe konfiguracje
- Podstawowe usługi chmurowe: serwery wirtualne, managed services, storage, VPC
- Regiony oraz Availability Zones
- Zarządzanie budżetem
- IAM – Zarządzanie użytkownikami, politykami oraz uprawnieniami
- Usługi EC2, S3, ALB oraz ECR
- Korzystanie z AWS CLI
Terraform
- HCL — Hashicorp Configuration Language
- Instalacja oraz konfiguracja
- Podstawowe komendy
- Dostawcy oraz zasoby
- tfstate — znaczenie i rola
- Provisioner — zasada działania, przykłady zastosowania
- Zmienne i Output
- LAB: uruchomienie usług i konfiguracja z pomocą Ansible
- LAB: Terraform i Jenkins

Pobierz szczegółowy program kursu

Kurs DevOps Engineer

Git i CI/CD, Ansible, Docker, Kubernetes, cloud