slurm.io

Осенние вечера — время забраться под плед с ноутбуком, взяв с собой любимый десерт с чаем. Слёрм при поддержке Mail.ru Cloud Solutions и Intel поможет провести эти вечера ещё и с пользой.

1 октября начнётся Вечерняя Школа Kubernetes для разработчиков. 24 онлайн-лекции и 22 практические работы в кластере MCS, и всё это бесплатно.

Научим использовать преимущества и учитывать ограничения Kubernetes, поднимать инфраструктуру для тестирования и экспериментов, выкатывать и эксплуатировать сервис, не дожидаясь команды DevOps. Сможете быстро спасти продакшн и влиять на успешность сервиса, уменьшая time-to-market.

Про первую Вечернюю Школу Kubernetes

Вечерняя Школа Kubernetes — не пробный запуск, мы точно знаем, что делаем. Первый поток был в апреле 2020 года, мы увидели в таком формате возможность поддержать специалистов, и это вызвало интерес у IT-сообщества — на курс зарегистрировалось 7000 человек. Мы создали комьюнити с участниками, оно активно и сегодня. Спикеры усовершенствовали навык работы с таким количеством студентов, а уроки прошли закалку семью тысячами зрителей. Оценив, сколько пользы принесла Вечерняя Школа, мы поняли, что обязательно вернёмся к этому формату.

Отличия первой и второй Вечерней Школы

Первая Вечерняя школа создавалась как универсальная для любых IT-специалистов, часть уроков больше подходила инженерам эксплуатации. Вторая создана специально с учётом нужд и интересов разработчиков, в её основе платный интенсив Слёрм «Kubernetes для разработчиков». В первой была бесплатной только теория, а сейчас при помощи наших партнёров Mail Cloud Solutions и Intel мы сможем предоставить стенды для практики. Это даст возможность ещё активнее изучить Kubernetes, сразу применяя знания.

Зачем Kubernetes разработчикам

Главный результат познания Kubernetes — уменьшается time-to-market продукта. Это важно, потому что обычно ожидание становится критичным для команды эксплуатации, пока продукт непрерывно улучшают. С Kubernetes можно быстро поднять себе в stage-кластере инфраструктуру, протестироваться на ней, поэкспериментировать и что-то выкатить.

Идеальный разработчик — тот, кто понимает, как использовать преимущества и обходить ограничения. А разработчик, который хочет просто кодить алгоритмы — не самый востребованный специалист. Здесь тоже помогут знания Kubernetes: наладить контакт между командами эксплуатации и разработки, понять ограничения в кластере и спасти продакшн, если надо, потому что разработчик лучше всех понимает, что именно он выкатил.

Программа по дням

1 октября: введение в Kubernetes

5 октября: создание своего кластера в MCS, абстракции приложения

7 октября: абстракции приложения, продолжение

12 октября: хранение конфигураций

14 октября: хранение данных

19 октября: Kubernetes и работа с данными

21 октября: сетевые абстракции

26 октября: устройство кластера

28 октября: oneshot задачи

2 ноября: альтернативы Deployment

4 ноября: повышаем удобство работы разработчика с помощью OneAPI

9 ноября: авторизация в кластере

11 ноября: особенности ЯП в Kubernetes

16 ноября: локальная разработка в Kubernetes

18 ноября: дебаг приложений в кластере

23 ноября: решения для Deep & Machine Learning

25 ноября: автоскейлинг в кластере Kubernetes

30 ноября: темплейтирование приложений

2 декабря: использование возможностей Kubernetes в своих приложениях

7 декабря: архитектура современных процессоров и как устроен ЦОД

9 декабря: CI/CD. Часть 1: интеграция с GitLab, тестирование, сборка образа, деплой с Helm.

14 декабря: CI/CD. Часть 2: хуки, подключение DBaaS MCS, дебаг.

16 декабря: device-plugins для Kubernetes

24 декабря: подведение итогов. Огласим результаты, отметим лучших студентов.

Каждое занятие начинается с 30 минут теории. Потом практика, во время которой студент повторяет за преподавателем операции в кластере с заданными параметрами в личном кабинете MCS. После занятия выкладываем запись урока, презентации и текст задания, чтобы самые усердные студенты могли закрепить тему и повторить пройденный материал.

Записаться на курс: https://slurm.club/2XdlyjY

Учебный центр «Слёрм» и Selectel совместными усилиями создали курс по Managed Kubernetes, доступ к урокам предоставляется бесплатно.

Спикеры курса познакомят с Managed Kubernetes Selectel и научат работать с кластерами.

Покажут популярные кейсы использования, разберут мультизональный кластер и расскажут, как рассчитать стоимость проекта.

По окончании курса вы сможете решать главную задачу – организация контейнерной инфраструктуры.

Кому подойдёт курс

Администраторам, готовым приобрести практический опыт использования Kubernetes.

Инженерам, оптимизирующим затраты на рутинные задачи по разворачиванию и поддержке кластеров Kubernetes.

Разработчикам, желающим получать контейнерную инфраструктуру быстрее.

Спикеры

Марсель Ибраев, Chief Technology Officer, Слёрм

— Инженер с 8-летним стажем,

— Certified Kubernetes Administrator,

— Внедрения Kubernetes для клиентов Southbridge.

Алексей Богданов, Product manager, Selectel Managed Kubernetes

— Развиваю системы и людей больше трёх лет;

— Работаю над продуктами Selectel: Managed Kubernetes, Serverless, CRaaS, API Gateway и MQaaS;

— Рассказываю на вебинарах о Managed Kubernetes.

Формат курса

Курс состоит из 7 модулей, выстроенных в логической последовательности. Каждый модуль состоит из одного или нескольких уроков, которые представляют собой наборы видеолекций, описательной части и практики.

Во вводном модуле курса каждый студент получит промокод на 3 000 рублей для выполнения практических заданий в сервисе Managed Kubernetes Selectel.

Программа

Тема 1: Вводный модуль

О Selectel, курсе и промокоде

Тема 2: Знакомство с Managed Kubernetes Selectel

Managed Kubernetes VS bare-metal Kubernetes

Особенности и возможности Managed Kubernetes Selectel

Тема 3: Развёртывание своего кластера через Managed Kubernetes

Создание кластера из личного кабинета

Создание кластера через Terraform

Создание кластера через API Selectel

Практика: развернуть кластер одним из трёх изученных способов, настроить управление кластером через Kubectl со своего локального компьютера.

Тема 4: Практические кейсы по использованию Managed Kubernetes

Подключение сетевых дисков

Работа с сетевыми абстракциями

Настройки безопасности

Регламентные работы

Кастомизация кластера

Мониторинг и логирование

Настройка пользователей и конфига kubectl

Taint, Labels

Добавление кастомных зон в CoreDNS

Практика: Поднять отказоустойчивый кластер с 3 мастер-нодами и 3 воркер-нодами и 2 нодами с ролью ингресс в разных зонах. Установить ингресс-контроллер через Helm, настроить его согласно best practices.

Создать кластер Manager PostgreSQL и настроить взаимодействие кластера Kubernetes и кластера PostgreSQL.

Установить в кластер Kubernetes приложение RabbitMQ. Запустить его в 3 реплики, настроить персистентное хранение данных с помощью PV/PVC.

Тема 5: Мультизональный кластер Kubernetes

Создание мультизонального кластера Kubernetes в панели управления.

Тема 6: Поиск неисправностей и дебаг

Разберём способы поиска причин неисправностей и их устранения.

Тема 7: Ценовая политика

Как рассчитать стоимость проекта?

Managed Kubernetes Selectel

Kubernetes — это система оркестрации контейнеров. Managed Kubernetes от Selectel упрощает процесс развёртывания, масштабирования и обслуживания контейнерной инфраструктуры. Обновлением версий, сертификатов, безопасностью и работоспособностью Control Plane Kubernetes занимается Selectel.

Сервис работает на базе «Облачной платформы Selectel» и использует её ресурсы для рабочих нод кластера: серверы, балансировщики, сети, диски.

В Managed Kubernetes можно управлять кластерами с помощью панели управления, Terraform или API сервиса. Создать кластер в Managed Kubernetes Selectel за две минуты – реальность.

Начать учиться

Доступ откроется после регистрации автоматически: slurm.club/3eRWSUG

Прежде чем создать курс, продакт оунеры Слёрм вооружаются улыбкой и проводят кастдевы с опытными специалистами, потенциальными спикерами, корпоративными заказчиками.

С кастдевов по курсу Слёрм «Python для инженеров» получилась интересная подборка практических кейсов автоматизации задач эксплуатации на Python в зарубежных и наших компаниях.

Кейс первый: облачный.

Компания активно пользуется облаком и тратит 2 миллиона рублей в месяц на инфраструктуру в AWS. Можно написать инструмент на Python, который будет анализировать и отключать «холостые ресурсы». Это позволит сократить расходы на 40-50% или около 12 миллионов рублей в год.

Кейс второй: экзотический.

У компании много экзотических сервисов, которые необходимо мониторить. Можно написать несколько Prometheus-exporter'ов на Python, что позволит эффективнее мониторить приложения и свести к минимуму простой платформы. Актуально для Fintech, ADtech, крупных медийных, социальных и сервисных площадок.

Кейс третий: Ansible.

Часто документация о серверах ведётся в Jira. Иметь единый источник информации хорошо, но переносить серверы из Jira куда-либо - неудобно. Пример с Ansible. Можно держать честный инвентори в Ansible-репозитории и по завершении деплоя обновлять страницу в Jira, записывая какие сервера для каких целей используются. Или можно с помощью Python генерировать status page - писать, какие версии каких сервисов сейчас задеплоены в каждом environment.

Кейс четвёртый: Chef.

У меня был случай, когда я писал сводную систему chef-opscode + AWS + [webazilla.com](http://webazilla.com/), чтобы понимать за что и сколько мы платим. Chef в качестве глобального инвентори + базовая статистика по загрузке системы + провайдерские API.

Кейс пятый: lint-тесты.

В практике был опыт написания на Python lint-тестов для ansible и kubernetes. Они позволяли проверять на наличие обязательных параметров, которые были стандартными в рамках компании. Без автоматизации проверяли руками и глазами, что конечно же намного дольше и неэффективней.

Кейс шестой: zabbix.

Была написана прослойка между системой мониторинга и внутренним таск-менеджером. Скрипт получает сырые алерты от zabbix, обрабатывает их в соответствии с определенной логикой и создает конкретную задачу в трекере. Дежурные специалисты оперативно получают точную информацию и не тратят время на выяснение «очага возгорания» среди сотен клиентских серверов.

Кейс седьмой: саппорт.

Автоматизация рутинных задачи для саппорта. Раньше приходил клиент и писал запрос на изменение конфигурации (напр., увеличить диска на гипервизоре и/или диск внутри виртуальной машины), специалист техподдержки шел и руками менял конфигурацию, после этого вносил изменения в биллинг.

Это занимало в среднем 5 минут на одного клиента, аналогичных задач было 7-10 штук в день. После автоматизации процесса с помощью Python затраты на задачу сократились до 15 секунд. Экономия в месяц — примерно 23 часа. В качестве бонуса увеличилась лояльность клиентов, ведь теперь их запросы обрабатывались в считанные секунды.