Базы данных для DevOps
-
Бессрочный доступ к теории
-
Асинхронный форматобучения
Включено в курс
Чему вы научитесь
- Разворачивать и настраивать PostgreSQL, MongoDB и Redis на Linux-серверах
- Работать с CLI-инструментами для управления данными и пользователями
- Настраивать резервное копирование и восстановление (pg_dump, mongodump, redis-cli)
- Контейнеризировать базы данных с помощью Docker и Docker Compose
- Настраивать мониторинг БД через Prometheus exporters и Grafana
- Автоматизировать развёртывание и администрирование баз данных с помощью Ansible
- Использовать Terraform для создания managed-баз в облаке
- Понимать различия между PostgreSQL, MySQL, MongoDB и Redis и выбирать оптимальное решение под задачу
Описание
Курс посвящён работе с базами данных в контексте DevOps. Вы начнёте с практики установки PostgreSQL на Linux-сервере: настройка подключения, конфигурация pg_hba.conf и работа с дампами. Затем познакомитесь с MongoDB: запуск в Docker, работа через mongosh, управление пользователями и бэкап через mongodump. Отдельный блок посвящён Redis — настройке, работе с redis-cli и конфигурации персистентности.
На практике вы контейнеризируете базы данных с помощью Docker и Docker Compose: PostgreSQL, MongoDB, а также админ-панели pgAdmin и Mongo Express. Далее освоите мониторинг баз данных с помощью Prometheus exporters (postgres_exporter, mongodb_exporter, redis_exporter) и Grafana. Научитесь создавать дашборды и алерты.
Курс охватывает методы бэкапа и восстановления (cold, hot, point-in-time) и автоматизацию этих процессов через cron и systemd. Вы отработаете сценарий эмуляции сбоя и полного восстановления. Отдельный модуль посвящён развёртыванию инфраструктуры БД в облаке через Terraform и использованию managed-сервисов.
В завершении вы создадите Ansible-плейбуки для настройки PostgreSQL и Redis, разберёте best practices работы с БД и получите чеклист DevOps-инженера по сопровождению баз данных: мониторинг, бэкапы, обновления и IaC. Также рассмотрите сценарии выбора оптимальной СУБД под dev, prod и аналитические задачи.
Для успешного прохождения курса рекомендуется знание Linux и основ контейнеризации.
Программа курса
-
2
Практика: PostgreSQL на Linux-сервере
Научиться устанавливать PostgreSQL на Linux, создавать БД и пользователей, настраивать доступ и делать базовый дамп/восстановление. -
3
Практика: MongoDB — запуск, CLI, подключение
Познакомиться с запуском MongoDB, работать с mongosh, создавать пользователей и делать бэкап/восстановление данных. -
4
Практика: Redis как кэш и брокер
Изучить установку Redis, работу с redis-cli, настройку безопасности, персистентности и бэкапа. -
5
Контейнеризация баз: Docker и Docker Compose
Научиться запускать PostgreSQL и MongoDB в Docker, использовать volumes и сети, а также Compose-файлы для быстрого деплоя. -
6
Мониторинг БД: Prometheus + Exporters
Познакомиться с установкой экспортёров, подключением к Prometheus, созданием дашбордов в Grafana и настройкой алертов. -
7
Бэкапы и восстановление: от ручного до автоматического
Изучить сценарии cold/hot/point-in-time бэкапов, инструменты для каждого типа и автоматизацию восстановления. -
8
Инфраструктура БД в облаке через Terraform
На практике создать облачную базу через Terraform, настроить сеть и подключение, сравнить self-hosted и managed решения. -
9
Ansible для настройки БД
Научиться писать плейбуки для установки и настройки БД, управлять пользователями, правами и конфигами через Jinja2. -
10
Сценарии и best practices
Понять, где и какие СУБД использовать, изучить DevOps-чеклист для работы с БД и подобрать инструменты под разные проекты. -
11
Заключение
Подвести итоги курса, закрепить знания и определить дальнейшие шаги по работе с базами данных. -
12
Дополнительные материалы
Статьи и видео, подобранные командой Хекслета. Помогут глубже погрузиться в тему курса -
&.
Продолжение следует