Observability платформа на Elastic/OpenSearch Stack

Курс для IT-специалистов. кто хочет самостоятельно развернуть, настроить и внедрить Observability-платформу

В сентябре

3 месяца

Онлайн

Для кого этот курс?

  • DevOps-инженеров
  • QA-инженеров
  • Системных администраторов
  • Аналитиков данных
  • Software Engineer

Необходимые знания

  • Понимание того, как устроены веб-сервисы (двух/трех-звенные системы)
  • Базовые знания по работе сети (типа протоколов, стандартные порты приложений, трабл-шутинг сети)
  • SSL. Зачем он нужен, как проверять его работу
  • Понимание отличия виртуализации от контейнеризации, начальные знания о Докере
  • Будет плюсом начальный уровень администрирования Linux (установка, создание пользователей, права на файлы и директории

Вы освоите:

  • Основы работы с Elastic/OpenSearch Stack: Понимание архитектуры и принципов работы с платформами ElasticSearch и OpenSearch
  • Способы сбора и обработки данных: Знание методов и инструментов для сбора логов, метрик и трассировок с использованием Beats и Logstash
  • Анализ и визуализация данных: Навыки работы с Kibana и OpenSearch Dashboards для визуализации и анализа данных
  • Безопасность и контроль доступа: Понимание принципов безопасности в Elastic Stack, включая настройки и управление доступом
  • Разработка и оптимизация: Навыки оптимизации запросов, работы с агрегатами и автоматизации процессов деплоя.

После обучения вы сможете:

  • Конфигурировать и управлять Elastic/OpenSearch Stack: Установка и настройка стека для мониторинга приложений
  • Собирать и анализировать данные: Использовать инструменты как Filebeat и Metricbeat для мониторинга системы и приложений
  • Создавать дашборды и визуализировать данные: Разрабатывать и настраивать дашборды в Kibana и OpenSearch Dashboards для отображения ключевых показателей
  • Настраивать алерты и автоматизацию процессов: Реализовывать систему уведомлений по критическим метрикам и событиям
  • Решать проблемы и оптимизировать производительность: Проведение анализа и устранение неполадок в данных, а также оптимизация производительности хранения и обработки данных
  • Сможете самостоятельно с нуля развернуть Observability-платформу, обосновать необходимость и преимущества ее использования, а так же внедрить и поддерживать

По данным отчета DevOps Trends, опубликованного в 2022 году, 68% организации в сфере технологий сообщили о необходимости внедрения практик Observability для улучшения мониторинга и управления производительностью их приложений и сервисов

Процесс обучения

Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.

Оптимальная нагрузка

Возможность совмещать учебу с работой

Портфолио

Индивидуальная разработка итоговой проектной работы 

Перспективы

 

Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход

Партнеры

Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности. Мы оказываем помощь в вопросах карьеры на протяжении всего обучения и спустя полгода после его завершения.

  • Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
  • Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
  • Пройдете карьерную консультацию с нашим HR-специалистом
  • Получите рекомендации, как искать работу, и советы по прохождению собеседования
  •  
Формат обучения

Интерактивные вебинары


2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда

Обратная связь


Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии

Активное комьюнити


Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов

Программа

Введение в Elastic/OpenSearch Stack

Тема 1: Введение в Observability

Тема 2: Основы работы с Elasticsearch и OpenSearch

Тема 3: Основы работы с Kibana и OpenSearch Dashboards

Тема 4: Основы работы с Logstash и Data Prepper

Тема 5: Основы работы с Logstash и Data Prepper

Расширенные возможности и безопасность

Тема 1: Beats – Filebeat, Metricbeat, Packetbeat, Auditbeat

Тема 2: Жизненный цикл данных в стеке

Тема 3: Глубокий разбор Logstash и ingest-пайплайнов

Тема 4: Автоматическая нормализация данных

Тема 5: Интеграция с популярными источниками данных

Тема 6: Оптимизация производительности хранения данных

Сбор логов, метрик и трассировок

Тема 1: Поисковый API и агрегаты

Тема 2: Расширенные агрегаты и аномалии

Тема 3: Настройка алертов и нотификаций

Тема 4: Безопасность и контроль доступа

Тема 5: Масштабирование Elastic Stack и OpenSearch Stack

Тема 6: Логирование событий безопасности (SIEM)

Продвинутые кейсы

Тема 1: Оптимизация запросов и кэшей

Тема 2: Обзор реальных кейсов использования

Тема 3: Автоматизация деплоя Elastic/OpenSearch Stack

Тема 4: Разработка дашбордов и бизнес-аналитика

Тема 5: Разбор ошибок и troubleshooting

Проектная работа

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 3: Защита проектных работ

Тема 4: Подведение итогов курса

Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

Выпускной проект


Каждый курс завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!

Вы сможете объединиться по группам и разрабатывать один масштабный проект. А ваши домашние задания станут частью проектной работы.

Преподаватель

Олег Нова

Payler

Senior DevOps Engineer

2 года в Otus
25 занятий
408 студентов

в ИТ с 2005: хостинг > заказная разработка > ИТ-консалтинг > классические банки > финтех Профессиональные интересы: Cloud Native Computing, вопросы ИБ и управления инженерными командами Опыт работы: н.в. / Payler / Lead DevOps 2020-2023 / ОТП Банк / Техлид 2019-2020 / Accenture / ИТ-консультант 2017-2019 / Альфа-Банк / Lead DevOps 2012-2017 / Альфа-Банк / Главный системный администратор

Преподает на курсах

  • Observability: мониторинг, логирование, трейсинг
  • System Design

Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

Корпоративное обучение для ваших сотрудников

OTUS помогает развивать высокотехнологичные команды. Почему нам удаётся это делать успешно:
  • Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
  • Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
  • OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
  • Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
  • Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
  • OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год

Подтверждение знаний и навыков

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
В конце прохождения специализации вы получите сертификат OTUS и официальный диплом о получении новой специальности

После обучения:

  • Удостоверение о повышении квалификации: если вы успешно защитили выпускной проект
    и готовы предоставить копию документа о высшем или среднем профессиональном образовании

  • Доступ к учебным материалам курса

  • Ваш личный проект, который поможет проходить собеседования

Частые вопросы

Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
У вас есть право одного бесплатного трансфера в другую группу
Обязательно ли защищать выпускной проект?
Для получения сертификата OTUS необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем.
С какого момента я смогу заниматься трудоустройством?
Получить карьерную консультацию вы сможете уже в начале обучения. Остальные опции: помощь с резюме, добавление резюме в нашу базу специалистов и т.д. будут доступны после окончания обучения.
Я могу вернуть деньги?
Да, вы можете сделать возврат средств пропорционально оставшимся месяцам обучения.