Chia Sẻ Khóa Học DevOps Không Khó - Thực Hành Tự Động Hóa [Khóa 5756 A]
Làm chủ Docker, Scripting, Terraform, Ansible, Kubernetes, CI/CD trên Azure và Datadog. Từ Zero đến nâng cao.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Tự động hóa cơ sở hạ tầng trên AWS và Azure bằng Terraform (VM, network, Kubernetes).
- ✓ Build các CI/CD pipeline chuyên nghiệp với GitHub Actions (test, deploy, auto-destroy).
- ✓ Quản lý Kubernetes cluster trên Azure (AKS) với HPA, Ingress và KEDA.
- ✓ Giám sát các môi trường đám mây với Datadog (metric, logs, dashboard).
- ✓ Viết các Ansible playbook để cấu hình server tự động.
- ✓ Làm việc với các container (Docker multistage, Docker Compose, Docker Hub).
- ✓ Thiết lập các môi trường DevOps hoàn chỉnh (Git, Linux, IaC, CI/CD).
- ✓ Chuẩn bị cho các chứng chỉ như AZ-400 DevOps.
- ✓ Ví dụ: Thực hiện một case study để quản lý một project từ khái niệm đến khi hoàn thành.
BẠN SẼ HỌC ĐƯỢC GÌ:
- ✓ Cloud, Thực hành: Xây dựng VM, network và storage trên AWS và Azure (Lab 10–15, 38–44).
- ✓ Tự động hóa thực tế: Viết các script để tạo nhiều VM hàng loạt (Lab 40, 44) và thao tác JSON bằng jq (Lab 41, 43).
- ✓ Terraform chuyên nghiệp: Provision Kubernetes cluster (Lab 52–55) và VM với các variable và module (Lab 48–51).
- ✓ Ứng dụng Ansible: Deploy container, quản lý users và permissions (Lab 60–61).
- ✓ CI/CD hoàn chỉnh: Build một GitHub Actions pipeline với testing, deployment và auto-destroy infrastructure (Lab 64–80).
- ✓ Kubernetes trên Azure: Làm chủ HPA, Ingress, KEDA và Probes (Lab 91–93).
- ✓ Elite Monitoring: Tạo các Datadog dashboard cho Kubernetes và EC2 với visual alert (Lab 97–102).
CÁC MODULE MỚI:
- ✓ AI for DevOps → ChatGPT, Claude, Gemini (đang tiến hành).
- ✓ Vibe Coding → Dành cho các DevOps workflow.
- ✓ Python → Cho DevOps automation.
PHƯƠNG PHÁP TRỰC TIẾP, ĐI VÀO VẤN ĐỀ:
- ✓ Mỗi bài học = 1 kỹ năng thực hành.
- ✓ Không có lý thuyết rời rạc → mọi thứ đều có ứng dụng thực tế.
- ✓ Các lab có thể tái sử dụng → áp dụng các script trực tiếp tại nơi làm việc.
- ✓ Từ zero đến pro → bắt đầu với Git/Linux và phát triển thành các full DevOps project.
NHỮNG GÌ BẠN SẼ XÂY DỰNG:
- ✓ Một multi-cloud environment (AWS + Azure) sử dụng CLI và Terraform (Phần 2, 6, 7).
- ✓ Một CI/CD pipeline để test, deploy và auto-destroy infrastructure (Phần 9).
- ✓ Một Kubernetes cluster với metric-based autoscaling (Lab 91).
- ✓ Một Datadog monitoring system với visual alert (Lab 101).
TẠI SAO KHÓA HỌC NÀY KHÁC BIỆT:
- ✓ Tập trung vào việc khắc phục sự cố (Lab 79, 100), một kỹ năng quan trọng mà hầu hết các khóa học đều bỏ qua.
- ✓ Phù hợp với chứng nhận AZ-400, nhiều học viên đã được chứng nhận.
- ✓ Công cụ thực tế → Terraform, Ansible, GitHub Actions, Helm, KEDA, Datadog.
KHÓA HỌC NÀY DÀNH CHO AI:
- ✓ DevOps beginner (chúng tôi bắt đầu với Git và Linux - Phần 1, 3, 4).
- ✓ Các Developer muốn hiểu và triển khai CI/CD.
- ✓ Sysadmin đang di chuyển sang môi trường đám mây.
Những câu hỏi thường gặp:
Tôi có cần kinh nghiệm không?
Không. Bạn sẽ được học từng bước, bắt đầu từ Git và Linux cho đến các dự án DevOps nâng cao.
Tôi có thể áp dụng điều này vào công việc không?
Hoàn toàn có thể. Các lab sử dụng các công cụ thực tế và free account trên AWS & Azure.
Điều gì làm cho khóa học này khác biệt?
- ✓ Không có các bài tập "hello world" vô nghĩa.
- ✓ Real Terraform + Kubernetes + Helm lab.
- ✓ Multi-cloud automation với AWS và Azure.
- ✓ Một cách tiếp cận thực tế, tập trung vào tự động hóa cho các dự án thực.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. Các bước đầu tiên - AWS & Azure.
- ✓ 03. Linux for Automation.
- ✓ 04. Kiến thức thiết yếu - Git.
- ✓ 05. Containervới Docker.
- ✓ 06. Scripting & Automation trên AWS & Azure.
- ✓ 07. Automation với Terraform.
- ✓ 08. Cấu hình với Ansible.
- ✓ 09. CI/CD với GitHub Actions.
- ✓ 10. Kubernetes Fundamentals trên Azure (AKS).
- ✓ 11. Giới thiệu về Datadog.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các chuyên gia về Infrastructure & Support đang muốn chuyển sang DevOps hoặc bất kỳ ai tò mò về DevOps nhưng không biết bắt đầu từ đâu.
- ✓ Python dành cho những người đam mê DevOps đang tìm kiếm các ứng dụng thực tế.
- ✓ Các Java developer muốn tích hợp các hoạt động DevOps.
- ✓ Support analyst đang hướng tới mục tiêu tiến vào môi trường tự động hóa và đám mây.
- ✓ Các chuyên gia quan tâm đến Trí tuệ nhân tạo ứng dụng vào DevOps.
- ✓ Ví dụ: Các Python developer mới bắt đầu tò mò về khoa học dữ liệu.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU