Idealny dla zespołów, które…
Chmura, automatyzacja i CI/CD w praktyce — hands-on dla zespołów inżynierskich.
Dowiesz się, jak monitorować, debugować i rozwiązywać problemy z kontenerem i procesami w nim działającymi.
Przekonasz się, jak z pomocą innego kontenera obserwować ruch sieciowy w terminalu lub przy użyciu Kali Linux Desktop działającego w Dockerze i dostępnego zdalnie w przeglądarce internetowej.
Nauczysz się pisać optymalne Dockerfile i budować optymalne i lekkie obrazy z wykorzystaniem strategii multi-stage.
Poznasz, czym jest warstwowa budowa obrazu i jak redukować ich ilość i rozmiar oraz w jaki sposób przeglądać szczegółową zawartość poszczególnych warstw obrazu oraz kontenera.
Aby zautomatyzować ten cały proces, uruchomisz lokalną instancję GitLaba wraz z GitLab Runnerem i lokalnym rejestrem obrazów. Projekt będzie automatycznie budowany, testowany, konteneryzowany, a wynikowy obraz skanowany pod względem struktury i bezpieczeństwa, i to po każdym wysłaniu kodu do repozytorium.
Co konkretnie robimy
- · Historia i motywacja: koncepcja kontenerów, różnice względem VM, typowe zastosowania w SDLC
- · Konfiguracja: instalacja Docker Engine/CLI, ustawienia środowiska, podstawowa diagnostyka konfiguracji hosta
- · Wydajność: narzuty i ograniczenia, zużycie CPU/RAM/IO, wpływ storage driverów i sieci
- · Obraz Dockera: format i metadane, warstwy, tagowanie, reużycie cache, podstawy OCI
- · Uruchomienie i monitorowanie: cykl życia kontenera, logi i metryki, sygnały i procesy, podstawowe troubleshootowanie
- · Budowa obrazów: Dockerfile, kontekst budowania, multi-stage, minimalizacja rozmiaru, deterministyczne buildy
- · Dobre praktyki: zasada najmniejszych uprawnień, użytkownik nie-root, pinowanie wersji, higiena zależności i warstw
- · Publikacja: rejestry obrazów, wersjonowanie i polityki tagów, podpisywanie i dystrybucja w zespole
- · Docker Networks / Docker Volumes: modele sieci (bridge/host/overlay), DNS i porty, persystencja danych, uprawnienia i backup
- · Proces konteneryzacji: przygotowanie aplikacji, dobór bazowego obrazu, konfiguracja runtime, porty, zmienne środowiskowe
- · Bezpieczeństwo obrazu: skanowanie podatności, SBOM, ograniczanie powierzchni ataku, zależności i aktualizacje bazowych obrazów
- · Monitoring usług Lambda: podstawy obserwowalności w scenariuszach konteneryzacji, logi/metryki/trace w typowych integracjach
- · Optymalizacja obrazu: redukcja warstw, cache buildów, porządkowanie zależności, optymalizacja czasu budowania i pobierania
- · Lokalna instancja GitLaba, CI/CD: GitLab Runner, lokalny registry, pipeline build/test/scan, kontrola zmian i artefaktów
- · Docker Quiz: pytania z certyfikatu Docker Certified Associate, utrwalenie pojęć i typowych pułapek
- · Sesja „Tips and Tricks from Docker Captain” z konferencji DockerCon, DevOps Days oraz Cloud Native: przegląd praktyk i wzorców użycia
- · Sesja Q&A: analiza przypadków z pracy uczestników, omówienie decyzji technicznych i ograniczeń rozwiązań
Od briefu do retro w 30 dniach.
Brief i diagnoza
Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.
Modyfikacja programu
Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.
Warsztat
Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.
Retro + raport
Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →Ansible – automatyzacja w systemach Windows
Chmura, automatyzacja i CI/CD w praktyce — hands-on dla zespołów inżynierskich.
Automatyzacja procesów biznesowych w praktyce
Chmura, automatyzacja i CI/CD w praktyce — hands-on dla zespołów inżynierskich.
AWS AI/ML
Chmura, automatyzacja i CI/CD w praktyce — hands-on dla zespołów inżynierskich.