DevOps

= Foundation =

Aqui estou agregando os pilares


 * Sistemas Operacionais
 * Linux
 * Onde a maioria das aplicações rodam hoje.


 * Linguagens de Programação
 * Python
 * A linguagem de back-end dominante nos dias de hoje. O Python é muito predominante em Inteligência Artificial/Machine Learning, portanto, se você quiser migrar para outro campo quente, você já alguns passos andados!


 * Cloud
 * AWS
 * É impossível se tornar um profissional de DevOps experiente sem um sólido entendimento de como funciona uma nuvem pública da Amazon.
 * Comece com o seguinte: VPC, EC2, IAM, S3, CloudWatch, ELB (sob o guarda-chuva do EC2) e Grupos de segurança. Essas coisas são muito para você começar e cada empresa moderna, habilitada para nuvem, estará usando essas ferramentas pesadamente.
 * O site de treinamento da própria AWS é um bom lugar para começar. https://www.aws.training/?src=training

Eu recomendo que você reserve 20 a 30 minutos diariamente para praticar Python, Linux e AWS.

= Skills =

Ansilble

 * Ansible: Instalando e Configurando o Ansible


 * Ansible: Instalando o IBM WebSphere Application Server usando o Ansible

Docker

 * Docker: Instalando o Docker no Windows 7


 * Docker: Boot do Docker


 * Docker: Trabalhando com Containers


 * Docker: Trabalhando com Imagens


 * CfC: IBM Spectrum Conductor for Containers - Visão Geral


 * Docker: Criando a Docker Image com o WebSphere Liberty Profile

Kubernetes

 * Kubernetes: Trabalhando com o kubectl

ELK Stack
Dicas sobre o trio Elasticsearch, Logstash e Kibana


 * ELK: Instalando o Elasticsearch, Logstash e Kibana


 * ELK: Retenção de dados no Elasticsearch


 * ELK: Consultando e buscando dados através do Kibana

Git

 * Usando o Git e o GitHub


 * Principais Comandos