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

Skill	Configure (infra-structure-as-code)	! Version	Package	Deploy	Run	Monitor
1st	Terrafarm	Git GitHub || Docker	Jenkins	ECS	ELK Stack
2nd	DevOps#Ansible || GitLab || Lambda || CodeDeploy || Kubernetes|| Prometeus

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

• Git: Usando o Git e o GitHub

• Git: Principais Comandos