Docker、CI/CD与基础设施基础之DevOps实践
甄选并验证：Abhishek Kumar, Backend Engineer, PayPal它能在你的机器上运行。这句话正是许多职业生涯悄然停滞的地方——因为从能在笔记本电脑上运行的东西，到能在用户面前可靠运行的东西，之间的距离恰恰是由那些没人教过你的部分构成的：只在某个地方能用的构建、你手动操作且心存畏惧的部署、活在配置文件中的密码、以及没有任何仪表盘能解释的凌晨两点宕机。 本课程按照你实际会经历的步骤来弥合这一差距。首先，你让应用变得可重现——一个真正的容器，构建得尽可能小且安全，而不是一个你不理解的复制粘贴的Dockerfile。接着，你构建交付它的流水线：一个制品，只构建一次，通过合理的测试金字塔进行测试，并在从预发布环境到生产环境晋升时保持不变，而不是重新构建并祈祷。然后，你学习大多数教程跳过的那部分——像工程师一样管理环境：将配置和密钥从代码中分离，将基础设施作为代码来编写，以及真正可控的部署（滚动、蓝绿、金丝雀），配合健康检查和演练过的回滚。 而且因为事情仍然会出问题，最后一部分是诊断：读取日志、指标和追踪；识别崩溃循环、OOM异常、依赖漂移；并处理事故，使得修复成为一道护栏，而不是一道伤疤。 它有意与具体工具无关——教学中会使用你实际会碰到的工具名称（Docker、GitHub Actions、GitLab CI、Terraform、Ansible、Kubernetes、DORA指标），但核心是围绕这些工具背后的判断力，因此它能迁移到你遇到的任何技术栈上。完成课程后，你将能够把应用从一个提交带到生产部署，并能自信地为之辩护。
课程目录
关于课程作者
Abhishek Kumar is the engineer teams trust with the parts of a product that cannot quietly break—authentication, payments, data synchronization, and the APIs on which other services depend. Over eight years, he has decomposed legacy applications into independently deployable services, designed event-driven workflows, and improved heavily used systems through query tuning, caching, asynchronous processing, and careful capacity planning. His working environment spans Java, Python, Go, and Node.js, supported by PostgreSQL, Redis, Kafka, Docker, Kubernetes, and AWS. Abhishek remains involved after deployment, tracing production failures, strengthening observability and automated testing, reviewing architecture decisions, and helping younger engineers develop the judgment required to keep complex systems fast, secure, and recoverable.
评价 (11)
- velvet_wallaby
super clear
- vigilant_bear
отлично
- secret_finch
loved it
- savvy_falcon
Rất hay, cảm ơn!
- wild_iguana
内容太基础，没学到什么新东西。