Digital Classroom - DevOps Engineering on AWS (Portuguese)

O curso Engenharia de DevOps na AWS ensina como usar a combinação de ferramentas, práticas e filosofia cultural de DevOps para melhorar a capacidade de uma organização para desenvolver, entregar e manter aplicações e serviços em alta velocidade na AWS. Este curso abrange: integração contínua (CI), entrega contínua (CD), microsserviços, infraestrutura como código, monitoramento e registro em log, bem como comunicação e colaboração.

Objetivos do curso

Neste curso, você aprenderá a:

• Listar as vantagens de equipes pequenas de DevOps
• Listar funções e responsabilidades dos membros de uma equipe pequena típica de DevOps
• Aproveitar o AWS Cloud9 para escrever, executar e depurar seu código, bem como compartilhar seu IDE baseado em nuvem com a equipe de desenvolvimento
• Criar pipelines de integração contínua/entrega contínua (CI/CD), incluindo testes e segurança
• Desenvolver estratégias de ramificação Git e integrar ao pipeline de CI/CD para vários ambientes
• Usar o AWS CloudFormation para implantar ambientes de desenvolvimento, teste e produção para um projeto de desenvolvimento de software
• Projetar e implantar uma infraestrutura na AWS compatível com projetos de desenvolvimento de DevOps
• Criar um pipeline de CI/CD para modelos do AWS CloudFormation
• Estabelecer colaboração reunindo os fluxos de trabalho e as responsabilidades de desenvolvimento e operações
• Hospedar repositórios Git seguros, altamente escaláveis e privados com o AWS CodeCommit
• Aproveitar o Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) para armazenar com segurança imagens de contêiner do Docker e integrar com o AWS CodeBuild e o Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)
• Automatizar a compilação, o teste e o empacotamento de código com o AWS CodeBuild
• Integrar segurança nas ferramentas e serviços de pipeline de CI/CD
• Colocar em prática estratégias comuns de implantação, como “tudo de uma vez”, “contínua” e “azul/verde”
• Automatizar implantações de software para o Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), computação on-premises, AWS ECS (Amazon EC2/AWS Fargate) e AWS Lambda com o AWS CodeDeploy
• Automatizar pipelines de lançamento (compilação, teste, implantação) com o AWS CodePipeline
• Monitorar uma aplicação e um ambiente usando ferramentas e tecnologias da AWS

Público-alvo

Este curso destina-se a:

• Desenvolvedores
• Engenheiros de DevOps
• Engenheiros de SysOps
• Arquitetos de DevOps
• Administradores de sistemas

Pré-requisitos

Recomendações aos alunos:

• Participações nos cursos Operações de sistemas na AWS ou Desenvolvimento na AWS
• Conhecimento prático em uma ou mais linguagens de programação de alto nível, como C#, Java, PHP, Ruby ou Python
• Conhecimento intermediário de administração de sistemas Linux ou Windows usando a linha de comando
• Dois ou mais anos de experiência provisionando, operando e gerenciando ambientes da AWS

Descrição do curso

• Módulo 1: Introdução ao DevOps
• Módulo 2: Automação de infraestrutura
• Módulo 3: Conjuntos de ferramentas da AWS
  • Laboratório 1: Usar o AWS CloudFormation para provisionar e gerenciar uma infraestrutura básica
• Módulo 4: Integração contínua/entrega contínua (CI/CD) com ferramentas de desenvolvimento
  • Laboratório 2: Implantar uma aplicação em uma frota do EC2 usando o AWS CodeDeploy
  • Laboratório 3: Automatizar implantações de código usando o AWS CodePipeline
• Módulo 5: Introdução aos microsserviços
• Módulo 6: DevOps e contêineres
• Módulo 7: Computação sem servidor e DevOps
  • Laboratório 4: Implantar uma aplicação sem servidor usando o AWS Serverless Application Model (AWS SAM) e um pipeline de CI/CD
• Módulo 8: Estratégias de implantação
• Módulo 9: Teste automatizado
• Módulo 10: Automação de segurança
• Módulo 11: Gerenciamento de configuração
  • Laboratório 5: Executar implantações azul/verde com pipelines de CI/CD e o Amazon Elastic Container Service
• Módulo 12: Observabilidade
  • Laboratório 6: Usar as ferramentas de DevOps da AWS para automações de pipeline de CI/CD
• Módulo 13: Arquiteturas de referência
• Resumo do curso
• Recursos do curso