CI/CD в Yandex Cloud:
Terraform + GitLab CI
Terraform + GitLab CI
Постройте Terraform‑управляемый GitLab CI‑конвейер до продового Kubernetes в Yandex Cloud. Автоматизируйте сборку образов, хранение артефактов в Object Storage и автодеплой в Managed K8s. Получите мониторинг и мгновенный релиз по push‑commit — весь жизненный цикл под контролем.
-
Что?Собираете end‑to‑end пайплайн: Terraform → GitLab Runner → Object Storage → автодеплой в K8s, включая мониторинг и авто‑релиз по push. -
Формат и длительностьдо 25 человек; 8 часов -
Для кого?DevOps‑, облачные инженеры и платформенные команды, строящие CI/CD в российских облаках.
Содержание
Подготовка инфраструктуры IaC — Terraform‑модули для сети, Object Storage и Managed K8s.
Развёртывание GitLab Runner — регистрация раннера, подключение Docker‑executors.
Pipeline как код — сборка образов, пуш в Registry, хранение в Object Storage.
Автодеплой в Yandex Managed K8s — Helm‑release в dev/stage/prod, стратегии rollout.
Мониторинг и алерты — интеграция с Yandex Monitoring, трассировка релизов.
Best Practices — security‑tokens, branch‑policies, cost‑control.
Развёртывание GitLab Runner — регистрация раннера, подключение Docker‑executors.
Pipeline как код — сборка образов, пуш в Registry, хранение в Object Storage.
Автодеплой в Yandex Managed K8s — Helm‑release в dev/stage/prod, стратегии rollout.
Мониторинг и алерты — интеграция с Yandex Monitoring, трассировка релизов.
Best Practices — security‑tokens, branch‑policies, cost‑control.
Технологический стек
Terraform, GitLab CI, Yandex Managed K8s, Yandex Monitoring.
Предварительные требования
Git + GitLab, Terraform CLI, базовые навыки Kubernetes.
Эксперты
-
Дмитрий ЖечковЭксперт по AI и облачным решениям, архитектор облачных решений в Yandex Cloud, сосредоточен на разработке ПО с использованием Generative AI и агентных архитектур. -
Носов АндрейПрофильный специалист с более чем 20-летним опытом в ИТ, специализирующийся на архитектуре решений в области ИИ, LLM, RAG, NLP, системной интеграции и руководстве мультидисциплинарными командами. Практический опыт разработки 27 AI/ML решений. Эксперт в построении AI-инфраструктур и развитии продуктовых команд. -
Александр МиленкинML Team Lead | Dodo Brands
Senior Data Scientist | Red Mad Robot
Senior Data Scientist | X5 Retail Group
Стоимость
Фиксированная цена
за командный пакет
25 000 ₽/участник
для физических лиц
Ознакомьтесь с другими
мастер-классами
мастер-классами
Закрываем конкретный вызов: внедрить RAG‑конвейер на LangChain, настроить MLOps‑CI/CD и мониторинг, освоить LoRA/RLHF‑тонкую настройку или добавить guardrails и безопасность
Ваша команда умеет собирать AI уже завтра: технологично, практично, экономно
Напишите нам, и мы подберем решение
Напишите нам, и мы подберем решение
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ЭКОСИСТЕМА
НАПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЯ
СЕРВИСЫ
Через обучение - к успеху! Знания работают на вас