Serverless-DevOps в Yandex Cloud: Functions + API Gateway
Автоматизируйте жизненный цикл приложений и ML‑моделей в российском облаке.
Создайте и задеплойте serverless REST‑сервис на Functions + API Gateway с GitHub Actions. Разверните два окружения, настройте CI/CD и уберите холодные старты без лишних серверов.
Создайте и задеплойте serverless REST‑сервис на Functions + API Gateway с GitHub Actions. Разверните два окружения, настройте CI/CD и уберите холодные старты без лишних серверов.
-
Что?Развёртывание двух окружений Functions + Gateway, разработка REST‑сервиса на Python, тесты PyTest, автоматический деплой через GitHub Actions, разбор cold‑start и работы с секретами. -
Формат и длительностьдо 25 человек; 8 часов -
Для кого?Backend‑разработчики, DevOps‑инженеры и облачные команды, которым нужен быстрый serverless‑CI/CD в Yandex Cloud.
Содержание
Введение в Yandex Cloud Functions и API Gateway — архитектура, модели биллинга.
Подготовка проекта — шаблон Python REST‑сервиса, зависимости, PyTest‑чек‑лист.
Создание окружений dev / prod — настройка двух стейджей Functions + Gateway.
CI/CD в GitHub Actions — workflow build → test → deploy, secrets & OIDC‑token.
Оптимизация cold‑start — упаковка контейнеров, прогрев, выделение памяти.
Мониторинг и логирование — Cloud Logging, метрики latency / cost.
Подготовка проекта — шаблон Python REST‑сервиса, зависимости, PyTest‑чек‑лист.
Создание окружений dev / prod — настройка двух стейджей Functions + Gateway.
CI/CD в GitHub Actions — workflow build → test → deploy, secrets & OIDC‑token.
Оптимизация cold‑start — упаковка контейнеров, прогрев, выделение памяти.
Мониторинг и логирование — Cloud Logging, метрики latency / cost.
Технологический стек
Yandex Cloud Functions, API Gateway, GitHub Actions, Python 3.10+, PyTest, Docker.
Предварительные требования
Python 3.10+, GitHub‑аккаунт, Docker.
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