VK Cloud K8s: автодоставка
контейнеров через GitLab + Helm
контейнеров через GitLab + Helm
Автоматизируйте доставку контейнеров в VK Cloud Managed K8s одним CI‑конвейером.
Helm‑чарты и GitLab CI создают окружения dev / stage / prod и публикуют образы.
Terraform описывает инфраструктуру, а пайплайн выкатывает релизы с мониторингом.
Helm‑чарты и GitLab CI создают окружения dev / stage / prod и публикуют образы.
Terraform описывает инфраструктуру, а пайплайн выкатывает релизы с мониторингом.
-
Что?Создадите Helm‑чарты и окружения dev / stage / prod, настроите GitLab CI для Registry и Managed K8s VK, добавите Terraform‑код. -
Формат и длительностьдо 25 человек; 8 часов -
Для кого?DevOps, SRE и platform‑engineers, которым нужен reproducible CI/CD в российском облаке.
Содержание
Подготовка VK Cloud K8s — быстрый обзор Managed K8s, IAM‑ролей и Container Registry.
Инфраструктура как код — Terraform‑модули для кластера, сетей и секретов.
Helm‑пакетирование — разработка чарта приложения с values для разных сред.
GitLab CI‑конвейер — сборка образов, push в Registry и деплой через helm upgrade, автоматические roll‑back.
Наблюдаемость — подключаем VK Cloud Monitoring: алерты по pod‑health и latency.
Best Practices — стратегии blue/green, секьюрность токенов, cost‑контроль.
Инфраструктура как код — Terraform‑модули для кластера, сетей и секретов.
Helm‑пакетирование — разработка чарта приложения с values для разных сред.
GitLab CI‑конвейер — сборка образов, push в Registry и деплой через helm upgrade, автоматические roll‑back.
Наблюдаемость — подключаем VK Cloud Monitoring: алерты по pod‑health и latency.
Best Practices — стратегии blue/green, секьюрность токенов, cost‑контроль.
Технологический стек
Terraform, GitLab CI, Helm, VK Cloud Managed K8s, VK Cloud Monitoring.
Предварительные требования
Git, Helm, базовые навыки Kubernetes, Terraform CLI.
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