На каком стеке работаешь

Мой основной технологический стек

Мой опыт за последние 10+ лет сформировал полноценный и сбалансированный стек, который я разделяю на ключевые категории DevOps и Cloud Native. Я не ограничиваюсь одним набором инструментов, а фокусируюсь на принципах и практиках, выбирая лучший инструмент для конкретной задачи, что является сутью философии DevOps. Однако, есть набор технологий, в которых я наиболее продуктивен и которые составляют ядро моей экспертизы.

1. Облачные платформы и инфраструктура

Моя основная специализация — AWS (Amazon Web Services). Я проектирую, развертываю и поддерживаю отказоустойчивые, масштабируемые и безопасные решения в облаке.

• Вычислительные сервисы: EC2, Lambda, ECS, EKS, Fargate.
• Сетевые сервисы: VPC, Route53, CloudFront, ALB/NLB, API Gateway.
• Сервисы хранения данных: S3, EBS, EFS, RDS (PostgreSQL, MySQL), DynamoDB, ElastiCache.
• Управление и мониторинг: IAM (глубокое понимание политик и ролей), CloudWatch, CloudTrail, Config.
• Инфраструктура как код (IaC): Terraform — мой основной инструмент для декларативного описания облачных ресурсов. Я активно использую модули, remote state, workspaces для управления средовыми различиями.

# Пример модуля Terraform для создания безопасной VPC
module "vpc" {
  source  = "terraform-aws-modules/vpc/aws"
  version = "~> 5.0"

  name = "production-vpc"
  cidr = "10.0.0.0/16"

  azs             = ["us-east-1a", "us-east-1b"]
  private_subnets = ["10.0.1.0/24", "10.0.2.0/24"]
  public_subnets  = ["10.0.101.0/24", "10.0.102.0/24"]

  enable_nat_gateway = true
  single_nat_gateway = true # Для экономии в non-prod средах
}

2. Контейнеризация и оркестрация

Я строю архитектуры на основе микросервисов, используя контейнеры.

• Контейнеризация: Docker — стандарт де-факто. Пишу эффективные Dockerfile, использую multi-stage builds, понимаю лучшие практики безопасности образов.
• Оркестрация: Kubernetes (K8s) — моя основная платформа для управления контейнеризированными приложениями. Я работаю как с managed-сервисами (AWS EKS, GKE), так и с self-hosted кластерами. Мои задачи включают:

    *   Развертывание и настройку кластеров.
    *   Написание манифестов (Deployments, Services, Ingress, ConfigMaps, Secrets).
    *   Настройка **Helm**-чартов для управления релизами сложных приложений.
    *   Использование **istio** или **nginx-ingress** для сервисной сетки и управления трафиком.

# Пример Deployment и Service в Kubernetes
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api-backend
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: api-backend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: api-backend
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: my-registry/api-backend:v1.2.3
        ports:
        - containerPort: 8080
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: api-config
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: api-backend-service
spec:
  selector:
    app: api-backend
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: ClusterIP

3. CI/CD (Непрерывная интеграция и доставка)

Я создаю и поддерживаю полностью автоматизированные конвейеры доставки.

• Инструменты: GitLab CI/CD и GitHub Actions — мои основные инструменты. Я ценю их интеграцию с git и гибкость. Также имею опыт с Jenkins (включая Pipeline as Code) и ArgoCD для GitOps.
• Практики: Реализую стратегии blue-green и canary-развертываний, автоматическое тестирование (unit, integration), сканирование кода и образов на уязвимости (SAST/DAST), артефактов и push в артефакт-репозитории (Nexus, Artifactory).

# Пример этапа развертывания в GitLab CI
deploy_to_staging:
  stage: deploy
  image: hashicorp/terraform:light
  environment:
    name: staging
  script:
    - terraform init -backend-config="staging.backend"
    - terraform workspace select staging
    - terraform validate
    - terraform plan -out=planfile
    - terraform apply -auto-approve planfile
  only:
    - main

4. Мониторинг, логирование и observability

Без качественного мониторинга система слепа. Моя цель — достичь полной наблюдаемости (observability).

• Метрики и алертинг: Prometheus + Grafana. Настраиваю custom exporters, сложные дашборды и алерт-менеджер для своевременного оповещения.
• Логирование: Стек ELK/EFK (Elasticsearch, Logstash/Fluentd, Kibana) или Loki от Grafana. Настраиваю сбор, парсинг, обогащение и визуализацию логов со всех компонентов системы.
• Трассировка: Jaeger или Zipkin для распределенной трассировки запросов в микросервисной архитектуре.

5. Конфигурационное управление и автоматизация

Для управления конфигурацией виртуальных машин (если они есть) и предварительной настройки образов я использую Ansible. Его идемпотентность и декларативный язык делают его идеальным для таких задач.

• Пишу роли (roles) и плейбуки (playbooks) для обеспечения единообразия конфигураций.
• Использую для bootstrap-настройки кластеров, установки агентов мониторинга, настройки систем безопасности.

# Пример запуска Ansible playbook
ansible-playbook -i inventory/prod.yml site.yml \
  --extra-vars "deploy_version=2.5.1" \
  --tags "deploy,nginx"

6. Языки программирования и скриптование

Автоматизация — это код. Помимо DSL инструментов (HCL, YAML), я активно пишу на:

• Bash/Python — для скриптов автоматизации, интеграций, создания утилит.
• Go — для написания простых микросервисов, утилит или кастомных плагинов (например, для Terraform providers).

---

Философия: Мой стек — это не просто список технологий. Это инструментарий, направленный на реализацию ключевых принципов: автоматизацию рутинных задач, обеспечение надежности и наблюдаемости систем, безопасность "по дизайну" (Security by Design) и ускорение циклов обратной связи для разработчиков. Я всегда открыт к изучению новых инструментов (таких как Pulumi, Crossplane, Argo Workflows), если они решают существующие проблемы более элегантно. Готовность адаптироваться и учиться — это, пожалуй, самый важный "инструмент" в арсенале современного DevOps-инженера.