Год назад я не знал о Kubernetes практически ничего. Сегодня у меня свой pet-проект развернут в облачном кубере, и я чувствую себя достаточно уверенно, чтобы делиться опытом. Что изменилось? Я начал преподавать в МАИ и проходить сертификацию по работе.

Звучит парадоксально, правда? Обычно всё наоборот - сначала учишься, потом учишь других. Но в моем случае именно преподавание стало катализатором интенсивного обучения. И в этой статье я расскажу, как это работает и какой путь я прошел.

Точка старта: преподавание как вызов

Как всё начиналось

В 2024 мне предложили вести курс по разработке на платформе 1С в Московсковском авиационном институте. К тому моменту я уже был руководителем отдела разработки в консалтинге, имел опыт с различными технологиями, но Kubernetes был для меня terra incognita.

Мои знания на старте:

✅ Уверенные знания backend-разработки

✅ Опыт работы с PostgreSQL

✅ Понимание основ DevOps

✅ Базовые знания Docker

❌ Kubernetes - только слышал название

❌ Cloud-native архитектура - смутные представления

❌ Практика развертывания в облаках - нулевая

Синдром самозванца на максимум

Помню первые мысли: "Как я буду учить современной разработке, если сам не знаю половину стека?" Классический синдром самозванца. Но вместо того, чтобы отступить, я решил использовать это как мотивацию.

Осознание: Если я хочу быть хорошим преподавателем, мне нужно быть на острие технологий. А Kubernetes в 2024 году - это уже даже не "хайп", это стандарт индустрии.

Параллельный путь: сертификация на работе

Одновременно с преподаванием на работе для достижения целей надо было проходить сертификации. Мне нужно было подтвердить свой уровень.

Проблема: Формальных знаний у меня было достаточно, но практического опыта с современным DevOps-стеком не хватало. И это было очевидно.

Решение: Начать системное обучение. Не просто "почитать статьи", а пройти полноценный курс с практикой.

План действий: как я учился

Этап 1: Выбор курса (месяц 1)

После исследования рынка образовательных программ выбрал курс DevOps для эксплуатации и разработки от Яндекс Практикума. Критерии выбора:

1. Практическая направленность — обязательные практические задания к каждой главе

2. Актуальность — курс обновлен в 2024 году

3. Поддержка сообщества — активный чат, код‑ревью от менторов

4. Комплексность — полное покрытие DevOps‑практик от Git до мониторинга

Инвестиция: ~160000 рублей и обязательство уделять минимум 10 часов в неделю.

Программа курса: 10 глав пути в DevOps

Курс состоял из 10 глав, каждая со сложными практическими заданиями. Сразу скажу: просто сесть в выходные и решить весь спринт не получалось. Задания были продуманными и требовали времени на осмысление. Но именно благодаря их сложности было невероятно интересно разбираться.

Глава 1. Системы контроля версий и автоматизация сборки

Начали с основ: Git, ветвление, стратегии работы с репозиториями. Затем перешли к автоматизации сборки - Makefile, build-системы, первые шаги в CI.

Ключевой инсайт: Я думал, что знаю Git. Но работа с rebase, cherry-pick, и стратегиями ветвления в команде - это совсем другой уровень.

Глава 2. Гибкие методологии и Continuous Integration

Agile, Scrum, Kanban - не просто теория, а связь с CI/CD практиками. Настройка первых CI-пайплайнов, автоматические тесты, линтеры.

Практика: Настроил CI для pet-проекта с автоматическим запуском тестов и проверкой качества кода.

Глава 3. Сети и основы работы на серверах Linux

Углубленное погружение в сети: TCP/IP, DNS, маршрутизация, firewall. Работа с Linux-серверами: systemd, процессы, права доступа, файловые системы.

Сложность: Для меня самой сложной темой оказалась работа с файловой системой Linux - разные типы ФС, монтирование, NFS, права доступа на уровне файловой системы.

Практическое применение (буквально сразу!): Через неделю после прохождения этой главы на работе возникла задача - нужно было еженощно перезаливать предпрод. Обратился к сотрудникам службы резервного копирования, но получил отказ: "КиберБэкап может восстановить только на тот же сервер, откуда забирает бэкап".

Благодаря свежим знаниям из курса, я реализовал решение сам: временное создание и подключение NFS-шары для переноса данных. Задание, которое казалось сложным на курсе, вдруг оказалось именно тем, что нужно для реальной рабочей задачи.

Вывод: Это был первый момент, когда понял - курс дает не абстрактные знания, а инструменты для решения реальных проблем прямо сейчас.

Глава 4. Continuous Delivery и Continuous Deployment

Разница между CD и CD (да, обе аббревиатуры звучат одинаково!). Стратегии деплоя: blue-green, canary, rolling updates. Откат изменений.

Практика: Реализовал полноценный CD-пайплайн с автоматическим деплоем в тестовую среду.

Глава 5. Infrastructure as Code и системы управления конфигурацией

Terraform, Ansible - управление инфраструктурой как кодом. Идемпотентность, декларативный vs императивный подход.

Озарение: Когда понял, что инфраструктуру можно версионировать так же, как код - это перевернуло мое представление об эксплуатации.

Немедленное действие: Сразу после этой главы завел репозиторий в GitHub и перенес туда все свои скрипты с подробными README. То, что раньше лежало россыпью на сервере или в заметках, теперь версионируется, документируется и легко воспроизводится.

Глава 6. DBOps: реляционные и нереляционные базы данных

Миграции, backup/restore, репликация. Работа и с PostgreSQL, и с MongoDB. Мониторинг баз данных, оптимизация запросов в контексте DevOps.

Личный интерес: Эта глава оказалась особенно близкой - у меня уже был опыт с PostgreSQL, но здесь узнал много нового про автоматизацию операций с БД.

Практический навык: До этого нечасто приходилось генерировать тестовые данные для БД. На курсе научился делать это правильно - и теперь этот способ стал применять постоянно. Особенно полезно при тестировании производительности запросов и отладке проблем, которые проявляются только на больших объемах данных.

Глава 7. Docker-контейнеризация и хранение данных

Multi-stage builds, оптимизация образов, Docker Compose, volumes, networks. Безопасность контейнеров.

Ключевой инсайт: Я думал, что знаю Docker. Оказалось, я знал процентов 20 возможностей. Особенно впечатлила тема безопасности и best practices по уменьшению размера образов.

Глава 8. Микросервисы, балансировка и кэширование

Архитектура микросервисов, service discovery, API Gateway. Nginx как балансировщик, Redis для кэширования. Обработка отказов, circuit breakers.

Практика: Разбил монолитное приложение на микросервисы и настроил балансировку между ними.

Глава 9. Kubernetes. Деплой и обеспечение надёжности приложения

Самая сложная глава курса. И самая важная.

Pods, Deployments, Services, Ingress, StatefulSets, ConfigMaps, Secrets, PersistentVolumes, автоскейлинг, health checks, мониторинг в K8s.

Честно признаюсь: откладывал эту главу дважды. Брал академический отпуск на курсе, потому что не мог собраться с силами. Kubernetes казался огромным и непонятным зверем.

Что помогло: После двух академов понял - откладывать дальше нельзя. Собрался, посвятил целую неделю только этой главе - каждый вечер после работы, все выходные. Решал задания, разбирался с документацией, задавал вопросы в чате курса.

Результат: Через неделю интенсивной работы всё вдруг "сложилось". Начал понимать логику K8s, концепты перестали казаться разрозненными. Это был настоящий прорыв.

Почему было сложно:

• Огромное количество новых концептов одновременно

• Абстракции поверх абстракций (Pods → ReplicaSets → Deployments)

• Networking в K8s - отдельная вселенная

• Отладка проблем - нужно знать, где искать

Почему это важно: После прохождения этой главы я почувствовал, что могу работать с современной cloud-native инфраструктурой. Это был ключевой момент всего обучения.

Глава 10. Логирование и мониторинг ошибок

Финальная глава: Prometheus, Grafana, ELK stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), алертинг, distributed tracing.

Практика: Настроил полноценный мониторинг и логирование для приложения в Kubernetes. Создал дашборды в Grafana, настроил алерты.

Итог главы: Теперь могу не только развернуть приложение, но и видеть, что с ним происходит в production.

Общие впечатления от курса

Сложность: Задания были действительно сложными. Каждый спринт требовал серьёзного времени и вдумчивого подхода. Но именно эта сложность делала обучение ценным.

Практика: Каждая глава заканчивалась практическим заданием, которое проверялось менторами. Получал обратную связь, исправлял ошибки, переделывал.

Поддержка: Чат курса работал отлично - всегда можно было задать вопрос и получить помощь от менторов или других студентов.

Темп: 10 часов в неделю - минимум. Реально тратил 12-15 часов, особенно на сложные главы вроде Kubernetes.

Эмоции: Были моменты, когда хотел всё бросить (особенно на главе 9). Были моменты эйфории, когда всё наконец заработало. Были ночи отладки, когда приложение никак не хотело стартовать в кластере.

Результат: За 10 месяцев прошёл путь от базовых знаний DevOps до уверенной работы с Kubernetes в production.

Этап 5: Pet-проект в облаке (месяцы 10-12)

Проект: Площадка ИИ-агентов для общения с отчетами 1С на естественном языке.

Идея родилась на стыке моих компетенций: опыт с 1С, интерес к ИИ, преподавание агентской разработки. Пользователь может задавать вопросы на человеческом языке, а система через ИИ-агента обращается к данным в 1С и формирует ответ.

Особенность реализации: Расширение на платформе 1С разработал в безопасном режиме и опубликовал в 1CFresh (прошло аудит вендора). Оно работает как HTTP-сервис. Для интеграции создал MCP-прокси, который преобразует базовую аутентификацию 1CFresh (другой там нет) в токен-based аутентификацию для внешнего API.

Технологический стек:

• Frontend: React + TypeScript + Vite + Tailwind

• Backend API: FastAPI + SQLAlchemy

• Telegram Bot: Python + aiogram

• AI Agent: LangGraph + GLM4.6 в cloud.ru

• MCP Proxy: FastAPI + MCP SDK (для интеграции с 1С)

• Базы данных: PostgreSQL 16 + Redis 7

• Reverse Proxy: Nginx (SSL termination)

• Платежи: ЮKassa (для монетизации)

• Облако: Cloud.ru Managed Kubernetes

• - Kubernetes: 6 различных сервисов

Поток запроса:

1. Internet → Ingress (SSL) → Nginx

2. Nginx распределяет на 3 сервиса: • React Frontend • Backend API • Telegram Bot

3. Backend + Telegram Bot → Agent Service (LangGraph)

4. Agent Service → MCP Proxy

5. MCP Proxy → 1С HTTP-сервис (1CFresh)

Хранилища: Managed PostgreSQL + Managed Redis

Что реализовал:

1. Микросервисная архитектура - 6 различных сервисов в K8s

2. Автоматический деплой через CI/CD pipeline

3. Secrets management - безопасное хранение токенов и ключей API

4. Интеграция с внешними сервисами:

   1. Telegram API для бота

   2. ЮKassa для платежей

   3. Foundation Models API для ИИ

   4. 1CFresh (аудит вендора пройден!)

5. Масштабирование - каждый сервис может независимо скейлиться

Что в планах (следующий шаг):

• Мониторинг с Prometheus и Grafana — хочу видеть метрики всех сервисов в реальном времени

• Алертинг — уведомления о проблемах до того, как о них напишут пользователи

• Distributed tracing — полная видимость пути запроса через все сервисы

Проблемы, которые решал

Проблема 1: Интеграция 7 различных сервисов

Каждый сервис в своем контейнере, нужно было наладить их взаимодействие: Frontend → Backend → Agent → MCP Proxy → 1С. При этом Telegram Bot работает параллельно и тоже общается с Backend и Agent.

Решение:

• Использовал Service Discovery в Kubernetes

• Настроил правильные Network Policies

• Все взаимодействия через внутренние DNS-имена сервисов

Проблема 2: Аутентификация в 1CFresh

1CFresh (облачная платформа 1С) предоставляет только базовую аутентификацию для HTTP-сервисов. Но передавать логин/пароль в открытом виде с фронтенда небезопасно.

Решение:

• Создал MCP-прокси сервис

• Прокси авторизуется в 1CFresh базовой аутентификацией

• Клиентам предоставляет API с токен-based аутентификацией

• Все секреты хранятся в Kubernetes Secrets

Проблема 3: Стоимость облака для pet-проекта

6 сервисов + PostgreSQL + Redis - это могло быть дорого для pet-проекта.

Решение:

• Оптимизировал resource requests/limits

• Frontend и Backend используют минимальные ресурсы

• PostgreSQL в одном экземпляре (для production нужна репликация)

• Redis без персистентности (используется только как cache)

• Итого: проект укладывается в разумный бюджет

Проблема 4: Отладка микросервисной архитектуры

Когда запрос проходит через 5 сервисов (Frontend → Backend → Agent → MCP Proxy → 1С), сложно понять, где именно произошла ошибка.

Решение (частично реализовано):

• Четкая обработка ошибок с информативными сообщениями на каждом уровне

• Request ID начал прокидывать через сервисы для трейсинга

• Базовое логирование в каждом сервисе

Что предстоит улучшить:

• Централизованное логирование (сейчас смотрю логи каждого пода отдельно)

• Полноценный мониторинг с Prometheus + Grafana (изучил на курсе, но еще не внедрил)

• Distributed tracing для визуализации пути запроса

Параллельно: преподавание как закрепление

Как преподавание помогло обучению

Эффект "Learn by Teaching":

Когда готовишь материал для студентов, приходится:

1. Структурировать знания - что важно, что второстепенно

2. Понимать глубоко - студенты задают неожиданные вопросы

3. Объяснять просто - сложные концепты простыми словами

4. Держать актуальность - нельзя учить устаревшему

Примеры из практики преподавания

Курс по агентской разработке в МАИ:

В рамках курса я подготовил 2 лекции по Docker - как раз после того, как сам прошел главу 7 на курсе DevOps. Это был отличный пример эффекта "learn by teaching".

Что давал студентам:

• Основы контейнеризации и зачем это нужно

• Практика: Docker для разработки агентов

• Запуск n8n (low-code платформа для автоматизации) в Docker

• PostgreSQL в контейнере для хранения данных агентов

• Docker Compose для связки сервисов

Процесс подготовки лекций:

Готовя материал для студентов, я:

• Отладил процесс запуска n8n + PostgreSQL в Docker Compose от начала до конца

• Нашел все подводные камни при работе с volumes и networks

• Создал готовые примеры

• Подготовил практические задания по контейнеризации агентов

Результат: Готовя эти две лекции, я закрепил свои знания по Docker настолько, что мог объяснить любые аспекты просто и понятно. А когда дошел до Kubernetes на курсе, Docker уже был «на автомате».

Вопросы студентов, которые заставили меня глубже разобраться

На каждый вопрос нужно было знать точный ответ. Это мотивировало копать глубже и часто приводило к тому, что я сам узнавал что-то новое в процессе подготовки ответа.

Результаты года обучения

Что умею сейчас:

Базовый уровень:

✅ Разворачивать приложения в K8s

✅ Писать манифесты и Helm charts

✅ Настраивать networking и ingress

✅ Работать с секретами и конфигами

✅ Дебажить проблемы в кластере

✅ Настраивать мониторинг и алертинг

✅ Работать с managed K8s в облаках

Продвинутый уровень:

✅ Реализовывать CI/CD пайплайны

✅ Оптимизировать ресурсы и costs

✅ Настраивать автоскейлинг

✅ Реализовывать backup и disaster recovery

Чего еще не знаю (планы на следующий год):

⏭️ Service Mesh (Istio/Linkerd)

⏭️ Advanced networking (Calico, network policies)

⏭️ Операторы Kubernetes

⏭️ Multi-cluster management

⏭️ GitOps (ArgoCD/Flux)

Метрики прогресса:

Временные:

? Пройден полный курс DevOps (120+ часов)

? Подготовлено 12 лекций для студентов

? Развернут pet-проект в production

? Более 50 часов практики с K8s

Финансовые:

• Инвестиция в обучение: 160000 рублей

• Стоимость облачной инфраструктуры: 5000 рублей/месяц

• ROI: увеличение зарплаты / новые возможности карьеры

Карьерные:

✅ Прошел сертификацию на работе

✅ Стал преподавателем в МАИ

✅ Получил практический опыт с K8s

✅ Повысил свою ценность на рынке

Уроки и выводы

1. Преподавание - лучший способ учиться

Когда объясняешь другим, сам понимаешь глубже. Вопросы студентов выявляют пробелы в знаниях.

Рекомендация: Даже если не преподаете официально, попробуйте:

• Писать статьи/заметки

• Делать презентации для команды

• Развивать стажеров

2. Системное обучение эффективнее хаотичного

До курса: Читал статьи, смотрел видео, но не было целостной картины.

После курса: Понимаю, как всё связано, могу решать реальные задачи.

Рекомендация: Инвестируйте в качественные курсы, не полагайтесь только на бесплатные ресурсы.

3. Практика критически важна

Можно прочитать 100 статей о K8s, но пока не столкнешься с реальными проблемами - не поймешь.

Рекомендация: Создайте pet-проект и разверните его в облаке. Это бесценный опыт.

4. Не бойтесь не знать

Синдром самозванца нормален. Я начал преподавать, еще не будучи экспертом в агентской разработке. Это заставило меня быстро учиться.

Рекомендация: Принимайте вызовы, которые заставляют вас расти. Дискомфорт - признак роста.

5. Инвестиции в обучение окупаются

Формальный ROI: Навыки K8s повышают зарплату на 20-40% (по рынку).

Неформальный ROI:

• Уверенность в своих силах

• Новые возможности карьеры

• Удовлетворение от понимания сложных систем

6. Сообщество важно

Где нашел помощь:

• Чат курса — быстрые ответы на вопросы

• Cursor/Qwen/Deepseek — отличные объяснения

• Блог Артура Крюкова великолепный лист по куберу

• YouTube (девопсим потихоньку) — обучение в дороге

Следующие шаги

Мои планы на 2026 год:

1. Углубить знания:

• Изучить Service Mesh

• Освоить GitOps

• Пройти следующие шаги сертификации по Postgres

2. Делиться опытом:

• Вести этот блог о пути в DevOps

• Обновить курс для студентов

• Провести курс для коллег

3. Практика:

• Добавить мониторинг и оповещения в pet-проект

• Развернуть еще один проект

• Контрибьютить в open-source проекты

Заключение

Год назад Kubernetes казался мне непостижимой магией. Сегодня это инструмент, которым я владею достаточно уверенно для практических задач.

Ключевые факторы успеха:

1. Внешняя мотивация (преподавание + сертификация)

2. Системное обучение (курс с практикой)

3. Реальный проект (pet-проект в облаке)

4. Обучение других (лекции для студентов)

5. Регулярная практика (минимум 10 часов в неделю)

Если вы думаете «мне уже поздно учить Kubernetes» или «это слишком сложно» — вспомните: год назад я был на вашем месте. Начните сегодня, и через год вы удивитесь, как далеко продвинулись.

---

Курс

- DevOps для эксплуатации и разработки - Яндекс Практикум (курс, который я прошел - 10 глав, практические задания, код-ревью от менторов)

---

Обсудим в комментариях:

• В какой точке пути к K8s находитесь вы?

• Какие трудности испытываете при изучении?

• Какие ресурсы вам помогли больше всего?

Следующая статья: Расскажу подробнее про архитектуру pet-проекта и разбор конкретных проблем, с которыми столкнулся при развертывании.

---

P.S. Если эта статья вдохновила вас начать учить Kubernetes - напишите об этом в комментариях. Буду рад поддержать на этом пути!