Специалисты
3,5+ года коммерческого опыта на позиции DevOps инженера
- Использовал Terraform и Ansible для автоматизации создания инфраструктуры и
управления конфигурациями;
- Настраивал высокодоступные БД (PostgreSQL и Redis), реализовал резервное
копирование и кеширование данных;
- Автоматизировал процессы сборки, тестирования и деплоя с помощью GitLab CI/CD,
GitHub Actions и ArgoCD, оптимизировал Docker-образы;
- Работал с конфигурацией микросервисов в Kubernetes;
- Работал с облачными платформами Yandex Cloud и AWS.
Опыт в доменах: E-commerce, Ритейл, IoT, EdTech, MediaTech
Операционные системы: Linux;
- Языки программирования: Bash, JavaScript;
- СУБД: Patroni, Redis;
- Облачные платформы:
YandexCloud (VPC, VPC Security Groups, Compute cloud, Virtual private cloud, Object storage,
container registry, Manage service for Kubernetes, serverless containers, Cloud CDN, ALB, NLB,
Monitoring, Managed Databases (PostgreSQL, Valkey (Redis)), Elasticsearch, Cloud DNS);
AWS (ECS, EC2, RDS, IAM, ECR, Route53, ALB, Secrets Manager, OpenSearch, Lambda,
CloudWatch, CloudFront, ACM, EKS, VPC, SG,RDS DB, S3, Route 53 dns);
- Конфигурация и управление: Terraform, Ansible;
- Оркестрация контейнеров: Kubernetes, Helm, Docker, Docker Compose;
- Мониторинг и логирование: Prometheus, Grafana, ELK Stack / EFK Stack, Fluentd;
- Автоматизация процессов: ArgoCD, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Jenkins;
- Веб-серверы: Nginx, Apache;
- Виртуализация серверов: VMware, Oracle VM VirtualBox;
- Системы контроля версий: Git, GitHub, GitLab;
- Другие технологии: JMeter, S3-minIO, Kafka, RabbitMQ, Bitrix.
Образование:
Белорусский Государственный Университет Информатики и Радиоэлектроники Факультет инфокоммуникаций. Специальность: Инфокоммуникационные системы (стандартизация, сертификация и контроль параметров) 2016-2020
Онлайн-образовательная платформа
Домен: EdTech, MediaTech Позиция: DevOps инженер Описание проекта: Платформа для онлайн-обучения с поддержкой видеоконференций, проведения лекций и практических занятий в реальном времени. Интеграция мониторинга метрик видеосервисов и автоскейлинга позволяет обеспечить стабильность при резких пиковых нагрузках (во время массовых мероприятий или экзаменов). Безопасность данных и надежность системы гарантируются использованием современных DevOps инструментов. Задачи на проекте: - Развернул Kubernetes-кластер с использованием Ansible для автоматизации установки и настройки инфраструктуры; - Настроил Helm-чарты для автоматизированного развертывания приложений в Kubernetes; - Настроил GitLab CI для автоматизации процессов сборки и тестирования; - Настроил ArgoCD для автоматизации процессов развертывания и управления конфигурацией микросервисов; - Установил и настроил Harbor для создания внутреннего репозитория Docker-образов и управления их версионностью; - Настроил CI/CD процессы с помощью GitLab и ArgoCD для автоматического развертывания портала для студентов, написанного на PHP. Оптимизировал Docker-образ для ускорения сборки и уменьшения размера; - Развернул кластер Patroni PostgreSQL с помощью Ansible. Настройка бэкапов PostgreSQL; - Развернул ELK Stack для сбора и анализа бизнес-событий (регистрации, оплаты, прохождения курсов) с PHP-фронтенда и Java-бекенда, что позволило продуктовой команде анализировать поведение пользователей; - Настроил мониторинг ключевых метрик видеоконференций, включая использование custom метрик для анализа трафика и производительности; - Реализовал автоскейлинг видеосервисов через Horizontal Pod Autoscaler (HPA) для поддержания производительности под высокой нагрузкой; - Установил Grafana, Prometheus stack. Cоздал кастомные дашборды и визуализацию данных; - Использовал хранилища S3-minio в качестве файловой системы; - Реализовал мониторинг и алертинг с использованием Prometheus Alertmanager для уведомления команды о сбоях и критических событиях; - Интеграция GitLab и Jira для отправки статуса выполнения pipeline через API в Jira; - Настройка и оптимизация брокера сообщений Kafka, а также извлечение метрик с помощью jmx-agent; - Использовал JMeter для тестирования API приложения в dev окружении. Достижения: - Повысил стабильность системы на 40% во время пиковых нагрузок (до 10 000 одновременных пользователей) за счет внедрения HPA для видеосервисов и кастомных метрик Prometheus; - Сократил время развертывания микросервисов на 60% благодаря автоматизации CI/CD (GitLab + ArgoCD) и Helm-чартам; - Снизил время реакции на инциденты на 30% за счет кастомных Grafana-дашбордов и алертинга через Alertmanager; - Оптимизировал затраты на инфраструктуру на 15% за счет точного автоскейлинга и мониторинга ресурсов
Kubernetes, ArgoCD, Harbor, Prometheus, Grafana, Patroni, PostgreSQL, Ansible, S3-minIO, Helm, GitLab, Kafka, JMeter.
январь 2024 – по настоящее время (более 1 года) месяцев
E-commerce платформа
Домен: E-commerce, Ритейл Позиция: DevOps инженер Описание проекта: Высоконагруженная масштабируемая платформа для онлайн-продаж, поддерживающая работу с множеством пользователей в реальном времени. Платформа предоставляет покупателям удобный каталог товаров с поиском, фильтрацией и персонализированными рекомендациями на основе анализа их действий. Для продавцов система включает инструменты управления товарами, аналитические отчеты по продажам и рекламе. Платформа интегрирована с популярными платежными системами. Также реализованы модули для работы с логистикой: отслеживание заказов, расчет стоимости доставки, и интеграция с курьерскими службами. Задачи на проекте: - Развернул Managed Service for Kubernetes в Yandex Cloud для работы микросервисов. - Настроил балансировку нагрузки через ALB, добавив HTTPS с сертификатами, выданными в Yandex Cloud; - Организовал CI/CD-процессы в GitLab CI/CD для автоматического тестирования, сборки и деплоя; - Настроил Terraform для автоматизации инфраструктуры: создание VPC, Subnet, Kubernetes Cluster; - Настроил мониторинг приложения с использованием Prometheus и Grafana, включая алертинг для бизнес-метрик; - Организовал логирование с помощью EFK stack; - Настроил кеширование данных с использованием Valkey (Redis) для повышения производительности; - Добавил автоматизацию почтовых рассылок с помощью Python-скриптов; - Настроил PostgreSQL для работы в высокодоступном режиме и реализовал автоматическое резервное копирование в Object Storage; - Настроил автоматическое масштабирование подов в Kubernetes с использованием HPA (Horizontal Pod Autoscaler); - Развернул и настроил RabbitMQ для внутреннего взаимодействия между сервисами; - Настроил CDN Yandex для оптимизации доставки статических файлов. Достижения: - Увеличил производительность платформы на 25% за счет кеширования данных в Valkey (Redis) и оптимизации CDN для статических ресурсов; - Автоматизировал 90% инфраструктуры в Yandex Cloud через Terraform, включая VPC, Kubernetes и ALB с TLS-шифрованием; - Улучшил скорость обработки заказов на 20% через настройку RabbitMQ и горизонтальное масштабирование микросервисов.
Yandex Cloud (Managed Service for Kubernetes, Object Storage, Compute Cloud, ALB, Valkey (Redis), PostgreSQL, Elasticsearch), Kubernetes, Helm, Docker, Terraform, GitLab, CI/CD, Prometheus, Grafana, Nginx, Python, RabbitMQ.
декабрь 2022 – январь 2024 (1 год 1 месяц) месяцев
Система управления умными домами
Домен: IoT Позиция: DevOps инженер Описание проекта: Платформа для управления умными домами, позволяющая пользователям автоматизировать различные аспекты управления своим домом, такие как освещение, безопасность, температура и бытовая техника. Платформа использует облачные технологии для управления устройствами и сбора данных о состоянии дома, а также для мониторинга и анализа производительности различных устройств. Задачи на проекте: - Настроил CI/CD пайплайны в Github Actions для деплоя микросервисного приложения в ECS; - Настроил автоскейлинг в ECS; - Создал CI/CD для фронтенда на S3 и CloudFront; - Создал сертификаты TLS в ACM для CloudFront и ALB; - Перенес все переменные окружения и секреты в Secrets Manager; - Ускорил процесс запуска приложений за счет уменьшения Docker-образов, используя best practice; - Настроил сбор логов с использованием Cloud Watch, Lambda Function и Open Search; - Оптимизировал ECR, оставив только необходимые образы для снижения затрат в облаке; - Создал сервер RDS PostgreSQL, настроил резервное копирование и мониторинг; - Настроил уведомления в Cloud Watch для ECS и RDS PostgreSQL. Достижения: - Ускорил деплой приложений на 50% через CI/CD на GitHub Actions и оптимизацию Dockerобразов (сокращение размера на 40%); - Повысил безопасность системы за счет переноса 100% секретов в AWS Secrets Manager и TLS-сертификатов в ACM; - Снизил затраты на ECR на 35% за счет очистки неиспользуемых образов и автоматизации жизненного цикла
AWS (ECS, EC2, RDS, IAM, ECR, Route53, ALB, Secrets Manager, Open Search, Lambda, Cloud Watch, Cloud Front, ACM), GitHub Actions.
ноябрь 2021 – декабрь 2022 (1 год 1 месяц) месяцев