Практика — это способ «прожить» теорию: кто и как сегодня готовит DevOps-инженеров и зачем вообще они нужны

Источник фото: Shutterstock

Пользователь редко задумывается, что происходит после нажатия кнопки «обновить», почему банковское приложение продолжает работать при высокой нагрузке и каким образом новая версия онлайн-сервиса появляется без многочасового отключения. За этой внешней простотой скрывается сложная цифровая инфраструктура: облачные платформы, распределённые системы, автоматическая проверка кода, мониторинг и десятки взаимосвязанных процессов.

Поддерживать такую инфраструктуру помогают DevOps-инженеры — специалисты, которые связывают разработку программного продукта с его тестированием, развёртыванием и дальнейшей эксплуатацией. От качества их работы зависит, выдержит ли сервис наплыв пользователей, будет ли ошибка обнаружена до масштабного сбоя и сможет ли компания быстро выпускать обновления.

Однако подготовить такого специалиста только с помощью лекций практически невозможно. Как приблизить университетское обучение к реальной работе, можно ли доверять искусственному интеллекту написание кода и почему практика должна занимать большую часть учебного времени, в рамках проекта «Как это работает?», реализуемого при поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий, рассказал старший системный инженер по архитектуре и мониторингу облачных систем компании «РТК Цифровые технологии» Андрей Камардин.

Инженер между разработкой и эксплуатацией

DevOps — сокращение от Development Operations, то есть объединение разработки и эксплуатации. Это не отдельная программа и не один универсальный набор инструментов, а подход к организации всего жизненного цикла цифрового продукта: от планирования и написания кода до его сборки, тестирования, выпуска, развёртывания и последующего мониторинга.

Раньше эти этапы нередко существовали почти независимо друг от друга. Программисты создавали приложение, после чего передавали его специалистам, отвечавшим за запуск и поддержку. Любая ошибка на стыке двух зон ответственности могла замедлить обновление или привести к сбою. DevOps-подход предполагает, что процессы разработки, тестирования и эксплуатации должны быть связаны между собой и по возможности автоматизированы.

На практике DevOps-инженер одновременно работает с операционными системами, облачными технологиями, контейнерами, средствами мониторинга, автоматической доставкой кода и архитектурой распределённых решений. Поэтому для этой профессии недостаточно выучить несколько команд или освоить одну платформу. Специалист должен понимать, как устроена система целиком и что произойдёт с остальными её элементами при изменении одной части.

Андрей Камардин совмещает работу в индустрии с преподаванием в Московском авиационном институте. Студентам направления «Информационные системы и технологии» он преподаёт администрирование Linux, мониторинг и наблюдаемость, интернет вещей и аппаратные средства для IoT-систем. Кроме того, он участвовал в создании последовательной цепочки DevOps-дисциплин, рассчитанной на несколько семестров. Такой формат позволяет не делить обучение на отдельные несвязанные предметы. Его студенты постепенно проходят путь от фундаментальных основ к самостоятельному проектированию и развёртыванию цифровой инфраструктуры. А это значит, что Андрей Камардин не понаслышке знает, что стоит за подготовкой качественного специалиста – что есть плюсы, а что минусы.

По его мнению, главная сложность подготовки DevOps-инженеров состоит в том, что многие знания становятся понятны только во время практической работы. Можно подробно объяснить принципы контейнеризации или мониторинга, но без самостоятельной настройки системы студент не увидит, где возникают реальные ошибки и почему решение, выглядящее правильным на бумаге, может не сработать.

Поэтому Андрей Камардин использует так называемую обратную модель обучения. Теоретические материалы создают основу, но большая часть занятия отводится проектированию, кодингу и разбору практических ситуаций.

— Я убеждён, что практическая работа должна составлять примерно 65–70% учебной нагрузки. Остальные 30–35% — это теоретические основы и методологические инструменты. Такой баланс позволяет студентам не просто понять «почему», но и твёрдо знать, «как» это реализовать в реальных условиях, — объясняет эксперт.

Практика в данном случае не означает механическое повторение заранее известной последовательности действий. Студентам предлагают задачи, допускающие несколько решений, после чего они должны выбрать архитектуру, проверить её работоспособность, обнаружить слабые места и внести изменения.

Так формируется итеративный подход: сложная система не создаётся сразу в окончательном виде, а развивается постепенно. После каждого этапа инженер анализирует результат, получает обратную связь и корректирует решение. Именно по такой логике сегодня строится работа во многих технологических компаниях.

От учебной задачи — к полноценному сервису

Одно из ключевых упражнений курса эксперта связано с созданием микросервиса в Docker. Контейнеризация позволяет поместить приложение вместе с необходимыми зависимостями в изолированную среду, которую можно одинаково запускать на разных вычислительных системах.

Студенты должны спроектировать сервис, упаковать его в контейнер, настроить и развернуть на облачной платформе. После запуска работа не заканчивается: необходимо организовать мониторинг, проверить поведение сервиса и убедиться, что система позволяет обнаруживать возникающие проблемы.

Таким образом, учебное упражнение охватывает почти всю цепочку, с которой специалисты сталкиваются в компании: от первоначального проектирования до наблюдения за уже работающим продуктом.

— Инфраструктура, которую создаёт DevOps-инженер, должна быть продумана и качественно спроектирована. Студенты учатся создавать решения на основе архитектурных паттернов — шаблонов, которые уже применяются в индустрии и доказали свою эффективность, — говорит Андрей Камардин.

Архитектурный паттерн не является готовым ответом на любую задачу. Скорее, это проверенный принцип организации системы. Будущий специалист должен понимать не только то, как его использовать, но и то, в каких условиях он перестаёт быть эффективным.

Поэтому студентам предлагают кейсы, основанные на реальных индустриальных сценариях. Ограниченное время и необходимость самостоятельно выбирать инструменты приближают учебную задачу к рабочей ситуации, где редко существует единственное идеальное решение.

ИИ пишет код, но не отвечает за архитектуру

Отдельной частью обучения стала работа с искусственным интеллектом. Студенты используют чат-ботов и ИИ-агентов для написания отдельных фрагментов кода — подход, который получил название vibe-coding. Однако применение ИИ не отменяет инженерного мышления, напоминает Андрей Камардин. Сгенерированное решение необходимо проверить, встроить в существующую систему и оценить с точки зрения безопасности, производительности и устойчивости.

Разработчик может получить от нейросети работающий фрагмент кода, который решает локальную задачу, но плохо вписывается в архитектуру проекта. Поэтому способность сформулировать запрос к ИИ становится лишь начальным этапом. Гораздо важнее понимать, какой результат должен быть получен и по каким признакам можно обнаружить ошибку.

На занятиях созданные с помощью ИИ решения проходят мгновенную проверку и последующее улучшение. Такой подход помогает студентам воспринимать нейросеть не как замену собственным знаниям, а как дополнительный инженерный инструмент.

По мнению Андрея Камардина, подобные технологии особенно важны в разработке приложений, облачных систем и автоматизированной инфраструктуры. Они способны ускорить выполнение рутинных операций, однако ответственность за качество итогового решения остаётся за человеком.

Ошибка в одной строке — сбой в большой системе

Особенность DevOps заключается ещё и в масштабе возможных последствий. Незначительная ошибка в конфигурации способна затронуть не один компьютер, а множество сервисов и пользователей.

Современные цифровые продукты часто состоят из распределённых компонентов, которые работают на разных серверах, обмениваются данными и зависят друг от друга. Чем больше система, тем сложнее заранее предсказать все последствия изменения.

— Самая сложная задача, с которой предстоит столкнуться молодому специалисту, — это поддержка и развитие крупных распределённых систем, где каждая небольшая ошибка может привести к масштабным сбоям, — отмечает эксперт.

Именно поэтому обучение должно включать не только создание работающего решения, но и поиск его потенциальных слабых мест. Будущий инженер должен уметь задавать себе неудобные вопросы: что произойдёт при росте нагрузки, как система отреагирует на отказ одного из компонентов, где появится узкое место и насколько быстро можно будет восстановить работу.

Мониторинг в этом случае становится не дополнительной функцией, а одним из основных элементов инфраструктуры, подчёркивает специалист. Он позволяет следить за состоянием системы и замечать отклонения ещё до того, как они превратятся в серьёзную проблему.

Практика, которая превращается в работающий продукт

Связь обучения с индустрией проявляется не только в содержании заданий. Студенты получают возможность пройти практику в «РТК Цифровые технологии» и работать над задачами, которые могут быть применены в реальных проектах. Так, например, один из практикантов Андрея Камардина разработал инструмент для автоматизации построения отчётов, другой — систему мониторинга распределённых сервисов. Оба решения впоследствии были использованы в одной из рабочих сред компании.

Отбор на практику также строится вокруг конкретных навыков. Кандидат выполняет техническое задание, демонстрирует имеющиеся знания и проходит личную беседу, посвящённую его интересам и карьерным целям. Такой подход, по мнению эксперта, позволяет оценить не только объём выученной информации. Работодателю важно увидеть, как человек рассуждает, умеет ли он доводить задачу до результата, задаёт ли уточняющие вопросы и способен ли объяснить собственное решение.

Любопытство как профессиональный навык

Набор инструментов DevOps-инженера меняется очень быстро. Технология, считавшаяся передовой несколько лет назад, может уступить место новой платформе или иному способу организации инфраструктуры. Поэтому подготовка специалиста не может сводиться к изучению конкретного программного обеспечения.

Фундаментом остаются алгоритмы, структуры данных, операционные системы и системный дизайн. Но не менее важны коммуникация, командная работа и способность быстро осваивать незнакомые технологии.

Андрей Камардин советует начинающим специалистам участвовать в проектах с открытым исходным кодом. Работа с open-source позволяет увидеть чужие архитектурные решения, научиться обсуждать изменения с другими разработчиками и столкнуться с требованиями, которые редко возникают в небольших учебных заданиях.

— Главное — не терять любопытство и быть готовым к непрерывному обучению. Технологии меняются быстрее, чем привычки. Тот, кто останавливается в развитии, очень скоро оказывается на обочине, — подчёркивает эксперт.

В этом смысле практико-ориентированная подготовка нужна не только для освоения Docker, Linux или облачных платформ. Она формирует привычку самостоятельно искать решение, проверять гипотезы, анализировать ошибки и перестраивать систему, если первоначальный подход не сработал.

Именно эта способность — не просто знать технологию, а понимать её место в сложной инфраструктуре — постепенно становится одной из главных характеристик современного инженера.

Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России в рамках объявленного президентом Десятилетия науки и технологий