Con quali servizi hai lavorato e cosa hai fatto esattamente con essi?
sobes.tech AI
Risposta dell'AI
Ho lavorato con un'ampia gamma di servizi che coprono le principali aree delle pratiche DevOps:
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Piattaforme cloud:
- AWS (Amazon Web Services): EC2 (gestione delle istanze, autoscaling, ELB), S3 (storage di oggetti, configurazione di siti statici), RDS (gestione dei database – PostgreSQL, MySQL), VPC (infrastruttura di rete), IAM (gestione degli accessi), CloudWatch (monitoraggio e allarmi), Lambda (funzioni serverless), EKS (gestione di cluster Kubernetes), Route 53 (DNS).
- Azure (Microsoft Azure): Macchine Virtuali, Account di Storage, Azure SQL Database, Rete Virtuale, Azure AD (Azure Active Directory), Azure Monitor, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Functions, Azure DNS.
- GCP (Google Cloud Platform): Compute Engine, Cloud Storage, Cloud SQL, Virtual Private Cloud, Cloud Identity and Access Management (IAM), Cloud Monitoring, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions, Cloud DNS.
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Sistemi di gestione della configurazione:
- Ansible: Automazione del deployment delle applicazioni, gestione dei server, configurazione dei sistemi operativi, esecuzione di attività di routine. Scrittura di playbook e ruoli.
- Terraform: Infrastructure as code. Creazione, modifica e distruzione di infrastrutture cloud (AWS, Azure, GCP, Kubernetes e altri). Gestione dello stato dell'infrastruttura.
- Chef / Puppet (esperienza di base): Uso di ricette/manifest per gestire le configurazioni.
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Sistemi CI/CD:
- Jenkins: Costruzione di pipeline per compilare, testare e distribuire applicazioni (dai monoliti ai microservizi). Integrazione con sistemi di controllo versione (Git), gestori di pacchetti, strumenti di test.
- GitLab CI/CD: Soluzione completamente integrata per CI/CD in GitLab. Creazione di file
.gitlab-ci.yml, configurazione di runner, gestione delle distribuzioni. - GitHub Actions: Automazione dei workflow in GitHub. Build, test e deploy di applicazioni direttamente dal repository.
- Azure DevOps Pipelines: Costruzione di pipeline CI/CD nell'ambiente Azure DevOps.
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Containerizzazione:
- Docker: Costruzione di immagini (Dockerfiles), esecuzione di container, gestione dei container (Docker-compose), orchestrazione (Docker Swarm di base).
- Kubernetes: Deployment e gestione di applicazioni containerizzate. Lavoro con pod, deployment, servizi, ingress, configmap, secret. Monitoraggio e scalabilità. Gestione RBAC.
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Sistemi di monitoraggio e logging:
- Prometheus & Grafana: Raccolta di metriche, visualizzazione dei dati, configurazione di alert. Monitoraggio dello stato di server, applicazioni, cluster Kubernetes.
- ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Raccolta centralizzata, parsing, archiviazione e analisi dei log. Visualizzazione dei log, ricerca, creazione di dashboard.
- Zabbix: Monitoraggio di server, apparecchiature di rete, applicazioni. Configurazione di trigger e alert.
- CloudWatch (AWS), Azure Monitor, Google Cloud Monitoring: Utilizzo di sistemi cloud integrati per il monitoraggio delle risorse.
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Sistemi di controllo versione:
- Git: Lavoro quotidiano con Git: clonazione, commit, push, pull, merge, rebase, lavoro con branch, fork, pull request/merge request.
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Utilizzo di linguaggi di scripting:
- Bash: Scrittura di script per automatizzare attività di routine, deployment, amministrazione.
- Python: Scrittura di script più complessi per automatizzare compiti DevOps, lavorare con API di provider cloud, analisi dei dati.
Le azioni specifiche variavano dalla progettazione e implementazione di tutta l'infrastruttura da zero per il deployment di nuovi microservizi all'ottimizzazione di pipeline CI/CD esistenti, all'implementazione di sistemi di monitoraggio e logging, e alla garanzia di alta disponibilità dei servizi tramite configurazione di auto-scaling e bilanciatori di carico. Gestivo anche la configurazione e la manutenzione dei database, garantendo la sicurezza tramite gestione degli accessi e configurazione dei firewall.