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DevOps Automation - Sem Enrolação

Udemy Docker Kubernetes Terraform Ansible AWS Azure GitHub Actions Python

CONTEÚDO EXCLUSIVO DO CURSO DA UDEMY

Este repositório contém os laboratórios práticos e materiais do curso DevOps Automation - Sem Enrolação.

Se você foi indicado(a) para este repositório e não é aluno(a), adquira o curso completo em:

DevOps Automation - Sem Enrolação na Udemy


Sobre o Curso

Este curso é 100% prático e direto ao ponto, focado em preparar profissionais para automatizar infraestrutura, pipelines e ambientes cloud utilizando as principais ferramentas do mercado DevOps.


Estrutura do Repositório

00. Introdução

  • Visão geral do curso
  • Pré-requisitos de instalação (Git, Docker, AWS CLI, Azure CLI, Terraform, Ansible, kubectl, etc.)
  • Guia de setup para Ubuntu, WSL2 e macOS

01. Fundamentos Essenciais

Objetivo: Dominar as ferramentas básicas necessárias para DevOps

Git Essencial

  • Comandos fundamentais: clone, add, commit, push, pull
  • Branches, merge e pull requests
  • Tags e versionamento
  • Automação com funções personalizadas

Linux Essencial

  • Navegação e manipulação de arquivos
  • Permissões e usuários
  • Processos e gerenciamento de recursos

Vi Essencial

  • Modos de edição
  • Comandos básicos de navegação
  • Busca e substituição

02. Containers com Docker

Objetivo: Containerizar aplicações e criar ambientes reproduzíveis

  • Conceitos de imagens e containers
  • Docker CLI completo (build, run, exec, logs, ps, stop, rm)
  • Dockerfile multi-stage para otimização
  • Docker Compose para orquestração local
  • Push de imagens para Docker Hub
  • Labs práticos:
    • Containerização de aplicação Node.js
    • Containerização de API FastAPI (Python)
    • Docker Compose com PostgreSQL
    • .gitignore para projetos Docker

03. Cloud Computing (AWS e Azure)

Objetivo: Provisionar recursos cloud via console e CLI

AWS

  • Criação de instâncias EC2 (Ubuntu)
  • Configuração de segurança (Security Groups)
  • Elastic IP para IP fixo
  • User data para automação de inicialização
  • Buckets S3 com versionamento e políticas de segurança
  • AWS CLI para automação

Azure

  • Criação de VMs no Azure
  • Configuração de NSG (Network Security Groups)
  • Gerenciamento via Azure CLI

04. Terraform Essencial

Objetivo: Infraestrutura como Código (IaC) em AWS e Azure

  • Conceitos de IaC e benefícios
  • Estrutura de projeto Terraform (main.tf, variables.tf, outputs.tf, versions.tf)
  • Providers AWS e Azure
  • State remoto com Azure Storage
  • Módulos reutilizáveis
  • Labs práticos:
    • Provisionamento de VM no Azure
    • Criação de buckets S3 com políticas
    • Estrutura profissional de projetos Terraform

05. Automação CLI (AWS e Azure)

Objetivo: Automatizar tarefas com scripts e comandos CLI

  • AWS CLI avançado
  • Azure CLI avançado
  • Scripts de automação para provisionamento
  • Integração com pipelines

06. Ansible

Objetivo: Configuração como código para automação de servidores

  • Conceitos de playbooks e inventários
  • Módulos principais (apt, yum, docker_container, user, file, systemd)
  • Criação de VMs no Azure para testes
  • Labs práticos:
    • Instalação de Docker via Ansible
    • Deploy de aplicação Java containerizada
    • Gerenciamento de usuários e permissões
    • Configuração de estrutura de pastas

07. GitHub Actions

Objetivo: CI/CD moderno com automação de pipelines

  • Conceito de workflows e jobs
  • Triggers (push, pull_request, workflow_dispatch)
  • Secrets e variáveis de ambiente
  • Labs práticos:
    • Pipeline básica de Hello World
    • CI/CD para aplicação Java com Maven
    • Build e push de imagens Docker para Azure Container Registry (ACR)
    • Scan de segurança com Trivy
    • Infraestrutura com Terraform + Ansible integrado ao GitHub Actions
    • Botão de destruição de recursos via workflow_dispatch

08. Kubernetes

Objetivo: Orquestração de containers em produção

  • Conceitos fundamentais: Pods, Deployments, Services, Namespaces
  • Azure Kubernetes Service (AKS) no Free Tier
  • Criação de cluster com Terraform
  • Instalação de Ingress Controller (NGINX) via Helm
  • KEDA para autoescalamento baseado em eventos
  • Labs práticos (11 labs completos):
    1. Criação de cluster AKS com Terraform
    2. Primeiro Pod manual
    3. ReplicaSet para alta disponibilidade
    4. Deployment com rolling updates e rollback
    5. Exposição via LoadBalancer
    6. Isolamento com Namespaces (dev, hml, prod)
    7. Requests & Limits de CPU/Memória
    8. Health checks (liveness e readiness probes)
    9. HPA (Horizontal Pod Autoscaler)
    10. Ingress com domínio nip.io
    11. KEDA com scale-to-zero baseado em cron

09. Datadog - Observabilidade

Objetivo: Monitorar aplicações e infraestrutura em produção

  • Integração do Datadog com AKS
  • APM (Application Performance Monitoring)
  • Coleta de logs e métricas
  • Dashboards personalizados
  • Labs práticos:
    • Instalação do Datadog Agent via Helm
    • Monitoramento de aplicação Java com APM
    • Configuração de logs estruturados

10. IA para DevOps

Objetivo: Acelerar troubleshooting e automação com IA

Gemini CLI

  • Instalação e configuração
  • Uso para troubleshooting de clusters Kubernetes
  • Automação de comandos

Agentes Personalizados no ChatGPT

  • Criação de GPT especialista em DevOps
  • Configuração de instruções, recursos e quebra-gelos
  • Labs práticos:
    • Instalação do Gemini CLI no Ubuntu
    • Troubleshooting de AKS com prompts otimizados
    • Criação de agente DevOps Principal Architect no ChatGPT

11. Python para DevOps

Objetivo: Automação e scripts com Python

  • Instalação e configuração de ambiente virtual
  • Fundamentos da linguagem (variáveis, tipos, condicionais, loops)
  • Funções, listas e estruturas de dados
  • Debug no PyCharm
  • Labs práticos:
    • Setup de ambiente Python
    • Scripts de automação básica
    • Debug avançado no PyCharm

Público-Alvo

  • Profissionais de TI que desejam migrar para DevOps
  • SysAdmins buscando automação
  • Desenvolvedores querendo entender infraestrutura
  • Estudantes de tecnologia interessados em cloud e automação

Ferramentas Utilizadas

  • Controle de Versão: Git, GitHub
  • Containers: Docker, Docker Compose
  • Cloud: AWS, Azure
  • IaC: Terraform
  • Configuração: Ansible
  • CI/CD: GitHub Actions
  • Orquestração: Kubernetes (AKS), Helm, KEDA
  • Observabilidade: Datadog
  • IA: Gemini CLI, ChatGPT
  • Linguagens: Python, Shell Script

Pré-requisitos

  • Conhecimento básico de Linux
  • Noções de redes e infraestrutura
  • Conta gratuita em AWS e Azure
  • VS Code ou editor de código de preferência

Como Usar Este Repositório

  1. Clone o repositório:
git clone https://github.com/iesodias/devops_automation.git
cd devops_automation
  1. Siga os labs na ordem recomendada (00 → 11)

  2. Cada módulo contém:

    • README com instruções detalhadas
    • Códigos e manifestos prontos
    • Comandos passo a passo
  3. Configure as ferramentas seguindo o guia em 00-intro/README.md


Dicas de Estudo

  • Execute todos os labs para fixar o conteúdo
  • Adapte os exemplos para seus cenários reais
  • Documente suas variações e aprendizados
  • Pratique criar pipelines do zero
  • Quebre coisas e aprenda a consertar (em ambientes de teste!)

Suporte

Alunos do curso têm acesso a:

  • Sessões de Q&A
  • Grupo exclusivo de discussão
  • Atualizações de conteúdo
  • Suporte direto do instrutor

Se você ainda não é aluno, matricule-se em:

DevOps Automation - Sem Enrolação


Licença

Este material é de uso exclusivo para alunos do curso. Redistribuição não autorizada é proibida.


Sobre o Instrutor

Ieso Dias - Engenheiro DevOps com experiência prática em automação de infraestrutura, pipelines CI/CD e cloud computing (AWS/Azure).

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Bons estudos e automatize tudo!

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