Курс «Python для инженеров». Старт 3 потока 31 января

В Southbridge 4 года назад была написана прослойка между системой мониторинга и внутренним таск-менеджером. Скрипт получает сырые алерты от zabbix, обрабатывает их в соответствии с определенной логикой и создает конкретную задачу в трекере. Дежурные специалисты оперативно получают точную информацию и не тратят время на выяснение "очага возгорания" среди сотен клиентских серверов.

Инженер Southbridge – Владимир Гурьянов

Компания активно пользуется облаком и тратит 2 миллиона рублей в месяц на инфраструктуру в AWS. Можно написать инструмент на Python, который будет анализировать и отключать "холостые ресурсы". Это позволит сократить расходы на 40-50% или около 12 миллионов рублей в год.

Senior DevOps Engineer в Chartboost, ex Liberty Global – Артем Чекунов

На прошлой работе автоматизировал рутинные задачи для саппорта. Раньше приходил клиент и писал запрос на изменение конфигурации (напр., увеличить диска на гипервизоре и/или диск внутри виртуальной машины), специалист техподдержки шел и руками менял конфигурацию, после этого вносил изменения в биллинг. Это занимало в среднем 5 минут на одного клиента, аналогичных задач было 7-10 штук в день. После автоматизации процесса с помощью Python затраты на задачу сократились до 15 секунд. Экономия в месяц — примерно 23 часа. В качестве бонуса увеличилась лояльность клиентов, ведь теперь их запросы обрабатывались в считанные секунды.

DevOps инженера в X5 Retail Group – Данил Бахаев

№1: Основы синтаксиса и структур в Python

Открытие темы и встреча: 31 января.

Зачем: научиться понимать логику программ на Python и не только, а так же писать простые программы - важнейшая задача. «Самое то», если вы не знакомы с синтаксисом Python.

• Типы данных и переменные, мутабельные/иммутабельные и простые/составные типы данных, приемы отладки.

• Условный оператор - логические операторы, простые условия, вложенные условия и замена оператора switch.

• Базовые циклы - циклы while и for, итераторы, прерывания циклов.

• Функции, методы строк, списков и словарей.

• Генерация и обработка исключений.

• Практика: набор небольших микрозаданий по каждому уроку.

№2: Улучшенное владение Python: оптимизации и ООП

Открытие темы: 7 февраля.

Зачем: Освоим особенности Python - именно за их счет он так прост и практичен. Также раскроем значение тех самых трех букв (мы про ООП) без академической теории и с понятным предназначением.

• Продвинутая работа с циклами - оператор yield и генераторы, инсайты о циклах в Python, оператор else в цикле, оптимизации циклов comprehensions, etc.

• Специальные типы структур: frozendict, defaultdict, etc.

• Базовые понятия ООП: классы, экземпляры классов, инкапсуляция, наследование и полиморфизм.

• Создание контекстных менеджеров для своих типов: конструкция with.

• Практика: набор небольших микрозаданий по каждому уроку.

• Продвинутая практика: аудит использования услуг.У CTO появилось подозрение, что некоторые услуги и сервисы уже не используются командами. Проблема заключается в том, что модуль мониторинга используемых услуг не обновлялся последние десять лет: он не может выгрузить агрегированные данные, да и формат возвращаемых значений не соответствует общепринятым стандартам. Вы были избраны, чтобы извлечь снятые показатели, агрегировать их по типу и команде и предоставить данную информацию CTO для первоначальной оценки масштабов проблемы.

№3: Подключения по сети

Открытие темы: 14 февраля.

Зачем: Практически каждый сервис имеет интерфейс для подключения по какому-либо сетевому протоколу. А без подключения невозможно взаимодействие, к счастью в экосистеме Python найдутся модули-клиенты практически для любых протоколов.

• Пакет pip и установка сторонних модулей.

• Модуль Paramiko для выполнения команд по ssh.

• Модуль requests для выполнения HTTP запросов.

• Обзор модулей для работы с базами данных и брокерами сообщений.

• Практика. Команда разработки внедряет уже не новую методологию: Допустил возникновение алерта - получи задачу. Аналитическая подсистема ищет только отборные ошибки и складывает сообщения о них в брокер сообщений Kafka. Ваша задача завершить цикл возврата багов разработчикам: ваш консьюмер должен автоматически создавать задачи с нужным описанием и приоритетом в Trello.

№4: Работа с текстом в различных форматах

Открытие темы: 21 февраля.

Зачем: Подключение к сервису - только половина дела. Другая половина это обмен информацией. А информация зачастую представляет собой набор текстовых символов в определенном формате. Раскодировать и закодировать помогут модули. Информация не нужна вся целиком? Извлечь важное, отбросив остальное помогут регулярные выражения.

• Модуль re и регулярные выражения.

• Модули работы с данными в разных форматах: separated values, json, yaml, xml.

• Использование аргументов командной строки: модуль argparse.

• Практика: создание источника данных об использовании услуг.В ходе аудита использования услуг вы выявили важную для бизнеса информацию, заинтересовался даже CEO. Было принято решение проанализировать потерянные деньги и больше не допускать таких ситуаций. Для этого нужно дать аналитикам инструмент получения данных, чтобы они подготовили отчеты. Проблема заключается в том, что модуль мониторинга возвращает лимиты по услугам по отдельному запросу в форматах yaml, а цены за услуги возвращаются биллинговой системой в формате xml. Необходимо срастить данные о текущей загрузке с лимитами и ценами. Агрегированную информацию отдел аналитики запросил в формате JSON с возможностью указать интервал времени и шаг агрегации.

№5: Взаимодействие с операционной системой

Открытие темы: 28 февраля.

Зачем: Важность взаимодействия с операционной системой не нужно объяснять дополнительно. Как подружить её с Python - в этом уроке.

• Чтение и запись файлов.

• Модуль os - чтение environment variables, работа с директориями и правами, работа с процессами.

• Модуль subprocess для интерактивного взаимодействия с процессами.

• Практика: автоматическое предоставление доступов к серверам.В ходе кампании по отказу от неиспользуемых услуг возникла курьезная ситуация: сервер продуктовой команды отключили, но инфраструктурная команда периодически использовала его в качестве хоста для стейджинга. Выяснилось, что продуктовая команда не использовала его потому что периодически кто-то перезаписывал их настройки своими. Было решено, что теперь ресурс будет закрепляться только за членами одной команды, а избежать ошибок поможет автоматика. Вам, как заварившему эту кашу, необходимо написать агент, который будет периодически опрашивать систему управления правами и вносить изменения в конфигурации прав внутри установленных сервисов и по необходимости давать сервисам команду перечитать конфигурации.

№6: K8S оператор на Python (live-coding stream)

Открытие темы и встреча: 9 марта.

Зачем: расширим возможности K8S под свои задачи.

№7: Пишем свой модуль для Ansible

Открытие темы: 14 марта.

Зачем: Ansible - мощная система управления конфигурациями, да еще и с возможностью расширения собственными модулями. Какое совпадение, что она сама и большинство модулей написаны на Python.

• Написание своих модулей для ansible.

• Практика: написание модуля управления правами.Давным-давно, в далёкой-далёкой галактике вы уже писали агент для выдачи прав к определенным сервисам. Пришло время поменять pull на push и в этом поможет ansible. Все что нужно - лишь модуль.

№8: Создание и кейсы использования своего API

Открытие темы: 21 марта.

Зачем: подготовка кода к деплою - одна из важнейших задач. Сделать этот процесс гибче и удобнее помогают собственные скрипты для stage пайплайнов.

• Создание REST API на Flask.

• Создание своего prometheus exporter с Prometheus Python Client и Flask.

• Практика: выгрузка данных в стороннюю систему мониторинга.Затраты на неиспользуемое оборудование превысили даже пессимистичные прогнозы. Теперь у команды инженеров есть еще одна зона ответственности - мониторинг неиспользуемых услуг. Для этого вам необходимо периодически опрашивать биллинговую систему через ваш скрипт и передавать данные в Prometheus. Формат получаемых данных все еще не подходит. Вам необходимо реализовать коннектор. А заодно и написать эндпоинт, чтобы отдел аналитики всегда имел под рукой актуальную информацию в формате JSON.

АМА-сессия со спикерами курса

Встреча: 25 марта.

Встречаемся, чтобы обсудить волнующие вопросы участников курса.

№9: Тестирование API своего приложения

Открытие темы: 28 марта.

Зачем: иногда лучше не иметь никакого кода, чем код, который работает нестабильно. Для того, чтобы не бояться сломать свой код нужно писать тесты.

• Виды тестов: unit, интеграционные и end-to-end.

• Обзор модуля pyhamcrest и его матчеров.

• Архитектура и возможности pytest.

• Использование pytest и pyhamcrest для написания юнит-тестов.

• Практика: написание тестов при помощи pytest и pyhamcrest для вашего API.

№10: Взаимодействие с CVS и DevOps системами

Открытие темы: 4 апреля.

• Использование сторонних модулей на примере интеграции в пайплайны Gitlab.

• Использование pygit для получения информации об изменениях в коде.

• Практика: генерация change log из коммитов.Ваши решения настолько понравились команде инженеров, что они вдохновились ими и начали писать свои. Только вот описания к релизам сделать всегда забывают. Для этого командой было принято решение внедрить commit conventions и генерировать ченджлоги прямо из коммитов при слиянии dev-бранча с релизным, а если название коммита не соответствует commit conventions - не допускать merge-request до merge.

№11: Chatops с Errbot на Python

Открытие темы: 11 апреля.

Зачем: Основные проблемы бизнеса не в производительности приложений и даже не в возникающих в коде ошибках. Самые серьезные проблемы возникают когда коммуникация сотрудников происходит неэффективно. Chatops является одним из способов решения этой проблемы.

• Концепция Chatops: какие проблемы решает внедрение Chatops?

• Фреймворк Errbot: установка, создание базового шаблон плагина, конфигурирование и запуск.

• Фреймворк Errbot: создание своего плагина для Chatops с различными вариантами обработки сообщений.

Итоговый проект

Старт: 18 апреля.

Дедлайн ревью и защита для желающих: 29 апреля.

• После курса у вас останется проект на гите: можете автоматизировать рабочую задачу или сделать один из предложенных вариантов.

• Готовый проект можно использовать в качестве кейса для портфолио и показывать при трудоустройстве.