요약

저는 아무것도 모르는 상태에서 세 가지 프로젝트를 진행하기까지 먼 길을 왔습니다. 이 글을 쓰면서 해결책을 찾지 못한 것에 대한 좌절감과 인터넷에서 오류를 찾기 위해 끝없는 시간을 보냈던 것을 떠올리며 미소를 짓고 있습니다. 또한 AWS, Kubernetes, Docker, Observability 및 Monitoring과 같은 단어가 나를 얼마나 위협했는지 기억합니다. AWS 클라우드에서의 첫날 요금 청구가 얼마나 두려웠습니까? 내가 Linux를 배우기 시작한 방법, Linux가 계속되는 방법, 여기 있는 동안 영화에서처럼 해커처럼 느끼기 위해 사진을 찍습니다… 정말 놀랍습니다…

내 운이 나를 데브옵스로 이끄는 방법

내 다른 블로그를 읽었다면 Kunal Kuswaha 채널에 익숙할 것입니다. np 이것이 내 블로그에 처음 방문하는 경우 환영합니다…더 넓은 시각을 위한 내 블로그. 저는 기본적으로 Windows가 지겨워서 Linux를 배우기 시작했습니다. 거북이 역할을 하고 있습니다. 그게 귀찮아서 다른 OS를 찾았습니다. 나를 아는 경우 Linux의 오픈 소스 기능에 대해 배웠습니다. 당신은 오픈 소스에 대한 나의 사랑을 알고 있습니다. 광범위한 연구 끝에 초보자를 위한 Ubuntu를 발견했습니다. 나는 사용자 인터페이스를 가장 좋아합니다. 그런 다음 내 PC에 다운로드했습니다. 공통된 오류를 하나 꼽자면 오류와 오류가 있습니다. 이와 같은 오류는 발견되지 않았습니다. 경로가 잘못되었습니다. 당신은 이것을 의미합니까? 그리고 훨씬 더. 그 당시 우분투를 다운로드한 것을 이제 후회합니다. 시간이 지나면서 계속 배우게 되었고 이제는 쉘 스크립트도 쉽게 작성할 수 있게 되었습니다.

그런 다음 인터넷에 관심이 있었기 때문에 Kunal Kuswaha로부터 인터넷 작동 방식에 대해 배우기 시작했습니다. 지금까지 데브옵스에 대해 아무것도 몰랐습니다. 나는 내 이익을 추구하고 있었다. 그런 다음 Kunal Kuswaha와 Nana의 Techworld가 출연하는 팟캐스트를 들었습니다. 네, 뭔가 느낌이 옵니다. 세션은 그렇지 않았지만 그들의 이야기는 매우 흥미로웠습니다.

나는 이미 두 개의 애플리케이션과 하나의 웹사이트를 완성했으며, 이를 통해 소프트웨어 개발에 대한 철저한 이해를 얻었습니다. 사실 좋아. 그러나 반복은 나에게 늙는 것입니다. 나는 코드 작성, 수면 및 코드 작성을 좋아하지 않습니다. 나는 새로운 것을 배우고 싶고 Glassdoor에 따르면 소프트웨어 개발자는 데브옵스 엔지니어, 기계 학습 엔지니어 또는 AI 엔지니어보다 수입이 적습니다. 선택하기 위해 머신 러닝과 인공 지능(AI), 데이터 과학, DevOps라는 세 가지 옵션을 제시했습니다. 그런 다음 조사할 새로운 것을 찾기 시작했습니다. 왜 이 셋? 살펴보니 이 아이템들이 눈길을 끌었고 보수도 좋았습니다. 그게 다야. 데이터 사이언스를 공부하기 시작했고 IBM으로부터 인증서를 받았습니다. 그것은 지루하다고 생각하는 많은 수학을 포함합니다. 내가 해결한 첫 번째 예는 내 관심을 끌지 못했습니다. 그런 다음 인공 지능과 기계 학습으로 전환했습니다. 데이터 과학보다 덜하지만 여전히 수학이 필요하므로 매력적이지 않습니다.

DevOps 여정을 공식적으로 시작했습니다.

그런 다음 데브옵스 분야에 대해 더 많이 배우기 시작했습니다. 이전에 소프트웨어 엔지니어로 일했으며 다른 분야로 전환하는 전문가를 대상으로 하는 것으로 알고 있습니다. 반면에 저는 데브옵스 엔지니어에 대한 수요가 증가하고 있음을 알게 되었습니다. 저는 Saiyam Pathak의 로드맵을 따라 시작했습니다. 또한 Techworld with Nana의 모든 도움에 감사드립니다. 그의 강의의 단순함은 항상 새로운 것을 배우는 것에 대한 나의 관심을 불러일으켰기 때문에 내가 가장 좋아하는 그녀의 자질 중 하나였습니다. Docker와 Kubernetes에 대해 배웠고 성공하기 전에 수많은 설치 및 설정 문제가 있었습니다. 클라우드 여정을 처음 시작했을 때 직불 카드를 AWS에 추가했습니다. EC2에 대해 배웠고 지금은 우분투를 가장 좋아합니다. 그런 다음 Jenkins CI 및 Github 작업을 발견했습니다. 이 자동화된 프로세스는 저를 매료시켰습니다. 빌드가 100회 이상 실패할 것임을 알려드립니다. 그럼에도 불구하고 낙심하지 마십시오. 모든 사람에게 발생합니다. 그러다가 IAAC를 시작했고 현재 가장 잘 알려진 도구인 Terraform을 공부했습니다. eip 설정이 있는 집, 인터넷 게이트웨이 및 EC2 인스턴스와 같은 것들이 어떻게 구성될 수 있는지가 흥미로웠습니다. 예, 전체 과정은 즐겁습니다. 물론 실수로부터 배우는 데 시간이 좀 걸릴 것입니다.

세 가지 프로젝트

이제 나는 물건을 배웠습니다. 실용적인 지식을 위해 그것으로 무언가를 만들고 싶습니다. 이력서에 넣고 싶어서 프로젝트용으로 이 재생 목록을 얻었습니다. 이 사람은 가장 간단한 설명을 가지고 있습니다. 그는 오류를 처리하는 방법을 설명합니다. 프로젝트가 어렵지는 않았지만 오류가 있었습니다. 3~4개의 주요 오류가 발생했습니다. 문제가 발생하면 저에게 연락해 주시면 최선을 다해 해결해 드리겠습니다. 이제 세 개의 프로젝트가 완료되었으며 이력서가 준비되었습니다. 내 Github에서 프로젝트를 사용할 수 있습니다. 저는 현재 Kunal Kuswaha의 재생 목록에서 Nana 및 monokle, 렌즈 및 datree와 같은 새로운 도구와 함께 Techworld에서 관찰 가능성, 모니터링 및 서비스 메시에 대해 배우고 있습니다.

내가 사용한 리소스:

Saiyam Pathak 로드맵 재개 를 위한 Trainwithshubham devops 프로젝트

연결하자:

트위터 링크드인 Github