GitLab CI: диагностика и починка пайплайнов — раннер, Kaniko
Что делать, когда пайплайн падает в 6 утра: 20+ реальных поломок GitLab CI с логами и фиксом
5 модулей · 19 уроков 1500 ₽
Открыт для записи ИИ в эксплуатации Уровень: Средний
ИИ и нейросети в DevOps: практика для администраторов
ИИ в эксплуатации без хайпа: логи, инциденты, IaC и CI/CD — и как не дать ему сломать прод
Как использовать ИИ и нейросети в работе системного администратора и DevOps-инженера: разбор логов и инцидентов, генерация и ревью Ansible/Terraform, RAG по своей документации, автоматизация в CI/CD и мониторинге — и честно о том, где ИИ ошибается. Практический курс, без хайпа про вайб-кодинг.
- Цена на Stepik
- 1200 ₽
- Нагрузка
- 3–4 часа в неделю
- Программа
- 5 модулей · 20 уроков
- Практика
- 5 занятий
Цена сверена со Stepik 3 ноября 2026 г.
О курсе
Курсов про ИИ в программировании сейчас полно: вайб-кодинг, генерация приложений, автодополнение в IDE. А практических материалов о том, как применять ИИ в эксплуатации и DevOps — в разборе инцидентов, IaC, мониторинге и CI/CD, — на Stepik почти нет. Этот курс закрывает пробел.
Курс не про хайп. Он про то, что из всего этого реально работает в эксплуатации, а что красиво звучит на конференции и подводит в проде в три часа ночи.
В каждом уроке — конкретная практика: рабочие промпты, скрипты и CI-джобы, которые можно адаптировать под свою инфраструктуру.
Для кого курс
Системные администраторы, DevOps- и SRE-инженеры, которые уже работают с серверами, Linux и хотя бы одним инструментом IaC (Ansible, Terraform) и хотят применять ИИ в работе — без иллюзий и без риска для продакшена.
Чему вы научитесь
- Оценивать, где ИИ реально ускоряет работу администратора, а где создаёт риски
- Писать рабочие промпты для разбора логов, инцидентов и генерации IaC-кода
- Строить простые RAG-инструменты на основе своей документации
- Встраивать ИИ-проверки в CI/CD и ревью конфигов
- Внедрять human-in-the-loop и ограничивать права ИИ-агентов в проде
Программа
Структура курса на Stepik: 5 модулей.
-
01 Зачем ИИ администратору и DevOps-инженеру 4 урока
- lesson Что ИИ реально умеет и не умеет в эксплуатации: мифы и факты
- lesson Инструменты ИИ: облачный API, локальная модель, ассистенты
- lesson Безопасность данных: что нельзя отправлять в облачные модели
- practice Практика: настройка окружения — API-ключ и Ollama
-
02 ИИ в повседневной эксплуатации 4 урока
- lesson Разбор логов и алертов с помощью LLM: рабочие промпты
- practice Практика: LLM-скрипт для саммари инцидента по логам
- lesson LLM как «второй инженер» при разборе инцидентов
- lesson Где ИИ ошибается: разбор реальных ложных диагнозов
-
03 ИИ и инфраструктура как код 4 урока
- lesson ИИ-генерация и ревью Ansible/Terraform: что проверять руками
- practice Практика: генерируем и проверяем Ansible playbook с помощью ИИ
- lesson Автоматический ИИ-ревьюер конфигов в pre-commit и CI
- lesson Ограничения: устаревшие практики и «галлюцинации» ИИ
-
04 Автоматизация и мини-инструменты на ИИ 4 урока
- lesson RAG на своей документации: как ИИ отвечает по вашим runbook’ам
- practice Практика: простой бот с базой знаний по инфраструктуре компании
- lesson ИИ в CI/CD: объяснение падений пайплайнов GitLab CI
- lesson ИИ в мониторинге: обзор аномалий и саммари дашбордов Grafana
-
05 Безопасность, границы и внедрение в команде 4 урока
- lesson Риски: утечка данных, prompt injection, доверие коду от ИИ
- lesson Human-in-the-loop: как не дать ИИ катить изменения в прод
- lesson Стоимость и метрики: когда ИИ не окупается
- practice Итоговый практикум: чек-лист внедрения ИИ в DevOps
Практические задания
Настройка окружения — API-ключ и Ollama
LLM-скрипт для саммари инцидента по логам
Генерируем и проверяем Ansible playbook с помощью ИИ
Простой бот с базой знаний по инфраструктуре компании
Итоговый практикум: чек-лист внедрения ИИ в DevOps
Технологии
LLM APIOllamaRAGAnsibleTerraformpre-commitGitLab CIGrafana
Что нужно знать заранее
- Базовые навыки работы с Linux и командной строкой
- Опыт работы хотя бы с одним инструментом инфраструктуры как код: Ansible или Terraform
- Доступ к облачному API любой языковой модели или возможность установить локальную модель через Ollama — оба варианта разбираются в первом модуле
Автор курса
Алексей Андреев · DevOps / Infrastructure EngineerDevOps-инженер, около 11 лет в инфраструктуре. Был руководителем IT-отдела, автор OpsDeck.Вопросы о курсе
Нужен ли платный доступ к нейросети?
Нет, это не обязательно. Для практики подойдёт облачный API любой языковой модели или локальная модель через Ollama — оба варианта разбираются в первом модуле.
Где проходит обучение?
На Stepik. Уроки, практические задания и проверочные тесты находятся там, а кнопка «Перейти на Stepik» ведёт на страницу курса.
Сколько стоит курс?
На 3 ноября 2026 цена на Stepik — 1200 ₽. Если цена изменится, актуальное значение будет на странице курса на Stepik.
Сколько времени понадобится?
Ориентир, указанный на Stepik, — 3–4 часа в неделю. В курсе 5 модулей и 20 уроков без учёта тестов.
Что нужно знать заранее?
Базовые навыки работы с Linux и командной строкой. Опыт работы хотя бы с одним инструментом инфраструктуры как код: Ansible или Terraform. Доступ к облачному API любой языковой модели или возможность установить локальную модель через Ollama — оба варианта разбираются в первом модуле.
Где следить за новыми материалами?
В Telegram-канале @sys_admin_expert: там выходят рабочие заметки по системному администрированию и DevOps, разборы и анонсы курсов.
Готовы начать?
Откройте курс на Stepik: там полная программа, первые уроки и запись.