Подходит ли платформа для начинающих без опыта работы?

Да, курсы разбиты по уровням: Junior, Middle, Senior. Начинающие могут стартовать с базовых тем Python, Docker и алгоритмов и постепенно двигаться к более сложным темам.

Как быстро можно подготовиться к собеседованию на позицию Junior разработчика?

При занятиях 1–2 часа в день — от 2 до 4 недель на основные темы. Платформа анализирует слабые места по результатам квизов и строит персональный план подготовки.

Какие технологии охватывает платформа?

Python, FastAPI, Django, Docker, алгоритмы и структуры данных, Agile/Scrum, SQL, CI/CD, системный дизайн, код-ревью и более 50 других тем для разработчиков.

Платформа бесплатная?

Большинство учебных материалов и квизов доступны бесплатно после регистрации. Регистрация занимает менее минуты.

Как платформа помогает найти работу программистом?

Платформа даёт фундаментальные знания, которые проверяют на технических собеседованиях: алгоритмы, архитектура, фреймворки. Мок-интервью имитирует реальное собеседование. Система прогресса показывает, какие темы нужно подтянуть перед собеседованием.

production

Docker в production

Логирование, мониторинг, CI/CD, развёртывание в production

Docker в production

Развёртывание в production требует особого подхода. Изучите логирование, мониторинг, CI/CD и best practices для production-среды.

Production Checklist

Перед развёртыванием

Образы отсканированы на уязвимости
Использованы конкретные теги (не latest)
Контейнеры запускаются от непривилегированного пользователя
Ресурсы ограничены (CPU, память)
Настроены health checks
Секреты хранятся в менеджере секретов
Настроено централизованное логирование
Настроен мониторинг и алертинг
Есть план отката (rollback)

Логирование

Уровни логирования

# ✅ Хорошо — структурированные логи
import logging
import json

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Application started", extra={"version": "1.0.0"})

{"timestamp": "2024-01-15T10:00:00Z", "level": "INFO", "service": "api", "message": "Application started", "version": "1.0.0"}

Docker logging drivers

# json-file (по умолчанию)
docker run -d \
  --log-driver=json-file \
  --log-opt max-size=10m \
  --log-opt max-file=3 \
  myapp:latest

# syslog
docker run -d \
  --log-driver=syslog \
  --log-opt syslog-address=udp://logserver:514 \
  myapp:latest

# journald (systemd)
docker run -d \
  --log-driver=journald \
  myapp:latest

# fluentd (ELK stack)
docker run -d \
  --log-driver=fluentd \
  --log-opt fluentd-address=tcp://fluentd:24224 \
  myapp:latest

Глобальная настройка логирования

// /etc/docker/daemon.json
{
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "10m",
    "max-file": "3",
    "compress": "true"
  }
}

# Применить настройки
sudo systemctl restart docker

Централизованный сбор логов

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - xpack.security.enabled=false
    volumes:
      - es-data:/usr/share/elasticsearch/data

  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:8.11.0
    volumes:
      - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.11.0
    ports:
      - "5601:5601"

  app:
    image: myapp:latest
    logging:
      driver: fluentd
      options:
        fluentd-address: localhost:24224
        tag: app

volumes:
  es-data:

Loki + Grafana (легковесная альтернатива)

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  loki:
    image: grafana/loki:2.9.0
    ports:
      - "3100:3100"
    command: -config.file=/etc/loki/local-config.yaml

  promtail:
    image: grafana/promtail:2.9.0
    volumes:
      - /var/log:/var/log
      - /var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro
    command: -config.file=/etc/promtail/config.yml

  grafana:
    image: grafana/grafana:10.2.0
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin

Мониторинг

Docker Metrics

# Статистика в реальном времени
docker stats

# Однократный снимок
docker stats --no-stream

# Статистика конкретного контейнера
docker stats myapp

Prometheus + cAdvisor

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  cadvisor:
    image: gcr.io/cadvisor/cadvisor:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:ro
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
      - /dev/disk/:/dev/disk:ro
    privileged: true

  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.47.0
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus-data:/prometheus

  grafana:
    image: grafana/grafana:10.2.0
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin

volumes:
  prometheus-data:
  grafana-data:

# prometheus.yml
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:8080']

Алертинг

# alertmanager.yml
route:
  receiver: 'slack'

receivers:
  - name: 'slack'
    slack_configs:
      - api_url: 'https://hooks.slack.com/services/XXX/YYY/ZZZ'
        channel: '#alerts'
        title: 'Alert: {{ .GroupLabels.alertname }}'
        text: '{{ range .Alerts }}{{ .Annotations.description }}{{ end }}'

CI/CD для Docker

GitHub Actions

# .github/workflows/docker.yml
name: Build and Deploy

on:
  push:
    branches: [main]
    tags:
      - 'v*'
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      
      - name: Run tests
        run: |
          docker compose -f docker-compose.test.yml up --abort-on-container-exit

  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.event_name == 'push'
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      
      - name: Login to Docker Hub
        uses: docker/login-action@v2
        with:
          username: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}
          password: ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}
      
      - name: Build and push
        uses: docker/build-push-action@v4
        with:
          push: true
          tags: |
            ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/myapp:${{ github.sha }}
            ${{ startsWith(github.ref, 'refs/tags/v') && format('{0}/myapp:latest', secrets.DOCKER_USERNAME) || '' }}
          cache-from: type=registry,ref=${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/myapp:buildcache
          cache-to: type=registry,ref=${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/myapp:buildcache,mode=max
      
      - name: Run Trivy scan
        uses: aquasecurity/trivy-action@master
        with:
          image-ref: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/myapp:${{ github.sha }}
          format: 'sarif'
          output: 'trivy-results.sarif'
          severity: 'CRITICAL,HIGH'
      
      - name: Upload Trivy results
        uses: github/codeql-action/upload-sarif@v2
        with:
          sarif_file: 'trivy-results.sarif'

  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    if: startsWith(github.ref, 'refs/tags/v')
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      
      - name: Deploy to production
        run: |
          ssh ${{ secrets.PROD_HOST }} << 'EOF'
            cd /opt/myapp
            docker compose pull
            docker compose up -d
          EOF

GitLab CI

# .gitlab-ci.yml
stages:
  - test
  - build
  - deploy

variables:
  DOCKER_IMAGE: $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA

test:
  stage: test
  image: docker:24
  services:
    - docker:24-dind
  script:
    - docker compose -f docker-compose.test.yml up --abort-on-container-exit

build:
  stage: build
  image: docker:24
  services:
    - docker:24-dind
  before_script:
    - docker login -u $CI_REGISTRY_USER -p $CI_REGISTRY_PASSWORD $CI_REGISTRY
  script:
    - docker build -t $DOCKER_IMAGE .
    - docker push $DOCKER_IMAGE
    - docker tag $DOCKER_IMAGE $CI_REGISTRY_IMAGE:latest
    - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:latest

deploy:
  stage: deploy
  image: alpine:latest
  before_script:
    - apk add --no-cache openssh-client
    - eval $(ssh-agent -s)
    - echo "$SSH_PRIVATE_KEY" | ssh-add -
  script:
    - ssh -o StrictHostKeyChecking=no $PROD_HOST "
        cd /opt/myapp &&
        docker compose pull &&
        docker compose up -d
      "
  only:
    - tags

Blue-Green развёртывание

#!/bin/bash
# blue-green-deploy.sh

VERSION=$1
COLOR=$2  # blue или green

if [ "$COLOR" == "blue" ]; then
    OTHER_COLOR="green"
else
    OTHER_COLOR="blue"
fi

# Запуск новой версии
docker run -d \
  --name myapp-$COLOR \
  -p 8080:8000 \
  myapp:$VERSION

# Проверка health
until curl -f http://localhost:8080/health; do
    echo "Waiting for $COLOR to be healthy..."
    sleep 5
done

# Переключение трафика (через proxy)
echo "Switching traffic to $COLOR"

# Остановка старой версии
docker stop myapp-$OTHER_COLOR
docker rm myapp-$OTHER_COLOR

echo "Deployment complete!"

Rolling Update

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  app:
    image: myapp:latest
    deploy:
      replicas: 3
      update_config:
        parallelism: 1
        delay: 10s
        failure_action: rollback
        monitor: 30s
        max_failure_ratio: 0.3
      rollback_config:
        parallelism: 1
        delay: 10s

# В Swarm mode
docker service create \
  --name myapp \
  --replicas 3 \
  --update-parallelism 1 \
  --update-delay 10s \
  myapp:latest

# Rolling update
docker service update \
  --image myapp:v2.0 \
  myapp

Резервное копирование

Бэкап volumes

#!/bin/bash
# backup.sh

DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
BACKUP_DIR=/backups

# Бэкап PostgreSQL
docker run --rm \
  -v postgres-data:/data:ro \
  -v $BACKUP_DIR:/backup \
  alpine \
  tar czf /backup/postgres-$DATE.tar.gz -C /data .

# Бэкап конфигурации
tar czf $BACKUP_DIR/config-$DATE.tar.gz /opt/myapp/config

# Удаление старых бэкапов (хранить 7 дней)
find $BACKUP_DIR -name "*.tar.gz" -mtime +7 -delete

Восстановление

#!/bin/bash
# restore.sh

BACKUP_FILE=$1

# Остановка приложения
docker compose down

# Восстановление
docker run --rm \
  -v postgres-data:/data \
  -v $(dirname $BACKUP_FILE):/backup:ro \
  alpine \
  tar xzf /backup/$(basename $BACKUP_FILE) -C /data

# Запуск
docker compose up -d

Production Dockerfile

# Многоэтапная сборка
FROM node:18-alpine AS builder

WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build

# Production
FROM node:18-alpine

# Метаданные
LABEL maintainer="devops@example.com"
LABEL version="1.0.0"

# Безопасность
RUN addgroup -S appgroup && adduser -S appuser -G appgroup

# Зависимости
WORKDIR /app
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/dist ./dist
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/package.json ./

# Health check
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=10s --retries=3 \
  CMD node healthcheck.js

# Пользователь
USER appuser

# Порт
EXPOSE 3000

CMD ["node", "dist/index.js"]

Production docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  app:
    image: myapp:v1.0.0
    deploy:
      replicas: 3
      resources:
        limits:
          cpus: '1'
          memory: 512M
        reservations:
          cpus: '0.5'
          memory: 256M
      restart_policy:
        condition: on-failure
        delay: 5s
        max_attempts: 3
      update_config:
        parallelism: 1
        delay: 10s
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - LOG_LEVEL=info
    secrets:
      - db_password
      - api_key
    networks:
      - frontend
      - backend
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "node", "healthcheck.js"]
      interval: 30s
      timeout: 3s
      retries: 3
      start_period: 10s

  db:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      - POSTGRES_USER=app
      - POSTGRES_PASSWORD_FILE=/run/secrets/db_password
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U app"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

secrets:
  db_password:
    external: true
  api_key:
    external: true

networks:
  frontend:
    driver: bridge
  backend:
    driver: bridge
    internal: true

volumes:
  postgres-data:

Troubleshooting

Контейнер падает в production

# Проверить логи
docker logs myapp --tail=100

# Проверить статус
docker inspect --format='{{.State.Status}}' myapp
docker inspect --format='{{.State.ExitCode}}' myapp

# Проверить использование ресурсов
docker stats myapp --no-stream

# Проверить health
docker inspect --format='{{.State.Health.Status}}' myapp

Утечка памяти

# Мониторинг
docker stats --no-stream

# Ограничить память
docker update --memory=512m myapp

# Перезапустить с ограничениями
docker compose up -d --force-recreate

Проблемы с логами

# Проверить размер логов
du -sh /var/lib/docker/containers/*/

# Очистить логи
truncate -s 0 /var/lib/docker/containers/*/*-json.log

# Перезапустить с новыми настройками логирования
docker compose up -d --force-recreate

Резюме

Логирование — структурированные логи, централизованный сбор (ELK, Loki)
Мониторинг — Prometheus, cAdvisor, Grafana для метрик
CI/CD — автоматизация сборки, тестирования, развёртывания
Blue-Green — развёртывание без простоя
Rolling Update — постепенное обновление в Swarm
Бэкапы — регулярное резервное копирование volumes
Health checks — автоматический мониторинг работоспособности

📊 Case Studies

Case Study 1: Миграция монолита на Docker в production

Контекст: E-commerce платформа с монолитным Django-приложением (50 000 строк кода, PostgreSQL, Redis).

Проблема:

Ручное развёртывание на серверах (4-6 часов)
Частые инциденты из-за различий в окружениях
Невозможность быстрого отката

Решение:

# docker-compose.prod.yml
version: '3.8'

services:
  web:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile.prod
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
      redis:
        condition: service_started
    networks:
      - frontend
      - backend
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://app:secret@db:5432/shop
      - REDIS_URL=redis://redis:6379/0
    healthcheck:
      test: ["CMD", "python", "manage.py", "check", "--deploy"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '2'
          memory: 2G

  db:
    image: postgres:15-alpine
    restart: always
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data
      - ./backups:/backups
    networks:
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U app"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  redis:
    image: redis:7-alpine
    restart: always
    networks:
      - backend

  nginx:
    image: nginx:alpine
    ports:
      - "443:443"
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
      - ./ssl:/etc/ssl:ro
    depends_on:
      - web
    networks:
      - frontend

volumes:
  postgres-data:

networks:
  frontend:
  backend:
    internal: true

CI/CD пайплайн:

# .github/workflows/deploy.yml
name: Deploy

on:
  push:
    branches: [main]

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      
      - name: Build and push
        run: |
          docker build -t registry.example.com/shop:${{ github.sha }} .
          docker push registry.example.com/shop:${{ github.sha }}
      
      - name: Deploy to production
        run: |
          ssh deploy@server "
            cd /opt/shop &&
            docker compose pull &&
            docker compose up -d --force-recreate
          "
      
      - name: Health check
        run: |
          curl -f https://shop.example.com/health || exit 1

Результат:

Метрика	До	После	Улучшение
Время развёртывания	4-6 часов	15 минут	16-24x
Частота релизов	1/месяц	5/неделю	20x
Время отката	2 часа	2 минуты	60x
Инциденты	8/месяц	1/месяц	8x

Case Study 2: Blue-Green deployment для fintech

Контекст: Платёжный шлюз с требованиями 99.99% доступности.

Проблема:

Любой простой = потеря денег
Невозможность тестирования в production
Долгий откат при проблемах

Решение:

#!/bin/bash
# blue-green-deploy.sh

set -e

IMAGE=$1
VERSION=$2

# Цвета окружений
CURRENT=$(curl -s https://api.example.com/health | jq -r '.environment')
NEXT=$([ "$CURRENT" = "blue" ] && echo "green" || echo "blue")

echo "Current: $CURRENT, Next: $NEXT"

# Развёртывание в неактивное окружение
echo "Deploying $IMAGE:$VERSION to $NEXT..."
docker stack deploy \
  --compose-file docker-compose.$NEXT.yml \
  --prune \
  shop

# Ожидание готовности
echo "Waiting for health check..."
for i in {1..30}; do
  STATUS=$(docker service ps shop_$NEXT --format '{{.DesiredState}}' | tail -1)
  if [ "$STATUS" = "Running" ]; then
    HEALTH=$(curl -s https://$NEXT.shop.internal/health | jq -r '.status')
    if [ "$HEALTH" = "ok" ]; then
      echo "Health check passed!"
      break
    fi
  fi
  sleep 10
done

# Переключение трафика
echo "Switching traffic to $NEXT..."
docker service update \
  --label-add traefik.http.routers.shop.rule=Host\(`shop.example.com`\)\ \&\&\ TraefikService=shop_$NEXT \
  shop_proxy

# Проверка
echo "Verifying..."
curl -f https://shop.example.com/health || exit 1

echo "Deployment complete!"

Результат:

Метрика	До	После	Улучшение
Доступность	99.9%	99.99%	10x меньше инцидентов
Время развёртывания	30 мин	5 мин	6x
Время отката	15 мин	30 сек	30x
Тестирование в prod	Нет	Да (на green)	✅

Case Study 3: Централизованное логирование для 50+ микросервисов

Контекст: Платформа с 50+ микросервисами, 200+ контейнеров.

Проблема:

Логи разбросаны по 20 серверам
Невозможно отследить request across services
Долгий поиск проблем (часы)

Решение:

# docker-compose.logging.yml
version: '3.8'

services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - xpack.security.enabled=false
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
    volumes:
      - es-data:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - logging

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.11.0
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - logging

  fluentd:
    image: fluent/fluentd:v1.16
    volumes:
      - ./fluentd/conf:/fluentd/etc
    ports:
      - "24224:24224"
    networks:
      - logging

# Конфигурация логирования для сервисов
# logging.driver: fluentd
# logging.options:
#   fluentd-address: localhost:24224
#   tag: "{{.ImageName}}/{{.Name}}"

Конфигурация Fluentd:

# fluentd.conf
<source>
  @type forward
  port 24224
</source>

<filter **>
  @type record_transformer
  <record>
    hostname "#{Socket.gethostname}"
    environment production
  </record>
</filter>

<match **>
  @type elasticsearch
  host elasticsearch
  port 9200
  logstash_format true
  logstash_prefix docker
</match>

Результат:

Метрика	До	После	Улучшение
Поиск проблемы	2-4 часа	5-15 минут	8-16x
Время на debugging	40% времени	10% времени	4x
Tracing request	Невозможно	Kibana dashboards	✅

🎓 Capstone Project: Full-stack платформа с микросервисами

Цель: Развернуть production-ready платформу с использованием всех изученных техник.

Архитектура приложения

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Load Balancer                          │
│                         (Traefik)                           │
│                    Ports: 80, 443                           │
└──────────────┬────────────────────────────────┬─────────────┘
               │                                │
    ┌──────────▼──────────┐          ┌─────────▼──────────┐
    │   Frontend Service  │          │   API Gateway      │
    │   (React + Nginx)   │          │   (FastAPI)        │
    │   Port: 3000        │          │   Port: 8000       │
    └─────────────────────┘          └─────────┬──────────┘
                                               │
              ┌────────────────────────────────┼────────────────────────────────┐
              │                                │                                │
    ┌─────────▼──────────┐          ┌─────────▼──────────┐          ┌─────────▼──────────┐
    │   Auth Service     │          │  Order Service     │          │  Notification Svc  │
    │   (Node.js)        │          │   (Python)         │          │   (Go)             │
    └─────────┬──────────┘          └─────────┬──────────┘          └─────────┬──────────┘
              │                                │                                │
              └────────────────────────────────┼────────────────────────────────┘
                                               │
              ┌────────────────────────────────┼────────────────────────────────┐
              │                                │                                │
    ┌─────────▼──────────┐          ┌─────────▼──────────┐          ┌─────────▼──────────┐
    │   PostgreSQL       │          │      Redis         │          │    RabbitMQ        │
    │   (Users, Orders)  │          │    (Cache)         │          │   (Message Bus)    │
    └────────────────────┘          └────────────────────┘          └────────────────────┘

Структура проекта

capstone-project/
├── docker-compose.yml          # Базовая конфигурация
├── docker-compose.prod.yml     # Production переопределение
├── docker-compose.monitoring.yml # Monitoring профиль
├── .env                        # Переменные окружения (.gitignore)
├── .env.example                # Пример для копирования
├── traefik/
│   ├── traefik.yml
│   └── dynamic/
│       └── middlewares.yml
├── services/
│   ├── frontend/
│   │   ├── Dockerfile
│   │   ├── package.json
│   │   └── src/
│   ├── api-gateway/
│   │   ├── Dockerfile
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── app/
│   ├── auth-service/
│   │   ├── Dockerfile
│   │   ├── package.json
│   │   └── src/
│   ├── order-service/
│   │   ├── Dockerfile
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── app/
│   └── notification-service/
│       ├── Dockerfile
│       ├── go.mod
│       └── main.go
├── monitoring/
│   ├── prometheus.yml
│   ├── grafana/
│   │   └── dashboards/
│   └── alertmanager/
└── scripts/
    ├── backup.sh
    ├── deploy.sh
    └── health-check.sh

Требования к проекту

1. Инфраструктура:

Traefik как reverse proxy с автоматическим HTTPS (Let's Encrypt)
5 микросервисов (frontend, api-gateway, auth, order, notification)
3 базы данных/кэша (PostgreSQL, Redis, RabbitMQ)
Сетевая изоляция (frontend/backend сети)

2. Безопасность:

Все сервисы запускаются от непривилегированного пользователя
Secrets через Docker Secrets или external manager
Internal network для backend-сервисов
Read-only файловая система где возможно
Ограничение ресурсов (CPU, memory)

3. Надёжность:

Health checks для всех сервисов
Restart policies (unless-stopped/always)
Depends_on с condition: service_healthy
Log rotation (max-size, max-file)

4. Мониторинг:

Prometheus для сбора метрик
Grafana с дашбордами
Alertmanager для алертов
Централизованное логирование (ELK или Loki)

5. CI/CD:

Автоматическая сборка при push в main
Сканирование на уязвимости (Trivy)
Автоматическое развёртывание
Rollback стратегия

Пример docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  # Reverse Proxy
  traefik:
    image: traefik:v2.10
    command:
      - "--api.dashboard=true"
      - "--providers.docker=true"
      - "--providers.docker.exposedbydefault=false"
      - "--entrypoints.web.address=:80"
      - "--entrypoints.websecure.address=:443"
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
      - "8080:8080"
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
      - ./traefik/traefik.yml:/etc/traefik/traefik.yml:ro
    networks:
      - frontend
    labels:
      - "traefik.enable=true"
    restart: unless-stopped

  # Frontend
  frontend:
    build: ./services/frontend
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.frontend.rule=Host(`example.com`)"
      - "traefik.http.routers.frontend.entrypoints=websecure"
    depends_on:
      - api-gateway
    networks:
      - frontend
    restart: unless-stopped

  # API Gateway
  api-gateway:
    build: ./services/api-gateway
    environment:
      - AUTH_SERVICE_URL=http://auth-service:3001
      - ORDER_SERVICE_URL=http://order-service:3002
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.api.rule=Host(`api.example.com`)"
    depends_on:
      auth-service:
        condition: service_healthy
      order-service:
        condition: service_healthy
    networks:
      - frontend
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
    restart: unless-stopped

  # Auth Service
  auth-service:
    build: ./services/auth-service
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://auth:secret@postgres:5432/auth
      - REDIS_URL=redis://redis:6379/0
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
      redis:
        condition: service_started
    networks:
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD", "node", "healthcheck.js"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3
    restart: unless-stopped

  # Order Service
  order-service:
    build: ./services/order-service
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://orders:secret@postgres:5432/orders
      - RABBITMQ_URL=amqp://guest:guest@rabbitmq:5672
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
      rabbitmq:
        condition: service_healthy
    networks:
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD", "python", "-c", "import psycopg2; psycopg2.connect('dbname=orders user=orders')"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
    restart: unless-stopped

  # Notification Service
  notification-service:
    build: ./services/notification-service
    environment:
      - RABBITMQ_URL=amqp://guest:guest@rabbitmq:5672
    depends_on:
      rabbitmq:
        condition: service_healthy
    networks:
      - backend
    restart: unless-stopped

  # PostgreSQL
  postgres:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      POSTGRES_USER: app
      POSTGRES_PASSWORD_FILE: /run/secrets/postgres_password
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U app"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
    restart: always

  # Redis
  redis:
    image: redis:7-alpine
    command: redis-server --appendonly yes
    volumes:
      - redis-data:/data
    networks:
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
    restart: always

  # RabbitMQ
  rabbitmq:
    image: rabbitmq:3-management-alpine
    environment:
      RABBITMQ_DEFAULT_USER: guest
      RABBITMQ_DEFAULT_PASS: guest
    volumes:
      - rabbitmq-data:/var/lib/rabbitmq
    networks:
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD", "rabbitmq-diagnostics", "-q", "ping"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5
    restart: always

volumes:
  postgres-data:
  redis-data:
  rabbitmq-data:

networks:
  frontend:
    driver: bridge
  backend:
    driver: bridge
    internal: true

secrets:
  postgres_password:
    external: true

Критерии приёмки

Базовые (обязательны):

Все сервисы запускаются через docker compose up -d
Health checks работают для всех сервисов
Сетевая изоляция (backend internal network)
Secrets не захардкожены в compose файле
Log rotation настроен

Продвинутые:

Multi-stage сборка для всех сервисов
Образы < 200 МБ каждый
Нет уязвимостей CRITICAL при сканировании Trivy
Ограничение ресурсов (memory, CPU)
Read-only файловая система где возможно

Expert:

CI/CD пайплайн с автоматическим развёртыванием
Monitoring стек (Prometheus + Grafana)
Centralized logging
Blue-Green или Canary deployment
Автоматический backup БД

Оценка проекта

Критерий	Баллы	Описание
Функциональность	30	Все сервисы работают корректно
Безопасность	25	Secrets, network isolation, non-root user
Надёжность	20	Health checks, restart policies, depends_on
Оптимизация	15	Размер образов, multi-stage, кэширование
Мониторинг	10	Logging, metrics, alerting

Итого: 100 баллов

Проходной балл: 70/100

Что дальше?

В следующей теме вы изучите основы оркестрации: Kubernetes и Docker Swarm для управления кластерами контейнеров.

Проверьте свои знания

Вопросы ещё не добавлены

Вопросы для этой подтемы ещё не добавлены.