Чем на самом деле занимаются DevOps-инженеры

Вспоминаю один свой профессиональный фейл. Лет шесть назад, работая над системой мониторинга в большой компании, я случайно потерял треть всех метрик критически важных приложений. Когда утрату обнаружили, отдел мониторинга и разработчики забили тревогу. «Разруливать» ситуацию пришлось моему наставнику. Тогда я впервые всерьез задумался: как мне избавиться от подобных ошибок в будущем?

История DevOps тоже началась с попытки решить вполне конкретную практическую проблему.

В 2007 году бельгийский ИТ-инженер и консультант Патрик Дебуа, занимаясь переносом дата-центра, столкнулся с разницей приоритетов между командами Dev и Ops. Разработчики стремились быстрее выпускать обновления продукта, а команда эксплуатации, отвечающая за стабильность систем, замедляла процесс дополнительными проверками. И чем быстрее становилась разработка, тем сильнее проявлялся разрыв между двумя командами.

Такое расхождение привело к тому, что релизы стали выходить в обход проверок, выросло число действий, которые инженерам приходилось выполнять самостоятельно вместо автоматизированных процессов, а вместе с ними и инцидентов. Дебуа задумался, как это исправить. Так, благодаря стремлению сократить разрыв между разработкой и эксплуатацией, и появился новый подход — DevOps, а его ключевым методом стала автоматизация.

Что в данном случае подразумевается под автоматизацией? Речь не только про замену рутинных ручных действий скриптами, но и про построение повторяемых, предсказуемых процессов. Сюда относится и работа с кодом: его проверка линтерами, сборка и тестирование приложений, а также операции с инфраструктурой — доставка собранного цифрового продукта до окружения, развертывание, обновление и мониторинг. К этому же пулу задач можно отнести резервное копирование данных с разными политиками, восстановление работы приложения, если оно «упало», и реагирование на инциденты.

Всё это автоматизируют, чтобы:

• исключить человеческую ошибку,
• ускорить доставку изменений в продакшен и обеспечить стабильную работу системы,
• дать возможность другим командам сосредоточиться на своей работе.

Одна из ключевых зон ответственности DevOps-инженера — создание и поддержка CI/CD-пайплайнов. Это автоматические конвейеры, которые помогают доставлять изменения в коде от разработчика до рабочего продукта без лишних ручных действий.

На практике это выглядит так. Разработчик вносит изменения в код и отправляет их в репозиторий — общее хранилище. Дальше автоматически запускается цепочка проверок: система анализирует код на ошибки, запускает тесты, собирает новую версию приложения и при необходимости готовит ее к развертыванию. И всё это происходит без участия человека.

Например, вместо ручного запуска линтера срабатывает автоматический пайплайн. Он запускается при каждом коммите, то есть фиксации изменений в коде, а также запросе на слияние изменений в основную ветку проекта или выпуске новой версии приложения через Git-тег — специальную метку в системе контроля версий, которой обычно помечают релизы. В результате команда быстрее получает обратную связь, а риск пропустить ошибку заметно снижается.

Не менее важная часть работы «девопса» связана с инфраструктурой — всем тем, на чем работают приложения.

Отдельное направление работы «девопса» — обеспечить надежность и отказоустойчивость сервисов. Проще говоря, система должна продолжать работать даже в случае поломки оборудования, программного сбоя или резкого наплыва пользователей.

Для этого DevOps-инженеры настраивают мониторинг, который следит за состоянием системы и собирают логи — журналы событий, позволяющие понять причины неполадок. Также они организуют резервное копирование данных, распределяют нагрузку между серверами и автоматизируют восстановление сервисов после сбоев, если его избежать не удалось.

Наблюдаемость системы — очень важный критерий в нашей работе. Под «наблюдаемостью» мы понимаем возможность в любой момент оценить, что происходит внутри приложения и инфраструктуры, опираясь на метрики, журналы событий и другие данные. Чем быстрее команда может обнаружить и локализовать проблему, тем меньше риск длительного простоя.

Но прежде чем разбираться, как удерживать эту цепочку под контролем, разберем, как вообще попадают в эту профессию.

Сразу отмечу, что в нашу сферу редко приходят напрямую, куда чаще это переход из смежных инженерных ролей.

1. Из системного администрирования. Это самый распространенный сценарий — в какой-то момент ручное управление инфраструктурой перестает работать, и специалист начинает осваивать автоматизацию, облачные платформы и процессы непрерывной доставки изменений.
2. Из разработки. Второй по распространенности путь. «Разрабам» проще разобраться в процессах сборки, тестирования и доставки приложений, но приходится глубже погружаться в инфраструктуру и использование системных ресурсов, эксплуатацию и сетевые технологии.
3. Из тестирования, чаще всего автоматизированного. Такие специалисты уже знакомы с пайплайнами и автоматическими проверками, поэтому постепенно расширяют область ответственности в сторону инфраструктуры и выпуска новых версий продукта.

В итоге DevOps чаще становится не стартовой точкой карьеры, а следующим этапом развития инженера, который хочет понимать и контролировать весь маршрут продукта.

Мой собственный путь — неплохая иллюстрация того, как в DevOps приводят задачи по автоматизации. Когда я только пришел в ИТ, в моей зоне ответственности был мониторинг инфраструктуры: нужно было собирать ключевые метрики с виртуальных машин, серверов и контейнеров, отображать их на графиках и настраивать автоматические оповещения на случай неполадок.

Тогда я начал искать альтернативы и наткнулся на Ansible — систему автоматизации, которая позволяет централизованно управлять большим количеством серверов. Вместо того, чтобы создавать полноценную программу, достаточно было описать желаемое состояние инфраструктуры: какие пакеты установить, какие файлы настроить и какие службы запустить. И на это потребовалось всего около сотни строк кода.

Помню, что меня поразила не столько сама автоматизация, сколько ее масштабируемость. Мониторинг не просто заработал на тысячах машин — при необходимости его можно было распространить на сотни тысяч или даже миллионы серверов практически без дополнительных усилий. После этого захотелось разобраться в инструменте глубже, и постепенно фокус моей работы сместился в сторону автоматизации инфраструктуры. А уже позже появились задачи по построению CI/CD-процессов для проектов разного масштаба и на разных языках программирования.

Когда меня спрашивают, кто такой DevOps-инженер, я вспоминаю фразу из советского мультфильма «Крылья, ноги и хвосты»: «Лучше день потерять, потом за пять минут долететь». Это очень точное описание нашего подхода к работе.

В DevOps часто приходят люди, которым настолько не нравится выполнять одну и ту же задачу вручную снова и снова, что они готовы потратить часы, а иногда и дни на автоматизацию процесса. Чтобы потом нажать одну кнопку, запустить один скрипт или выполнить одну команду и больше не возвращаться к этой работе. А лучше, чтобы оно делалось само, по условию.

Звучит слишком прогрессивно? Настоящих «девопсов» это не смущает. Как не смущает и конкуренция с искусственным интеллектом: профессионалов нейронками не заменишь.

Итак, допустим, вы определились с будущей профессией и ориентируетесь именно на DevOps. Задачи понятны, ответственность ясна. Как же войти в профессию? Сделать это намного проще, если двигаться от базовых знаний к более сложным.

В интернете легко найти материалы в духе «изучи Docker за 15 минут» или «настрой управление двадцатью Raspberry Pi через Ansible за вечер». Возможно, после них вы действительно поймете основные принципы работы контейнеров или научитесь запускать плейбуки — готовые сценарии автоматизации в Ansible. Но как только возникнет первая нестандартная проблема, разобраться с ней без фундаментальных знаний будет непросто. Поэтому начинать обычно стоит с уверенного владения Linux и Git.

Следующий важный шаг — понимание основ сетей и принципов взаимодействия сервисов. Эта база помогает разобраться, что именно происходит внутри инфраструктуры и почему системы ведут себя так, а не иначе. Лишь после этого имеет смысл переходить к контейнеризации и знакомству с Docker, чтобы понять, как приложения упаковываются, запускаются и изолируются друг от друга.

Дальше траектория развития может быть разной. Если интересно автоматизировать процессы сборки, тестирования и доставки кода, стоит обратить внимание на Jenkins, GitLab CI/CD или GitHub Actions. Если больше привлекает управление инфраструктурой и распределение нагрузки между сервисами — на первый план выходит Kubernetes. Полезно также изучить облачные платформы: сегодня именно в таких средах работает значительная часть современных ИТ-систем.

Главное — не пытаться перескочить через фундамент. Знание Linux, сетей и устройства систем обычно приносит больше пользы, чем поверхностное знакомство с десятком модных технологий.

У меня два образования, и первое — железнодорожное. При этом интерес к ИТ у меня был с детства — Linux я начал изучать просто из любопытства, без всякой связи с учебой или будущей инженерной профессией.

Уже работая на железной дороге, в свободное время я продолжал разбираться в Linux и писать на Python. Слово DevOps я тогда еще не знал. Впервые столкнулся с этим направлением уже после перехода в техническую поддержку крупной компании — сотового оператора. Тогда мне стало понятно, что существует отдельная инженерная культура, построенная вокруг автоматизации и управления инфраструктурой.

Вместе с коллегой мы быстро загорелись идеей развивать этот подход внутри команды, хотя полноценного DevOps в компании фактически не было. Были системные администраторы, которые автоматизировали отдельные задачи, но современные инструменты и практики только начинали появляться. Еще не было ни Kubernetes, ни многих других технологий, которые сегодня считаются стандартом.

Следующие полтора года ушли на попытки внедрить эти подходы в работу. На этом пути пришлось преодолевать вполне закономерный скепсис коллег и руководства, ведь речь шла о технологиях, которые требовали времени и ресурсов на внедрение, но не обещали мгновенного результата.

Git, Docker и Kubernetes — это такая же основа DevOps, как и Linux. Эти инструменты используются повсюду, инженеры сталкиваются с ними ежедневно. Описать полный набор технологий невозможно: всё сильно зависит от направления, компании и ее политик.

Но вернемся к инструментарию. Linux, Git, Docker и Kubernetes — это фундамент. А что надстраивается поверх него и по мере того, как новичок становится зрелым специалистом? Если свести самые ходовые инструменты в одну таблицу, выйдет примерно так:

Случается, что возможностей готового приложения не хватает, или инструмент поддерживает плагины, но нужного среди них нет. В таких ситуациях приходится писать код самому. Основными языками для DevOps считаются Python, Bash и Go.

DevOps-инженеру часто приходится разбираться в том, как изменение в коде отразится на инфраструктуре и наоборот. Поэтому в его работе такое большое значение играют мягкие навыки. В первую очередь — системное мышление и умение видеть всю цепочку поставки продукта, а не отдельные ее части.

Один из моих любимых вопросов на собеседованиях звучит так: «Вы нажали кнопку включения на системном блоке. Что происходит дальше?». Ответы бывают очень разными. Кто-то ограничивается фразой: «Компьютер запускается, мы вводим пароль и начинаем работать». А кто-то начинает рассказывать про самопроверку оборудования при включении, загрузку операционной системы, запуск ядра и другие этапы, которые происходят еще до появления рабочего стола на экране.

Разумеется, в повседневной работе не всегда нужно погружаться настолько глубоко. Но привычка задаваться вопросом «а что происходит под капотом?» дорогого стоит. Именно она помогает инженеру не просто пользоваться инструментами, а понимать их суть.

Поскольку DevOps стоит на стыке нескольких команд, нужно уметь договариваться — с разработчиками, администраторами, безопасниками, менеджерами. Без выстроенной коммуникации ни о каких автоматизированных процессах речи просто не может идти.

Например, разработчики хотят вывести в продакшен новый сервис, но со стороны DevOps есть дополнительные требования: отправлять логи в определенном формате и отдавать внутренние метрики приложения на отдельной странице. Здесь важно донести свою позицию и показать, что дадут эти лишние день-два доработок.

А дадут они немало. Логи и метрики позволят менеджерам получать аналитику по продукту, разработчикам — быстрее находить узкие места в коде, а DevOps — настроить автоматическое масштабирование. Менеджерам, в свою очередь, нужно объяснить, почему задача «растет по срокам».

Иными словами, это всегда переговоры, и здесь выручают именно мягкие навыки, а не техническая подкованность.

Совет любому, кто интересуется DevOps: учитесь читать исходный код и не бойтесь это делать. Не обязательно понимать каждую строчку — важно уметь найти в коде то, что вам нужно: как инициализируется параметр, что происходит при определенном условии, куда идет вызов. Это навык, который в нашей профессии надежнее любой документации.

Что еще важно:

1. Любопытство. Не поверхностный интерес, а желание понять, как система устроена внутри. Это и есть двигатель DevOps.
2. Настойчивость. Взялся — доводи дело до конца. Но здесь важна оговорка: умение вовремя понять, что идешь не по той дороге, и поменять решение — тоже ценное качество. В нашей сфере это умение особенно важно, потому что технологий много, и не каждая из них окажется правильным выбором для конкретной задачи.
3. Широта знаний и аналитическое мышление. Не надо сразу нырять в один продукт «до самого дна». Сначала разберитесь в базовых возможностях и заодно посмотрите на два-три альтернативных решения. Это аналитическое мышление, и без него в DevOps делать нечего.
4. База по сетям и железу — обязательна. Учите компьютерные сети, межпроцессное взаимодействие, базовое устройство компьютера. Это фундамент, который не устаревает.

Если совсем коротко, то весь вход в профессию сводится к трем вещам: код, Linux и сети. Но у этой простой формулы есть свои нюансы. А именно:

1. Код. Нужно уверенно владеть хотя бы одним языком программирования — тем, который вам нравится. Лучше всего Go или Python. И Go здесь особенно ценен: Kubernetes написан именно на нем и продолжает развиваться.
2. Linux. База, без которой никуда. Где-то требуют глубокого знания вплоть до ядра, где-то попроще, но без хорошего понимания Linux в профессии делать нечего.
3. Сети. Если DevOps не знает сетей, это боль. Большая часть проблем, с которыми вы столкнетесь, будет именно сетевой, и спросить часто будет не у кого. Да, многие не любят изучать сети — в какой-то момент становится тяжело, перестаешь понимать, что происходит. Нужно через это пройти.
4. Коммуникация. Умение общаться с людьми, налаживать связи нужно везде, но в DevOps особенно сильно. Это половина профессии.

Новички часто недооценивают сложность, которая скрыта за большой зеленой кнопкой «Запустить». Но за любым простым интерфейсом стоит сложная логика, а в случае DevOps эта логика может связывать между собой десятки разных компонентов. Увидев картину целиком, легко захотеть понять всё и сразу: и CI/CD, и облака с Kubernetes, и мониторинг.

Здесь важно остановиться и изучать всё постепенно, шаг за шагом, начиная с основ. Допустим, вы научились собирать код через автоматические пайплайны и хотите понять, как этот код запускается.

Не нужно сразу строить отказоустойчивый кластер с резервным копированием, геораспределением, непрерывным мониторингом и горизонтальным масштабированием на Kubernetes.

Начните с небольшого контейнера Docker на своем компьютере. Он может быть неидеальным, но он будет работать — а вы станете на шаг ближе к нужным знаниям.

В DevOps нельзя провести четкую границу, где «было сложно, а стало просто». Дисциплина разбита на этапы, и на каждом ты осваиваешь новую абстракцию: командную строку в Linux, логику CI/CD, Kubernetes.

Трудность не в том, чтобы запомнить команды, а в том, чтобы понять, зачем эта абстракция вообще нужна. С этим помогают обучающие материалы, а вот пользоваться абстракцией учит только практика.

Времена первой конференции по DevOps, организованной Патриком Дебуа, далеко позади, но это направление остается востребованным уже почти два десятилетия. Менялись языки программирования, инструменты и архитектуры приложений, но потребность в специалистах, которые умеют превращать код в надежно работающий сервис, никуда не исчезла.

Для меня причина очевидна: цифровые системы становятся всё сложнее. Растет число сервисов, объемы данных и требования к скорости разработки. Пользователи ждут, что приложения будут доступны круглосуточно, обновления — выходить быстро, а сбои — устраняться почти незаметно. За всем этим стоит инфраструктура, которую нужно проектировать, автоматизировать и поддерживать.

Даже эпоха искусственного интеллекта не отменяет эту потребность. Скорее наоборот — создает новые задачи. Большие языковые модели и ИИ-сервисы работают не в вакууме: их нужно разворачивать, обеспечивать вычислительными ресурсами, подключать к источникам данных, масштабировать под нагрузкой и контролировать их работу. Поэтому рядом с командами по искусственному интеллекту появились MLOps-инженеры — специалисты, которые помогают превращать модели машинного обучения в устойчивые и управляемые сервисы.

Развиваются и другие подходы. Например, DevSecOps объединяет практики DevOps и информационной безопасности, помогая встраивать защиту в процессы разработки и эксплуатации. SRE-инженеры специализируются на надежности и устойчивости сервисов и сегодня стали привычной частью крупных технологических компаний.

Так что выбор есть и он широк. Каждому начинающему «девопсу» остается только сделать свой. А тем, кто еще сомневается, идти ли в эту профессию, скажу одно: если вам нравится «заглядывать под капот технологий» и разбираться в том, как устроены большие системы, к DevOps определенно стоит присмотреться.

Для молодых инженеров это один из самых быстрых способов получить системное понимание современных ИТ.