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Fondamenti per DevOps (16 ore)

Obiettivo: Fornire le basi necessarie per comprendere e lavorare con i principi e gli strumenti DevOps.

Modulo 1: VM, Linux, Git (4 ore)

  • Intro Fondamenti
  • VirtualBox & Vagrant: VM vs container
  • Linux basics: CLI, gestione file, vi/vim
  • Pacchetti e servizi: apt, systemd
  • Git & GitHub: repo, PR Esercizi:
  • VM con NAT + host-only e port forwarding
  • Script bash che verifica servizi e logga
  • Fork repo, branch feature, PR

Modulo 2: Networking, Web server, TLS (4 ore)

  • IP, subnet, gateway, DNS, dig, netstat/ss, ufw
  • NGINX static e reverse proxy
  • Gunicorn e uvicorn
  • SSL/TLS: chiavi, CSR, self-signed
  • JSON, YAML, jq, yq, JSONPath
  • Quiz breve Esercizi:
  • NGINX su 8080, log access/error
  • Self-signed cert; test curl -k
  • jq/yq con esempi

Modulo 3: App & Database (4 ore)

  • Python venv, pip, uv, requirements, toml
  • App Flask: /health, /users, config YAML
  • setup PostgreSQL: ruoli, DB, schema, seed Esercizi:
  • Collegare Flask a Postgres
  • Logging e configurazione via YAML/ENV

Modulo 4: Integrazione end-to-end (4 ore)

  • Integrazione NGINX reverse proxy verso app
  • Sicurezza base: ufw, least privilege, secrets
  • Systemd unit: restart, env file, logging
  • DNS pratico: /etc/hosts, app.local
  • Progetto finale, demo e retrospettiva Criteri valutazione:
  • Automazione (30%), qualità repo (20%), app (20%), integrazione (15%), DB (10%), troubleshooting (5%)

Materiale Didattico e Requisiti

  • Computer con 8 GB di RAM e buona connettività Internet
  • Software richiesti:
    • Terminal, Git, Python, Virtualbox, Vagrant

Laboratorio di DevOps (24 ore)

Obiettivo: Fornire una formazione pratica sull’implementazione e gestione di un flusso di lavoro DevOps. Include l’installazione degli strumenti necessari e l’uso di piattaforme come GitHub e Microsoft Azure.

Modulo 1: Introduzione e Configurazione Ambiente (4 ore)

Obiettivi: Familiarizzare con DevOps, installare e configurare l’ambiente di sviluppo.

Sessione 1: Concetti Base di DevOps (1 ora)

  • Introduzione a DevOps:
    • Definizione, principi e vantaggi
    • Differenze tra metodologie tradizionali e DevOps
  • Strumenti fondamentali: Git, CI/CD, containerizzazione
  • Overview delle piattaforme (GitHub, Azure)

Sessione 2: Setup dell’Ambiente di Lavoro (3 ore)

  • Prerequisiti:
    • Installazione Terminal app e Winget package manager
    • Installazione Git, Bash, Azure CLI, Terraform e VS Code
    • Installazione WSL2 e Ubuntu app
    • Installazione di Docker Desktop
  • Piattaforma di sviluppo:
    • GitHub:
      • Configurazione SSH e autenticazione
    • Microsoft Azure:
      • Introduzione al portale Azure
      • Introduzione a Microsoft Learn
  • Strumenti DevOps:
    • Configurazione di Terminal e GitHub
    • Configurazione di VS Code

Modulo 2: Versionamento e Collaborazione con GitHub (4 ore)

Obiettivi: Apprendere l’uso di Git e GitHub per il controllo del codice e la collaborazione, con focus su GitHub Projects e GitHub Classroom.

Sessione 1: Git (2 ore)

  • Concetti di base:
    • Configurazione di un repository
    • Comandi principali: add, commit, push, pull, merge
    • Creazione e gestione di branch
    • Strategie di branching (GitHub Flow, Trunk-Based, GitOps)

Sessione 2: GitHub avanzato: Projects e Classroom + Azure Boards (2 ore)

  • Workflow collaborativo
  • GitHub Projects:
    • Configurazione di progetti Agile (kanban, timeline, board)
    • Issue, label, assignee, milestone
    • Campi personalizzati, viste, filtri e automazioni
    • Roadmapping e collegamento con pull request
    • Esempi di template per gestione backlog e sprint
  • GitHub Classroom (per le scuole):
    • Creazione di classi e compiti (assignments)
    • Integrazione con template repository e test automatici (GitHub Actions)
    • Valutazione e feedback, gestione plagi tramite similarity checks
    • Provisioning automatico di repository per studenti
  • Azure Boards:
    • Collegamento repo GitHub con Boards
    • Sincronizzazione work items, PR e commit
  • Pull request e Code Review:
    • Branch protection rules, required reviews e status checks
    • Code owners, draft PR, templates

Modulo 3: Automazione e CI/CD (8 ore)

Obiettivi: Configurare pipeline CI/CD e integrare strumenti DevOps.

Sessione 1: Containerizzazione con Docker e Kubernetes (4 ore)

  • Introduzione a Docker:
    • Creazione di immagini Docker
    • Gestione di container
    • Introduzione a un container registry (Docker Hub o GHCR)
  • Introduzione a Kubernetes:
    • Concetti base: Pod, Deployment, Service, Ingress
    • Configurazione di un cluster con Docker Desktop o Docker Swarm/Stack

Sessione 2: CI/CD Pipeline (4 ore)

  • Concetti chiave:
    • Continuous Integration e Continuous Deployment
    • Principali strumenti: Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps
  • Creazione di una pipeline:
    • Test del codice
    • Build automatizzata con Docker
    • Scan delle immagini e dei container (SAST/Container scanning)
  • Esempio pratico:
    • Esecuzione di una pipeline CI/CD su GitHub Actions e Azure Pipelines
    • Deployment su ambiente di test/staging

Modulo 4: Site Reliability & Platform Engineering (4 ore)

Obiettivi: Infrastructure as Code, monitoraggio e ottimizzazione del flusso DevOps.

Sessione 1: IaC e Monitoraggio (3 ore)

  • Gestione delle risorse con Infrastructure as Code/Software:
    • CloudFormation, HCL/Terraform, Pulumi, CDK, ARM, Bicep
  • Monitoraggio:
    • Azure Monitor e Azure Service Diagnostics
    • Metriche, log, alert e dashboard
  • Introduzione SRE e Internal Developer Platforms

Sessione 2: Feedback e Miglioramento Continuo (1 ora)

  • Analisi delle metriche della SDLC DevOps (DORA Metrics)
  • Ottimizzazione del metodo DevOps:
    • Automazione dei flussi di lavoro con piattaforme self-service per sviluppatori
    • Riduzione dei rischi e della duplicazione dei carichi di lavoro
    • Semplificazione e standardizzazione
    • FinOps e Cybersecurity

Modulo 5: Progetto Finale e Debriefing (4 ore)

Obiettivo: Applicare le conoscenze acquisite in un progetto pratico.

Sessione 1: Progetto DevOps (3 ore)

  • Scenario proposto:
    • Sviluppo nel GitHub Repo di un deployment workflow con Terraform
    • Creazione di una pipeline end-to-end multi-environment su GitHub Actions
    • Pubblicazione di un modulo Terraform su registry (GHCR come artifact)
    • Deployment continuo sicuro

Sessione 2: Debriefing e Q&A (1 ora)

  • Presentazione del progetto
  • Discussione su sfide affrontate e soluzioni adottate
  • Domande e retrospettiva

Materiale Didattico e Requisiti

  • Computer con 8 GB di RAM e veloce connessione Internet
  • Accesso agli account GitHub e Azure
  • Software richiesti:
  • VS Code, Docker Desktop, Terminal, Git, Terraform/OpenTofu