解讀 DevOps - 運用專案和 AI 從基礎到高階

透過 AI、AWS、Linux、腳本、Jenkins、Gitlab、GitActions、Docker、Kubernetes、Terraform、Ansible 和 GitOps 掌握 DevOps

從這 63.5 小時的課程，你會學到

從零開始學習 DevOps
Linux 與伺服器管理（Gemini CLI）
網路基礎知識和 Vagrant 設置
使用 GitHub Copilot (AI) 編寫 YAML、JSON 和 Bash 腳本
AWS 雲端（IAM、EC2、S3、RDS、EBS、ELB、Systems Manager、Lambda、VPC、Amazon Q、CloudWatch、Auto Scaling、Route 53）
使用 Git、Maven、Jenkins、GitHub Actions 和 GitLab CI/CD 建置和測試自動化
整合 Nexus、SonarQube 和 Slack 的 CI/CD 管道和 DevOps 專案
Python 腳本基礎知識以及使用 Amazon Q（AI 程式碼助理）執行自動化和 AWS 任務
使用 Terraform 建置基礎架構即程式碼（VPC、模組、後端）
使用 Ansible 進行設定管理
利用 Prometheus、Grafana、Loki、Alert Manager 和 Alloy 實現監控和可觀測性
Docker 和 Kubernetes（生產級設定、帶 AI 的 Helm、Lens）
AWS DevOps 服務：CodeCommit、CodeBuild、CodePipeline、Beanstalk Lambda
GitOps 專案－以 Git 為唯一資料來源的端對端 CI/CD 工作流程

要求

電腦基礎知識

課程說明

本課程專為希望透過實踐性強、專案式學習開啟或提升 DevOps 職業生涯的人士而設計。

您將從 Linux、網路和腳本編寫的基礎知識入手，逐步學習關鍵的 DevOps 工具，包括 Git、Jenkins、GitHub Actions、GitLab、Terraform、Ansible、Docker、Kubernetes 和 AWS 雲端平台。

每個步驟都以一個步驟為基礎，並透過實際專案進行實踐，例如在多個 DevOps 階段（從本地部署到 AWS 再到 Kubernetes）設定 Vprofile 應用程式。

本課程還將介紹 GitHub Copilot、Amazon Q 和整合 AI 的 Helm 等 AI 工具，幫助您更快地實現自動化、編寫更聰明的程式碼並建立智慧的 DevOps 管線。

現在，隆重推出全新的「監控與可觀測性」部分，您將學習如何使用 Prometheus、Grafana、Loki 和 Alloy 等工具收集、視覺化和分析指標、日誌和追蹤資料。

課程結束時，您將掌握 DevOps 的核心實踐和現代 AI 驅動的工作流程，為實際的雲端和自動化環境做好準備。

循序漸進的學習路徑

步驟 1

Linux 基礎
Linux 伺服器管理
Vagrant
網路基礎
專案：VProfile 專案簡介及虛擬機器配置

步驟 2

YAML 和 JSON
Bash 腳本編寫（變數、條件語句、循環語句）
自動化管理任務
GitHub Copilot 以腳本編寫 AI 助手

步驟 3

雲端運算入門
IAM、EC2、EBS、ELB
SSM 和 CloudShell 入門
AWS CLI、S3、CloudWatch、RDS、自動擴充、Route53
專案：將 Web 應用程式遷移到 AWS
在 AWS 上重新架構 Web 應用（PaaS 和 SaaS）

步驟 4

Git 和 GitHub
Maven 建置工具
Jenkins（CI/CD 管線、主從架構、Nexus、SonarQube）
GitHub Actions（工作流程、運行器、安全掃描）
GitLab CI/CD（管線、階段、Docker 整合）

步驟 5

Python 腳本編寫
自動化操作系統任務
使用 Amazon Q（人工智慧）進行 AWS Python 編程

步驟 6

Terraform 基礎知識（變數、模組、後端）
VPC 設定的基礎架構即代碼( Infrastructure as Code，IaC )

步驟 7

監控與可觀測性簡介
為什麼監控對 DevOps 至關重要
Prometheus、Grafana、Loki 和 Alloy 的配置
使用 PromQL 編寫查詢
連接 Grafana 資料來源
建立儀表板和告警
Slack 整合以實現即時通知
整合 Loki 和 Alloy 以進行日誌和指標管理

步驟 8

Ansible 簡介
臨時命令、模組、YAML 基礎
劇本、變數、條件、循環
處理程序、範本、角色
Ansible 在 AWS 自動化中的應用

步驟 9

AWS（VPC 深度解析、Lambda 函數、日誌記錄、自訂指標）
專案：AWS 上的 CI/CD – Beanstalk、RDS、CodePipeline

步驟 10

專案 : Google 雲端平台用於多層應用程式搭建
- GCP Cloud Shell
- VPC
- 防火牆
- 虛擬機
- Cloud SQL 和 Memorystore
- Cloud DNS
- 託管執行個體組
- 安全性 HTTPS 負載平衡器
- 證書管理器

步驟 11

Docker（容器、映像、磁碟區、網路）
Kubernetes（設定、物件、自動擴縮容、Ingress、ConfigMap）
Helm 整合 AI 和 Lens
專案：Kubernetes 上的 VProfile 部署

步驟 12

GitOps 上的專案

目標受眾

任何想學習 DevOps 的人

講師簡介

Imran Teli DevOps顧問及培訓師 | HKH Infotech創辦人

大家好，我是 Imran Teli——HKH Infotech 的創始人兼首席執行官，也是一位充滿熱情的 DevOps 顧問和培訓師，致力於將複雜的底層架構難題轉化為流暢、可擴展且完全自動化的現實。

憑藉著十餘年的實戰經驗（包括在 Cisco WebEx 負責高風險的雲端運維），我曾為新創公司和大型企業設計、實施和優化 CI/CD 管線、基礎設施即程式碼 (IaC) 生態系統、Kubernetes 編排以及雲端原生工作流程。在 HKH Infotech，我們透過久經考驗的 GitOps 和 DevOps 實踐，幫助企業將部署時間縮短 70% 以上，消除停機風險，並更快地交付價值。

我的諮詢經驗在教學方面特別突出。身為 Udemy 上最暢銷的 DevOps 講師之一，擁有超過 27.2 萬名學員，並始終保持 4.6/5 的高分，我不僅教授工具，更教你如何建立能夠應對真實流量、輕鬆擴展並隨著業務發展而不斷演進的生產級系統。

我的旗艦課程——《解碼 DevOps：從基礎到高級專案（含 AI）》——持續更新（最新更新於 2025 年），內容涵蓋豐富的實踐練習：Linux 精通 → Docker & Kubernetes → Terraform & Ansible → Jenkins/GitHub Actions/GitLab CI → PromethoCDfana CIible → Jenm i 。學員稱之為“唯一真正能讓你做好就業準備的 DevOps 課程”，因為每個章節都以一個可部署的成果作為結尾，你可以在面試或生產環境中進行展示。

我的培訓理念很簡單：

80% 的實踐項目，20% 的清晰易懂的理論——所有內容均源自真實的諮詢案例。無論您是完全的初學者，還是經驗豐富的工程師，想要提升到雲端原生和 GitOps 領域，我的課程和 HKH Infotech 諮詢服務都能幫助您加速成長。

工作之餘，我是一位終身學習者，熱衷於雲端原生技術的最新動態、開源貢獻，並致力於培養下一代 DevOps 精英。

準備好告別配置，開始交付了嗎？

加入全球學員和無數 HKH 客戶的行列，共同邁出這一步。讓我們攜手打造可靠、高速運作的未來軟體。

讓我們告別混亂。

– Imran Teli

Founder, HKH Infotech

暢銷課作家、DevOps講師 | DevOps顧問 | 雲端原生架構師