Одним из самых успешных проектов в моей практике стал проект по автоматизации обработки входящих заявок на техническую поддержку для крупной телекоммуникационной компании. До внедрения решения заявки поступали через форму на сайте, записывались в базу данных, и далее обрабатывались вручную, что вызывало значительные задержки и ошибки.

Моя задача заключалась в том, чтобы спроектировать и внедрить решение на основе серверless-архитектуры, которое обеспечивало бы масштабируемость, отказоустойчивость и минимальные затраты на поддержку инфраструктуры.

Я использовал AWS Lambda для запуска безсерверных функций, Amazon API Gateway для приёма HTTP-запросов, AWS Step Functions для управления бизнес-логикой процесса, а также DynamoDB в качестве хранилища. Заявка, поступающая через API Gateway, триггерила Lambda-функцию, которая сохраняла данные в DynamoDB и запускала цепочку Step Functions, включающую автоматическую валидацию, классификацию и маршрутизацию заявки ответственному специалисту.

Проект был реализован за 6 недель. Он сократил среднее время обработки заявки с 2 часов до 5 минут и позволил компании обрабатывать до 10 000 заявок в день без увеличения затрат на инфраструктуру. Также была реализована система мониторинга и алертов с использованием Amazon CloudWatch и SNS, что обеспечило высокий уровень прозрачности и контроля над процессом.

Успешность проекта подтверждена не только техническими метриками, но и положительными отзывами со стороны службы поддержки и значительным снижением нагрузки на команду вручной обработки.

Опыт работы с удалёнными командами в Serverless-проектах

При описании опыта в резюме:

— Упоминание формата работы: «Работа в распределённой команде из 10+ инженеров, находящихся в разных часовых поясах (США, Европа, Азия)».
— Подчёркивание самостоятельности: «Эффективно работал в условиях минимального надзора, соблюдая сроки и стандарты качества в полностью удалённой среде».
— Описание взаимодействия: «Организовывал и проводил ежедневные синки, архитектурные ревью и спринт-планирования через Zoom и Slack, используя Notion и Jira для документации и трекинга задач».
— Техническая координация: «Успешно внедрил serverless-решение на AWS Lambda и API Gateway в координации с фронтенд-командой из другой часовой зоны, обеспечив минимальные коммуникационные издержки».
— Примеры инструментов: «Использовал CI/CD пайплайны с GitHub Actions, AWS SAM и Serverless Framework для непрерывной интеграции и доставки кода в распределённой команде».
— Акцент на культуру и процессы: «Участвовал в развитии инженерной культуры через code review, парное программирование и async-коммуникацию в удалённом формате».

На интервью:

— Подчеркнуть важность асинхронной коммуникации: «Я научился формулировать мысли максимально ясно в письменной форме, чтобы не создавать коммуникационные задержки в разных часовых поясах. Это особенно важно при обсуждении архитектурных решений».
— Привести кейс: «В одном из проектов, где бэкенд и фронтенд команды были в разных странах, мы столкнулись с рассинхронизацией API-интерфейсов. Я инициировал внедрение автоматической генерации OpenAPI-спецификации, что позволило обеим сторонам работать параллельно без простоев».
— Отметить владение инструментами: «Мы использовали Slack, Loom и Miro для асинхронных презентаций архитектурных решений. Это позволило всем членам команды участвовать в обсуждении, независимо от часового пояса».
— Сделать акцент на доверии и ответственности: «Удалённая работа требует высокого уровня самодисциплины и прозрачности. Я регулярно предоставлял отчёты о прогрессе, делал демо по завершению спринтов и участвовал в ретроспективах для улучшения командных процессов».
— Показать зрелость подхода: «Удалённый формат не мешает эффективной работе над serverless-архитектурами. Главное — чётко определённые API, инфраструктура как код, логгирование и мониторинг, чтобы каждая часть системы могла развиваться независимо».

Резюме Специалиста по серверless архитектурам

ФИО: Иванов Иван Иванович
Телефон: +7 900 000 0000
Email: [email protected]
LinkedIn: linkedin.com/in/ivanov
GitHub: github.com/ivanov

Цель:
Стремлюсь к дальнейшему профессиональному росту и применению знаний в области проектирования и внедрения серверless архитектур, оптимизации процессов разработки и эксплуатации высоконагруженных сервисов.

Ключевые компетенции

  • Серверless архитектуры: Проектирование и внедрение серверless решений на платформе AWS, Azure, Google Cloud.

  • Микросервисы: Создание и поддержка микросервисных приложений с использованием облачных технологий.

  • Инфраструктура как код (IaC): Использование Terraform, CloudFormation для автоматизации развертывания и управления ресурсами.

  • CI/CD: Разработка пайплайнов CI/CD для автоматизации тестирования, сборки и развертывания серверless приложений.

  • Контейнеризация и оркестрация: Опыт работы с Docker, Kubernetes, AWS Fargate.

  • Оптимизация производительности: Анализ и улучшение производительности серверless решений, уменьшение задержек, оптимизация затрат на ресурсы.

  • Безопасность: Реализация принципов безопасности в серверless приложениях, включая шифрование данных, управление доступом и аутентификацию.

  • Мониторинг и логирование: Настройка инструментов мониторинга и логирования для серверless приложений (AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog).

Опыт работы

Старший специалист по серверless архитектурам
ООО «Технолаб», Москва
Май 2022 — по настоящее время

  • Проектировал и внедрял серверless решения для высоконагруженных приложений, обеспечив сокращение времени отклика на 30% и снижение эксплуатационных затрат на 40%.

  • Реализовал микросервисную архитектуру с использованием AWS Lambda, API Gateway, DynamoDB, S3, что позволило улучшить масштабируемость и отказоустойчивость системы.

  • Разработал и внедрил стратегию использования Infrastructure as Code (IaC) с Terraform, что ускорило процесс деплоя на 50%.

  • Настроил интеграцию с CI/CD пайплайном, обеспечив автоматическое тестирование и деплой новых функций без простоя.

  • Внедрил систему мониторинга и логирования на основе AWS CloudWatch и Datadog, что значительно улучшило диагностику и сокращение времени на устранение инцидентов.

Инженер по облачным решениям
ООО «СкайСофт», Санкт-Петербург
Август 2019 — апрель 2022

  • Разработал облачные решения с использованием AWS Lambda, Kinesis, SNS, что позволило повысить производительность системы обработки данных на 40%.

  • Обеспечил безопасность данных в облаке с помощью шифрования и контроля доступа на уровне сервисов.

  • Провел аудит существующих решений, предложив и реализовав оптимизацию для серверless приложений, что позволило снизить затраты на 20%.

  • Внедрил автоматизированные тесты для серверless функций с использованием AWS SAM и локальных эмуляторов.

  • Реализовал архитектуру безсерверных приложений, которая позволила масштабировать сервисы без дополнительных затрат на инфраструктуру.

Инженер по разработке ПО
ООО «ИнфоСервис», Москва
Сентябрь 2017 — июль 2019

  • Разрабатывал облачные решения на платформе Google Cloud, использовал Cloud Functions и Firebase для создания серверless приложений.

  • Участвовал в создании микросервисной архитектуры для приложения электронной коммерции, обеспечив интеграцию с различными платежными системами.

  • Оптимизировал процессы разработки с использованием контейнеризации Docker, интегрировал систему деплоя через Kubernetes.

Образование

Магистр компьютерных наук
Московский государственный университет, Москва
Сентябрь 2012 — июль 2017

  • Специализация: Облачные вычисления и распределённые системы.

Навыки

  • Языки программирования: Python, Node.js, Go, Java

  • Облачные платформы: AWS, Azure, Google Cloud

  • Инструменты CI/CD: Jenkins, GitLab CI, CircleCI

  • Инструменты мониторинга и логирования: AWS CloudWatch, Datadog, ELK stack

  • Инструменты для работы с IaC: Terraform, CloudFormation

  • Базы данных: DynamoDB, MongoDB, PostgreSQL

Достижения

  • Оптимизация работы серверless приложений, что позволило компании снизить расходы на 40% за счёт правильной настройки масштабируемости.

  • Внедрение лучших практик DevOps и CI/CD, что улучшило время вывода новых функций на рынок на 30%.

  • Разработка высоконагруженной серверless системы для обработки данных, способной обрабатывать более 10 миллионов запросов в месяц с минимальными затратами.

Effective Self-Presentation for Serverless Architecture Specialists

I am an experienced specialist in serverless architecture with a proven track record of designing and implementing scalable cloud solutions using AWS, Azure, and Google Cloud platforms. With a deep understanding of microservices, event-driven architecture, and containerization, I help companies optimize their infrastructure by eliminating the need for managing servers, reducing costs, and improving scalability.

Throughout my career, I’ve worked with cross-functional teams to deliver cloud-native applications that are not only efficient but also cost-effective. I have a strong background in CI/CD pipelines, serverless frameworks, and monitoring tools such as AWS Lambda, API Gateway, DynamoDB, and Terraform. This expertise allows me to streamline development processes and improve system reliability.

I am passionate about adopting the latest advancements in cloud technologies to create future-proof solutions. My goal is to help organizations transition to a serverless model that enhances performance and minimizes overhead while ensuring a seamless user experience.

I am particularly skilled in analyzing existing infrastructures and recommending serverless transformations that align with business goals. I thrive in agile environments and excel at collaborating with developers, architects, and business stakeholders to drive continuous improvement.

Whether it’s reducing operational complexity or improving deployment cycles, I am dedicated to creating reliable, scalable, and high-performing cloud solutions.

Подготовка к собеседованию на позицию Специалиста по серверless архитектурам

  1. Изучение теоретической базы

    • Обзор концепций серверless архитектуры, таких как FaaS (Function as a Service), BaaS (Backend as a Service), управление событиями, бессерверные функции и их применение.

    • Понимание популярных серверless платформ: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions, OpenFaaS и другие.

    • Основы микросервисной архитектуры и как серверless встраивается в этот подход.

    • Принципы работы с API Gateway, очередями сообщений, базами данных, интеграция с другими сервисами.

  2. Практическая подготовка

    • Реализация простых приложений с использованием серверless: создание функций в AWS Lambda, настройка триггеров, использование DynamoDB или других баз данных.

    • Использование AWS SAM (Serverless Application Model) или Serverless Framework для автоматизации развертывания.

    • Настройка логирования и мониторинга: работа с AWS CloudWatch, настройка метрик и алертов.

    • Опыт работы с CI/CD для серверless приложений: создание пайплайнов для автоматической сборки и деплоя.

  3. Изучение технической части тестового задания

    • Разбор предполагаемого функционала, который необходимо реализовать: создание микросервиса, настройка API, работа с базами данных.

    • Обдумывание подхода к архитектуре тестового решения: отказоустойчивость, масштабируемость, обработка ошибок.

    • Оценка выбранных технологий и инструментов для выполнения задания, предпочтение тем, что подходят под серверless модель.

    • Применение принципов безсерверной архитектуры для обеспечения высокой доступности, минимальной задержки и экономии ресурсов.

  4. Оптимизация и безопасность

    • Изучение методов оптимизации серверless решений, таких как выбор оптимальных ресурсов, работа с холодными стартами функций.

    • Подготовка решений для обеспечения безопасности: настройка прав доступа (IAM), шифрование данных, безопасность API.

  5. Подготовка к техническому интервью

    • Разбор популярных вопросов, таких как принципы работы серверless, сравнение с традиционными архитектурами, подходы к мониторингу и логированию.

    • Подготовка ответов на вопросы о возможных проблемах, таких как управление состоянием, транзакциями, балансировка нагрузки.

    • Практика в решении кейс-стадиев, где нужно предложить решение для определённой проблемы с использованием серверless технологий.

  6. Повторение ключевых навыков

    • Ревизия документации по AWS Lambda, GCP Functions и Azure Functions.

    • Практическая отработка создания и настройки серверless приложений.

    • Актуализация знаний по самым популярным инструментам для работы с серверless: API Gateway, SQS, DynamoDB, Firestore, EventBridge.

Ответы на вопросы о командной работе и лидерстве для специалиста по serverless архитектурам

  1. Расскажите о вашем опыте работы в команде.

В моей практике serverless архитектур я всегда взаимодействовал с мультидисциплинарными командами, включая разработчиков, DevOps и бизнес-аналитиков. Один из ключевых проектов требовал быстрой интеграции функций AWS Lambda с API Gateway и DynamoDB. Мы организовали регулярные встречи, где обсуждали технические решения и обменивались обратной связью. Моя роль заключалась в координации архитектурных решений и поддержке команды в вопросах безопасности и масштабируемости. Благодаря четкой коммуникации и совместному решению проблем мы успешно сократили время развертывания на 30%.

  1. Как вы проявляете лидерские качества при работе с командой?

Я предпочитаю демонстрировать лидерство через пример и открытость. В проекте по переходу на serverless решения я взял на себя инициативу по обучению команды новым инструментам и практикам, организовал внутренние воркшопы по управлению безсерверной инфраструктурой и обеспечил доступность документации. При возникновении конфликтов или технических сложностей я стараюсь выслушать все стороны и предложить компромиссные решения, которые оптимизируют работу всей команды. Это повышает мотивацию и ответственность каждого члена команды.

  1. Опишите случай, когда вам пришлось решать конфликт в команде.

В одном из проектов возник спор между разработчиками и DevOps по поводу подхода к логированию и мониторингу функций Lambda. Я организовал совместное обсуждение, где мы определили общие цели и требования бизнеса, после чего предложил использовать централизованное решение с Amazon CloudWatch и интеграцией с внешними системами. Это позволило устранить разногласия, повысить прозрачность и улучшить контроль над производительностью функций. Такой подход укрепил взаимопонимание и улучшил процесс совместной работы.

  1. Как вы способствуете эффективной командной работе в распределенной среде?

Для serverless проектов, часто реализуемых в распределенных командах, я использую современные инструменты для коммуникации и контроля версий (Slack, Jira, Git). Важна прозрачность процессов — я настраиваю регулярные стендапы и демо, чтобы все были в курсе статуса задач и могли быстро адаптироваться к изменениям. Также поддерживаю культуру документирования архитектурных решений и лучших практик, что уменьшает риски потери знаний и повышает скорость обучения новых участников.

Инструменты для повышения продуктивности и организации рабочего процесса специалиста по серверless архитектурам

  1. AWS Management Console / Azure Portal / Google Cloud Console — основные платформы для управления серверless сервисами и ресурсами.

  2. Serverless Framework — удобный фреймворк для разработки, деплоя и управления серверless приложениями.

  3. Terraform / Pulumi — инфраструктура как код для управления облачными ресурсами и автоматизации развёртывания.

  4. Visual Studio Code — мощный редактор кода с поддержкой плагинов для работы с серверless технологиями (AWS Toolkit, Azure Functions).

  5. Postman / Insomnia — инструменты для тестирования и отладки API и серверless функций.

  6. Dashbird / Epsagon / Thundra — сервисы мониторинга и трассировки серверless приложений.

  7. CloudWatch / Azure Monitor / Google Cloud Operations — встроенные инструменты для логирования и мониторинга серверless систем.

  8. GitHub Actions / GitLab CI / CircleCI — CI/CD инструменты для автоматизации тестирования и деплоя серверless проектов.

  9. Jira / Trello / Asana — системы управления задачами и планирования работы.

  10. Notion / Obsidian — универсальные инструменты для ведения документации, заметок и организации знаний.

  11. Slack / Microsoft Teams — корпоративные мессенджеры для коммуникации и оперативного решения вопросов.

  12. AWS SAM CLI / Azure Functions Core Tools / Google Cloud Functions Framework — локальные инструменты для тестирования и отладки функций.

  13. Sentry / Bugsnag — сервисы для отслеживания ошибок в продакшене.

  14. Lighthouse / WebPageTest — для анализа производительности фронтенда, который взаимодействует с серверless API.

  15. Zeplin / Figma — для совместной работы с дизайнерами и создания прототипов UI.

Подготовка к собеседованию по безопасности данных для специалистов по серверless архитектурам

  1. Понимание архитектуры серверless
    Необходимо четко представлять, как работают серверless архитектуры, такие как AWS Lambda, Azure Functions или Google Cloud Functions. Знание их принципов работы, автоматического масштабирования, а также особенностей обработки данных в средах без выделенных серверов важно для выявления потенциальных уязвимостей в таких системах.

  2. Управление доступом и аутентификация
    Для серверless приложений безопасность управления доступом играет ключевую роль. Понимание принципов на основе ролей (RBAC), политики минимальных привилегий (least privilege) и многофакторной аутентификации (MFA) для сервисов в облаке необходимо для защиты от несанкционированного доступа.

  3. Безопасность API
    Серверless архитектуры часто взаимодействуют через API. Опыт в области защиты API от атак (например, инъекций, DDoS) и знание методов аутентификации и авторизации (например, OAuth, JWT) обязательно. Также важно понимать, как контролировать доступ к API через использование API Gateway и интеграцию с системами WAF (Web Application Firewall).

  4. Шифрование данных
    Понимание шифрования данных как в покое, так и при передаче критично для серверless решений. Нужно знать, как использовать SSL/TLS для защиты данных при передаче и как зашифровать хранимые данные в облачных хранилищах (например, S3, DynamoDB).

  5. Инструменты и лучшие практики мониторинга безопасности
    Для эффективного мониторинга безопасности необходимо знакомство с инструментами типа AWS CloudTrail, CloudWatch, Azure Monitor, которые могут отслеживать логи, действия и аномалии в серверless приложениях. Знание того, как анализировать логи, выявлять инциденты безопасности и реагировать на них, крайне важно.

  6. Сетевые проблемы и защита инфраструктуры
    В серверless архитектуре приложения могут взаимодействовать через сети, и важно понимать, как защищены эти взаимодействия. Обсуждение таких аспектов, как VPC (Virtual Private Cloud), Private Link, VPN и другие методы изоляции ресурсов в облаке может быть обязательным элементом собеседования.

  7. Снижение рисков из-за уязвимостей сторонних библиотек
    В серверless архитектурах часто используется большое количество сторонних пакетов и библиотек. Важно понимать, как минимизировать риски, связанные с уязвимостями в этих библиотеках, например, с помощью регулярных обновлений зависимостей, а также использования механизмов автоматического сканирования безопасности.

  8. Обработка инцидентов и восстановление после атак
    Важно понимать, как разрабатывать планы реагирования на инциденты и восстановления после атак. Собеседование может включать вопросы о механизмах резервного копирования и восстановления в серверless архитектурах, а также о процедурах для минимизации воздействия атак, таких как DDoS или SQL-инъекции.

  9. Соответствие стандартам и нормативам
    Серверless приложения должны соответствовать различным стандартам безопасности, таким как GDPR, HIPAA, PCI-DSS и другим. Умение применять эти стандарты в контексте серверless приложений, а также знания по поводу инструментов, которые помогают обеспечить соблюдение этих нормативов, будут важным аспектом собеседования.

  10. Знание типичных угроз для серверless приложений
    Стоит быть готовым обсудить основные угрозы для серверless приложений, такие как сбои в безопасности функций, проблемы с хранением секретов и ключей, атакующие схемы использования многократных вызовов функций, несанкционированный доступ к сервисам через API, и другие типичные уязвимости.

Сопроводительное письмо: Серверless-архитектура как профессиональный фокус

Уважаемая команда [Название компании],

Прошу рассмотреть мою кандидатуру на вакансию Специалиста по серверless архитектурам. Ваша компания вызывает у меня живой интерес благодаря ориентации на современные облачные решения и акценту на инновации в построении масштабируемых, отказоустойчивых систем. Я вижу потенциал не просто применить здесь свой опыт, но и расти профессионально в команде, которая разделяет ценности технологической гибкости и DevOps-культуры.

В течение последних четырёх лет я специализируюсь на построении и оптимизации распределённых систем на базе AWS. Мой основной фокус — архитектура без серверов с использованием AWS Lambda, API Gateway, DynamoDB, Step Functions, SQS и EventBridge. Я проектировал решения с нуля, обеспечивал их автоматическое масштабирование, мониторинг, CI/CD-процессы на базе AWS CodePipeline и Terraform. Реализованные мной системы обрабатывали сотни тысяч событий в сутки с высоким уровнем надёжности и прозрачным логгированием.

В работе я придерживаюсь принципов минимализма в архитектуре, стремлюсь к написанию самообслуживаемого кода и автоматизации всего, что поддаётся автоматизации. Особенно ценю культуры, где инженер может влиять на выбор технологий и участвовать в архитектурных решениях. Уверен, что мой опыт и подходы будут полезны вашей команде, а для меня работа в [Название компании] станет логичным шагом вперёд.

Готов обсудить детали сотрудничества и ответить на любые уточняющие вопросы.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактные данные]

Лидерство и креативность специалиста по serverless архитектурам

  1. В проекте с ограниченным бюджетом и жесткими сроками команда столкнулась с проблемой масштабируемости серверных функций. Специалист инициировал внедрение event-driven архитектуры на базе AWS Lambda и DynamoDB Streams, что позволило снизить задержки обработки данных на 40% и избежать перерасхода бюджета на инфраструктуру.

  2. Во время инцидента с падением внешнего API, критичного для бизнес-логики, специалист разработал fallback-механизм с использованием локального кеширования на базе Amazon S3 и триггеров Lambda, что обеспечило непрерывность сервиса без простоев.

  3. При внедрении микросервисной архитектуры на базе serverless платформ возникла проблема синхронизации состояний между функциями. Специалист предложил и реализовал паттерн saga с помощью AWS Step Functions, что упростило обработку ошибок и откат транзакций, повысив надежность системы.

  4. Специалист организовал внутренний воркшоп для команды по новым возможностям serverless технологий, вдохновляя коллег к экспериментам и оптимизации текущих процессов, что привело к снижению времени разработки новых фич на 30%.

  5. В проекте с высокой нагрузкой специалист применил подход «cold start» оптимизации Lambda функций, используя pre-warming и модульную загрузку зависимостей, что уменьшило время отклика функций на 60%, улучшив пользовательский опыт.

  6. При переходе с традиционных серверов на serverless платформу специалист разработал детальный план миграции с поэтапным тестированием и мониторингом, минимизировав риски и простои, и стал связующим звеном между бизнес-аналитиками и разработчиками.

План профессионального развития для Специалиста по серверless архитектурам на 1 год

Месяц 1-2: Основы серверless архитектур и Cloud-платформы

  1. Изучение базовых концепций серверless архитектур:

    • Принципы работы серверless, преимущества и недостатки.

    • Основные компоненты: функции как сервис (FaaS), базы данных, очереди сообщений.

  2. Ознакомление с облачными платформами:

    • AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions.

  3. Прохождение курса:

    • "AWS Certified Solutions Architect – Associate" или аналогичный для Azure/Google Cloud.

  4. Практика:

    • Написание первых серверless-функций, использование API Gateway, S3, DynamoDB (AWS).

Месяц 3-4: Углубление в серверless и DevOps

  1. Изучение паттернов проектирования для серверless приложений:

    • Event-driven архитектуры.

    • Базовые принципы микросервисов в серверless окружении.

  2. Изучение инструментов для автоматизации DevOps-процессов:

    • Serverless Framework, AWS SAM, CloudFormation, Terraform.

  3. Прохождение курса:

    • "Serverless Framework Masterclass" или "AWS DevOps Engineer – Professional".

  4. Практика:

    • Реализация сложных приложений с использованием нескольких облачных сервисов и автоматизации развертывания.

Месяц 5-6: Операции и безопасность серверless приложений

  1. Изучение безопасности серверless приложений:

    • Управление доступом, безопасная работа с API, криптография данных.

    • Анализ уязвимостей в серверless архитектурах.

  2. Оптимизация производительности:

    • Мониторинг, логирование, трассировка (AWS CloudWatch, Azure Monitor).

  3. Прохождение курса:

    • "Serverless Security" или аналогичный.

  4. Практика:

    • Настройка мониторинга, логирования и базового аудита безопасности на реальном проекте.

Месяц 7-8: Масштабирование и управление серверless приложениями

  1. Изучение масштабируемости и управления состоянием:

    • Работа с бессерверными базами данных (DynamoDB, Cosmos DB).

    • Использование очередей сообщений (SQS, Azure Queue).

  2. Прохождение курса:

    • "Architecting Serverless Solutions" на AWS или аналогичный.

  3. Практика:

    • Разработка приложения с высокой нагрузкой, настройка балансировки и масштабирования.

Месяц 9-10: Микросервисы и интеграции с внешними сервисами

  1. Изучение концепции микросервисов в серверless архитектурах.

  2. Интеграция с внешними API, обработка событий из сторонних систем.

  3. Прохождение курса:

    • "Microservices with Serverless" или аналогичный.

  4. Практика:

    • Разработка микросервисного приложения на серверless с интеграциями с внешними API.

Месяц 11-12: Совершенствование навыков и подготовка портфолио

  1. Системы мониторинга и управления состоянием (Datadog, Prometheus).

  2. Практика с архитектурами высокой доступности и восстановления после сбоев.

  3. Прохождение курса:

    • "Advanced Serverless Architectures" или "Serverless Design Patterns".

  4. Практика:

    • Завершение крупных проектов с использованием серверless, применение лучших практик в безопасности, масштабировании и надежности.

  5. Создание портфолио:

    • Публикация примеров работ на GitHub, описание архитектур и решений на блоге или в статье.

    • Создание демонстрационного проекта для интервью (например, приложение с API, базой данных, очередями и облачным хранилищем).

Курсы для Junior-специалиста по серверless архитектурам

  1. Основы облачных вычислений

  2. Введение в серверless архитектуру

  3. Основы работы с AWS Lambda

  4. Работа с облачными хранилищами (AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage)

  5. API Gateway для серверless решений

  6. Основы контейнеризации и Docker

  7. Введение в базы данных для серверless архитектуры (DynamoDB, Aurora Serverless)

  8. CI/CD для серверless приложений

  9. Основы мониторинга и логирования в серверless приложениях

  10. Обработка событий и очередей (SNS, SQS, EventBridge)

  11. Безопасность в серверless архитектурах

  12. Управление состоянием в серверless приложениях (Step Functions, AWS Batch)

  13. Оптимизация производительности серверless приложений

  14. Управление затратами в облаке

  15. Разработка и деплой серверless приложений на различных платформах (AWS, Google Cloud, Azure)

  16. Практическая работа с фреймворками для серверless (Serverless Framework, SAM, Terraform)

Достижения специалиста по серверless архитектурам

  • Разработал и внедрил серверless архитектуру для масштабируемого приложения, что сократило расходы на инфраструктуру на 30%.

  • Спроектировал систему автоматического масштабирования с использованием AWS Lambda, что повысило стабильность и скорость обработки запросов на 50%.

  • Оптимизировал процесс CI/CD в серверless проекте, что уменьшило время развертывания на 40%.

  • Интегрировал серверless решения с микросервисной архитектурой, что ускорило время вывода новых фич на 25%.

  • Внедрил систему мониторинга и логирования в реальном времени для серверless приложений, что повысило эффективность поддержки на 20%.

  • Перешел на серверless инфраструктуру для старого monolith-приложения, что улучшило его производительность и уменьшило затраты на 35%.

  • Настроил систему бэкапов и восстановления для серверless приложений, что повысило надежность данных на 99%.

  • Произвел переход на бессерверные вычисления для обработки данных IoT, что позволило снизить задержки в обработке до 15%.