Skip to content
Image title

Я Андрей Чуян. DevOps-инженер и автор образовательных курсов | Автоматизация инфраструктуры и Kubernetes

Помогаю компаниям автоматизировать инфраструктуру и выстраивать DevOps-процессы. Специализация: Класетризация, мониторинг, CI/CD, IaC.

Мой образовательный канал: https://t.me/IT_Chuyana

🎯 Чем помогу:

✅ Настрою мониторинг инфраструктуры (Prometheus, Grafana, Loki)

✅ Автоматизирую развертывание через Ansible/Terraform

✅ Внедрю CI/CD пайплайны в GitLab/GitHub Actions

✅ Проведу аудит безопасности и оптимизацию

✅ Обучу команду DevOps-практикам

🏆 Основные достижения

Создание IT-сообществ и образовательных проектов

Debug Skills — образовательное сообщество фуллстек-разработчиков

Подробнее

Debug Camp — перезагрузочный кемп для IT-специалистов с нетворкингом и практиками

Подробнее

Автоматизация и централизованное управление

Развертывание Ansible-Pull, Puppet и Windows GPO

Задача
Компания управляла распределённой инфраструктурой (серверы за NAT, удалённые узлы, рабочие станции), теряя до 10+ часов в месяц на:
- Поиск узлов с устаревшими конфигурациями
- Ручную синхронизацию недоступных серверов
- Устранение конфигурационного дрейфа

Классическая push-модель Ansible не работала из-за нестабильных сетей и изолированных зон.
Решение
Внедрил pull-модель автоматизации с CI/CD конвейером:

- Перевёл инфраструктуру на ansible-pull — узлы сами загружают конфигурацию из Git
- Настроил GitLab CI/CD с автоматическим тестированием (ansible-lint, синтаксис-проверка)
- Создал трёхэтапный пайплайн: check → test → deploy в ветку release
- Организовал динамическое назначение ролей через custom facts
- Автоматизировал развёртывание через cron с рандомизацией (распределение нагрузки)
Результат
- ⏱️ Время синхронизации снизилось с 2+ часов до 10-15 минут автоматически
- 🎯 100% покрытие узлов актуальной конфигурацией (включая недоступные)
- 🔄 Конфигурационный дрейф устранён полностью благодаря автоматическим обновлениям 2 раза/час
- 🚀 Масштабируемость: добавление новых узлов без нагрузки на центральный сервер
- ✅ 0 ошибок в production благодаря тестированию в Docker-контейнере перед релизом

Подробнее в статье →

Комплексный мониторинг

Стек OpenTelemetry, Loki, Tempo, Prometheus и Grafana

Задача
Компания управляла распределённой инфраструктурой с большим числом серверов и проектной зоной для экспериментов. Простые Prometheus-агенты создавали критические проблемы:
- Отсутствие сквозной корреляции между метриками, логами и трассировками
- Невозможность быстро найти root cause инцидентов в микросервисной архитектуре
- Разрозненные инструменты мониторинга — путаница в многочисленных сервисах
- Отсутствие единой точки управления телеметрией
- Диагностика проблем занимала часы ручного поиска по разным системам

Классический подход с отдельными агентами для каждого типа данных не масштабировался и усложнял troubleshooting.
Решение
Внедрил полнофункциональную observability-платформу на базе OpenTelemetry:

Архитектура сбора:
- Развернул двухуровневую систему коллекторов: универсальные агенты на всех хостах + специализированные агенты приложений
- Настроил централизованный Gateway для маршрутизации метрик, логов и трейсов
- Автоматизировал развёртывание коллекторов через Ansible с конфигурацией в контейнерах

Стек хранения и визуализации:
- Интегрировал open-source бэкенды: Prometheus (метрики), Loki (логи), Tempo (трассировки)
- Создал единые дашборды в Grafana с корреляцией данных через trace_id
- Настроил Alertmanager для проактивных уведомлений о проблемах

Парсинг и обогащение:
- Реализовал автоматический парсинг логов (fail2ban, auth.log, Docker-логи) с извлечением атрибутов
- Добавил кастомные лейблы (node, service_name, environment) для гибкой фильтрации
- Внедрил батчинг и очереди retry для надёжной доставки телеметрии
Результат
- 🔍 Время диагностики сократилось в 10+ раз — от логов к трейсам одним кликом через trace_id
- 🎯 100% видимость инфраструктуры: метрики, логи и трассировки в едином интерфейсе
- ⚡️ Проактивное обнаружение инцидентов раньше пользователей благодаря алертам
- 🔄 Масштабируемость: единый протокол для любой телеметрии без доработки клиентов
- 🛡️ Упрощение troubleshooting: полная картина запроса через все микросервисы
- 🚀 DevOps-культура observability: команда перешла от реактивного тушения пожаров к data-driven решениям

Подробнее в статье →

Система мониторинга трафика и кастомные экспортёры Prometheus

*Разработка custom Prometheus Exporter | Анализ трафика | Python + Ansible*
*Задача*

Организация столкнулась с постоянными утечками трафика при отсутствии инструментов диагностики:
- Неизвестный источник расходовал критический объём VPN-трафика
- Большое количество неуправляемых коммутаторов в одном broadcast-домене
- Отсутствие карты сети и централизованного мониторинга
- Устаревшее оборудование без поддержки SNMP/NetFlow
- Ручной поиск проблемных узлов занимал часы без гарантии результата

Классические инструменты мониторинга не применимы из-за устаревшей инфраструктуры.
*Решение*

Разработал систему многоуровневого мониторинга с пользовательскими экспортерами:

*1. Speedtest Exporter (Python + Flask)*
- Создал экспортер для мониторинга скорости интернета в разных точках сети
- Метрики: download/upload speed, ping latency с экспортом в Prometheus
- Кеширование результатов (60 сек) для снижения нагрузки

*2. Traffic Analyzer (Scapy + Threading)*
- Разработал анализатор с пакетным снифингом и статистикой по IP
- Раздельный учёт broadcast и unicast трафика
- Ротация логов (5 MB × 3 файла) с топ-10 активных хостов каждые 5 минут

*3. Автоматизация развертывания*
- Ansible-плейбук для установки зависимостей и создания systemd-служб
- Виртуальные окружения Python изолированы на каждом узле
- Orange Pi как бюджетные (<$30) точки мониторинга

*4. Визуализация и алертинг*
- Grafana-дашборды для корреляции падения скорости с пиками трафика
- Alertmanager с оповещениями в Telegram при аномалиях

*5. Инструментарий расследования*
- Скрипт автоматической идентификации узла (nmap + geolocation + reverse DNS)
- Определение ОС, открытых портов, MAC-адресов подозрительных хостов
*Результат*

- 🎯 *Источник утечки найден*: смарт-телевизор с постоянным стримингом через VPN
- 📉 *Время диагностики*: с нескольких дней ручного поиска до *15-20 минут* автоматического анализа
- 🔍 *100% покрытие* критических сегментов сети мониторингом
- ⚡️ *Real-time алерты* при падении скорости ниже порога (< 10 Мбит/с)
- 💰 *Бюджетное решение*: Orange Pi ($25-30) вместо дорогих аппаратных анализаторов
- 🔄 *Масштабируемость*: простое добавление новых точек мониторинга через Ansible (< 5 минут)
- 📊 *Исторические данные* в Prometheus с retention 15 дней для анализа трендов

Подробнее в статье →

Разработка ботов и микросервисов

Telegram-боты, FastAPI-приложения, микросервисная архитектура

🤖 Мои боты

Телеграм-бот сообщества фуллстек-разработки DebugSkills

Бот проекта DebugSkills для CTF мероприятий

Усиление информационной безопасности

📂 Кейс: Автоматизация Security Hardening инфраструктуры

Ansible Role Development | Infrastructure as Code | Security Automation

### Задача

При масштабировании инфраструктуры организация столкнулась с проблемами безопасности:
- Ручная настройка безопасности каждого сервера занимала 2-3 часа
- Отсутствие единых стандартов защиты между серверами
- Разнородные конфигурации SSH, firewall и Fail2Ban
- Риск человеческой ошибки при настройке критичных параметров
- Отсутствие версионирования и документации security-конфигураций
- Сложность масштабирования: каждый новый сервер = повторение рутины

Необходимо было создать унифицированное решение для базовой защиты Linux-хостов с возможностью быстрого развертывания.

---

### Решение

Разработал комплексную Ansible-роль для автоматизации security baseline:

1. UFW Firewall Management
- Декларативное управление правилами входящих/исходящих соединений
- Поддержка политик deny-by-default для критичной инфраструктуры
- Автоматическая синхронизация правил с SSH-портом (предотвращение блокировки)
- Гибкая настройка через переменные (порты, протоколы, комментарии)

2. SSH Hardening
- Отключение root-логина и парольной аутентификации
- Ограничение доступа списком разрешенных пользователей (AllowUsers)
- Поддержка нестандартных портов с автообновлением UFW
- Строгая проверка прав на файлы конфигурации
- Автоматическое резервное копирование конфигов (.bak)

3. Fail2Ban Integration
- Защита от bruteforce-атак с настраиваемыми jail'ами
- Готовые профили для SSH, Nginx, Postfix
- Гибкая конфигурация: bantime, maxretry, findtime
- Поддержка кастомных фильтров и действий

4. Infrastructure as Code
- Полная идемпотентность (безопасный повторный запуск)
- Версионирование через Git
- Документированные переменные с примерами
- Интеграция через Ansible Galaxy и requirements.yml

5. User Management
- Централизованное управление доступом к системе
- Автоматическая синхронизация с SSH AllowUsers
- Контроль разрешенных пользователей для логина

6. Модульная архитектура
tasks/
├── main.yml        # Orchestration
├── ufw.yml         # Firewall rules
├── ssh.yml         # SSH hardening
├── fail2ban.yml    # Bruteforce protection
└── users.yml       # Access control


7. Safety Features
- Dry-run поддержка (--check --diff)
- Автоматические бэкапы критичных конфигов
- Порядок операций: сначала открыть порт, потом менять SSH
- Защита от самоблокировки

---

### Результат

- ⚡️ Время настройки: с 2-3 часов ручной работы до 3-5 минут автоматического применения роли
- 🎯 100% идемпотентность: безопасное повторное применение без побочных эффектов
- 📦 Универсальность: одна роль для Ubuntu 20.04/22.04 и Debian 10/11
- 🔒 Security baseline применен на 40+ серверах инфраструктуры
- 📊 Стандартизация: единая конфигурация безопасности во всей инфраструктуре
- 🚀 Масштабируемость: новый сервер защищается за 5 минут через простой playbook
- 📝 IaC подход: все изменения версионируются и документируются в Git
- 🛡️ Снижение рисков: автоматизация устранила человеческий фактор при настройке
- 💾 Rollback capability: автоматические бэкапы позволяют быстро откатить изменения
- 🔄 CI/CD готовность: роль интегрируется в пайплайны провижининга

Примененные практики безопасности:
- ✅ Отключение root-логина через SSH
- ✅ Только SSH-ключи, пароли запрещены
- ✅ Whitelist пользователей для SSH
- ✅ Минимизация открытых портов (deny by default)
- ✅ Защита от bruteforce (Fail2Ban)
- ✅ Информативный MOTD для администраторов

🔗 Репозиторий на GitHub • 📖 Документация

CI/CD & IaC

📂 Кейс: 🚀 CI/CD для корпоративного приложения

Задача
Настроить полный цикл автоматической разработки и развертывания внутреннего приложения крупной организации с доставкой на Kubernetes кластер и распространением SSL-сертификатов на все рабочие станции.
Что сделано

Автоматизированный пайплайн:
- Сборка → Тесты → Доставка в Registry → Деплой в Kubernetes
- От коммита до продакшена без ручных действий
- Версионирование и откат на предыдущие версии

Отказоустойчивая инфраструктура:
- Kubernetes кластер (мастер + worker ноды)
- HAProxy балансировщик с автопереключением при сбоях
- Health-check мониторинг всех узлов

Безопасность и сертификаты:
- Генерация самоподписанных SSL-сертификатов
- Автоматическое распространение через Ansible
- Установка на Linux (серверы) и Windows (рабочие станции) через GPO

Контейнеризация:
- Docker образы с Nginx
- Helm charts для управления Kubernetes
- Собственный Container Registry
Результат

✅ Полная автоматизация – время деплоя с часов до 5 минут  
✅ Zero downtime – обновления без остановки сервиса  
✅ Безопасность – HTTPS на всех уровнях с централизованным управлением  
✅ Масштабируемость – простое добавление новых узлов  
✅ Прозрачность – визуализация каждого этапа в GitLab
Технологии
GitLab CI/CD • Docker • Kubernetes (RKE2) • Helm • HAProxy • Ansible • OpenSSL • WinRM

---

Особенность: Решение для закрытой корпоративной среды без доступа в интернет – собственный Registry, PKI-инфраструктура, поддержка гетерогенной среды Windows/Linux.

Подробнее рассказал на мастер классе →

💡 Soft Skills

  • Коммуникация и наставничество
  • Стратегическое планирование
  • Самоорганизация
  • Адаптивность

🛠 Hard Skills

  • Инфраструктура: Ansible, Puppet, Windows GPO
  • Виртуализация и контейнеризация: KVM, Docker, Kubernetes
  • DevOps: GitLab, Vagrant, Terraform
  • Мониторинг: Zabbix, OpenTelemetry, Prometheus, Loki, Tempo, Grafana
  • Безопасность: аудит, реагирование, средства защиты
  • Программирование: Python (FastAPI, Django)
  • Full-stack: HTML, CSS, JS, SQLite, PostgreSQL, Redis
  • Организация сред: Dev/QA/Prod кластеры и изолированные окружения

🎓 Преимущества

  • Учёная степень и технические патенты
  • Сертификат преподавателя высшей школы
  • Публичная деятельность: статьи, курсы, вебинары, интервью

🔗 Публикации и ресурсы

Мои ресурсы:

Мои проекты:

Образовательные программы:

Интервью на радио: https://vkvideo.ru/video-54867651_456241425

📇 Дипломы и сертификаты

Image title
Image title
Image title
Image title

🤝 Формат сотрудничества

Почасовая занятость или проектная работа.

Напишите в Telegram или заполните форму — отвечу в течение 24 часов

Отзывы клиентов

Хотите узнать, как проходит сотрудничество? Читайте отзывы клиентов →

© Andrey Chuyan, 2025