apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
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name: slack-metrics-deployment
namespace: app
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app: slack-metrics
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- name: slack-metrics
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- containerPort: 8080
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- configMapRef:
name: slack-metrics-configこんな課題感を持つエンジニアに、Cloud Praticaは最大の効果を発揮します
レベルの高い会社にいるが、インフラ専任のチームが存在しており、バックエンドに閉じた経験しか積めていない。
社員数一桁以下の CTO や開発責任者。インフラに詳しい人がいないので自分でやっているが、構成が合っているか不安。
転職先で Kubernetes や Google Cloud を使うことになったが、全くの未経験なのでこっそりキャッチアップを終わらせて一刻も早く活躍できるようになりたい。
フリーランスとして稼動しながら、スキルを上げ続けたい。スキルの切り売りによる成長の鈍化だけは避けたい。単価 50万〜80万円 の壁を超えたい。
SIer にて AWS の設計をしているが、自分で構築した経験がないため精度の高い提案ができているか不安。手を動かして解像度を高めたい。
AWS の資格をたくさん取得したが、実務に活きた実感がない。実務とのギャップをなんとかして埋めたい。
Terraform や Kubernetes を習得したいが、独学ではいける気がしない。Hello World のようなチュートリアルではなく本場のレベル感を知りたい。
業務でインフラを触り始めたので、爆速でキャッチアップして信頼を勝ち取りたい。
マネジメントレイヤーに上がり、技術から遠のいているのでキャッチアップしておきたい。技術力を高めて、信頼されるリーダーになりたい。
Cloud Pratica が教えるのは、特定のクラウドサービスの使い方ではありません。バックエンドとインフラ領域にまたがる全体設計、類似サービスと比較したうえでの採用判断、サービス同士の連携、本番環境へのデプロイ、そしてリリース後の運用監視など、個別の「点」ではなく、それらを戦略的につなぐ「線」の知識を体系的に習得できます。
Cloud Praticaでは、実務でほぼ使わないマニアックな内容をバッサリ切り捨てる一方、実務で頻繁に使うものの、難しすぎて書籍や記事に出てこない内容については徹底的に深堀りして解説しています。この緩急のつけ方は独学では到底厳しく、最前線で闘っているからこそ実現できるカリキュラムです。実際に、「生成AIで独学することもできたが、遠回りするリスクを避け、短期間でインフラを習得したかった」という理由で参加される受講生も少なくありません。
インフラ力が伸びる瞬間には、明確なパターンがあります。ハイレベルな構成を模倣し、まずは手で構築して全体像を掴む。その後、Terraformでコード化し、環境を複製する。 このサイクルを回すことでインフラを自在に扱えるようになります。Cloud Praticaでは、この流れを楽しく反復できるような、中毒性の高いカリキュラムを提供しています。
スタートアップのCTO・テックリード・VPoEといった役職者や、メガベンチャー・大手SIer・外資系で活躍するエンジニア、さらにはSRE、DREなど、多様なバックグラウンドを持つハイレベルなエンジニアが在籍し、コミュニティの質が非常に高いのが特徴です。技術的にマウントを取り合うような文化もなく、ポジティブな意見が飛び交う、安心感のある環境で技術を磨くことに専念できます。Slackやオフラインイベント、オンライン勉強会を通して、受講生同士の交流も活発に行われています。
バックエンド・インフラ・SRE領域で求められるコア技術を広範囲でカバー
テックリード/SREに必要な技術を盛り込んだ豊富なコース
各コースで実際に構築するインフラ構成図の一部をご紹介
6つのステップで、中毒性の高いカリキュラムをゲーム感覚で進めていきます。
5 ~ 10分程度の解説動画でインプットを行います。
例) Kubernetes 入門コースの全体像を把握する
動画だけではAIフレンドリーではないので、マークダウン形式で説明も書いています。
Cloud PraticaのAWSアカウントやGoogle Cloudプロジェクトを見ながら自身の環境に同じものを構築します。
エラーで詰まった場合は、他の受講生の質問などを参考にしながら解決を図ります。それでも解決しない場合は、質問を起票することも可能です。
インフラのネットワーク関連のエラーは、ハマってしまうと平気で数時間が溶けてしまいます。どうしても解決できない場合、講師にデバッグを丸投げすることも可能です。
講師は受講生のAWSアカウントにスイッチロールして、ログや設定情報をもとに精度高く解決へ導きます。
構築が完了したら、課題で指定されているスクリーンショット（ログやコマンドの実行結果、AWSコンソールの画面、Argo CDの画面など）をSlackの#practiceチャンネルに投稿し、講師からチェックを受けます。
課題をクリアしたらどんどん次の課題へ進みます。コース内のすべての課題をクリアしたら、12コースあるうちの1コースが完了となります。
1日の終わりに、その日学んだ内容を日報として振り返ります。日報は講師が毎日チェックしており、受講生の小さな疑問を解消する場となっています。
Cloud Praticaで学ぶ受講生の
リアルな声をお届けします
インフラをほとんど触ったことがない方でも、一人称でECS、EKS、Lambda構成をTerraformで構築できるようになります。
すでにバックエンドエンジニアとして活躍されているのであれば、インフラ力がかけ合わさってより難しい非機能要件に対して設計できるはずです。
受講生の年齢層は20代〜40代までと幅広く、職種としてはバックエンドエンジニア、SRE、インフラエンジニア、クラウドエンジニアが中心です。一部フロントエンドでテックリードを務めている方も在籍しています。
勤務形態としては正社員の方がやや多い印象ですが、フリーランスや経営者の方もいらっしゃいます。
経験年数としては、エンジニア歴1年の方から10年以上のベテランまで多様で、ボリュームゾーンとしては4〜7年程度の方が多い印象です。
バックグラウンドも実に多彩で、たとえば、
などなど、優秀なエンジニアが集まるコミュニティとなっています。お互いに刺激を与え合いながら、技術力を高めていける環境です。
毎月かかるコストとしては、おおよそ 2,000円〜5,000円 程度です。TerraformでALBをこまめに削除すれば限りなく0円に近づけられます。
すべてのカリキュラムを完了するまでの総額でも 5万円〜10万円 程度を目安にしておけば大きく外れることはありません。
なお、学習時以外はAWSやGoogle Cloudのリソースを停止できるよう、便利なスクリプトを用意しているため、費用を最低限に抑えることが可能です。
独学で同等の構成を再現しようとすると、試行錯誤の過程で3倍以上のコストがかかりますが、長年の実務経験をもとにコスト設計を最適化しているため、膨大な構成でありながら総額数万円に抑えることができています。
実際に、AWSに詳しいエンジニアの方からも、この規模の構成を数万円以下に抑えていることに驚かれることが多いです。
基本的には、1年程度の実務経験があれば無理なく進められるよう、課題は丁寧に設計しています。必要以上に身構えることなく、着実にキャッチアップできる内容です。
強いて挙げるとすれば、Goのコードをある程度読める状態になっていると、よりスムーズに取り組めます。
本コースでは、Goで書かれたアプリケーションをAWSやGoogle Cloud、Kubernetes上に構築していきます。そのため、アプリケーション内部のコードを理解していないと解けない課題が多いです。
Goが完全未経験の方はやや苦労されている印象なので、以下から1つやっておくと受講開始後もサクサクと課題を進められるかと思います。
はい、Windowsでも問題なく学習いただけます。
教材の一部ではローカル環境をMacで構築する手順が登場しますが、その箇所はごく限定的です。OSの違いが学習の大きな障壁になることはほとんどありませんので、ご安心ください。
加えて、Windowsで学習を進める受講生専用のチャンネルを用意しています。環境依存のエラーや設定に関する情報を共有でき、受講生同士でサポートし合える体制が整っているため、トラブルが発生しても一人で抱え込むことはありません。
ちなみに、WSL（Windows Subsystem for Linux）を利用することで、スムーズに学習を進められたという声が多いので、講座としても推奨しています。
受講生の実績としては、
など、さまざまな事例があります。
Cloud Praticaで技術力を高めた後のキャリアは、人それぞれの志向によって異なりますが、多くの方が自身で満足のいく進路を辿っています。
すべてのコースを修了するには、目安として 400時間 程度の学習時間が必要です。
ただし、全コースを履修する必要はありません。ご自身のスキルレベルや業務環境に合わせて、必要なコースを選択して学習することをおすすめしています。
これまでの受講生の進捗を見ると、平均して3ヶ月で4コースを修了される方が多く、このあたりまで到達すると、「インフラ力が目に見えて伸びた」という手応えが出てくるフェーズとなります。
minikube serviceコマンド経由でのアクセスが必要ですdocker driver だったので service 経由でアクセスできました 🎉
課題も問題なく完了できています。