সরাসরি মূল অংশে যান
ABCL TECH · সম্পূর্ণ ফ্রি কোর্স

ক্লাউড কম্পিউটিং ও DevOps — প্রথম Linux server থেকে container, Kubernetes, Terraform আর pipeline পেরিয়ে একটি সেবা নিরাপদে, হিসাব করে production-এ চালানো পর্যন্ত

Cloud Computing & DevOps — cloud foundations, Linux servers, compute, storage, networking, IAM, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD, observability, SRE, serverless and FinOps

Taught in Bangla, this free 81-lesson course with a certificate spans 14 modules: cloud foundations, Linux and servers, compute, storage and databases, networking, identity and security, containers and Docker, Kubernetes, infrastructure as code, CI/CD and GitOps, observability and SRE, serverless, FinOps and architecture with a full capstone, and exam and interview preparation, using real tool output, simulators and worked examples.

নিজের ল্যাপটপে একটি app চালানো এক জিনিস, আর সেই app এমনভাবে চালানো যে ঈদের ভিড়েও পড়ে যায় না, একটি server নষ্ট হলে কেউ টের পান না, নতুন version দিনে কয়েকবার নিরাপদে ছাড়া যায়, কোনো ভুল permission দিয়ে ডেটা ফাঁস হয় না, আর মাস শেষের বিল দেখে চমকে উঠতে হয় না — সম্পূর্ণ আরেক জিনিস। অন্যের data centre-এর কম্পিউটার ভাড়া নিয়ে কাজ করার নাম cloud computing, আর কোড লেখা থেকে চালানো পর্যন্ত পুরো পথটি দল মিলে, যন্ত্রের সাহায্যে আর বারবার একইভাবে করার পদ্ধতির নাম DevOps. এই কোর্সে NIST-এর সংজ্ঞা আর Linux server থেকে শুরু করে compute, storage, VPC, IAM, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD, GitOps, monitoring, SRE, serverless আর FinOps পর্যন্ত যাবেন, আর শেষ করবেন একটি পূর্ণ ক্যাপস্টোনে — পাতাতেই simulator আর ক্যালকুলেটর চালিয়ে, অনলাইনে আসল Bash চালিয়ে, আর Docker, Kubernetes ও Terraform-এর আসল আউটপুট পড়ে. একদম নতুন শিক্ষার্থী, CSE ও ICT-র শিক্ষার্থী, চাকরি ও ইন্টারভিউর প্রার্থী আর কর্মরত ডেভেলপার — সবার জন্যই কোর্সটি সহজ বাংলায়, ধাপে ধাপে সাজানো, আর শেখার জন্য কোনো cloud account বা কার্ড লাগে না।

  • ৮১টি পর্ব
  • ১৪টি মডিউল
  • শুরু থেকে উন্নত
  • পাতাতেই simulator আর আসল আউটপুট
  • সম্পূর্ণ ফ্রি
পর্ব ০১ থেকে শুরু করুন সব পর্ব দেখুন শব্দকোষ

AI-এর যুগে কেন cloud আর DevOps শিখবেন?

Why cloud and DevOps still need human judgement

AI এখন মুহূর্তে Dockerfile, Kubernetes YAML, Terraform আর pipeline লিখে দেয় — কিন্তু এই বদলে মাসে কত খরচ বাড়বে, কোন permission অনেক বেশি খোলা, একটি zone পড়ে গেলে কী হবে, আর config-টি production-এ ছাড়া নিরাপদ কি না, এই বিচারগুলো এখনো মানুষের কাজ। ভুল হলে বিল, ডেটা আর গ্রাহকের দায় মানুষের ওপরেই আসে, তাই ভেতরের কাজ নিজে বোঝা দরকার।

একটি সেবা চালানোর পুরো ছবি

Linux আর shell থেকে VM, load balancer, VPC, Docker আর Kubernetes — একটি request কোন পথে যায়, কোথায় আটকায় আর কেন আটকায়, তা স্তরে স্তরে বুঝবেন। তখন “site পড়ে গেছে” শুনে অনুমানে হাত না দিয়ে ক্রম মেনে কারণ খুঁজতে পারবেন।

খরচ, নিরাপত্তা আর ব্যর্থতার বিচার

Cloud-এ একটি ভুল সেটিং মানে বড় বিল বা খোলা ডেটা হতে পারে। IAM-এর least privilege, secret, backup-এর RPO-RTO, availability-র হিসাব, SLO আর FinOps দিয়ে কীভাবে নকশা মাপা যায় আর সিদ্ধান্তের দাম আগেই আন্দাজ করা যায়, তা শিখবেন।

AI-এর কাজ যাচাই

প্রায় প্রতিটি পর্বে আলাদা একটি AI-এর যুগের অংশ আছে: AI-এর দেওয়া config-এ সাধারণত কী লুকিয়ে থাকে — সব কিছুর অনুমতি, সবার জন্য খোলা port, কোডে বসানো secret, latest tag, বাতিল হওয়া API, বানানো flag — কীভাবে ধরবেন, আর নমুনা prompt দিয়ে AI-কে সহকারী রেখেও সিদ্ধান্ত নিজের হাতে রাখবেন কীভাবে।

পরীক্ষা আর ইন্টারভিউ

বিশ্ববিদ্যালয়ের Cloud Computing কোর্সে, আইটি অফিসার বা সহকারী প্রোগ্রামারের লিখিত পরীক্ষায়, আর cloud engineer, DevOps engineer, SRE বা backend developer পদের ইন্টারভিউতে service model, CIDR, availability, Docker, Kubernetes, CI/CD আর SLO-র প্রশ্ন আসতে পারে।

কোর্সটি কাদের জন্য

  • একদম নতুন শিক্ষার্থী — কম্পিউটারে file আর folder চালাতে পারলেই চলবে; ভাড়ার বাসা, CNG, বিদ্যুতের বিল আর রান্নাঘরের রেসিপির মতো চেনা উদাহরণ দিয়ে শুরু, প্রথম Linux command থেকে ধাপে ধাপে
  • CSE ও ICT-র শিক্ষার্থী — Cloud Computing-এর মূল বিষয়: NIST-এর সংজ্ঞা, service ও deployment model, virtualization, container, storage, VPC, shared responsibility আর cloud নিরাপত্তা — ছবি, হিসাব আর পূর্ণ সমাধানসহ
  • চাকরি ও ইন্টারভিউর প্রার্থী — cloud engineer, DevOps engineer, SRE আর backend developer পদের ইন্টারভিউ, আর আইটি অফিসার বা সহকারী প্রোগ্রামারের লিখিত পরীক্ষার জন্য numerical, MCQ প্রশ্নব্যাংক, লিখিত-ভাইভা, পরিস্থিতিভিত্তিক সমস্যা আর live troubleshooting drill
  • স্বশিক্ষিত আর কর্মরত ডেভেলপার — নিজের app-এর জন্য ভালো Dockerfile, Kubernetes-এ rolling update, Terraform state, pipeline, deployment strategy, metric-log-trace, alert আর নিজের cloud বিল পড়তে ও কমাতে শেখা

এই কোর্সে যা আলাদা

  • পাতাতেই চলা simulator আর ক্যালকুলেটর — CIDR আর VPC-র নকশা, IAM policy evaluation, autoscaling, build cache, Kubernetes scheduler আর rolling update, Terraform-এর lock, canary, burn rate, TCO আর spot — JavaScript-এ লেখা, পাতাতেই চালিয়ে সংখ্যা বদলে দেখুন কী ঘটে; কোনো account লাগে না
  • আসল Bash আর আসল আউটপুট — pipe, grep, awk আর script এক চাপে অনলাইন compiler-এ চলে; Docker, এক node-এর local Kubernetes cluster, Terraform, Ansible, Prometheus, Loki আর Jaeger নিজের যন্ত্রে সত্যিই চালিয়ে তার আউটপুট পড়ার লেখা হিসেবে দেওয়া, আর পাতাতেই বলা আছে কোনটি আসল run, কোনটি নমুনা
  • ছবি আর ধাপে ধাপে ট্রেস — region আর VPC-র নকশা, control plane, packet-এর পথ আর envelope encryption-এর ছবি, আর “পরে” চেপে চেপে একটি API call, kubectl apply, rollout বা বিপর্যয়ের প্রতিটি ধাপ
  • ক্যাপস্টোন আর সার্টিফিকেট — “বইঘর” নামের একটি ছোট API লেখা থেকে container, Terraform, pipeline, alert, খারাপ release আর postmortem পেরিয়ে সব মুছে ফেলা পর্যন্ত; লগইন করলে ড্যাশবোর্ডে মডিউল টেস্ট, ফাইনাল পরীক্ষা আর ফ্রি সার্টিফিকেট

প্রতিটি পর্ব যেভাবে সাজানো

How every lesson works

প্রতিটি পর্ব একই ছকে লেখা, তাই কোথায় কী পাবেন আগে থেকেই জানবেন। আগে সমস্যা, ধারণা আর ছবি, তারপর simulator, চালানো কোড আর আসল আউটপুট, শেষে হিসাব, অনুশীলন আর যাচাই।

  1. এক নজরেপুরো পর্বের মূল কথা, মূল command বা সূত্র আর সাধারণ ফাঁদ কয়েক লাইনে, শুরুতেই।
  2. চেনা উদাহরণভাড়ার বাসা, বিদ্যুতের বিল, ব্যাংকের কাউন্টার, রান্নাঘরের রেসিপি খাতা — চেনা জিনিস দিয়ে কঠিন ধারণা।
  3. ছবি আর ধাপে ধাপে ট্রেসনকশার ছবি দেখুন, তারপর “পরে” চেপে চেপে দেখুন একটি request, rollout বা failover প্রতিটি ধাপে কী করে।
  4. Simulator, Bash আর আসল আউটপুটপাতাতেই চলা JavaScript simulator, এক চাপে চলা Bash, আর Docker, Kubernetes ও Terraform-এর আসল run — সংখ্যা বদলে আবার চালান, আউটপুট মন দিয়ে পড়ুন।
  5. হিসাব ও অনুশীলনCIDR, availability, TCO, IOPS, autoscaling, RPO-RTO, burn rate আর বিলের হিসাব — পূর্ণ সমাধান, আর উত্তরসহ অনুশীলনের প্রশ্ন।
  6. যাচাই ও শব্দকোষভাবনার প্রশ্ন, কুইজ, “পরীক্ষা ও ইন্টারভিউতে” নোট, AI-এর যুগের অংশ আর প্রতিটি নতুন শব্দের সহজ মানে।

লগইন করা ঐচ্ছিক — না করেও সব পড়া যায়। লগইন করলে কোন পর্ব শেষ হলো তা সেভ থাকে, আর মডিউল টেস্ট, ফাইনাল পরীক্ষা ও সার্টিফিকেট খুলে যায়। নমুনা দেখতে চান? পর্ব ০৯ · Ops-এর shell খুলে দেখুন।

শেখার পথ — ১৪টি মডিউল

Your learning path

কোর্সটি একটি সেবাকে ধাপে ধাপে production-এ নেওয়ার ক্রমে এগোয়: প্রথমে cloud-এর ধারণা আর Linux server, তারপর cloud-এর compute, storage, network আর নিরাপত্তা, এরপর container, Kubernetes, Infrastructure as Code আর pipeline, তারপর সেবা চালিয়ে রাখা, serverless, খরচ আর ক্যাপস্টোন, শেষে প্রস্তুতি। যেকোনো মডিউলে চাপলে তার পর্বগুলো দেখাবে।

    শুরু · মডিউল ১–২

    Cloud কী, IaaS থেকে SaaS, shared responsibility, CapEx-OpEx আর TCO, region আর availability zone, নিরাপদে account ব্যবহার, DevOps আর SRE; server-এর Linux, pipe-grep-awk, নিরাপদ Bash script, systemd, SSH, network-এর হাতিয়ার আর Nginx দিয়ে প্রথম deployment.

    মাঝারি · মডিউল ৩–৬

    VM, machine image, autoscaling, load balancer আর কোন compute কখন; object, block ও file storage, managed database, backup আর disaster recovery; VPC, subnet, routing, security group, DNS, CDN আর WAF; IAM, policy evaluation, secret, KMS আর governance.

    উন্নত · মডিউল ৭–১০

    Docker image, ভালো Dockerfile, Compose, registry আর supply chain; Kubernetes-এর Pod, Deployment, Service, Ingress, scheduling, RBAC আর Helm; Terraform, state, module, policy আর Ansible; pipeline, artifact, canary, GitOps, DevSecOps আর platform engineering.

    চালানো ও প্রস্তুতি · মডিউল ১১–১৪

    Prometheus, logging, tracing, SLO, incident আর chaos; serverless, queue আর event; বিল, FinOps, Well-Architected, migration আর ক্যাপস্টোন। শেষে অনুশীলন: ৪৭টি পূর্ণ সমাধান করা numerical, ২৬২টি প্রশ্নের MCQ প্রশ্নব্যাংক, লিখিত-ভাইভার মডেল উত্তর, আর cloud ও DevOps ইন্টারভিউ।

    Linux আগে থেকেই ভালো চালান? মডিউল ১ শেষ করে সরাসরি মডিউল ৩ · Cloud compute দিয়ে এগোতে পারেন। শুধু Docker আর Kubernetes শিখতে চাইলে পর্ব ০৯ দেখে নিয়ে মডিউল ৭ আর মডিউল ৮ পড়ুন, তারপর মডিউল ১০। বিশ্ববিদ্যালয়ের পরীক্ষার জন্য মডিউল ১, মডিউল ৩, মডিউল ৪, মডিউল ৫ আর মডিউল ৬, আর DevOps ও SRE ইন্টারভিউর জন্য মডিউল ২, মডিউল ৭ থেকে মডিউল ১১ আর মডিউল ১৪ আপনার জন্য সবচেয়ে জরুরি।

    সম্পূর্ণ সিলেবাস

    Full syllabus

    যে পর্ব পড়া শেষ করেছেন, তার পাশে ✓ চিহ্ন দেখাবে। লগইন করলে এই অগ্রগতি আপনার সব ডিভাইসে থাকবে।

    শুরুর আগে ও শেষের পরে

    Before you start · After you finish

    আগে যা জানা থাকলেই চলবে

    • কম্পিউটার বা মোবাইলে ব্রাউজার চালাতে পারা — simulator পাতাতেই চলে, Bash এক চাপে অনলাইনে চলে; কোনো cloud account, কার্ড বা শক্তিশালী কম্পিউটার লাগে না
    • Linux, terminal, server বা network কখনো না ছুঁলেও চলবে — মডিউল ১ আর মডিউল ২ একদম শুরু থেকে শেখায়
    • যেকোনো একটি প্রোগ্রামিং ভাষার মৌলিক ধারণা থাকলে app-এর উদাহরণ আর script পড়া সহজ হবে; চাইলে আমাদের Python প্রোগ্রামিং কোর্স পাশাপাশি পড়তে পারেন
    • কোর্সের ভেতরটা আরও গভীরে জানতে আমাদের অপারেটিং সিস্টেম, কম্পিউটার নেটওয়ার্ক আর সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ও Git কোর্স আছে — পাশাপাশি পড়লে কাজে লাগবে, তবে বাধ্যতামূলক নয়

    কোর্স শেষে যা পারবেন

    • কাজের ধরন দেখে ঠিক service model, compute আর storage বেছে নিতে, আর সিদ্ধান্তের পেছনের খরচ ও ঝুঁকি ব্যাখ্যা করতে
    • Linux server চালাতে, log থেকে shell দিয়ে উত্তর বের করতে, নিরাপদ Bash script লিখতে আর Nginx-এর পেছনে একটি সেবা বসাতে
    • একটি VPC-র ঠিকানা, subnet, route আর firewall নকশা করতে, আর least privilege মেনে IAM policy লিখে ও পড়ে ভুল ধরতে
    • ছোট, নিরাপদ Docker image বানাতে, Compose দিয়ে local stack চালাতে, আর crash করা container-এর কারণ ক্রম মেনে খুঁজতে
    • Kubernetes-এ Deployment, Service, Ingress, config আর probe সাজাতে, rollout আটকে গেলে চিনতে আর rollback করতে
    • Terraform-এর plan পড়তে, state নিরাপদে রাখতে, module বানাতে, আর একবার build করা artifact pipeline দিয়ে পরিবেশ থেকে পরিবেশে তুলতে
    • Metric, log আর trace দিয়ে সমস্যা খুঁজতে, SLO থেকে burn-rate alert বানাতে, আর একটি incident সামলে দোষারোপহীন postmortem লিখতে
    • একটি cloud বিলের সারি পড়তে, খরচ কমানোর পথ হিসাব করে দেখাতে, আর AI-এর লেখা config যাচাই করে তবেই ব্যবহার করতে
    • বিশ্ববিদ্যালয়ের পরীক্ষা, চাকরির লিখিত পরীক্ষা আর cloud ও DevOps ইন্টারভিউতে আত্মবিশ্বাসী হতে, আর শর্ত পূরণ করলে একটি ফ্রি কোর্স-সমাপ্তির সার্টিফিকেট পেতে

    সাধারণ প্রশ্ন

    Frequently asked questions
    প্র ০১শুরু করতে আগে কী জানা দরকার?

    খুব বেশি কিছু নয়। কম্পিউটারে file আর folder চালাতে পারলেই শুরু করা যায় — server, Linux, network বা container কী, তা প্রথম থেকে চেনা উদাহরণ আর ছবি দিয়ে বোঝানো হয়েছে। পর্ব ০১ দেখায় cloud আসলে কী আর কেন এল, আর পর্ব ০৮ থেকে Linux শুরু হয় filesystem আর user-এর মতো একদম মৌলিক বিষয় দিয়ে।

    প্র ০২কোর্সটি কি সত্যিই পুরো ফ্রি?

    হ্যাঁ, ৮১টি পর্বের সবকিছু — পড়া, simulator, চালানো যায় এমন কোড, ধাপে ধাপে ট্রেস, কুইজ, ১,৮০০-এর বেশি শব্দের শব্দকোষ, পরীক্ষা আর সার্টিফিকেট — সম্পূর্ণ ফ্রি। কোনো লুকানো ফি নেই, পড়ার জন্য লগইনও বাধ্যতামূলক নয়। সাইটের খরচ চলে পাতার বিজ্ঞাপন থেকে।

    প্র ০৩AI যদি config লিখেই দেয়, cloud আর DevOps শেখার দরকার কী?

    AI Dockerfile, YAML, Terraform আর pipeline লেখার গতি অনেক বাড়িয়েছে, কিন্তু এই কাজের কঠিন অংশ টাইপ করা নয়। Config-টি মাসে কত খরচ বাড়াবে, কোন অনুমতি বেশি খোলা, একটি zone বা database পড়ে গেলে কী হবে, plan-এ কোন জিনিস মুছে যাচ্ছে, আর রাতের incident-এ কোন log আগে দেখবেন — এসবের বিচার আর দায় শেষ পর্যন্ত মানুষের।

    তাই প্রায় প্রতিটি পর্বে একটি AI-এর যুগের অংশ আছে, যেখানে দেখবেন AI-এর দেওয়া উত্তর কোথায় সাধারণত ভুল হয়, আর নমুনা prompt দিয়ে কীভাবে তা যাচাই করবেন। শুরু করতে পারেন পর্ব ০৬-এর AI-এর যুগে cloud কমান্ড অংশ দিয়ে।

    প্র ০৪Cloud account বা ক্রেডিট কার্ড কি লাগবে?

    শেখার জন্য লাগবে না। পুরো কোর্স পড়া, simulator ও ক্যালকুলেটর চালানো, Bash চালানো, কুইজ, পরীক্ষা আর সার্টিফিকেট — কোনোটির জন্যই cloud account, কার্ড বা পেমেন্ট দরকার নেই। Docker, Kubernetes বা Terraform নিজে চালাতে চাইলে নিজের কম্পিউটারেই চালাতে পারেন, যা সম্পূর্ণ ঐচ্ছিক; তাতে cloud-এর কোনো বিল আসে না।

    প্র ০৫নিজে cloud ব্যবহার করলে কি খরচ হবে? পর্বের দামগুলো কি আসল?

    আসল cloud-এ কিছু চালালে খরচ হতে পারে, এমনকি free tier থাকলেও। “Stop” করা VM-এর disk আর public IP-র বিল চলতে পারে, budget alert শুধু সতর্ক করে, থামায় না, আর ভুলে যাওয়া resource নীরবে বিল বাড়ায়। তাই নিজে চেষ্টা করলে আগে পর্ব ০৬ পড়ুন, আর শেষে সব মুছে তালিকায় মিলিয়ে দেখুন। খরচের জন্য আপনিই দায়ী থাকবেন।

    কোর্সের সব দাম অনুমিত, হিসাব শেখার জন্য নেওয়া গোল সংখ্যা — কোনো provider-এর আসল দর নয়। আসল দাম provider, region আর সময়ভেদে আলাদা, তাই সিদ্ধান্তের আগে provider-এর নিজের পাতায় মিলিয়ে নিন। বিল পড়া শিখবেন পর্ব ৭২ আর পর্ব ৭৩-এ।

    প্র ০৬কোন cloud শেখানো হয় — AWS, Azure না Google Cloud?

    কোর্সটি provider-নিরপেক্ষ। আগে ধারণাটি সাধারণ ভাষায় শেখানো হয়, তারপর AWS, Azure আর Google Cloud-এর সেবা উদাহরণ হিসেবে দেখানো হয়, যাতে একটিতে শেখা জিনিস অন্যটিতেও চিনতে পারেন। কোনো একটি provider-কে সবচেয়ে ভালো বলা হয় না। আর সেবার নাম, সীমা আর সুবিধা সময়ের সাথে বদলায়, তাই কাজে নামার আগে সেই provider-এর নিজের নথি দেখে নিন।

    প্র ০৭কোনটি আসল আউটপুট, আর কোনটি simulation? কিছু ইনস্টল করতে হবে?

    কিছু ইনস্টল না করেই সব পড়া ও চালানো যায়। তিন রকম জিনিস আছে, আর পাতায় লেখা থাকে কোনটি কী। Simulator আর ক্যালকুলেটর JavaScript-এ লেখা, ব্রাউজারের ভেতরেই চলে: এগুলো ধারণা বোঝানোর ছোট model, আসল সিস্টেম নয়। Bash-এর উদাহরণ “চালিয়ে দেখুন” চাপলে অনলাইন compiler-এ সত্যিই চলে, তাই ইন্টারনেট লাগে। আসল run মানে Docker, এক node-এর local Kubernetes cluster, Terraform, Ansible, Prometheus, Loki আর Jaeger-এর আউটপুট, যা আমাদের নিজের যন্ত্রে চালিয়ে পড়ার লেখা হিসেবে দেওয়া; এগুলো ব্রাউজারে চলে না, আর ID, সময় আর সংখ্যা আপনার run-এ আলাদা হবে।

    Cloud provider-এর command আর তার উত্তরগুলো নমুনা, “নমুনা আউটপুট” লেখা থাকে, আর কোনো আসল account-এ চালানো নয়। ক্যাপস্টোনের খরচের হিসাবও অনুমিত দামে, cloud-এ কিছু চালানো হয়নি। এক node-এর cluster-এ যা দেখানো যায় না, তা পাতায় আলাদা করে বলা আছে।

    প্র ০৮এই কোর্স কি AWS, Azure বা Kubernetes-এর certificate-এর প্রস্তুতি?

    না, এমন কোনো প্রতিশ্রুতি এই কোর্স দেয় না। এখানে শেখা ধারণা, হিসাব আর হাতের দক্ষতা যেকোনো vendor certificate-এর পড়ায় ভিত্তি হিসেবে কাজে লাগতে পারে, কিন্তু প্রতিটি certificate-এর নিজের syllabus, নিজের সেবার খুঁটিনাটি আর নিজের নিয়ম আছে, যা এখানে পুরোটা নেই। Certificate নিতে চাইলে সেই প্রতিষ্ঠানের সর্বশেষ syllabus দেখে আলাদা প্রস্তুতি নিন।

    প্র ০৯চাকরির পরীক্ষা বা cloud ও DevOps ইন্টারভিউর জন্য কি যথেষ্ট?

    ভিত্তির জন্য যথেষ্ট। আইটি অফিসার বা সহকারী প্রোগ্রামারের মতো পদের লিখিত পরীক্ষায় cloud আর network-এর যে ধরনের প্রশ্ন দেখা যেতে পারে, তার অনুশীলন আছে পর্ব ৭৮ আর পর্ব ৭৯-এ — প্রশ্নগুলো এই কোর্সের জন্য লেখা, কোনো আসল পরীক্ষা থেকে নেওয়া নয়। ধারণা, whiteboard আর পরিস্থিতির প্রশ্ন আছে পর্ব ৮০-এ, আর Linux, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD ও live troubleshooting পর্ব ৮১-এ।

    তবে শুধু পড়লে হবে না। প্রতিটি numerical উত্তর না দেখে খাতায় করুন, নিজের কম্পিউটারে একটি ছোট app container-এ চালান, আর ক্যাপস্টোনের ধাপগুলো নিজে আবার করে দেখুন। একটি বড় কাজ ভালো করে দেখাতে পারাই আপনার portfolio-র সবচেয়ে ভালো উপাদান।

    প্র ১০কতটা গণিত লাগবে?

    স্কুলের গুণ-ভাগ, শতাংশ আর ২-এর ঘাত হলেই চলে। CIDR-এ ঠিকানা গোনা, availability গুণ করা, TCO আর break-even, RPO-RTO, autoscaling, burn rate আর বিলের হিসাব — প্রতিটি সূত্র ধাপে ধাপে বুঝিয়ে, পূর্ণ সমাধান করা উদাহরণসহ। শুরু করুন পর্ব ০৪ আর পর্ব ২৫ দিয়ে, আর আরও অনুশীলনের জন্য পর্ব ৭৭-এর পূর্ণ সমাধান দেখুন।

    প্র ১১সাইটের OS, নেটওয়ার্ক, সিস্টেম ডিজাইন আর software engineering কোর্সের সঙ্গে সম্পর্ক কী?

    অপারেটিং সিস্টেম শেখায় process আর memory ভেতরে কীভাবে চলে, আর কম্পিউটার নেটওয়ার্ক শেখায় packet কীভাবে পৌঁছায়। এই কোর্স সেই জ্ঞান cloud-এ কাজে লাগায়। সিস্টেম ডিজাইন শেখায় বড় সেবার নকশা, আর এখানে শিখবেন সেই নকশা আসলে চালানো, নিরাপদ রাখা আর তার বিল সামলানো। সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ও Git কোর্সে কোড বানানো আর CI-এর ভিত্তি আছে, আর এই কোর্স সেখান থেকে এগিয়ে সেই কোডকে production পর্যন্ত নিয়ে যায়।

    যতটুকু দরকার, এই কোর্সেই বোঝানো হয়েছে, তাই আগে অন্য কোর্স শেষ করা বাধ্যতামূলক নয়।

    প্র ১২পরীক্ষা দেওয়া আর সার্টিফিকেট পাওয়া যাবে?

    হ্যাঁ। লগইন করলে ড্যাশবোর্ডে মডিউল ১ থেকে ১৩-এর প্রতিটির একটি টেস্ট আর একটি ফাইনাল পরীক্ষা পাবেন, আর কোন পর্ব শেষ হলো তার অগ্রগতিও সেভ থাকবে। মডিউল ১ থেকে ১৩-এর সব পর্ব পড়া শেষ করে ফাইনালে ৬০% বা তার বেশি পেলে একটি ফ্রি কোর্স-সমাপ্তির সার্টিফিকেট পাবেন। মডিউল ১৪ শুধু অনুশীলনের, তাই তার আলাদা টেস্ট নেই। লগইন না করলেও সব পড়া যায়, তবে তখন অগ্রগতি সেভ হয় না।

    মনে রাখবেন, এটি আপনার শেখার স্বীকৃতি — কোনো একাডেমিক ডিগ্রি, সরকারি সনদ বা কোনো প্রতিষ্ঠানের ভেন্ডর সার্টিফিকেশন নয়।

    প্র ১৩পুরো কোর্স শেষ করতে কত সময় লাগবে?

    প্রতিটি পর্বের শুরুতে আনুমানিক পড়ার সময় লেখা আছে: বেশিরভাগ পর্বে এক ঘণ্টার কাছাকাছি বা একটু বেশি, simulator চালানো আর কুইজ দেওয়াসহ আরও কিছুটা; ক্যাপস্টোন আর অনুশীলনের পর্বগুলোতে দুই থেকে তিন ঘণ্টা। প্রতিদিন একটি পর্ব পড়লে তিন মাসের কাছাকাছি লাগবে। তবে নিজের গতিতে এগোন — আউটপুট মন দিয়ে পড়া, সংখ্যা বদলে চালানো আর হিসাবগুলো নিজে করা তাড়াহুড়ার চেয়ে অনেক বেশি জরুরি।

    আজই প্রথম পর্ব দিয়ে শুরু করুন

    প্রতিদিন একটি পর্ব — “cloud আসলে কী” থেকে ধীরে ধীরে আপনি Linux, VPC, IAM, Docker, Kubernetes, Terraform আর pipeline পেরিয়ে এমন একটি সেবায় পৌঁছে যাবেন, যা নিজে চালিয়ে, মেপে, ভাঙা অবস্থা থেকে ফিরিয়ে আর শেষে পরিষ্কার করে মুছে ফেলতে পারেন।

    পর্ব ০১ · Cloud computing কী অন্য কোর্সগুলো দেখুন