IONOS CLOUD Developer
Certificación para desarrolladores dirigida a ingenieros que interactúan con IONOS CLOUD de forma programática: Infraestructura como código con Terraform, integración de API y SDK, flujos de trabajo de contenedores, pipelines de CI/CD y operaciones en producción. Reconstruida en torno a flujos de trabajo de DevOps, con restricciones y patrones de código específicos de IONOS CLOUD a lo largo del curso.
Detalles del curso
| Duración | ~5.6 h |
| Unidades | 22 unidades en 5 módulos |
| Certificación | IONOS CLOUD Developer (Nivel de código y despliegue) |
| Puntuación aprobatoria | 720/1000 |
| Requisitos previos | Recomendado: certificación IONOS CLOUD Foundational. Este curso asume familiaridad con todos los productos y servicios de IONOS CLOUD. No se proporcionan introducciones a los productos; las unidades comienzan en el nivel de código y automatización. Obligatorio: experiencia en programación (Python, Go, JavaScript o similar), familiaridad con Git, herramientas de CLI y redes básicas. La experiencia con Terraform es útil pero no obligatoria (se cubre desde los fundamentos). |
Cómo utilizar este curso
- Complete todas las unidades en orden secuencial: el contenido se construye de forma progresiva a través del escenario de la aplicación TaskBoard.
- Ejecute el Code Lab de cada unidad: la codificación práctica es esencial para la certificación de desarrollador.
- Mantenga una terminal abierta junto con el material del curso para probar comandos y fragmentos de código.
- Preste atención a las restricciones específicas de IONOS CLOUD destacadas en cada unidad: estas evitan la frustración al depurar en producción.
- Utilice las API Reference Quick Cards como guías de consulta durante el desarrollo.
- Las secciones de Common Pitfalls contienen conocimientos de depuración del mundo real específicos de IONOS CLOUD.
Módulo 1: Fundamentos programáticos (12%)
Habilidades esenciales para la interacción programática con IONOS CLOUD: autenticación de API, modelo de aprovisionamiento asíncrono, SDK, CLI e Infraestructura como Código con Terraform. Se introduce el escenario TaskBoard.
Duración: ~42 min
| Unidad | Tema | Duración | Palabras |
|---|---|---|---|
| 1.1 | API de IONOS CLOUD, autenticación y modelo asíncrono | ~19 min | 3,850 |
| 1.2 | Proveedor de Terraform y patrones fundamentales | ~17 min | 3,483 |
| 1.3 | Verificación de conocimientos: fundamentos programáticos | ~6 min | 1,147 |
Temas cubiertos:
- API REST de IONOS CLOUD, versionado, tipos de contenido y el escenario de construcción TaskBoard
- Autenticación con tokens Bearer (Token Manager) y autenticación básica, rotación de tokens y delimitación con privilegios mínimos
- Modelo de aprovisionamiento asíncrono: respuestas 202, identificadores de solicitud y sondeo para la finalización
- SDK de IONOS CLOUD (Python, Go, Java, JavaScript) y la CLI ionosctl
- Limitación de velocidad con reintentos exponenciales, paginación y manejo de errores
- Proveedor de Terraform de IONOS CLOUD: instalación, autenticación y fijación de versión
- Recursos fundamentales de Terraform, ciclo de vida plan/apply/destroy, backends de estado, fuentes de datos e importación de recursos
- Conciencia de costos y patrones de entornos efímeros
Módulo 2: Infraestructura como código (26%)
Provisionamiento de pilas de infraestructura completas de IONOS CLOUD mediante Terraform y API: cómputo con escalado automático, redes con grupos de seguridad y equilibradores de carga, niveles de almacenamiento, bases de datos administradas y flujos de eventos.
Duración: ~93 min
| Unidad | Tema | Duración | Palabras |
|---|---|---|---|
| 2.1 | Cómputo y automatización de servidores | ~20 min | 3,969 |
| 2.2 | Red y conectividad como código | ~18 min | 3,631 |
| 2.3 | Equilibrio de carga y seguridad como código | ~18 min | 3,648 |
| 2.4 | Provisionamiento de almacenamiento como código | ~20 min | 3,900 |
| 2.5 | Provisionamiento de servicios de base de datos y streaming | ~12 min | 2,500 |
| 2.6 | Verificación de conocimientos: Infraestructura como código | ~5 min | 1,030 |
Temas cubiertos:
- Automatización de servidores: Dedicated Core frente a vCPU, inicialización con cloud-init, asignación de IP pública, imágenes y instantáneas
- VM Auto Scaling (solo horizontal; la configuración de réplicas se aplica a las nuevas réplicas) y Cubes (almacenamiento NVMe conectado directamente obligatorio, además de hasta 23 volúmenes adicionales de Block Storage HDD/SSD)
- Red como código: LANs, NICs, pasarelas NAT, VPN IPsec y Cloud DNS para topologías de varios niveles
- Equilibrio de carga con ALB y NLB administrados, y dónde se aplican las reglas de NSG (solo a nivel de NIC del servidor)
- Provisionamiento de almacenamiento: Block Storage, Object Storage compatible con S3 y NFS, con restricciones de zona de disponibilidad
- Provisionamiento de bases de datos y streaming administrados: PostgreSQL, MongoDB, MariaDB, In-Memory DB y Kafka
- Extracción de cadenas de conexión y credenciales del estado de Terraform como salidas sensibles
Módulo 3: Flujos de trabajo de contenedores y CI/CD (22%)
Construcción de pipelines de imágenes de contenedores, despliegue en Managed Kubernetes y automatización del ciclo completo de compilación, prueba y despliegue con CI/CD.
Duración: ~53 min
| Unidad | Tema | Duración | Palabras |
|---|---|---|---|
| 3.1 | Container Registry y pipelines de imágenes | ~17 min | 3,471 |
| 3.2 | Despliegue y operaciones de Kubernetes | ~17 min | 3,441 |
| 3.3 | Pipelines de CI/CD para IONOS CLOUD | ~12 min | 2,500 |
| 3.4 | Verificación de conocimientos: contenedores y CI/CD | ~6 min | 1,252 |
Temas cubiertos:
- Aprovisionamiento de IONOS CLOUD Container Registry e inicio de sesión con Docker basado en tokens (sin RBAC, sin repositorios por equipo)
- Dockerfiles de múltiples etapas y el patrón de pipeline de compilación, etiquetado y envío de imágenes
- Aprovisionamiento de Managed Kubernetes mediante Terraform y obtención de kubeconfig
- Despliegues, Servicios, ConfigMaps, Secrets y el modelo de balanceador de carga de entrada aprovisionado de forma independiente
- Extracción de imágenes con imagePullSecrets y depuración en MKS con kubectl
- Diseño de pipelines de CI/CD con GitHub Actions y GitLab CI, plan de Terraform en PR y apply en merge
- Gestión de secretos en pipelines, estrategias de despliegue, reversión y módulos reutilizables de Terraform
Módulo 4: Integración de servicios de aplicación (22%)
Integración de los servicios gestionados de IONOS CLOUD en el código de la aplicación: conexiones a bases de datos y patrones de caché, Object Storage compatible con S3, productores y consumidores de Kafka, y la API de inferencia de AI Model Hub.
Duración: ~83 min
| Unidad | Tema | Duración | Palabras |
|---|---|---|---|
| 4.1 | Integración de base de datos y caché | ~18 min | 3,535 |
| 4.2 | Integración de Object Storage | ~19 min | 3,719 |
| 4.3 | Integración de streaming de eventos | ~19 min | 3,732 |
| 4.4 | Integración de AI Model Hub | ~22 min | 4,442 |
| 4.5 | Verificación de conocimientos: integración de servicios | ~5 min | 1,096 |
Temas cubiertos:
- Conexión a PostgreSQL, MariaDB y MongoDB con TLS obligatorio y agrupación de conexiones a nivel de aplicación
- Patrones de caché de In-Memory DB (Redis) como solución nativa de IONOS CLOUD para escalado de lectura (sin réplicas de lectura de base de datos)
- PITR mediante API y programación de volcados/restauraciones, ya que Backup Service no realiza copias de seguridad de DBaaS gestionado
- Object Storage compatible con S3 con boto3, autenticación con Access Key y Secret Key, y URLs prefirmadas
- Subidas multipart, políticas de ciclo de vida y problemas de compatibilidad con S3
- Productores y consumidores de Kafka, grupos de consumidores, manejo de mensajes no procesables, gestión de esquemas y ajuste de fiabilidad
- Integración de la API de inferencia de AI Model Hub, manejo de errores, conciencia de costos y caché de resultados
Módulo 5: Operaciones de producción (18%)
Operación de aplicaciones en producción en IONOS CLOUD: monitorización y depuración con herramientas de observabilidad de la plataforma, automatización de seguridad para tokens y acceso a la red, y GitOps para despliegues declarativos.
Duración: ~63 min
| Unidad | Tema | Duración | Palabras |
|---|---|---|---|
| 5.1 | Observabilidad y depuración | ~17 min | 3,462 |
| 5.2 | Automatización de seguridad | ~20 min | 3,930 |
| 5.3 | GitOps y operaciones de despliegue | ~19 min | 3,839 |
| 5.4 | Verificación de conocimientos: operaciones de producción | ~6 min | 1,286 |
Temas cubiertos:
- Métricas y alertas de IONOS CLOUD Monitoring Service, y recopilación y reenvío de Logging Service
- Activity Logs y Flow Logs para auditoría y depuración a nivel de red
- El flujo de trabajo de depuración de Kubernetes y la restricción de reenvío de registros del control-plane
- Automatización del ciclo de vida de tokens de API con Token Manager, y automatización de IAM mediante API y Terraform
- Secretos de Kubernetes desde salidas de Terraform, automatización de NSG y SSH Key Manager
- Principios de GitOps, ArgoCD en MKS, topología de repositorios y promoción de entornos
- Limpieza de entornos efímeros y reconciliación de infraestructura gestionada por Terraform con aplicaciones gestionadas por GitOps
Resultados de aprendizaje
Al finalizar este curso, usted será capaz de:
- Autenticarse e interactuar con la API de IONOS CLOUD utilizando el modelo de aprovisionamiento asíncrono, los SDK y la CLI ionosctl.
- Aprovisionar y gestionar pilas de infraestructura completas (cómputo, red, almacenamiento, bases de datos) con Terraform y el proveedor de IONOS CLOUD.
- Crear pipelines de imágenes de contenedores con IONOS CLOUD Container Registry e implementarlas en Managed Kubernetes.
- Diseñar e implementar pipelines de CI/CD que compilan, prueban e implementan en IONOS CLOUD.
- Integrar las bases de datos administradas de IONOS CLOUD, Object Storage, Kafka y AI Model Hub en el código de aplicaciones.
- Supervisar, depurar y proteger aplicaciones que se ejecutan en IONOS CLOUD utilizando las herramientas de observabilidad de la plataforma y de IAM.
- Aplicar correctamente las restricciones y los patrones de autenticación específicos de IONOS CLOUD en flujos de trabajo automatizados.
Próximos pasos
Crear un proyecto de producción
- Despliegue una aplicación web de extremo a extremo con CI/CD en IONOS CLOUD Managed Kubernetes.
- Cree un pipeline de procesamiento de datos con Kafka y bases de datos administradas.
- Cree una biblioteca de módulos de Terraform para los patrones comunes de IONOS CLOUD de su equipo.
- Configure un flujo de trabajo GitOps con ArgoCD en IONOS CLOUD Managed Kubernetes.
- Cree una función impulsada por IA utilizando la API de IONOS CLOUD AI Model Hub.
Avance de nivel
- Certificación IONOS CLOUD Expert en estrategia de arquitectura y diseño.
- IONOS CLOUD Kubernetes Deep Dive para orquestación de contenedores avanzada.
- IONOS CLOUD AI Specialty para la creación de aplicaciones de ML/IA en IONOS CLOUD.
Únase a la comunidad de desarrolladores
- Contribuya a los proyectos de código abierto del proveedor de Terraform o del SDK de IONOS CLOUD.
- Comparta sus patrones de despliegue y módulos de IaC.
- Asista a las reuniones de desarrolladores y hackathons de IONOS CLOUD.
Recursos
| Recurso | Enlace |
|---|---|
| Documentación oficial | https://docs.ionos.com/ |
| Documentación de la API | https://api.ionos.com/docs/ |
| Provider de Terraform | https://registry.terraform.io/providers/ionos-cloud/ionoscloud/ |
| Documentación del SDK | https://api.ionos.com/docs/sdks/ |