Этот курс поможет разработчикам, архитекторам и DevOps‑инженерам глубоко разобраться в том, как проектировать и оптимизировать высоконагруженные системы. Вы научитесь повышать производительность, устранять узкие места и строить инфраструктуру, которая не ломается под ростом трафика.
Что такое производительность и масштабируемость
Производительность — это способность системы обрабатывать запросы быстро и стабильно. Масштабируемость — возможность увеличивать нагрузку без деградации. В реальных проектах проблемы возникают из-за медленных API, неоптимальных запросов, слабых архитектурных решений или неверно подобранной инфраструктуры. Курс закрывает все эти аспекты через системный подход и практику.
Для кого этот курс
Backend‑разработчикам, которые упираются в потолок роста и хотят понимать архитектуру highload‑систем.
Инженерам уровня Middle, которым не хватает навыков оценки пропускной способности и поиска узких мест.
DevOps/SRE, которые хотят уверенно работать с нагрузочным тестированием, мониторингом и capacity planning.
Техлидам и архитекторам, которым нужно принимать решения, влияющие на стабильность и стоимость инфраструктуры.
Какие проблемы вы сможете решать
медленный API, растущие задержки и непредсказуемые всплески latency;
падения под нагрузкой и деградации после релизов;
узкие места в БД (PostgreSQL, шардирование, репликация, конкуренция);
неэффективное масштабирование сервисов;
неоптимальная конфигурация инфраструктуры и пустая трата ресурсов.
Что вы получите на практике
Инструменты и среды
нагрузочные инструменты: k6, wrk, JMeter;
мониторинг и профилирование: Prometheus, Grafana, eBPF, perf;
работа с кластерами: PostgreSQL SPQR, CockroachDB, Redis/Valkey;
практика в контейнерах, облаке и bare metal‑среде.
Типы нагрузочного тестирования
stress‑тестирование;
load‑тесты;
soak‑тесты;
spike‑тесты.
Чему вы научитесь — в формате реальных задач
настраивать и оптимизировать API, выдерживающий высокие RPS;
проводить ревизию производительности сервисов и инфраструктуры;
строить схемы шардирования и репликации под реальные нагрузки;
выявлять и устранять узкие места на основе метрик, а не предположений;
планировать рост системы и предотвращать деградации заранее.
Почему этот курс отличается
чистая практика на реальных высоконагруженных сценариях;
работа с настоящими тестовыми кластерами, а не с toy‑примерами;
фокус на инженерном мышлении, а не на запоминании инструментов;
поддержка преподавателей с реальным опытом в highload‑проектах.
Мини‑кейсы студентов
после двух дней нагрузочного тестирования студент снизил latency сервиса на 40%;
на модуле по PostgreSQL участники собирают SPQR‑кластер и проверяют масштабирование на собственной модели данных;
один из студентов оптимизировал систему логирования, что уменьшило нагрузку на CPU на 30%.
FAQ
Мне хватит опыта, если я Middle?
Да. Курс построен так, чтобы закрыть пробелы и дать архитектурное мышление.
Нужен опыт в DevOps?
Нет. Все инструменты объясняются пошагово.
Сколько времени занимает практика?
В среднем 4–6 часов в неделю, но вы можете проходить в удобном темпе.
Есть ли записи и материалы?
Да, все материалы, лекции и репозитории остаются с вами.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Школа основана Алексеем Рыбаком - опытным техническим руководителем и архитектором, прошедшим путь от инженера гаражного стартапа до CTO международных компаний.Алексей - CTO / VP of Engineering с богатым опытом построения инженерных команд и создания высоконагруженных продуктов. В компании Badoo/Bumble (300 млн пользователей, IPO по оценке $8 млрд) он начинал как один из первых разработчиков и вырос до CTO и руководителя московского офиса разрабо
Одним из первых разработчиков Bumble и Badoo, прошёл путь от инженера-стартапера до CTO экосистемы с 300 млн пользователей и оценкой компании $8 млрд на момент IPO. В Badoo руководил платформенной разработкой, возглавлял команду из 300 инженеров и занимал должность генерального директора офиса разработки. В роли CTO и VP продуктовой и инженерной функций создавал технологические решения и выстраивал масштабируемые процессы разработки в российских
Update: Занятие 3. Практикум по нагрузочному тестированию, wrkx, LT-диаграммы, lsmt
CourseHunter Team
Update: Занятие 2 + Материалы
CourseHunter Team
🤝 Спасибо всем участникам кампании за оперативную реакцию и успешное завершение кампании. Курс уже стартовал, первый урок готов.
Судя по первой лекции, в курсе будет много практики с использованием виртуальной машины. К сожалению, мы не можем предоставить к ней доступ, так как это приведёт к раскрытию аккаунта покупки и его последующей блокировке.
Тем не менее, надеемся, что теоретическая часть и практические демонстрации в видео окажутся для вас полезными.
Желаем приятного и продуктивного изучения материалов курса!
👉 Новые лекции будут добавляться по мере их выхода.
Anonymous CourseHunter Team
супер, спасибо
something_something CourseHunter Team
А можно ли слить сетап виртуалки? типа ось, пакеты, настройки. Далее можно просто воспроизвести это всё.
CourseHunter Team something_something
ОС: Ubuntu 22.04.5 LTS (Jammy Jellyfish)
Ядро: 5.15.0-107-generic (x86_64)
Процессор: 8 ядер (vCPU)
Оперативная память: 11 ГБ (доступно 10 ГБ)
DB: PostgreSQL 18 Beta 3
Пакеты и другое, в материалах курса. Если что-то упустили, дайте знать пожалуйста.
CourseHunter Team something_something
Думаю это есть всё в первой лекции, но мы чуть позже посмотрим и скинем. Нет проблем.
CourseHunter Team
6 плюсиков есть, пробуем стартовать. Надеюсь остальные участники с нами.
desalutar CourseHunter Team
Скоро добавите ?
CourseHunter Team desalutar
Скоро, скоро
yurchenkoalex13
++++++
doom.mountain.gift
Плюс +
CourseHunter Team
Комментарий для сбора плюсов
xrmx CourseHunter Team
+++++
Sector CourseHunter Team
+++++
Reanimator CourseHunter Team
Плюс +
JohnDoe CourseHunter Team
Ставлю плюс
CourseHunter Team
Очень мало времени до начала. Если хотим успеть, нужно действовать быстро. 🐱🏍
Судя по первой лекции, в курсе будет много практики с использованием виртуальной машины. К сожалению, мы не можем предоставить к ней доступ, так как это приведёт к раскрытию аккаунта покупки и его последующей блокировке.
Тем не менее, надеемся, что теоретическая часть и практические демонстрации в видео окажутся для вас полезными.
Желаем приятного и продуктивного изучения материалов курса!
👉 Новые лекции будут добавляться по мере их выхода.
Ядро: 5.15.0-107-generic (x86_64)
Процессор: 8 ядер (vCPU)
Оперативная память: 11 ГБ (доступно 10 ГБ)
DB: PostgreSQL 18 Beta 3
Пакеты и другое, в материалах курса. Если что-то упустили, дайте знать пожалуйста.