Dos años para ser Ingeniero DevOps

Hola a todos

Suelo escribir sobre mi homelab en un blog japonés, pero hoy quiero compartir algo distinto y muy personal: un objetivo profesional ambicioso y público.

Declaro oficialmente el inicio de un viaje de dos años para convertirme en DevOps Engineer.

Esto no va solo de aprender tecnología, va de compromiso y constancia. Publicaré mis avances, tropiezos y logros. Este primer artículo es mi carta de navegación.

Por qué DevOps

Me atrae su visión integral del ciclo de vida del software. Quiero dominar Infrastructure as Code para automatizar de principio a fin, diseñar sistemas resilientes y fiables, y ser ese puente entre desarrollo y operaciones.

Qué me inspiró

Dos contenidos fueron clave para aterrizar mi plan: Cómo convertirse en DevOps Engineer en 2025, un mapa técnico muy completo, y Mi historia como autodidacta, un testimonio de transición profesional que demuestra que con disciplina y método el cambio es posible.

Más que conocimientos, me dieron confianza y enfoque: una hoja de ruta técnica, una comprensión del proceso y el recordatorio humano de que la transformación es alcanzable.

La meta a 2 años: un roadmap en 4 fases

Fase 1 Fundamentos, meses 1 a 6

Objetivo: dominar Linux, redes y AWS. Hábito diario de output en GitHub. Estrategia: profundizar en conceptos clave, priorizando comprensión frente a memorización.

Entregables clave: ? Certificación LPIC 1 ? Certificación CCNA ? Certificación AWS Cloud Practitioner ? Perfil de GitHub ordenado con scripts y notas ? Bitácora semanal de aprendizaje

Fase 2 Nube, IaC y contenedores, meses 7 a 12

Objetivo: pasar de teoría a práctica. Dejar la configuración manual y contenerizar aplicaciones. Estrategia: toda infraestructura como código y toda app en contenedores, sin excepciones.

Entregables clave: ? Certificación AWS Solutions Architect Associate ? Infraestructura AWS gestionada con Terraform ? Dockerfiles propios para 5 tipos de aplicaciones ? App multicontenedor con Docker Compose ? Prácticas de GitOps en proyectos personales

Fase 3 Pipeline automatizado, meses 13 a 18

Objetivo: comprender Kubernetes y construir un CI CD completo desde commit hasta despliegue. Estrategia: pipelines reales para proyectos reales, aprendiendo al romper y arreglar.

Entregables clave: ? Pipeline CI CD funcional con GitHub Actions o Jenkins ? Despliegues en clúster Kubernetes ? Blue green y canary deployments ? Guía detallada para montar un clúster en casa ? Contribuciones a proyectos open source de DevOps

Fase 4 Prácticas SRE y búsqueda de empleo, meses 19 a 24

Objetivo: medir, monitorizar y elevar la fiabilidad. Preparar portfolio y empezar a postular. Estrategia: pensar como SRE, medir todo, automatizar todo, documentar todo.

Entregables clave: ? Tablero de monitoreo con Prometheus y Grafana ? Alertas con PagerDuty u Opsgenie ? Experimentos de chaos engineering ? SLIs, SLOs y presupuestos de error ? Portfolio en GitHub con 10 o más proyectos listos para producción ? Inicio de candidaturas a puestos DevOps

Los primeros 90 días

Semanas 1 a 2 Preparación del entorno: laboratorio con virtualización listo, Git y GitHub configurados, inicio del hábito de commits diarios.

Semanas 3 a 4 Profundización en Linux: comandos y sistema de archivos, scripting en shell, permisos y procesos, práctica con systemd y servicios.

Semanas 5 a 8 Fundamentos de redes: modelo OSI y TCP IP, subnetting y VLANs, DNS DHCP y routing, prácticas con redes virtuales.

Semanas 9 a 12 Fundamentos de AWS: EC2 S3 VPC, IAM y seguridad, optimización de costes, preparación del Cloud Practitioner.

Métricas de éxito

Tasa de éxito igual a hitos completados dividido entre hitos planificados por 100 por ciento.

Objetivos mensuales: • 4 posts técnicos • 20 o más commits en GitHub • 40 horas de estudio estructurado • 2 proyectos prácticos completados

Herramientas y recursos

Plataformas de aprendizaje: homelab, Udemy, YouTube, documentación oficial. Laboratorios: AWS Free Tier y entorno propio con Proxmox y Kubernetes. Stack clave: control de versiones con Git y GitHub, IaC con Terraform y Ansible, contenedores con Docker y Kubernetes, CI CD con GitHub Actions, monitoreo con Prometheus Grafana y ELK, nube con AWS como principal y nociones de Azure y GCP.

Qué hace diferente este plan

Compromiso público con actualizaciones semanales. Enfoque en proyectos reales. Materiales y proyectos abiertos. Mentalidad de comunidad para ayudar a quienes empiezan.

Q2BSTUDIO como compañero de viaje

Formo parte de Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y mucho más. Integramos prácticas DevOps en proyectos de software a medida e impulsamos la productividad con ia para empresas y agentes IA. Si tu estrategia pasa por la nube, descubre cómo nuestros servicios cloud AWS y Azure aceleran despliegues seguros y escalables. Además, llevamos la excelencia operativa al siguiente nivel con automatización de procesos alineada con CI CD e Infrastructure as Code. También ofrecemos ciberseguridad avanzada y pentesting, servicios inteligencia de negocio y analítica con power bi para decisiones basadas en datos.

Llamado a la acción

Si estás en un camino similar o buscas reforzar tu stack con aplicaciones a medida, inteligencia artificial o ciberseguridad, comparte tus consejos y retos. Seguiré publicando avances, lecciones aprendidas y guías prácticas.

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