Aufbau stabiler Deployment-Prozesse ist die vertiefte Schulung für alle, die sichere und automatisierbare Deployments in modernen Cloud-Umgebungen realisieren möchten. Der Fokus liegt speziell auf der nachhaltigen Integration von DevOps-Prinzipien mit Cloud Computing-Lösungen wie AWS, Azure und modernen Tools wie Kubernetes, Docker und Infrastructure as Code mit Terraform und Ansible. Anders als allgemeine DevOps-Kurse behandelt dieser Kurs explizit die Herausforderungen großskaliger und mehrfach verteilter Deployments, das Einrichten skalierbarer CI/CD-Pipelines, GitOps-gestützte Arbeitsweisen sowie Cloud Security-Mechanismen zur Absicherung Ihrer Cloud Infrastructure. Auch aktuelle Trends im Bereich Serverless, Microservices und Continuous Deployment werden intensiv vermittelt - stets mit Blick auf Automation, Monitoring, Logging und Observability.
Grundlagen und Kernkonzepte- Fundamentale DevOps-Konzepte, Cloud Computing und Kernbegriffe inklusive Cloud Architecture für stabile Deployment-Prozesse im Überblick
- Systematischer Vergleich der meistgenutzten Cloud-Anbieter (AWS, Azure) und ihre Bedeutung für DevOps
- Typische Herausforderungen bei Applications mit Microservices, Serverless-Strukturen sowie Virtualization und Networking in gemischten Infrastrukturen
- Anforderungen an Infrastructure as Code mit Terraform, Ansible und Versionskontrolle via GitOps
- Integration von SRE-Prinzipien für Ausfallsicherheit und permanente Skalierbarkeit
- Bedeutung von Log-Management und Observability für den zuverlässigen Betrieb
Technische Implementierung und Praxis
- End-to-End CI/CD-Implementierung unter Einsatz von Jenkins, Docker, Kubernetes und Python
- Infrastruktur-Aufbau und Automatisierung über Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) zur Optimierung von Cloud Infrastructure
- Cloud Security-Basics: Absicherung von Deployments und Schutz kritischer Workloads
- Integration und Monitoring von Cloud-Workloads samt Logging, Fehleranalyse und Wiederherstellungskonzepten
- Skalierbare Deployments in AWS und Azure, Performance-Tuning und Networking Best Practices
- Nutzung von Serverless-Funktionen und strukturierte Microservices-Architekturen für dynamische Betriebsmodelle
- Automatisierte Tests und Wartbarkeitsstrategien für Continuous Integration und Continuous Deployment
Analyse, Interpretation und Validierung
- Effektive Auswertung und Monitoring von Deployment-Prozessen auf Cloud Infrastructure, inkl. Observability und SRE-Kennzahlen
- Visualisierung von CI/CD-Workflows, Logging-Daten und Automations-Ergebnissen in skalierenden Produktionsumgebungen
- Analyse und Bewertung der Deployment-Qualität, Erkennung kritischer Schwachstellen via Monitoring
- Bedeutung von Compliance und vollständiger Dokumentation automatisierter Deployment-Pipelines
- Empfehlungen zur besseren Absicherung und Optimierung zukünftiger Deployments
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung