Automatisierung von Infrastrukturprozessen befähigt Sie, komplexe Abläufe in Cloud Infrastructure systematisch zu gestalten und sämtliche DevOps-Komponenten zielgerichtet zu vernetzen. Im Mittelpunkt stehen das Design sowie der reibungslose Betrieb moderner Cloud Architecture mit Technologien wie Kubernetes, Docker, Terraform und Ansible - in Verbindung mit Monitoring, Logging und Observability. Durch die enge Verzahnung von Automation, Infrastructure as Code und CI/CD-Pipelines erarbeiten Sie direkt einsatzfähige Lösungen für AWS-, Azure- und hybride Cloud Computing-Umgebungen. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf GitOps, Cloud Security sowie Skalierung und Netzwerkoptimierung, sodass Continuous Integration, Continuous Deployment und Cloud Engineering miteinander harmonieren.
Grundlagen und Kernkonzepte- Erarbeitung zentraler DevOps-Konzepte, ihre Bedeutung für Automation, Cloud Infrastructure und Cloud Security
- Vertiefung in Infrastructure as Code, Unterschiede zwischen Terraform und Ansible
- Einordnung von SRE-Prinzipien und Microservices für den Aufbau skalierbarer Cloud Architecture
- Verständnis für Cloud-Networking, Virtualization und typische Herausforderungen bei der DevOps-Automation
- Verknüpfung von GitOps und klassischen Deployment-Ansätzen im DevOps-Kontext
- Überblick zu Monitoring-Mechanismen, Observability-Plattformen und Logging als Sicherheitsfaktor
Technische Implementierung und Praxis
- Aufbau automatisierter CI/CD-Pipelines mit Jenkins, Python und modernen Cloud-Plattformen (AWS, Azure)
- Praktische Nutzung von Docker, Kubernetes und Serverless-Technologien zur effizienteren Cloud Infrastructure-Verwaltung
- Einführung in Cloud Security-Policies, automatisiertes Testing sowie Betriebskontinuität im DevOps-Bereich
- Einbindung von Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) in komplexe Produktionssysteme
- Performance-Analysen, Skalierung und Absicherung von Microservices-Systemen
- Analyse von DevOps-Fehlerquellen, Debugging und Monitoring kritischer Infrastruktur
Analyse, Interpretation und Validierung
- Prüfverfahren für DevOps-Automation, Berücksichtigung von Observability und Cloud Security bei Evaluierungen
- Visualisierung und Kommunikation von Cloud Engineering-Ergebnissen sowie Monitoring-Daten
- Statistische Validierung automatisierter Workflows, transparente Logging-Dokumentation
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Umsetzung komplexer Cloud Infrastructure-Projekte, Integration von DevOps, Automation und Cloud Computing
- Entwicklung robuster Continuous Integration- und Continuous Deployment-Workflows im Team
- Erprobung neuester Trends wie Serverless, SRE-Ansätzen und GitOps im produktiven Umfeld