Cloud Deployment Pipelines bietet eine spezialisierte Vertiefung auf den Aufbau, die Automatisierung und Skalierung von DevOps-Workflows direkt in modernen Cloud-Umgebungen. Besonderer Fokus liegt auf Cloud Computing-gestützten Deployment-Prozessen mit AWS, Azure und dem konsequenten Einsatz von Infrastructure as Code mit Tools wie Terraform und Ansible. Im Gegensatz zu allgemeinen DevOps-Kursen konzentriert sich der Kurs auf durchgängig automatisierte CI/CD-Prozesse, Kubernetes- und Docker-basierte Container-Orchestrierung und den Aufbau sicherer Cloud-Infrastrukturen. So werden komplexe Szenarien rund um Cloud Security, Skalierbarkeit und Monitoring bereits ab dem ersten Kapitel durch echte Cloud Engineering-Lösungen greifbar.
Grundlagen und Kernkonzepte- DevOps-Kernprinzipien mit direkter Anwendung auf Cloud-Deployment-Prozesse
- Unterscheidung klassischer vs. Cloud Computing-basierter CI/CD-Pipelines
- Typische Herausforderungen bei Cloud Infrastructure, Networking und Cloud Security
- Voraussetzungen für Microservices, Serverless und Virtualization im Cloud-Kontext
- Überblick über GitOps-Strategien beim Deployment von Cloud-Workloads
- Verbindung zu Cloud Architecture und SRE-Prinzipien für verlässliche Deployments
- Bedeutung von Observability und Logging für reproduzierbare Pipeline-Prozesse
Technische Implementierung und Praxis
- Einrichtung moderner CI/CD-Strecken mit Jenkins, Docker, Kubernetes und GitOps direkt auf AWS oder Azure
- Infrastructure as Code-Templates mit Terraform und Ansible automatisiert erstellen, nutzen und erweitern
- Integration von Python-Skripten zur Automatisierung von Deployment-Tasks und Monitoring-Jobs
- Performance-Steigerung, Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit von Cloud Infrastructure sicherstellen
- Management von Berechtigungen, Cloud Security und Compliance gemäß DevOps-Standards
- Umgang mit Linux-Basissystemen zur Steuerung von Infrastrukturaufgaben im Cloud Engineering
- Erweiterte Deployment-Workflows für rollierende Updates und Zero-Downtime-Releases
Analyse, Interpretation und Validierung
- Überwachung, Logging und Observability in Cloud Computing-Infrastrukturen mit Monitoring-Tools
- Erfolgskriterien und Metriken in DevOps und Cloud-Deployment-Umgebungen auswerten
- Erkennung von Bottlenecks und Fehlerbildern durch systematische Analyse der Deployment-Protokolle