Container-Based Application Scaling vermittelt eine gezielte Vertiefung in skalierbare DevOps-Architekturen sowie dem hochspezialisierten Zusammenspiel von containerisierten Anwendungen mit Cloud Computing, CI/CD-Prozessen und modernen Tools wie Kubernetes und Docker. Im Zentrum des Kurses steht die Fähigkeit, Anwendungen effizient zu skalieren und unter Einsatz von Infrastructure as Code-Lösungen wie Terraform und Ansible für Produktionssysteme robust bereitzustellen. Einzigartig ist die Kombination von Cloud Security-Aspekten, Automation und gezielten Techniken für Observability und Monitoring in komplexen Umgebungen mit AWS, Azure und hybriden Cloud Infrastructure-Szenarien.
Grundlagen und Kernkonzepte- Übersicht zu DevOps-Prinzipien mit besonderem Fokus auf Containerisierung, Cloud Computing und Microservices
- Wesentliche Unterschiede und besondere Herausforderungen bei Virtualization und Cloud Architecture
- Bedeutung von Networking, Cloud Infrastructure und deren Zusammenspiel in skalierenden Systemen
- Integration von Linux als Basistechnologie für Container- und Cloud-Lösungen
- Überblick zu GitOps, SRE und Logging für nachhaltige DevOps-Strukturen
- Rolle von Cloud Security: technologische und organisatorische Schutzmaßnahmen
Technische Implementierung und Praxis
- Praktische Durchführung von Deployments mit Kubernetes, Docker und Serverless-Methoden
- Automatisierte Workflows: Einsatz von Jenkins, GitOps und CI/CD für Continuous Integration und Continuous Deployment
- Umsetzung von Infrastructure as Code-Konzepten mit Terraform, Ansible und Python
- Integration von Monitoring, Observability und präzisem Logging zur Kontrolle komplexer Systeme
- Optimierung von Skalierbarkeit und Performance bei hoher Last und Multi-Cloud-Ansätzen
- Lösungen für automatisierte Netzwerk-Konfiguration und Security mit Cloud Engineering-Standards
- Erste Schritte zu Cloud Security mit Monitoring und Incident-Response-Prozessen
Analyse, Interpretation und Validierung
- Analyse der Skalierungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Container-Anwendungen
- Nutzung von Monitoring-Tools zur Echtzeitüberwachung und Fehlererkennung
- Auswertung und Optimierung von Performance-Daten im Cloud Computing-Umfeld
- Beurteilung von Security-Maßnahmen im Betrieb containerisierter Applikationen
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Aufbau und Steuerung eines skalierbaren Kubernetes-Clusters für produktionsnahe Aufgaben
- Strategieentwicklung für automatisierte Rollouts mittels CI/CD und Infrastructure as Code
- Vertiefende Fallstudien zu Cloud Security, Monitoring und Fehleranalyse
- Handhabung anspruchsvoller DevOps-Herausforderungen im Bereich Microservices, Cloud Engineering und Networking