DevOps Collaboration Practices bieten einen detaillierten Einblick in kollaborative DevOps-Prozesse mit Fokus auf Cloud Computing, CI/CD, Kubernetes und Infrastructure as Code für anspruchsvolle Produktionsumgebungen. Der Kurs differenziert sich durch die direkte Integration von Cloud-Infrastruktur wie AWS, Azure und Serverless-Konzepten sowie komplexe Automation mit Tools wie Terraform und Ansible. Neben der cloudbasierten Toolchain werden Netzwerkarchitekturen, Monitoring, Logging und Cloud Security zielgerichtet in realen DevOps-Szenarien angewendet. Die aktive Zusammenarbeit von Entwicklung und IT-Betrieb steht im Zentrum, ergänzt durch strategische Microservices-Architekturen, SRE-Prinzipien und umfassende Observability. Außerdem wird mit Python und Bash-Skripten die Automatisierung und Wartung von Cloud Infrastructure vertieft.
Grundlagen und Kernkonzepte- Exakte Einführung in DevOps, Cloud Computing und zentrale Begrifflichkeiten
- Systematischer Vergleich von CI/CD-Pipelines: Continuous Integration, Continuous Deployment sowie GitOps
- Wichtige Basis-Tools: Docker, Kubernetes, Jenkins und Virtualization im DevOps-Kontext
- Anforderungen an Monitoring, Logging, Security und deren technische Verknüpfung mit Infrastructure as Code
- Bedeutung von Cloud Engineering, Networking und Linux für verteilte Zusammenarbeit
- Einbindung von Cloud Architecture-Prinzipien und SRE-Konzepten im DevOps-Umfeld
- Branchenspezifische Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen im Cloud Computing
Technische Implementierung und Praxis
- Erweiterte Implementierung mit AWS, Azure und Google Cloud für DevOps-Workflows
- Praktische Automation mit Terraform, Ansible, Jenkins und GitOps-Methodik
- Konkrete Anwendung von Monitoring und Logging für Observability und Cloud Security
- Skalierung und Performance-Tuning komplexer Cloud Infrastructure mit Microservices
- Umsetzung von Serverless-Lösungen mittels Python, Containerisierung mit Docker und Kubernetes
- Vorgehen bei Netzwerk-Management und Integration von DevOps-Tools
- Testmanagement, Continuous Testing und Sicherstellung der Code-Qualität
Analyse, Interpretation und Validierung
- Erhebung, Monitoring und Absicherung von Cloud Security-Parametern in DevOps-Abläufen
- Visualisierung technischer Cloud Computing-Kennzahlen mit Monitoring- und Logging-Tools
- Bewertung von Automatisierungsergebnissen, Skalierbarkeit und Effizienz
- Analytische Prüfung kontinuierlicher Deployments und Service-Observability
- Dokumentation cloudbasierter DevOps-Prozesse im Hinblick auf Compliance und Konformität
- Identifikation von Schwachstellen innerhalb der Cloud Infrastructure
- Review branchenspezifischer Anwendungsbeispiele zu DevOps-Kollaboration
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Entwicklung und Management realitätsnaher CI/CD-Pipelines mit AWS, Azure oder Kubernetes
- Durchführung komplexer Automatisierungsprojekte mittels Infrastructure as Code und Terraform