Infrastructure Automation Workflows legt den Schwerpunkt auf die systematische Entwicklung automatisierter DevOps-Workflows, die speziell auf Cloud Computing-Umgebungen und moderne Cloud Infrastructure zugeschnitten sind. Anders als Kurse mit generellem DevOps-Fokus vertiefen Sie hier gezielt die Automation kritischer Infrastrukturprozesse mit Technologien wie Kubernetes, Docker, Terraform, Ansible, Jenkins, GitOps und AWS/Azure. Anhand umfangreicher Hands-On-Coding-Einheiten mit Python und Infrastructure as Code erreichen Sie ein tiefes Verständnis für CI/CD-Pipelines und Cloud Security, eingebettet in hochskalierbare, virtualisierte Architekturen. Besonderes Augenmerk liegt darauf, wie Monitoring, Logging und Observability zu verlässlicher Skalierbarkeit und betriebssicherer Cloud Architecture beitragen. So wird aus Theorie konkret anwendbares DevOps-Wissen, das direkt auf komplexe Cloud Engineering-Projekte und Microservices-Infrastrukturen übertragbar ist.
Grundlagen und Kernkonzepte- Detaillierter Einstieg in DevOps, Cloud Computing und Virtualization: Begriffsdefinition, Abgrenzung, strategische Zielsetzung
- Differenzierung und Zusammenspiel von Infrastructure as Code, GitOps und Automation
- Analyse typischer Fehlerquellen, Bottlenecks und Sicherheitsrisiken in modernen Cloud Infrastructure-Umgebungen
- Kontextbezogene Bewertung von SRE-Prinzipien und ihrer Relevanz für Cloud Engineering
- Analyse von Netzwerkarchitekturen, Security und deren Implikationen für Continuous Integration und Continuous Deployment
Technische Implementierung und Praxis
- Vertiefte Nutzung von Kubernetes, Docker, Jenkins, Terraform und Ansible im vollständigen Deployment-Cycle
- Schrittweise Automatisierung von CI/CD-Pipelines im Zusammenspiel mit GitOps-Strategien und Cloud Security-Anforderungen
- Anbindung und Skalierung von Serverless-Funktionen und Microservices in AWS, Azure und hybriden Cloud Architecture-Modellen
- Integration von Logging, Monitoring und Observability für stabile Produktionsprozesse
- Tipps für robuste Systemintegration und Fehlerdiagnose in unternehmenskritischen Cloud Infrastructure-Szenarien
Analyse, Interpretation und Validierung
- Evaluation von DevOps-Projektergebnissen mit Monitoring-, Logging- und Automation-Tools
- Statistische Messung und Interpretation von Skalierbarkeit, Performance und Cloud Security-Kennzahlen
- Detaillierte Berichte, Dokumentation und rückverfolgbare Resultate für erfolgreiche Infrastructure as Code-Projekte
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Komplexe Anwendungsbeispiele zu Kubernetes, Jenkins und Terraform im Bereich Microservices, CI/CD und Cloud Security
- Integration und Troubleshooting von DevOps-Workflows mit Fokus auf Automation, Monitoring und Cloud Engineering
- Ausblick auf Trends: Serverless, Observability, DevSecOps und die Rolle von GitOps im Cloud Computing