Logging and Monitoring Systems bieten einen einzigartigen Fokus auf die technischen Grundlagen und fortgeschrittenen Methoden der Cloud-Infrastruktur, Observability und Monitoring in DevOps-Umgebungen. Dieser Kurs adressiert gezielt die Schnittstelle zwischen Logging, Monitoring und Cloud Computing mit besonderem Augenmerk auf Technologien wie Kubernetes, AWS, Azure sowie Infrastructure as Code mit Terraform und Ansible. Sie lernen, hochspezialisierte Logging- und Monitoring-Lösungen unter Berücksichtigung von Cloud Security, Automatisierung und Skalierbarkeit zu entwerfen und umzusetzen. Im Vordergrund steht der Zusammenhang von observability-gesteuerten DevOps-Prozessen und der effizienten Nutzung von modernen Cloud Infrastructure-Tools und CI/CD-Pipelines.
Grundlagen und Kernkonzepte- Einführung und Abgrenzung von Logging, Monitoring und Observability im DevOps-Kontext
- Cloud Computing-Grundlagen: Unterschiede und Synergien zwischen AWS, Azure und anderen Plattformen
- Rolle von Infrastructure as Code und Automatisierung mittels Terraform, Ansible und Jenkins
- Wichtige Networking-Konzepte für hochverfügbare Monitoring-Architekturen
- Bedeutung von Logging für Cloud Security und Incident Response-Prozesse
- Build- und Deployment-Strategien für skalierbare Monitoring-Lösungen
Technische Implementierung und Praxis
- Detaillierte Implementierung von Logging- und Monitoring-Systemen mit Kubernetes und Docker
- Automatisiertes Monitoring mit SRE-Metriken und Alerting in verschiedenen Cloud Infrastructure-Szenarien
- Python-basiertes Log-Parsing und Monitoring-Tool-Integrationen (z. B. Prometheus, Grafana)
- Einrichtung und Verwaltung von CI/CD-Pipelines zur kontinuierlichen Überwachung (Continuous Integration/Continuous Deployment)
- Praktische Anwendungsbeispiele für Logging in Microservices, Serverless und Virtualization-Umgebungen
- GitOps-Workflows zur rollenbasierten Verwaltung von Monitoring-Konfigurationen
Analyse, Interpretation und Validierung
- Analyse und Visualisierung komplexer Monitoring-Daten, inklusive Skalierbarkeits- und Performance-Auswertung
- Dashboards zur Auswertung von Cloud Architecture und Knackpunkten in Cloud Engineering-Projekten
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Reale Cloud Computing-Fallstudien mit Schwerpunkt auf Logging, Monitoring, Observability und Cloud Security
- Integration von Logging und Monitoring in bestehende Cloud Infrastructure und DevOps-Prozesse