Managing Distributed Cloud Systems legt den Fokus auf die Implementierung von Cloud Computing-Strukturen mit modernen DevOps-Methoden, wobei ein besonderer Akzent auf die Orchestrierung von Microservices, Automatisierung durch Infrastructure as Code und das Management komplexer Cloud Infrastructure gelegt wird. Dieser Kurs differenziert sich durch die gezielte Einbindung von AWS-, Azure- und Kubernetes-Lösungen in Verbindung mit fortschrittlicher Automation, Monitoring und Cloud Security, sodass Sie Cloud-Architektur und Cloud Engineering fundiert beherrschen lernen. Neben der direkten Umsetzung mit Ansible, Terraform und Jenkins stehen Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) sowie GitOps-Strategien im Mittelpunkt, um die Verwaltung verteilte Systeme im Bereich Virtualization, Networking und Observability konkret und anwendungsnah zugänglich zu machen.
Grundlagen und Kernkonzepte- Kernbegriffe von DevOps, Cloud Computing, Kubernetes, Docker und Microservices im Kontext verteilter Systeme
- Übersicht zu Cloud Infrastructure-Designs, Virtualization und Cloud Architecture für robustes Cloud Engineering
- Herausforderungen bei Multi-Cloud-Setups, Serverless-Technologien und deren Verbindung zu SRE-Prinzipien
- Technische Voraussetzungen: Linux-Kenntnisse, Automatisierung mit Infrastructure as Code, Cloud Security-Basics
- Zusammenspiel von Monitoring, Logging und Observability für Echtzeiteinblicke bei der Systembetreuung
- Bedeutung von DevOps und Cloud Computing für Skalierbarkeit und flexible Modernisierung
Technische Implementierung und Praxis
- CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitOps und automatisiertes Testing für Continuous Deployment-Abläufe
- Einrichtung und Verwaltung von Kubernetes-Clustern, Docker-Containern sowie Integration von Ansible und Terraform
- Umgang mit Fehlerquellen in Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen, Strategien zur Fehlerbehebung
- Integration von Monitoring-, Logging- und Alerting-Werkzeugen zur Sicherstellung der Observability
- Performance-Optimierung durch Skalierung und effektives Cloud Infrastructure-Management
- Automatisierte Rollouts, Infrastrukturverwaltung und Unterstützungsprozesse für Cloud Engineering-Teams
- Security-Aspekte und Compliance-Anforderungen bei Cloud Computing-Lösungen
Analyse, Interpretation und Validierung
- Auswerten von Monitoring- und Logging-Daten zur zuverlässigen Systemanalyse von DevOps-Prozessen
- Identifikation und Visualisierung von Schwachstellen, Engpässen oder Anomalien innerhalb von Distributed Cloud Systems
- Bestimmung von Resilienz, Skalierbarkeit und Effizienz mit Cloud Computing-Analytics und SRE-Kriterien
- Überprüfung auf Infrastrukturkonformität, Cloud Security und Compliance-Regularien
- Aufbereitung optimierter Handlungsempfehlungen durch Monitoring-Erkenntnisse
- Dokumentationsstrategien zur Reproduzierbarkeit und Kontrolle aller Cloud Infrastructure-Prozesse
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Echtweltprojekte zur Anwendung von AWS-, Azure-, Docker- und Kubernetes-Technologien im DevOps-Umfeld