Skalierung containerbasierter Systeme bringt Expertenwissen zu DevOps, Kubernetes, Docker und Cloud Computing in besonderem Fokus auf den effektiven Aufbau und die automatisierte Verwaltung komplexer Cloud Infrastructure. Dieser Kurs behandelt gezielt Skalierungstechniken für Microservices, die auf Kubernetes und Docker basieren, unter Berücksichtigung von CI/CD, Terraform, Ansible und GitOps. Sie wenden Infrastructure as Code-Prinzipien mit AWS und Azure an, lösen Herausforderungen beim Cloud Security und Monitoring und setzen moderne Automatisierungslösungen ein. Im Mittelpunkt stehen die optimale Ressourcenauslastung, Netzwerkarchitektur, Service Design und Observability für dynamische Produktionsumgebungen. Die Besonderheit dieses Kurses liegt in der realitätsnahen Umsetzung automatisierter Deployment-Pipelines, Lastverteilung und Fehlerbehandlung mit SRE-Prinzipien.
Grundlagen und Kernkonzepte- Tiefgehendes Verständnis zentraler DevOps-Konzepte, insbesondere Continuous Integration und Continuous Deployment
- Abgrenzung und Anwendung typischer Cloud Architecture-Modelle
- Funktion und Bedeutung containerbasierter Orchestrierung (z.B. Kubernetes) im Kontext von Cloud Engineering
- Linux- und Netzwerkgrundlagen für Container und Virtualization
- Überblick zu Infrastruktur-Automatisierung mittels Infrastructure as Code-Tools: Terraform, Ansible
- Netzwerkarchitektur und Sicherheit im Cloud-Umfeld, Cloud Security-Standards
Technische Implementierung und Praxis
- GitOps-basierte Prozesse für automatisierte CI/CD-Pipelines
- Deployment und Verwaltung von Microservices auf Kubernetes und Docker
- Skalierung von Services mit Load Balancing, Auto Scaling und dynamischer Ressourcenallokation in AWS und Azure
- Implementierung von Monitoring, Logging und Observability-Tools
- Aufbau robuster Cloud Infrastructure: Ansible und Terraform zur Verwaltung von Ressourcen
- Integration und Absicherung durch Serverless-Komponenten und moderne API-Schnittstellen
- Analyse von Performance, Fehlerquellen und systematische Resilienzmaßnahmen
Analyse, Interpretation und Validierung
- Monitoring-Lösungen zur aussagekräftigen Analyse und Optimierung der Systemleistung
- Logging- und Tracing-Mechanismen zur gezielten Fehleridentifikation
- Interpretationen von Observability-Daten und deren Bedeutung für das Systemverhalten
- Bewertung der Security-Maßnahmen und Netzwerk-Topologie im Container-Umfeld
- Dokumentation und Nachvollziehbarkeit für Audit- und Compliance-Prozesse
- Methoden der Ergebnisauswertung für Skalierbarkeit und Stabilität
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Authentische Fallstudien zu Skalierungsfragen in produktiven DevOps-Teams aus verschiedenen Branchen
- Umfassende Übungen mit Monitoring, Logging und Alerting in Multi-Cloud-Umgebungen
- Anwendung von Best Practices bei der Cloud Infrastructure-Automatisierung
- Hands-on-Szenarien zur Integration von SRE-Strategien in bestehende Architekturen