Überwachung verteilter Anwendungen bietet einen einzigartigen Fokus auf die automatisierte Kontrolle, Analyse und Optimierung komplexer Cloud-Infrastrukturen mittels DevOps, Cloud Computing und fortschrittlicher Monitoring-Tools. Im Zentrum steht die gezielte Integration moderner Cloud-Plattformen wie AWS und Azure, die nahtlose Organisation von Microservices-Architekturen sowie der sichere Betrieb kritischer Systeme mithilfe von Infrastructure as Code, Kubernetes und Docker. Anders als allgemeine DevOps-Kurse stellt dieses Modul die Überwachung - insbesondere Logging, Monitoring, Observability und Cloud Security - über den gesamten Lebenszyklus verteilter Applikationen ins Zentrum. Durch die Nutzung aktueller Technologien wie Jenkins, GitOps, Ansible und Terraform erlernen Sie, wie Monitoring-, Alerting- und Continuous Integration/Continuous Deployment-Prozesse effizient zusammenspielen, um hochverfügbare, skalierbare und sichere Produktionsumgebungen auf Basis moderner Cloud Architecture und Cloud Engineering-Prinzipien zu betreiben.
Grundlagen und Kernkonzepte- Zielgerichtete Einführung in DevOps-Konzepte für Überwachung und Automation komplexer Cloud-Infrastrukturen
- Unterschiede von klassischen und Cloud-basierten Monitoring-Strategien
- Integration von Cloud Computing-Technologien zur effizienten Ressourcenverwaltung
- Bedeutung von Logging, Observability und SRE für zuverlässige Cloud Infrastructure
- Rolle von Cloud Security und Networking beim Betrieb verteilter Applikationen
- Überblick über Virtualization und Serverless-Architekturen in modernen Unternehmen
Technische Implementierung und Praxis
- Praktischer Einsatz von Monitoring-Stacks wie Prometheus, Grafana und ELK im DevOps-Umfeld
- Infrastruktur-Automatisierung mit Terraform, Ansible und Integration in Container-Umgebungen mittels Kubernetes und Docker
- Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitOps und Python für Cloud Infrastructure
- Anwendung von Infrastructure as Code für Wiederholbarkeit und Skalierbarkeit
- Umsetzung von Cloud Security-Mechanismen in AWS und Azure
- Analyse und Optimierung von Performance, Logging und Scalability in produktiven Umgebungen
- Troubleshooting-Strategien bei Netzwerkproblemen und Ausfallmanagement
Analyse, Interpretation und Validierung
- Strukturierte Auswertung von Monitoring-Ergebnissen und Observability-Tools in komplexen Cloud-Architekturen
- Interpretation von Log-Daten, Alerting-Mechanismen und Cloud Security-Berichten
- Bewertung der Systemverfügbarkeit durch kontinuierliches Logging, Monitoring und zeitnahe Fehlererkennung
- Validierung der Infrastruktur hinsichtlich Performance, Scalability und Compliance
- Identifikation von Anomalien mittels automatisierter Data-Analyse und Python-Skripten
- Erstellung strukturierter Berichte für verschiedene Stakeholder und Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit
- Dokumentation der Cloud Engineering-Prozesse für Audits und Systemoptimierung
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung