Edocti
Fortgeschrittene technische Ausbildung für den modernen Softwareingenieur
Edocti Training

Advanced DevOps & SRE: Cloud-Native Architekturen

Fortgeschritten
21 h
5.0 (0 Bewertungen)

Geplante Sessions

Aktuell sind keine Termine verfügbar.
Advanced DevOps & SRE: Cloud-Native Architekturen

Advanced DevOps & SRE: Cloud-Native Architekturen. Ein intensiver 3-tägiger technischer Kurs für Senior Engineers, die verteilte Systeme im großen Maßstab, Resilienz und Cloud-Native-Praktiken meistern möchten.

Gehen Sie über grundlegendes CI/CD und Infrastructure as Code hinaus, um die Herausforderungen des Platform Engineerings auf Enterprise-Ebene zu erkunden. Sie lernen, wie Sie GitOps implementieren, Policy-as-Code in Kubernetes durchsetzen und solide Grundlagen für das Site Reliability Engineering (SRE) schaffen.

Wir bewältigen moderne architektonische Herausforderungen: von der Sicherung der Software Supply Chain und der Durchführung von Zero-Downtime Canary Releases bis hin zur Verfolgung der Microservices-Performance mittels Distributed Tracing.

Sammeln Sie praktische Erfahrungen: Der Lehrplan umfasst intensive, szenariobasierte Labs, die sich auf modernste Tools wie ArgoCD, OPA Gatekeeper, KEDA und den Prometheus/OpenTelemetry-Stack konzentrieren.

Fähigkeiten, die Sie lernen werden

Advanced IaC State Management GitOps mit ArgoCD Software Supply Chain Security Kubernetes Governance (OPA) Progressive Delivery (Canary/Blue-Green) KEDA Autoscaling SRE Fundamentals (SLIs/SLOs) Cloud-Native Observability

Curriculum

Advanced Infrastructure as Code (IaC)

  • State-Management im großen Maßstab: Terraform State Management, Workspaces und Concurrency Locks
  • Erstellung und Veröffentlichung von Modulen (Terraform Modules / Bicep Registries) zur unternehmensweiten Infrastruktur-Standardisierung
  • Lab: Refactoring von monolithischem IaC-Code in wiederverwendbare, versionierte Module

Das GitOps-Paradigma

  • Push-based vs. Pull-based Deployments: Verständnis der architektonischen Veränderung
  • Einführung in ArgoCD (oder Flux): Automatische Synchronisierung des Cluster-Status direkt aus Git-Repositories
  • Lab: Implementierung einer GitOps-Architektur mit ArgoCD für ein Multi-Environment-Anwendungs-Deployment

Advanced DevSecOps & Supply Chain Security

  • Generierung und Validierung einer SBOM (Software Bill of Materials)
  • Signieren von Docker-Images (Sigstore/Cosign), um die Injektion von schädlichem Code in die Produktion zu verhindern
  • Lab: Einrichtung einer sicheren Image-Pipeline, die die Bereitstellung unsignierter Container blockiert

Kubernetes Governance & Security (AKS/EKS)

  • Jenseits einfacher Container: Network Policies zur Implementierung von Zero Trust innerhalb des Clusters
  • Policy-as-Code: Durchsetzung clusterweiter Regeln mit OPA Gatekeeper oder Kyverno (z. B. Verweigerung von Containern mit Root-Rechten)
  • Lab: Schreiben und Anwenden benutzerdefinierter OPA-Richtlinien zur Überprüfung und Blockierung nicht konformer Kubernetes-Manifeste

Erweiterte Release-Strategien (Progressive Delivery)

  • Über Rolling Updates hinaus: Blue/Green Deployments und Canary Releases
  • Integration automatisierter Metrikanalysen zur Bestimmung der Release-Gesundheit
  • Lab: Automatisierung eines Canary Releases, bei dem zunächst nur 10 % des Live-Traffics auf die neue Version geleitet und Fehlerraten überwacht werden

Erweitertes Kubernetes Autoscaling

  • Überwindung von Standard-CPU-/Speichergrenzen mit Kubernetes Event-driven Autoscaling (KEDA)
  • Lab: Skalierung von Workloads basierend auf externen Ereignissen (z. B. Skalierung von Pods basierend auf der Länge einer Azure Service Bus/RabbitMQ-Nachrichtenwarteschlange)

Site Reliability Engineering (SRE) Grundlagen

  • Definition und Messung von SLIs (Service Level Indicators) und SLOs (Service Level Objectives)
  • Management von "Error Budgets": Berechnung, wann neue Feature-Releases gestoppt werden müssen, um das System zu stabilisieren
  • Workshop: Definition realistischer SLOs und Error Budgets für eine exemplarische E-Commerce-Architektur

Cloud-Native Observability

  • Der Übergang von traditionellem Monitoring zu Observability mit dem Prometheus & Grafana Stack
  • Distributed Tracing (OpenTelemetry): Verfolgung einer einzelnen Anfrage über Dutzende von Microservices, um Latenzquellen zu lokalisieren
  • Lab: Instrumentierung einer Microservice-Anwendung mit OpenTelemetry und Visualisierung von Traces zur Fehlerbehebung bei Leistungsengpässen

Chaos Engineering & Game Days

  • Einführung in Chaos Engineering: Kontrollierte Injektion von Fehlern, um die Systemresilienz zu testen, bevor es zu Produktionsausfällen kommt
  • Durchführung von "Game Days": Vorbereitung des Engineering-Teams auf reale Disaster-Recovery-Szenarien
  • Lab: Simulation von Pod-Beendigungen und Netzwerklatenz, um die Self-Healing-Fähigkeiten des Systems zu beobachten

Optionale Module

Optional — Erweitertes Cloud FinOps für Kubernetes

  • Verständnis der Kubernetes-Kostenverteilung mit Tools wie Kubecost oder OpenCost
  • Right-Sizing von Workloads und Optimierung von Node-Pools für maximale Kosteneffizienz

Kursablauf

  • Teil 1: 09:00–10:30
  • Pause: 10:30–10:45
  • Teil 2: 10:45–12:45
  • Mittagspause: 12:15–13:15
  • Teil 3: 13:15–15:15
  • Pause: 15:15–15:30
  • Teil 4: 15:30–17:30

Haben Sie an diesem Kurs teilgenommen?

Ihre Meinung ist uns sehr wichtig. Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit uns und helfen Sie uns, diesen Kurs für zukünftige Teilnehmer weiter zu verbessern.

Feedback teilen

Möchten Sie mehr erfahren? Wir helfen Ihnen gern!

Oder schreiben Sie uns direkt an training@edocti.com.