Beschreibung
Cloud-native Anwendungsarchitekturen
Zielgruppe: Nur für Unternehmen und Institutionen.Die Entwicklung für Cloud-native Anwendungsarchitekturen hat das Potenzial, den Entwicklungs- und Betriebsprozess von Softwareanwendungen zu revolutionieren.
- Digitale Transformation: Unternehmen jeder Größe und aus allen Branchen sind dabei, sich digital zu transformieren. Cloud-native Ansätze bieten die Flexibilität und Geschwindigkeit, die benötigt werden, um in einem sich schnell verändernden Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.
- Skalierbarkeit: Traditionelle IT-Infrastrukturen können oft nicht problemlos skaliert werden. Cloud-native Architekturen sind darauf ausgelegt, von Anfang an horizontal zu skalieren und können so den wachsenden Anforderungen eines Unternehmens gerecht werden.
- Resilienz: Durch den Einsatz von Technologien wie Kubernetes und Microservices kann eine hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz erreicht werden. Dies minimiert Ausfallzeiten und sichert kontinuierliche Geschäftsprozesse.
- Agilität: Der Wechsel zu Cloud-native Architekturen ermöglicht eine schnellere Markteinführung, da Entwickler unabhängig voneinander arbeiten und regelmäßig kleine Updates und Verbesserungen veröffentlichen können.
- Kostenoptimierung: Durch den Einsatz von containerisierten Anwendungen und Diensten können Ressourcen effizienter genutzt und Kosten gesenkt werden.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 17 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Was sind Cloud-native Anwendungen?
- Definition und Abgrenzung
- Vorteile gegenüber traditionellen Anwendungen
- Schlüsselprinzipien
- Anwendungsbeispiele
- Vorteile von Cloud-native
- Agilität und Geschwindigkeit
- Skalierbarkeit
- Resilienz und Ausfallsicherheit
- Kosteneffizienz
- Die zwölf Faktoren einer Cloud-native Anwendung
- Codebase, Abhängigkeiten, Konfiguration
- Backing-Services, Prozesse, Portbindung
- Konkurrenz, Verwaltbarkeit, Einwegprozesse
- Entwicklung/Produktions-Parität, Logs, Admin-Prozesse
- Microservices vs. Monolithen
- Definition und Unterschiede
- Vor- und Nachteile von Microservices
- Migrationsstrategien
- Best Practices
- Einführung in Container-Technologien
- Was ist Containerisierung?
- Docker Grundlagen und Architektur
- Docker vs. VMs
- Erste Schritte mit Docker
- Grundlagen von Kubernetes
- Was ist Kubernetes?
- Kernkomponenten: Pods, Services, Deployments
- Architektur und Designprinzipien
- Warum Kubernetes?
- Hands-on-Übung
- Docker-Setup und einfache Anwendung
- Kubernetes Cluster einrichten
- Eine App auf Kubernetes deployen
- Erste Schritte zur Fehlerbehebung
- Detaillierte Betrachtung von Docker
- Docker Images und Container Lebenszyklus
- Docker Networking und Storage
- Sicherheitsaspekte in Docker
- Docker-Tools und Erweiterungen
- Kubernetes für Anfänger
- Kernkomponenten und Architektur
- Networking in Kubernetes
- Speicherlösungen und Volumes
- Verwaltung und Überwachung von Ressourcen
- Einführung in Helm
- Was ist Helm und warum ist es wichtig?
- Helm Charts und Templates
- Paketverwaltung und Releases
- Sicherheits- und Best Practices
- Grundlagen der Orchestrierung
- Definition und Bedeutung der Orchestrierung
- Automatisierung und Skalierbarkeit
- Failover und Wiederherstellung
- Unterschied zwischen Orchestrierung und Automatisierung
- CI/CD in der Cloud
- Grundlagen von CI/CD
- Integration mit Docker und Kubernetes
- Automatisierte Tests und Deployments
- Best Practices und gängige Tools
- Automatisierung und Infrastructure as Code
- Grundlagen und Vorteile von IaC
- Tools wie Terraform und Ansible
- Infrastrukturautomatisierung in der Cloud
- Best Practices und Sicherheit
- Hands-on-Übung
- Aufbau einer CI/CD-Pipeline mit Kubernetes
- Einführung in Helm durch Erstellung eines Charts
- Verwendung von Infrastructure as Code für Cloud-Ressourcen
- Analyse und Fehlerbehebung von Bereitstellungsproblemen
- Design-Prinzipien von Microservices
- Unabhängigkeit und Isolierung
- Single Responsibility Principle
- Datenkohärenz und Datenmanagement
- Kommunikationsstrategien
- Kommunikation zwischen Microservices
- Synchron vs. Asynchron
- REST, gRPC und Event-Driven Ansätze
- Service Discovery
- API-Gateways und Edge-Services
- Service Mesh und Einführung in Istio
- Was ist ein Service Mesh?
- Hauptkomponenten von Istio
- Traffic-Management und Sicherheit
- Beobachtung und Überwachung mit Service Mesh
- Datenmanagement und Speicheroptionen in der Cloud
- SQL vs. NoSQL in der Cloud
- Skalierbare Datenbanklösungen
- Datenreplikation und Konsistenz
- Backup und Disaster Recovery
- Caching und Datenperformance
- Warum Caching?
- Implementierungsstrategien
- Tools wie Redis und Memcached
- Best Practices und Fallstricke
- Skalierung und Resilienz von Microservices
- Horizontale vs. Vertikale Skalierung
- Load Balancing und Traffic-Management
- Failover-Strategien
- Health Checks und Wiederherstellungsverfahren
- Hands-on-Übung
- Aufbau eines Microservice-Kommunikationsnetzwerks
- Implementierung eines Cache-Mechanismus
- Skalierung und Überwachung von Microservices
- Fehlerbehandlung und Wiederherstellung
- Sicherheitspraktiken für Cloud-native Anwendungen
- Authentifizierung und Autorisierung
- Netzwerksicherheit und Firewalls
- Geheimnisverwaltung und Verschlüsselung
- Sicherheitsbest Practices in der CI/CD-Pipeline
- Überwachung von Cloud-native Anwendungen
- Einführung in Monitoring und Logging
- Tools wie Prometheus und Grafana
- Metriken, Alerts und Dashboards
- Performance Monitoring und Tracing
- Logging und Tracing
- Wichtigkeit des zentralisierten Loggings
- ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
- Einführung in Tracing und Tools wie Jaeger
- Korrelation von Logs und Traces
- Service Reliability Engineering (SRE)
- Was ist SRE und warum ist es wichtig?
- SLIs, SLOs, SLAs - Metriken und Ziele
- Fehlerbudgets und Risikomanagement
- SRE-Tools und Automatisierung
- Best Practices für Cloud-native Entwicklung
- Designprinzipien und Architekturüberlegungen
- Teststrategien und Qualitätssicherung
- Performance-Optimierung und Tuning
- Ressourcenmanagement und Kosteneffizienz
- Trends und die Zukunft von Cloud-native
- Aktuelle und aufkommende Technologien
- Die Rolle von KI und ML in Cloud-native
- Zukünftige Herausforderungen und Chancen
- Die Evolution der Cloud-native Community
Zielgruppe / Voraussetzungen
- Softwareentwickler: Vor allem diejenigen, die mit traditionellen Entwicklungsansätzen vertraut sind und ihren Horizont in Richtung Cloud-native Anwendungen erweitern möchten.
- IT-Architekten: Sie können lernen, wie man Systeme plant und entwirft, die die Vorteile der Cloud voll ausschöpfen und gleichzeitig sicher und skalierbar bleiben.
- Systemadministratoren: Besonders diejenigen, die den Betrieb und die Wartung von Anwendungen in Cloud-Umgebungen übernehmen oder deren Migration in die Cloud unterstützen.
- Projektmanager im IT-Bereich: Sie können ein besseres Verständnis für die spezifischen Anforderungen und Herausforderungen von Cloud-native Projekten entwickeln.
- Qualitätssicherungsingenieure und Tester: Das Testen in der Cloud hat seine eigenen Besonderheiten. Das Seminar kann ihnen helfen, Best Practices für das Testen von Cloud-native Anwendungen zu verstehen.
- Produktmanager: Wenn sie die technischen Möglichkeiten und Einschränkungen von Cloud-native Lösungen verstehen, können sie realistischere Roadmaps entwickeln und besser mit ihren technischen Teams kommunizieren.
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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