- Überblick: Rolle der Architektur im Cloud-Zeitalter
- Anforderungen an moderne Cloud-Infrastrukturen
- Architekturziele: Skalierbarkeit, Flexibilität, Resilienz, Nachhaltigkeit
- Architekturentscheidungen: Trade-offs und Prioritäten
- Public, Private, Hybrid: Vor- und Nachteile
- Multicloud und Polycloud: Konzepte und Strategien
- Auswahlkriterien für das passende Cloud-Modell
- Orchestrierung heterogener Cloud-Umgebungen
- Grundlagen und Prinzipien von Microservices
- Abgrenzung zu monolithischen Systemen
- Typen von Services: API-driven, event-driven, containerisiert
- Betrieb und Skalierung von Microservices in der Cloud
- Herausforderungen: Monitoring, Logging, Kommunikation
- Datenmodelle: Relational, NoSQL, Time-Series + mehr
- Datenverteilung und Datenkonsistenz über Services hinweg
- Cloud-basierte Speicherlösungen (Blob, Object, File, Block Storage)
- Auswahl des passenden Datenmanagement-Ansatzes
- Datenschutz und Compliance in verteilten Systemen
- Was ist Serverless? Konzepte und Vorteile
- Einsatzszenarien für Functions-as-a-Service (FaaS)
- Abhängigkeiten, Einschränkungen und Herausforderungen
- Integration in bestehende Architekturen
- Abrechnung und Kostenkontrolle bei Serverless-Anwendungen
- Unterschiede zu On-Premises-Sicherheitsstrategien
- Zero-Trust-Prinzipien und Sicherheitszonen
- Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) in der Cloud
- Verschlüsselung, Audit-Trails, Logging
- Cloud-native Security-Tools und Best Practices
- Aufbau dynamischer Cloud-Infrastrukturen
- Infrastructure as Code (IaC) mit Terraform, Bicep, AWS CDK etc.
- CI/CD-Pipelines und Automatisierung in der Cloud
- Skalierbare Deployments und Rollbacks
- Monitoring, Alerting und Self-Healing
- DevOps-Kultur im Cloud-Zeitalter
- STOSA (Single Team Oriented Service Architecture)
- Verantwortlichkeiten in dezentralen Teams
- SRE (Site Reliability Engineering) vs. klassische IT-Operations
- Tools für agiles und effizientes Cloud-Management
- Grundlagen: AI/ML in verteilten Systemen
- AI-Integrationsmuster in Cloud-Architekturen
- Edge-AI vs. Cloud-AI
- Ressourcenmanagement, Skalierung und Kostenoptimierung
- AI-basierte Automatisierung, Anomalieerkennung und Security
- Architekturmodelle für Edge und Fog Computing
- Datenverarbeitung am Netzwerkrand
- Integration von IoT-Geräten in Cloud-Infrastrukturen
- Herausforderungen: Latenz, Synchronisierung, Sicherheit
- Use Cases: Smart Factory, Connected Vehicles, Remote Monitoring
- Energieverbrauch von Rechenzentren: Status quo und Trends
- Nachhaltigkeitsmetriken und Umweltwirkungen
- Warum Cloud-Anbieter oft effizienter sind als lokale IT
- Strategien zur Reduktion des CO-Fußabdrucks in der Cloud
- Green Architecture: Designprinzipien für nachhaltige Systeme
(Version: 2026-02-13T10:43:51+01:00)