High Availability System Design vermittelt exklusiv die wichtigsten DevOps-Konzepte für maximale Systemverfügbarkeit in Cloud-Infrastrukturen. Der Kurs konzentriert sich auf die direkte Umsetzung von AWS-, Azure- und GCP-Strategien, CI/CD-Pipelines, Kubernetes-orientierter Cluster-Architekturen und Containerisierung durch Docker. Besonderheiten sind das tiefgehende Design hochverfügbarer Systeme mit Infrastructure as Code, Terraform, Ansible sowie Automatisierung, Monitoring und Observability. Sie erhalten umfassendes Spezialwissen zu Cloud Security, SRE, GitOps und skalierbaren Lösungen, um den unterbrechungsfreien Betrieb komplexer Cloud Infrastructure nachhaltig sicherzustellen. In praxisgerichteten Modulen wenden Sie gezielt Methoden wie Microservices, Serverless, Virtualization und moderne Logging-Konzepte an. Durch gezielten Einsatz von Python, Linux und Netzwerkarchitektur bewältigen Sie auch anspruchsvolle Lastszenarien und hochdynamische Produktionsumgebungen.
Grundlagen und Kernkonzepte- DevOps-Definitionen, Cloud Computing und Cloud Infrastructure im Kontext von Hochverfügbarkeit
- Detaillierte Gegenüberstellung von AWS, Azure und GCP für skalierbare Cloud Architecture
- Unterschiede Kubernetes vs. Docker für Cluster-Design und Service-Containerisierung
- Voraussetzungen für Infrastructure as Code, Automatisierung und Cloud Security-Standards
- Integration von SRE-Prinzipien und Networking-Aspekten für Systemstabilität
- Bedeutung von Monitoring, Logging und Observability für kontinuierlichen Cloud-Betrieb
Technische Implementierung und Praxis
- Aufbau komplexer CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitOps, Ansible und Terraform
- Einrichtung, Verwaltung und Skalierung von Kubernetes-Clustern und Docker-Containern
- Anwendung von Automated Testing und Monitoring-Tools zur Prozesssicherheit
- Fehlererkennung, Load Balancing, Networking-Optimierung und Performance-Tuning
- Implementierung von Microservices, Serverless-Konstrukten und Virtualization im Cloud Engineering
- Sicherheitsstrategien mit Cloud Security-Mechanismen, Linux-Administration und Zugriffskontrolle
Analyse, Interpretation und Validierung
- Systemisches Monitoring, Logging und Performance-Auswertung in Echtzeitumgebungen
- Kontinuierliche Auditierung, Compliance-Prüfung und Reporting automatisieren
- Visualisierung und Interpretation komplexer Cloud-Daten für Entscheidungsprozesse
- Überprüfung von Scalability, Redundanz und Abwärtskompatibilität im Betrieb
- Validierung und Dokumentation kritischer Cloud Infrastructure-Aspekte
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Authentische Cloud Engineering-Projekte mit hohen SRE-Anforderungen
- Analyse und Lösung realer Ausfälle, Failover-Szenarien und Disaster Recovery-Konzeption
- Implementierung skalierbarer Multi-Cloud-Lösungen mit Infrastructure as Code
- Cloud Security-Analysen, Logging-Strategien und Monitoring-Konfigurationen
- Beobachtung und Optimierung von Observability und Automation in DevOps-Systemen