Cloud Native Course

Lektion 1 • Cloud-Service-Modelle und Deployment-Muster

Unterscheidet IaaS, PaaS, SaaS und serverlose Modelle sowie deren Kompromisse. Leitet Studierende bei der Auswahl des richtigen Modells für eine bestimmte Arbeitslast an.

Lektion 2 • Cloud Native Maturity und Einführungs-Roadmap

Bewertet die organisatorische Bereitschaft anhand von Reifegradmodellen und definiert einen schrittweisen Einführungspfad. Bereitet Studierende darauf vor, realistische Transformationsinitiativen zu planen.

Lektion 3 • Die Twelve-Factor-App-Methodik

Wendet die Zwölf-Faktoren-Prinzipien an, um portable, skalierbare und wartbare Cloud-native-Anwendungen zu entwerfen. Dient als praktische Checkliste für Anwendungsdesignentscheidungen.

Lektion 4 • Kernsäulen der Cloud-nativen Architektur

Untersucht Microservices, Container, dynamische Orchestrierung und DevOps-Kultur als voneinander abhängige Säulen. Bietet den konzeptionellen Rahmen für alle nachfolgenden technischen Kapitel.

Lektion 1 • Container lokal ausführen und vernetzen

Demonstriert Container-Lebenszyklusbefehle, Volume-Mounts und Bridge-Netzwerk für die lokale Entwicklung. Baut praktische Fertigkeiten auf, bevor zur Orchestrierung übergegangen wird.

Lektion 2 • Grundlagen der Container-Sicherheit

Identifiziert häufige Container-Schwachstellen und wendet Laufzeit-Sicherheitskontrollen an. Etabliert Sicherheitsgewohnheiten, die in Kubernetes-Deployments übernommen werden.

Lektion 3 • Effektive Dockerfiles schreiben

Lehrt Dockerfile-Syntax, Layer-Caching und Multi-Stage-Builds für schlanke Images. Befähigt Studierende direkt, sichere, minimale Container-Images zu erstellen.

Lektion 4 • Container-Konzepte und Laufzeitarchitektur

Erklärt Linux-Namespaces, Cgroups und die OCI-Laufzeitspezifikation, die Containern zugrunde liegen. Vermittelt Studierenden ein fundiertes Verständnis dafür, wie Container Isolation und Portabilität erreichen.

Lektion 1 • Services, Ingress und DNS

Erklärt ClusterIP-, NodePort-, LoadBalancer-Services und Ingress-Controller für das Traffic-Routing. Verbindet Netzwerkprimitive mit realen Mustern der Anwendungsexposition.

Lektion 2 • Kubernetes-Architektur im Detail

Ordnet Komponenten der Control-Plane und Worker-Nodes zu und erklärt deren Zusammenspiel. Bietet das mentale Modell, das für die Fehlerbehebung und den effektiven Cluster-Betrieb erforderlich ist.

Lektion 3 • Cluster-Betrieb und Fehlerbehebung

Wendet kubectl-Befehle, Log-Inspektion und Ereignisanalyse an, um Cluster-Probleme zu diagnostizieren. Baut operative Sicherheit für die Verwaltung von Produktions-Kubernetes-Umgebungen auf.

Lektion 4 • Kern-Workload-Objekte

Behandelt Pods, ReplicaSets, Deployments, StatefulSets und DaemonSets mit praktischen YAML-Beispielen. Ermöglicht Studierenden, das richtige Objekt für jeden Arbeitslasttyp auszuwählen.

Lektion 5 • Konfigurations- und Secrets-Management

Verwendet ConfigMaps und Secrets, um die Konfiguration von Container-Images zu entkoppeln. Verstärkt die in Kapitel 1 eingeführten Zwölf-Faktoren-Prinzipien.

Lektion 1 • Container Network Interface und CNI-Plugins

Erklärt die CNI-Spezifikation und vergleicht beliebte Plugins für die Pod-Vernetzung. Bietet die Grundlage für das Verständnis, wie Pods über Nodes hinweg kommunizieren.

Lektion 2 • Sicherung der Service-zu-Service-Kommunikation

Setzt gegenseitiges TLS, Autorisierungsrichtlinien und Peer-Authentifizierung über Services hinweg durch. Vervollständigt eine Zero-Trust-Netzwerkhaltung für Cloud-native-Arbeitslasten.

Lektion 3 • Service-Mesh-Architektur und Anwendungsfälle

Stellt das Sidecar-Proxy-Modell vor und erklärt, warum ein Service Mesh Beobachtbarkeits- und Sicherheitslücken schließt. Setzt den Kontext für die praktische Mesh-Konfiguration in späteren Abschnitten.

Lektion 4 • Konfigurieren von Traffic-Management in einem Mesh

Wendet Virtual Services, Destination Rules und Wiederholungen an, um den Traffic-Fluss zu steuern. Ermöglicht fortgeschrittene Deployment-Strategien wie Canary- und Blue-Green-Releases.

Lektion 1 • Dynamische Bereitstellung und CSI-Treiber

Implementiert die dynamische Volume-Bereitstellung mit CSI-Treibern für Cloud- und On-Premises-Backends. Reduziert manuelle Speicheroperationen und ermöglicht Self-Service für Entwickler.

Lektion 2 • Kubernetes-Speicherprimitive

Erklärt PersistentVolumes, PersistentVolumeClaims und StorageClasses als Speicherabstraktionsschicht. Verbindet Speicherkonzepte mit den in Kapitel 3 festgelegten Anforderungen an die Arbeitslast.

Lektion 3 • Datenschutz und Disaster Recovery

Implementiert Volume-Snapshots, Backup-Tools und clusterübergreifende Wiederherstellungsverfahren. Gewährleistet die Geschäftskontinuität für zustandsbehaftete Cloud-native-Anwendungen.

Lektion 4 • Speicher-Leistung und -Optimierung

Optimiert Speicher-I/O, wählt geeignete Volume-Typen aus und überwacht Speichermetriken. Verhindert Leistungsengpässe bei datenintensiven Cloud-native-Arbeitslasten.

Lektion 1 • Automatisierte Teststrategien

Integriert Unit-, Integrations- und Contract-Tests in Pipeline-Phasen, um Qualität durchzusetzen. Verhindert, dass Regressionen in schnelllebigen Cloud-nativen Teams die Produktion erreichen.

Lektion 2 • Progressive Delivery und Release-Strategien

Implementiert Canary-, Blue-Green- und Feature-Flag-Releases, um das Deployment-Risiko zu reduzieren. Baut auf den in Kapitel 4 eingeführten Traffic-Management-Konzepten auf.

Lektion 3 • GitOps und deklarative Deployments

Wendet GitOps-Prinzipien an und verwendet Git als einzige Quelle der Wahrheit für den Cluster-Zustand. Ermöglicht prüfbare, selbstheilende Deployments, die auf das deklarative Kubernetes-Modell abgestimmt sind.

Lektion 4 • CI/CD-Prinzipien und Pipeline-Design

Definiert Continuous Integration, Delivery und Deployment und ordnet Pipeline-Phasen Cloud-nativen Workflows zu. Etabliert das Design-Vokabular, das im gesamten Kapitel verwendet wird.

Lektion 1 • Erstellen von Dashboards und Runbooks

Erstellt operative Dashboards und verknüpft sie mit Runbooks für eine konsistente Incident-Response. Wandelt rohe Telemetrie in umsetzbare operative Erkenntnisse um.

Lektion 2 • Metrikerfassung und Alerting

Stellt eine Metrik-Pipeline bereit, definiert Aufzeichnungsregeln und konfiguriert umsetzbare Alarme. Ermöglicht die proaktive Erkennung von Vorfällen, bevor Benutzer betroffen sind.

Lektion 3 • Zentralisiertes Log-Management

Aggregiert, parst und indiziert Logs von Containern und Nodes für die durchsuchbare Analyse. Unterstützt die Ursachenanalyse über verteilte Microservices hinweg.

Lektion 4 • Implementierung von Distributed Tracing

Instrumentiert Services mit Trace-Context-Propagation und visualisiert Anfrageflüsse über Microservices hinweg. Lokalisiert Latenzquellen, die allein durch Metriken und Logs unsichtbar sind.

Lektion 1 • Lieferketten-Sicherheit und Image-Integrität

Sichert die Software-Lieferkette vom Quellcode bis zum deployten Image durch Signierung und Attestierung. Mindert Risiken durch Drittanbieter-Abhängigkeiten und Basis-Images.

Lektion 2 • Kubernetes RBAC und Zugriffskontrolle

Konfiguriert Rollen, Rollenbindungen und Service-Accounts, um den Zugriff nach dem Prinzip der geringsten Rechte durchzusetzen. Verhindert nicht autorisierte Aktionen innerhalb der Cluster-Control-Plane und der Arbeitslasten.

Lektion 3 • Cloud-native Sicherheitsmodell

Stellt das 4C-Sicherheitsmodell vor: Cloud-, Cluster-, Container- und Code-Ebene. Bietet den Rahmen für die systematische Behandlung der Sicherheit über den gesamten Stack hinweg.

Lektion 4 • Compliance-Automatisierung und Policy as Code

Kodiert Compliance-Anforderungen als Admission Policies und validiert kontinuierlich den Cluster-Zustand. Ermöglicht prüfbare, wiederholbare Compliance ohne manuelle Inspektion.