Microservices mit Docker und Kubernetes

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Grundkenntnisse Programmierung
• Grundverständnis für Services

Einführung in Microservices

• Grundkonzepte und Vorteile von Microservices
• Beispiele aus der Praxis
• Abgrenzung zu monolithischen Architekturen

Microservices-Architektur

• Grundlagen und Schichten
• Configuration Management und Secrets Handling
• Entwicklung und Betrieb in cross-funktionalen Teams
• Stateful vs. Stateless Services
• Integrationsstrategien und API-Gateways

Design und Entwicklung von Microservices

• Die 12-Factor-App-Prinzipien
• REST APIs und gRPC
• Event-driven Design und Messaging-Systeme
• Datenbankstrategien: Shared Database vs. Database per Service
• Testing: Unit-, Integration- und Contract-Tests

Skalierung und Überwachung

• Load Balancing und Auto-Scaling
• Performance-Monitoring und Observability
• Logging, Tracing und Metriken (z. B. mit Prometheus und Grafana)
• Umgang mit Ausfällen: Circuit Breaker und Retry-Strategien

Docker

• Einführung in Containerisierung mit Docker
• Aufbau und Verwaltung von Docker-Images (Build, Tagging, Push)
• Docker Compose für lokale Entwicklung
• Sicherheitsaspekte und Best Practices
• Container-Orchestrierung in CI/CD-Pipelines

Kubernetes

• Kubernetes-Architektur: Komponenten und deren Aufgaben
• Deployment-Strategien: Deployments, StatefulSets und DaemonSets
• Namespace- und Ressourcenmanagement
• Networking in Kubernetes: Services, Ingress, Network Policies
• Skalierung von Anwendungen mit HPA und Cluster-Autoscaler
• Sicherheitskonzepte: RBAC, Secrets und ConfigMaps
• Einführung in Service Meshes (Istio, Linkerd)

Betrieb von Microservices

• Zero-Downtime Deployment (Canary, Blue-Green, Rolling Updates)
• Backup- und Wiederherstellungsstrategien
• Best Practices für Multi-Cluster- und Hybrid-Umgebungen
• Arbeiten mit Helm und Kubernetes Operatoren
• Security und Compliance im Betrieb von Kubernetes-Clustern

Zukunft und Ausblick

• Trends in der Microservices-Architektur
• Kubernetes in der Cloud: Cloud-native Patterns und Serverless
• Erweiterungen durch Custom Resource Definitions (CRDs)

C

• Softwareentwickler
• Administratoren