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Die meisten Node.js-Dienste brechen bei jedem Deployment laufende Requests stillschweigend ab; hier erfährst du, wie du SIGTERM korrekt behandelst, Verbindungen drainst und sauber in Kubernetes beendest.
Hör auf, mit Docker im lokalen Entwicklungsalltag zu kämpfen: Multi-Stage-Builds, Bind Mounts, Compose-Overrides und die Patterns, die Container nativ fühlen lassen.
Wie man CI/CD-Pipelines baut, die schnell und zuverlässig sind und denen das Team tatsächlich vertraut – mit Caching, Parallelisierung, Umgebungsparität und Deployment-Strategien.
Entwickle interne Entwicklerplattformen, die die Auslieferung beschleunigen – mit Self-Service-Infrastruktur, Golden Paths, Plattform-APIs, Metriken zur Developer Experience und Adoptionsstrategien, die Vertrauen schaffen statt Compliance zu erzwingen.
Gestalte Monitoring- und Alerting-Systeme, die reale Probleme zeigen – mit SLO-Alerts, symptombasierter Erkennung, Eskalationsrouting, automatisierten Runbooks und Techniken zur Rauschreduzierung, die dem Bereitschaftsteam den Fokus aufs Wesentliche erhalten.
Eine praxisnahe Anleitung zur Verwaltung von Cloud-Infrastruktur mit Pulumi und TypeScript, von der Zusammensetzung von Ressourcen über das State-Management bis hin zum Umgang mit Secrets und dem Testen von Infrastrukturcode mit echten Sprachfunktionen.
Ein praktischer Vergleich von Pulumi und Terraform für Infrastruktur als Code, der zeigt, wie universelle Programmiersprachen Abstraktionen, Tests und Kompositionsmuster ermöglichen, die sich in HCL nicht ausdrücken lassen.
Schütze sensible Zugangsdaten in CI/CD-Pipelines mit Secret-Managern, Umgebungsisolation, Zugriffsrechten nach dem Least-Privilege-Prinzip und Audit-Trails, die das Durchsickern von Secrets verhindern, ohne die Deployment-Geschwindigkeit zu bremsen.
Baue einen vollständigen Observability-Stack mit Prometheus-Metriken, strukturiertem JSON-Logging und verteiltem Tracing über OpenTelemetry auf – anhand praxisnaher Beispiele, die zeigen, wie die Signale zusammenhängen und effektives Debugging in Produktion ermöglichen.
Implementiere GitOps-Workflows, die Kubernetes-Infrastruktur über Pull Requests mit ArgoCD und Flux verwalten, mit praktischen Beispielen für Repository-Struktur, Sync-Richtlinien, Health Checks und Rollback-Strategien.
Beherrschen Sie Requests, Limits und QoS-Klassen für Kubernetes-Ressourcen sowie Horizontal Pod Autoscaler, Vertical Pod Autoscaler und Cluster Autoscaling – mit praxisnahen Konfigurationen, die Performance, Kosten und Zuverlässigkeit in Einklang bringen.
Implementieren Sie robustes Secrets-Management mit HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager und Sealed Secrets, mit Mustern für Rotation, Injection, Zugriff nach dem Least-Privilege-Prinzip und die Vermeidung von Secret Sprawl in Microservices.
Entdecken Sie praktische Strategien für Infrastruktur-Tests mit den Testframeworks von Terratest und Pulumi – von Unit-Tests für Ressourcenkonfigurationen bis hin zu Integrationstests für bereitgestellte Cloud-Umgebungen mit automatischem Abbau.
Implementiere GitOps-Workflows mit ArgoCD für das Kubernetes-Infrastruktur-Management: Application-of-Applications-Pattern, Secret-Handling, Drift-Erkennung, Multi-Cluster-Sync und Integration progressiver Rollouts.
Entwerfen Sie interne Entwicklerplattformen, die die Komplexität der Infrastruktur abstrahieren, Self-Service-Funktionen bieten, die kognitive Last der Anwendungsteams reduzieren und die Bereitstellung im gesamten Unternehmen beschleunigen.
Praktische Techniken zur Absicherung von Docker-Containern — von Image-Scans über minimale Rechtevergabe und Secrets-Management bis hin zu Netzwerkrichtlinien und Laufzeit-Sicherheitsüberwachung.
Wie man CPU- und Speicher-Requests und -Limits in Kubernetes richtig konfiguriert – und dabei OOMKills, CPU-Drosselung und verschwendete Cluster-Kapazität vermeidet, mit praxisnahen Strategien zur richtigen Dimensionierung.
Wie man von 'Onboarding dauert 2 Tage' zu 'Onboarding dauert 20 Minuten' kommt — mit Dev Containers, Shell-Skripten und Infrastructure-as-Code-Mustern für reproduzierbare Entwicklungsumgebungen mit einem einzigen Befehl.
Wie man On-Call-Rotationen aufbaut, die Systeme zuverlässig halten, ohne das Team auszubrennen: Scheduling, Eskalationsrichtlinien, Runbook-Design und Incident-Response-Workflows.
Wie Dependency-Confusion-Angriffe Paketmanager ausnutzen, um bösartigen Code einzuschleusen, und welche konkreten Verteidigungsmaßnahmen du zum Schutz deiner Software-Lieferkette umsetzen kannst.
Wie man einen vollständigen Observability-Stack aufbaut, der verteilte Traces, strukturierte Logs und Metriken verbindet, um Produktionsprobleme schneller zu beheben als mit reinem Monitoring.
Praktische GitHub-Actions-Muster zur Automatisierung von CI/CD, Code-Qualitätsprüfungen, Dependency-Updates und Release-Workflows — mit Beispielen für wiederverwendbare Workflows.
So speichern, rotieren und verteilen Sie Secrets sicher über mehrere Umgebungen hinweg – mit HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager und Kubernetes Secrets.
Ein praxisnaher Leitfaden zu Kubernetes Pods, Deployments und Services, der die wichtigsten Grundkonzepte für den Betrieb von Produktions-Workloads behandelt.
Wie du ein produktives Docker-Compose-Setup für die lokale Entwicklung mit Hot Reloading, Datenbank-Persistenz und Parität zur Produktion aufbaust.
Praktische Shell-Scripting-Muster zur Automatisierung von Entwicklungs-Workflows – von grundlegenden Bash-Konstrukten bis hin zu robusten Produktionsskripten.
Canary-Deployments leiten einen kleinen Prozentsatz des Traffics auf die neue Version und rollen bei einem Anstieg der Fehlerraten automatisch zurück — so implementierst du sie sicher.
Blue-Green-Deployments nehmen die Nervosität aus Releases, indem zwei identische Produktionsumgebungen parallel laufen und der Traffic sofort umgeschaltet wird — so setzt du sie richtig um.
Alarmmüdigkeit sabotiert die Reaktion auf Vorfälle — bauen Sie eine Monitoring-Strategie auf SLIs, aussagekräftigen Schwellenwerten und umsetzbaren Alarmen auf, statt auf laute Dashboards zu setzen.
Workspaces, Remote State, Module-Registries und Code-Review-Workflows – die Patterns, die Terraform beherrschbar machen, wenn mehrere Entwickler an derselben Infrastruktur arbeiten.
Behandle Infrastruktur wie Anwendungscode — versioniere sie, lass sie reviewen, teste sie und rolle sie über eine Pipeline aus, statt dich durch Konsolen zu klicken.
Einen Container zu starten ist einfach — Hunderte über mehrere Hosts zu orchestrieren erfordert Scheduling, Netzwerk, Service-Discovery und Selbstheilung, und genau das bietet Kubernetes.
Schemaänderungen sind die gefährlichsten Deploys — hier sind die Muster für Zero-Downtime-Migrationen, sichere Rollbacks und die Vermeidung von Datenverlust.
Feature Flags entkoppeln Deployment und Release — so implementierst du sie, ohne in deiner Codebasis ein unentwirrbares Geflecht aus bedingter Logik zu erzeugen.
Die Monorepo-Debatte handelt nicht von Tools — sie handelt davon, wie dein Team über Projektgrenzen hinweg kommuniziert, deployt und Code teilt.