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Cloud Architekturen anbieterneutral: Schulung für Architekten

Cloud-Architekturen anbieterneutral: Microservices, Daten, Serverless, KI

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie entwerfen Cloud-Architekturen unabhängig vom Anbieter, begründen die Wahl von Cloud-Modell, Dienstschnitt, Datenhaltung und Betriebsmodell und machen Zielkonflikte zwischen Skalierbarkeit, Sicherheit, Kosten und Nachhaltigkeit sichtbar.

Welche Cloud-Architektur hält, wenn sich Last, Anbieter oder Regeln ändern?

Eine gute Cloud-Architektur entsteht aus wenigen, gut begründeten Entscheidungen: welches Cloud-Modell zu welchem Workload passt, wie fein eine Anwendung in Dienste geschnitten wird, wo Daten liegen und wie sie konsistent bleiben, welche Teile ereignisgesteuert oder serverlos laufen und wer was betreibt. Das Seminar richtet sich an Architekt:innen und IT-Leitungen und behandelt diese Entscheidungen bewusst anbieterneutral. Beispiele aus AWS, Microsoft Azure und Google Cloud dienen als Anschauung, nicht als Produktschulung – die anbieterspezifische Umsetzung vertiefen unsere AWS- und Azure-Seminare.

Der Ablauf folgt den Schichten einer Architektur. Nach den Grundlagen der Architekturarbeit mit Qualitätszielen, Zielkonflikten und Architecture Decision Records vergleichen wir Public, Private, Hybrid, Multicloud und Polycloud und klären, wann eine Verteilung auf mehrere Anbieter hilft und wann sie nur Komplexität erzeugt. Es folgen Microservices vom fachlichen Schnitt bis zur Beobachtbarkeit mit OpenTelemetry, Datenmanagement mit Datenbank je Dienst, Sagas und Outbox-Muster, Serverless und Event-getriebene Muster, Sicherheit nach Zero-Trust-Prinzipien und Infrastructure as Code mit Terraform, OpenTofu, Bicep oder AWS CDK. Den Abschluss bilden Betriebsmodelle von DevOps über STOSA und Site Reliability Engineering bis Platform Engineering.

Drei Querschnittsthemen haben eigene Module, weil sie Architekturen inzwischen messbar verändern. KI-Workloads bringen neue Lastprofile mit: Inferenz mit GPU-Kontingenten, Retrieval Augmented Generation mit Vektorsuche, Agenten, die auf Werkzeuge und Daten zugreifen. Edge Computing und IoT verschieben Verarbeitung an den Netzwerkrand, wo Latenz, Offline-Betrieb und Gerätesicherheit den Entwurf bestimmen. Und Nachhaltigkeit wird über Kennzahlen wie die Software Carbon Intensity und die CO₂-Berichte der Anbieter zur überprüfbaren Architekturanforderung statt zum Absatz im Strategiepapier.

Wo eine Schwesterseite tiefer geht, bekommen Sie hier das Entscheidungswissen in kompakter Form und einen Verweis auf das passende Seminar: Cloud-Sicherheit für Standards wie BSI C5, Migration in die Cloud für die Planung des Umzugs, Serverless Computing in der Cloud und Edge Computing in der Cloud für die Plattformdetails. Als Arbeitsmaterial dient ein durchgehendes Fallbeispiel, an dem Sie jede Schicht entwerfen und begründen; im Coaching ersetzen wir es gern durch eine Architektur aus Ihrem Haus und prüfen sie gemeinsam gegen die Well-Architected-Raster der Anbieter.

Jeder Pfeil in einem Architekturdiagramm ist ein Netzwerkaufruf, der fehlschlagen, langsam werden oder Geld kosten kann. Genau diese Pfeile werden in Cloud-Entwürfen am seltensten hinterfragt: Zwölf Microservices sehen auf der Folie modern aus, bedeuten im Betrieb aber zwölf Deployments, zwölf Datenhaltungen und ein verteiltes Tracing, das jemand pflegen muss. Eine Cloud-Architektur ist nicht dann gut, wenn sie möglichst viele Dienste nutzt, sondern wenn jede Grenze zwischen zwei Komponenten einen fachlichen Grund hat. Der modulare Monolith mit sauberen Schnittstellen ist deshalb oft der ehrlichere Startpunkt – er lässt sich später entlang dieser Schnittstellen zerlegen, ein vorschnell verteiltes System dagegen kaum wieder zusammenführen.
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Cloud-Architekturen anbieterneutral: Microservices, Daten, Serverless, KI

Cloud-Architektur verstehen und gestalten
  • Rolle der Architektur in der Cloud: Qualitätsziele, Randbedingungen, Entscheidungen
  • Anforderungen an Cloud-Infrastrukturen: Last, Verfügbarkeit, Datenhaltung, Regulierung
  • Architekturziele Skalierbarkeit, Flexibilität, Resilienz und Nachhaltigkeit messbar machen
  • Qualitätsszenarien und Service Level Objectives als überprüfbare Zielwerte
  • Trade-offs begründen: Konsistenz gegen Verfügbarkeit, Redundanz gegen Kosten
  • Architecture Decision Records: Entscheidungen festhalten und bei Änderungen neu bewerten
  • Well-Architected-Raster von AWS, Azure und Google Cloud als neutrale Prüfliste nutzen
Cloud-Modelle im Vergleich
  • Public, Private, Hybrid: Kontrolle, Betriebsaufwand und Kosten im Vergleich
  • Multicloud und Polycloud: Verteilung je Workload statt Redundanz um jeden Preis
  • Auswahlkriterien: Datenhoheit, Latenz, Dienstangebot, Kompetenzen im Team
  • Anbieterbindung bewerten: proprietäre Dienste, offene Schnittstellen, Exit-Strategie
  • Souveräne Cloud-Angebote europäischer Anbieter und der Hyperscaler einordnen
  • Heterogene Umgebungen steuern: Kubernetes als gemeinsame Plattform, Azure Arc als Beispiel
  • Netzanbindung hybrider Architekturen: VPN, Direktverbindungen, Hub-and-Spoke
Microservices-Architektur im Cloud-Kontext
  • Prinzipien: fachlich geschnittene, unabhängig auslieferbare Dienste
  • Dienstgrenzen mit Domain-Driven Design und Bounded Contexts finden
  • Monolith, modularer Monolith, Microservices: wann sich die Verteilung lohnt
  • Schrittweise Ablösung bestehender Systeme mit dem Strangler-Fig-Muster
  • Diensttypen: API-getrieben, ereignisgetrieben, containerisiert
  • Betrieb auf Kubernetes oder auf Container-Plattformen ohne Clusterverwaltung
  • Skalierung, Service Discovery und Service Mesh im Überblick
  • Beobachtbarkeit: Logs, Metriken und verteiltes Tracing mit OpenTelemetry
  • Robuste Kommunikation: Timeouts, Wiederholungen, Circuit Breaker, Idempotenz
Datenmanagement in Cloud-Umgebungen
  • Datenmodelle: relational, Dokument, Schlüssel-Wert, Graph und Zeitreihen
  • Datenbank je Dienst: Unabhängigkeit gewinnen, Abfragen über Dienste verlieren
  • Konsistenz über Dienste hinweg: Sagas, Outbox-Muster, letztendliche Konsistenz
  • Speicherarten: Objekt- bzw. Blob-, Datei- und Blockspeicher und ihre Einsatzfälle
  • Speicherklassen und Lebenszyklusregeln für selten genutzte Daten
  • Auswahl: verwaltete Datenbank, Serverless-Datenbank oder selbst betrieben
  • Analytische Daten: Data Lake, Lakehouse und offene Tabellenformate wie Apache Iceberg
  • Datenschutz und Compliance: Datenresidenz, Löschkonzepte, Auftragsverarbeitung
  • Sicherung und Replikation über Regionen: RPO und RTO in den Entwurf aufnehmen
Serverless Computing und Event-getriebene Architekturen
  • Serverless: verwaltete Ausführung, Abrechnung nach Nutzung, Skalierung auf null
  • Einsatzszenarien für Functions-as-a-Service: Dateiverarbeitung, Webhooks, Zeitsteuerung
  • Einschränkungen: Kaltstarts, Laufzeitgrenzen, Zustand und Anbieterbindung
  • Einbindung in bestehende Architekturen über API-Gateways, Warteschlangen, Ereignisbusse
  • Event-getriebene Muster: Publish/Subscribe, Event Sourcing und CQRS im Überblick
  • Ereignisse anbieterübergreifend beschreiben mit der CloudEvents-Spezifikation
  • Kostenmodell und Kostenkontrolle: Aufrufe, Laufzeit, Speicher; Kipppunkt zu Containern
Cloud Security und Governance
  • Unterschiede zu On-Premises: geteilte Verantwortung, API-gesteuerte Infrastruktur
  • Zero-Trust-Prinzipien: Identität als Grenze, Segmentierung, Sicherheitszonen
  • IAM in der Cloud: Rollen, minimale Rechte, Workload-Identitäten statt statischer Schlüssel
  • Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, eigene Schlüssel verwalten
  • Audit-Trails und zentrale Protokollierung über Konten und Abonnements hinweg
  • Cloud-native Sicherheitswerkzeuge: Posture Management, Secrets-Verwaltung, Bedrohungserkennung
  • Landing Zones und Policy as Code als Leitplanken für alle Teams
  • Sicherheitsstandards wie BSI C5 und CSA CCM – Vertiefung im Seminar Cloud-Sicherheit
Infrastruktur und Automatisierung
  • Dynamische Infrastruktur: unveränderliche Images, automatische Skalierung, Wegwerfumgebungen
  • Infrastructure as Code mit Terraform, OpenTofu, Bicep und AWS CDK im Vergleich
  • Zustand, Module und Drift-Erkennung: IaC im Team wartbar halten
  • CI/CD-Pipelines für Anwendung und Infrastruktur, GitOps als Betriebsmodell
  • Skalierbare Deployments mit Blue-Green, Canary und Feature Flags
  • Rollbacks planen, auch für Datenbankschemata und Konfiguration
  • Monitoring und Alerting auf SLOs, Self-Healing über Health Checks
  • Chaos Engineering: Ausfälle gezielt auslösen und die Wiederherstellung messen
DevOps und Cloud-Betriebsmodelle
  • DevOps-Kultur in der Cloud: gemeinsame Verantwortung für Bau und Betrieb
  • STOSA (Single Team Oriented Service Architecture): ein verantwortliches Team je Dienst
  • Verantwortlichkeiten in dezentralen Teams: Stream-aligned Teams und Plattformteams
  • SRE gegenüber klassischen IT-Operations: Fehlerbudgets, Toil, Postmortems ohne Schuldzuweisung
  • Platform Engineering: interne Entwicklerplattform mit Vorlagen und Self-Service
  • Werkzeuge für Cloud-Management: Inventar, Kostensteuerung, Bereitschaftsdienst
  • FinOps als Betriebsdisziplin: Kostenverantwortung dort, wo Ressourcen entstehen
Künstliche Intelligenz in der Cloud
  • AI/ML in verteilten Systemen: Training, Feinabstimmung, Inferenz als eigene Lastprofile
  • Modellplattformen der Anbieter: Amazon Bedrock, Microsoft Foundry, Gemini Enterprise Agent Platform im Überblick
  • Integrationsmuster: Retrieval Augmented Generation mit Vektorsuche, Modell-Gateway, Batch
  • KI-Agenten als Workload: Werkzeugzugriffe, Berechtigungen, Protokollierung
  • Edge-AI oder Cloud-AI: Latenz, Datenschutz, Modellgröße und Hardware
  • GPU-Kapazität, Kontingente und Kosten je Anfrage steuern und skalieren
  • KI im Betrieb: Anomalieerkennung, automatisierte Auswertung von Sicherheitsereignissen
  • Pflichten aus der EU-KI-Verordnung als Anforderung an Protokollierung und Dokumentation
Edge Computing & IoT
  • Architekturmodelle für Edge und Fog Computing: wo welche Verarbeitung stattfindet
  • Datenverarbeitung am Netzwerkrand: filtern, verdichten, lokal entscheiden
  • IoT-Geräte integrieren: MQTT, Geräteidentitäten, Updates aus der Ferne
  • Herausforderungen: Latenz, Offline-Betrieb, Synchronisierung, Gerätesicherheit
  • Use Cases Smart Factory, Connected Vehicles, Remote Monitoring – Tiefe im Edge-Seminar
Nachhaltigkeit & Green IT in der Cloud
  • Energieverbrauch von Rechenzentren: Wachstum durch KI, PUE als Kennzahl
  • Nachhaltigkeitsmetriken: CO₂e je Transaktion, Software Carbon Intensity, Scope 3
  • CO₂-Berichte der Cloud-Anbieter lesen und ihre Methodik vergleichen
  • Warum große Anbieter oft effizienter sind als lokale IT – und wo der Vergleich hinkt
  • CO₂-Fußabdruck senken: Rechtsgröße, Abschaltzeiten, zeit- und ortsverschobene Last
  • Green Architecture: Datenmengen begrenzen, effiziente Prozessoren, Caching
  • Energieeffizienzgesetz und Berichtspflichten als Anforderung an Betreiber im Überblick
Praxisprojekt: Architekturentwurf für die Ticket- und Besucherplattform eines Freizeitparks
  • Ausgangslage: Ticketverkauf mit Lastspitzen zu Ferienbeginn, Wartezeitsensoren an 40 Fahrgeschäften
  • Cloud-Modell, Dienstschnitt und Datenhaltung für Ticketshop, Einlass und Besucher-App festlegen
  • Wartezeitprognose am Edge und in der Cloud gegenüberstellen, Offline-Betrieb am Drehkreuz planen
  • Zentrale Entscheidungen als ADRs festhalten, Kosten und CO₂-Bilanz der Varianten schätzen
  • Entwurf gegen ein Well-Architected-Raster prüfen und offene Risiken priorisieren
Lernziele
  • Sie wählen für einen Workload begründet zwischen Public, Private, Hybrid und Multicloud und benennen die Exit-Kosten
  • Sie schneiden Anwendungen fachlich in Dienste und entscheiden, wann ein modularer Monolith die bessere Wahl ist
  • Sie sichern Datenkonsistenz über Dienste hinweg mit Sagas und Outbox-Muster
  • Sie setzen Serverless und Event-getriebene Muster dort ein, wo Lastprofil und Kostenmodell passen
  • Sie verankern Zero Trust, Landing Zones und Infrastructure as Code als Leitplanken im Entwurf
  • Sie beziehen KI-Workloads, Edge-Verarbeitung und CO₂-Kennzahlen als Anforderungen in Architekturentscheidungen ein
Zielgruppe
  • Cloud- und Enterprise-Architekt:innen, die Zielarchitekturen anbieterneutral entwerfen oder bewerten
  • IT-Leitungen und IT-Entscheider:innen, die Architekturentscheidungen verantworten
  • Erfahrene Entwickler:innen und Administrator:innen auf dem Weg in eine Architektenrolle

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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