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concept#Cloud#Plattform#Architektur#DevOps

Cloud Native

Ein konzeptioneller Ansatz für das Entwerfen, Bereitstellen und Betreiben von Anwendungen, optimiert für elastische Cloud-Umgebungen.

Cloud Native beschreibt Prinzipien für das Entwerfen, Entwickeln und Betreiben von Anwendungen, die in elastischen Cloud-Umgebungen laufen.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Organisatorisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Cloud-Provider-APIs (z. B. AWS, GCP, Azure)Service-Mesh und API-GatewaysCI/CD-Tools (z. B. GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)

Prinzipien & Ziele

Container first: Anwendungen als kleine, austauschbare Container auslegen.Designt für Resilienz: Fehlertoleranz und schnelle Wiederherstellung einplanen.Plattform-orientiert: Entwicklerfreundliche Self-Service-Plattformen bereitstellen.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Fehlende Plattformverantwortung führt zu Wildwuchs und Ineffizienz.
  • Falsche Erwartungen an 'Cloud' können Kosten unkontrolliert steigen lassen.
  • Sicherheitslücken durch unkoordinierte Konfigurationen und Rechte.
  • Konsequente Nutzung deklarativer Infrastruktur und GitOps-Workflows.
  • Sichere Default-Konfigurationen und automatisierte Sicherheitsprüfungen.
  • Plattform-APIs für Entwickler bereitstellen und dokumentieren.

I/O & Ressourcen

  • Cloud-Infrastruktur oder Cluster-Provider
  • Container-Image-Repository und CI/CD-Pipeline
  • Observability-Tooling und SLO-Definitionen
  • Plattformgestützte Deployments und Self-Service-Funktionen
  • Metriken zu Verfügbarkeit, Latenz und Kosten
  • Automatisierte Skalierung und Resilienzmechanismen

Beschreibung

Cloud Native beschreibt Prinzipien für das Entwerfen, Entwickeln und Betreiben von Anwendungen, die in elastischen Cloud-Umgebungen laufen. Es betont Containerisierung, Microservices, dynamische Orchestrierung und deklarative Infrastrukturen. Ziel ist hohe Skalierbarkeit, Resilienz und schnelle Delivery durch Plattformen und automatisierte Betriebsabläufe. Es fördert cloud-native Toolchains.

✔

  • Bessere Skalierbarkeit durch elastische Infrastruktur und automatisches Scaling.
  • Schnellere Time-to-Market dank Containerisierung und CI/CD-Pipelines.
  • Höhere Ausfallsicherheit durch Isolation und orchestrierte Wiederherstellung.

✖

  • Erhöhter betriebstechnischer Aufwand und notwendige Plattformkompetenz.
  • Komplexität bei verteilten Systemen (Netzwerk, Konsistenz, Debugging).
  • Nicht alle Legacy-Anwendungen eignen sich wirtschaftlich für eine Umstellung.

  • Mean Time To Recovery (MTTR)

    Zeit bis zur Wiederherstellung nach einem Ausfall.

  • Release-Frequenz

    Anzahl der Deployments pro Zeiteinheit.

  • Kosten pro Nutzer-Session

    Betriebskosten bezogen auf Nutzeraktivität.

Kubernetes-basierte Plattform bei einem Zahlungsanbieter

Einsatz von Kubernetes und service-orientierter Architektur zur Erhöhung der Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit.

Microservice-Architektur in einem Medienunternehmen

Zerlegung eines Monolithen in kleine Dienste mit eigenständiger Deploybarkeit und Observability.

Platform-as-a-Service für Entwicklerteams

Interne Plattform bietet Self-Service für Deployments, CI/CD und Monitoring.

1

Vision und Ziele definieren; kritische Anwendungsfälle priorisieren.

2

Plattform-Backlog erstellen und Verantwortlichkeiten festlegen.

3

Basisinfrastruktur (Cluster, Registry, CI) bereitstellen.

4

Schrittweise Migration, Observability und SLOs einführen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Unzureichend automatisierte Deployments in frühen Phasen.
  • Nicht standardisierte Konfigurationen über Cluster hinweg.
  • Fehlende Tests für Plattform-Operatoren-Aktionen.
Netzwerk-Latenz und BandbreiteDatenbank-Design und KonsistenzPlattform-Operator-Kapazität
  • Containerisierung als reines Packaging, ohne CI/CD-Integration oder Observability.
  • Einsatz von Cloud-Features ohne Kostenüberwachung, was zu Budgetüberschreitungen führt.
  • Migration aller Systeme gleichzeitig statt inkrementell, mit großem Risiko.
  • Unklare Ownership für Plattformkomponenten führt zu Verantwortungsdiffusion.
  • Fehlende SLOs und Beobachtbarkeit verhindern gezielte Verbesserungen.
  • Ignorieren von Daten- und Integrationsanforderungen beim Design.
Plattform-Engineering und Kubernetes-BetriebNetzwerk- und Sicherheitskenntnisse in Cloud-UmgebungenObservability, Monitoring und SLO-Management
Skalierbarkeit und ElastizitätSchnelle Lieferung von FeaturesBetriebliche Automatisierung und Selbstheilung
  • • Regulatorische Anforderungen können Cloud-Nutzung einschränken.
  • • Budgetlimits und Kostencontrolling erfordern Governance.
  • • Legacy-Integrationen können Migration verkomplizieren.