Entwicklung & Technik · Kubernetes & Microservices

KI-Schulungen für Kubernetes- und Microservice-Teams

Kubernetes ist zur Standardplattform für Microservices geworden – und mit ihr eine Flut an YAML-Manifesten, Helm-Charts, Kustomize-Overlays, Operatoren, Service-Mesh-Konfigurationen und GitOps-Repositories. Hinzu kommen verteilte Fehlerbilder, die sich über Dutzende Services erstrecken. KI-Coding-Assistenten und Agenten nehmen hier viel Komplexität heraus: Sie erzeugen Helm-Charts mit sinnvollen Defaults, diagnostizieren CrashLoopBackOff- und OOMKilled-Fehler aus Events und Logs, schreiben NetworkPolicies und RBAC-Regeln nach dem Least-Privilege-Prinzip und helfen beim Schnitt von Service-Grenzen. Gleichzeitig gilt: Ein Agent mit Cluster-Zugriff braucht klare Grenzen. Im Kurs lernen Sie, KI für Manifeste, Troubleshooting und Architekturarbeit einzusetzen, ohne die Kontrolle über Ihre Cluster abzugeben.

Für wen ist das Training?

  • Plattform-Engineers und Kubernetes-Administrator:innen
  • Entwickler:innen, die Microservices auf Kubernetes betreiben
  • Site Reliability Engineers mit Cluster-Verantwortung
  • Software-Architekt:innen für verteilte Systeme
  • DevOps-Teams, die GitOps einführen oder ausbauen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Unübersichtliche Mengen an YAML, Helm-Werten und Overlays über viele Umgebungen
  • Schwierige Fehlersuche bei verteilten Problemen zwischen Services, Netzwerk und Ressourcenlimits
  • Sicherheitslücken durch zu weit gefasste RBAC-Rechte, fehlende NetworkPolicies und privilegierte Container
  • Unklare Service-Grenzen und enge Kopplung in wachsenden Microservice-Landschaften

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Helm-Charts und Kustomize erstellen

Der Agent erzeugt Helm-Charts oder Kustomize-Overlays mit Probes, Ressourcenanforderungen, Pod Disruption Budgets und Security Contexts, validiert sie mit helm lint und kubeconform und dokumentiert alle Werte.

Pods und Deployments debuggen

Aus kubectl-Ausgaben, Events und Container-Logs grenzt die KI Ursachen für CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff oder fehlschlagende Readiness-Probes ein und schlägt konkrete Korrekturen vor. Das Team prüft die Vorschläge vor der Umsetzung.

RBAC und NetworkPolicies

Die KI analysiert bestehende Rollen und Kommunikationsbeziehungen, formuliert RBAC-Regeln nach dem Least-Privilege-Prinzip und erstellt NetworkPolicies, die nur notwendigen Verkehr zwischen Services zulassen. Änderungen werden vorab in einem Testcluster geprüft.

Microservice-Schnitt und Kommunikation

Der Assistent hilft, Service-Grenzen entlang fachlicher Domänen zu definieren, synchrone und asynchrone Kommunikation abzuwägen und Muster wie Outbox, Circuit Breaker oder Saga sauber umzusetzen. Die Entscheidung bleibt beim Team.

Observability einrichten

Für Services entstehen OpenTelemetry-Instrumentierung, Prometheus-Metriken, ServiceMonitors und Alert-Regeln sowie Dashboards, die Latenz, Fehlerrate und Sättigung sichtbar machen. Alerts werden an Service Level Objectives ausgerichtet, damit nur relevante Störungen eskalieren.

GitOps-Repositories pflegen

Die KI strukturiert Repositories für Argo CD oder Flux, trennt Umgebungen sauber, automatisiert Image-Updates und erklärt Sync-Fehler anhand von Status und Diffs. Drift zwischen Repository und Cluster wird sichtbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Manifest-Linter mit Regelwerk

Ein Tool, das Kubernetes-Manifeste auf fehlende Limits, Probes, Labels und unsichere Einstellungen prüft und einen Bericht für Pull Requests erzeugt.

Microservice-Demo mit Tracing

Zwei bis drei kleine Services mit OpenTelemetry, deployt per Helm in einen lokalen Cluster, inklusive Dashboard für verteilte Traces. Ideal, um verteilte Fehlersuche mit KI zu üben.

Cluster-Hygiene-Bericht

Ein CLI, das ungenutzte ConfigMaps, verwaiste PersistentVolumes und Deployments ohne Ressourcenangaben findet und Aufräumvorschläge macht. Gelöscht wird erst nach menschlicher Prüfung und Freigabe.

Alle 10 Kurse für Kubernetes- und Microservice-Teams

Vibe & Agentic Coding (10)

Datenschutz & Compliance

Kubeconfigs, Service-Account-Tokens und Secrets dürfen nie in Prompts landen; Agenten sollten nur mit lesenden oder eng begrenzten Rechten in Nicht-Produktionsclustern arbeiten. Prüfen Sie Container-Images und Charts auf Herkunft, Signaturen und Schwachstellen und berücksichtigen Sie die Anforderungen von NIS2 und Cyber Resilience Act an Lieferkettensicherheit und SBOMs.

Voraussetzungen

Praktische Erfahrung mit Containern, kubectl und Kubernetes-Grundobjekten sowie Grundkenntnisse in Helm, YAML und Git.

Häufige Fragen

Sollte ein KI-Agent direkten Zugriff auf meinen Cluster haben?

Nur kontrolliert. Für Analyse und Troubleshooting genügen meist lesende Rechte in ausgewählten Namespaces, Änderungen sollten über GitOps-Repositories und Reviews laufen. Im Kurs richten Sie dafür eigene Service Accounts, lokale Testcluster und Freigabeprozesse ein, sodass der Agent nützlich ist, ohne Produktionsrisiken zu erzeugen.

Hilft der Kurs auch bei Architekturfragen zu Microservices?

Ja. Neben Manifesten und Betrieb behandeln wir, wie KI beim Schnitt von Service-Grenzen, beim Abwägen von Kommunikationsmustern und beim Bewerten von Architekturvarianten unterstützen kann. Die KI liefert dabei Optionen und Argumente, die Entscheidung bleibt beim Team und wird nachvollziehbar dokumentiert.

Unverbindlich anfragen

Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit Terminbestätigung oder Alternativvorschlag.

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