Schulung · Claude Code · Kubernetes & Microservices

Claude Code für Kubernetes- und Microservice-Teams

Agentisches Coding mit Claude Code im Terminal und in der IDE: von CLAUDE.md über Subagents und Hooks bis zu CI und sicheren Berechtigungen.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „Claude Code für Kubernetes- und Microservice-Teams“ richtet sich an Rollen wie Plattform-Engineers und Kubernetes-Administrator:innen, Entwickler:innen, die Microservices auf Kubernetes betreiben und Site Reliability Engineers mit Cluster-Verantwortung und zeigt Schritt für Schritt, wie Claude Code im Bereich Kubernetes & Microservices produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Claude Code ist der agentische Coding-Assistent von Anthropic, der direkt im Terminal und in gängigen IDEs arbeitet. Statt einzelne Codezeilen zu vervollständigen, liest Claude Code Ihr Repository, plant Änderungen über mehrere Dateien hinweg, führt Befehle aus, startet Tests und erstellt Commits. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, wie Sie dieses Werkzeug kontrolliert einsetzen: mit klaren Projektanweisungen in CLAUDE.md, bewusstem Kontextmanagement und einem Workflow, bei dem Sie als Entwicklerin oder Entwickler die Richtung vorgeben und jede Änderung nachvollziehen können.

Im Mittelpunkt stehen reale Entwicklungsaufgaben: Bugs analysieren, Features umsetzen, Legacy-Code refaktorieren und Tests ergänzen. Sie konfigurieren Subagents für spezialisierte Aufgaben, automatisieren Qualitätsprüfungen mit Hooks, binden externe Systeme über das Model Context Protocol (MCP) an und bündeln Teamwissen in Skills. Abschließend bringen Sie Claude Code headless in CI-Pipelines und legen Berechtigungen, Sandboxing und Freigaberegeln so fest, dass der Einsatz auch in sicherheitskritischen Umgebungen, etwa mit regulatorischen Vorgaben oder sensiblen Kundendaten, vertretbar bleibt.

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.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

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

Das können Sie nach dem Training

  • Sie setzen Claude Code für mehrstufige Entwicklungsaufgaben ein und behalten dabei die Kontrolle über jede Änderung.
  • Sie pflegen eine CLAUDE.md, die Projektkonventionen, Befehle und Architekturhinweise wirksam an den Agenten übergibt.
  • Sie erweitern Claude Code mit Subagents, Hooks, MCP-Servern und Skills passend zu Ihrem Team.
  • Sie integrieren Claude Code in Git-Workflows und CI-Pipelines mit nachvollziehbaren, testgesicherten Ergebnissen.
  • Sie erstellen und prüfen Helm-Charts, Overlays und Policies effizient mit KI-Agenten.
  • Sie diagnostizieren Fehler in Clustern und Microservices schneller mit strukturierter KI-Unterstützung.
  • Sie begrenzen Cluster-Zugriffe von Agenten und verankern Sicherheits- und Architekturregeln verbindlich.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Grundlagen und Arbeitsweise von Claude Code
  • Installation, Anmeldung und Einsatz im Terminal sowie in VS Code und JetBrains-IDEs
  • Agentische Schleife verstehen: Lesen, Planen, Ausführen, Prüfen
  • Plan-Modus nutzen, um Lösungswege vor der Umsetzung abzustimmen
  • Wirksame Aufgabenbeschreibungen mit Ziel, Kontext und Abnahmekriterien formulieren
Modul 2 Projektkontext mit CLAUDE.md und Kontextmanagement
  • CLAUDE.md auf Projekt-, Verzeichnis- und Benutzerebene strukturieren
  • Build-, Test- und Stilkonventionen so dokumentieren, dass der Agent sie zuverlässig befolgt
  • Kontextfenster steuern mit gezielten Dateiverweisen, Kompaktieren und frischen Sitzungen
  • Sitzungen fortsetzen und lange Aufgaben in überschaubare Etappen teilen
Modul 3 Erweitern mit Subagents, Hooks, MCP und Skills
  • Subagents für Code-Review, Recherche oder Testgenerierung definieren
  • Hooks einsetzen, um Formatierung, Linting oder Prüfungen vor und nach Tool-Aufrufen zu erzwingen
  • MCP-Server für Ticketsysteme, Datenbanken oder interne Dokumentation anbinden
  • Eigene Slash-Commands und Skills für wiederkehrende Team-Workflows erstellen
Modul 4 Git-Workflows, Tests und Qualitätssicherung
  • Branches, aussagekräftige Commits und Pull Requests mit Claude Code erstellen
  • Testgetriebenes Arbeiten: erst Tests schreiben lassen, dann implementieren
  • Diffs systematisch prüfen und Änderungen gezielt zurückweisen oder nachschärfen
  • Parallele Arbeit mit Git-Worktrees und mehreren Sitzungen organisieren

Tag 2

Modul 5 Headless-Betrieb, CI und Sicherheit
  • Claude Code nicht-interaktiv in Skripten und CI-Pipelines ausführen
  • Automatisierte Reviews und Issue-Bearbeitung in GitHub- oder GitLab-Workflows
  • Berechtigungsmodi, Allow- und Deny-Regeln sowie Sandboxing konfigurieren
  • Umgang mit Secrets, Prompt-Injection-Risiken und unternehmensweiten Richtlinien
Modul 6 Praxislabor: Kubernetes & Microservices
  • Helm-Charts und Kustomize erstellen
  • Pods und Deployments debuggen
  • RBAC und NetworkPolicies
  • Microservice-Schnitt und Kommunikation
  • Observability einrichten
  • GitOps-Repositories pflegen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • 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.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

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.

Voraussetzungen

Sie verfügen über praktische Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache und arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile. Praktische Erfahrung mit Containern, kubectl und Kubernetes-Grundobjekten sowie Grundkenntnisse in Helm, YAML und Git.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Administratorrechten, Git, Node.js-Laufzeit und einem aktuellen Editor; ein Claude-Abonnement oder ein Anthropic-API-Zugang wird für die Übungen benötigt.

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.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
  • Mi, 9. Dezember 2026 – Do, 10. Dezember 2026 Bremen Anfragen
  • Mo, 11. Januar 2027 – Di, 12. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Salzburg Anfragen
  • Mi, 10. Februar 2027 – Do, 11. Februar 2027 Online Anfragen
  • Do, 18. Februar 2027 – Fr, 19. Februar 2027 Kaiserslautern Anfragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Claude Code von klassischer Code-Vervollständigung?

Code-Vervollständigung schlägt die nächsten Zeilen vor, während Claude Code als Agent ganze Aufgaben bearbeitet: Es durchsucht das Repository, plant Änderungen über mehrere Dateien, führt Tests und Befehle aus und korrigiert sich anhand der Ergebnisse. Sie formulieren das Ziel und prüfen das Resultat, statt jede Zeile selbst zu steuern.

Ist Claude Code für den Einsatz im Unternehmen sicher genug?

Claude Code fragt standardmäßig vor Dateiänderungen und Befehlen nach Freigabe. Über Berechtigungsregeln, Sandboxing, verwaltete Einstellungen und Hooks lässt sich genau festlegen, was der Agent darf. Im Kurs lernen Sie, diese Mechanismen passend zu Ihren Sicherheits- und Datenschutzvorgaben zu konfigurieren und Risiken wie Prompt Injection einzuschätzen.

Funktioniert Claude Code mit meiner Programmiersprache und meinem Stack?

Ja. Claude Code arbeitet sprachunabhängig, weil es mit Dateien, Terminalbefehlen und Ihren vorhandenen Build- und Test-Tools arbeitet. Ob Python, Java, TypeScript, Go, ABAP-nahe Projekte oder Infrastruktur als Code: Entscheidend ist eine gute CLAUDE.md, die Ihre Befehle und Konventionen beschreibt. Den fachlichen Schwerpunkt setzt die jeweilige Kursvariante.

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.

Was kostet die Schulung „Claude Code für Kubernetes- und Microservice-Teams“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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