Wie viel Python braucht man für DevOps – und wofür überhaupt?

Wer sich mit DevOps, Cloud oder Site Reliability Engineering (SRE) beschäftigt, stößt früher oder später auf Python – neben Shell-Scripting eine der wichtigsten Sprachen in diesem Bereich. Doch wie viel muss man wirklich können? Und für welche Aufgaben kommt Python überhaupt zum Einsatz? Dieser Beitrag gibt einen praxisnahen Überblick – entlang der 7 Kernbereiche eines modernen DevOps-Stacks.

1. Infrastruktur & Provisionierung

Beim Aufbau und der Verwaltung von Cloud-Infrastruktur kommen Tools wie Terraform oder CloudFormation zum Einsatz. Diese nutzen deklarative Konfigurationssprachen – aber Python ist trotzdem hilfreich:

• für kleine Automatisierungs-Skripte rund um die Infrastruktur
• für API-Calls zu AWS, Azure oder GCP (z. B. mit boto3)
• zur dynamischen Erstellung von Inventardaten

2. Konfiguration & Automatisierung

Hier wird Python zum eigentlichen Herzstück. Zwar übernehmen Tools wie Ansible, Salt oder Chef die Konfigurationslogik – aber deren Module und Plugins werden oft in Python geschrieben. Typische Anwendungsfälle:

• eigene Ansible-Module oder Filter schreiben
• Erweiterungen für SaltStack bauen
• kleine Skripte zur Verwaltung von Secrets, Zertifikaten oder Configs

Shell-Scripting (Bash, Zsh) ergänzt das Ganze hervorragend – vor allem für schnelle One-Liner, cronjobs oder Systemintegration.

3. Containerisierung & Orchestrierung

Im Umfeld von Docker, Podman oder Kubernetes ist Python oft die Sprache hinter den Tools:

• docker-compose ist ein Python-Projekt
• Helm-Charts lassen sich mit Python-Templates vorberechnen
• eigene Kubernetes-Operatoren (z. B. mit kopf oder pulumi) nutzt Python als Basis

Hier ist nicht tiefes Wissen gefragt – aber ein solides Verständnis, wie man YAML-Templates dynamisch aus Python heraus generiert oder prüft, ist sehr hilfreich.

4. CI/CD & Deployment

Continuous Integration (z. B. mit GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins oder Drone) setzt häufig auf Shell und Python:

• Testskripte und Linter in Python (z. B. pytest, black, flake8)
• Build- und Deploy-Skripte mit Bash oder Python
• Wrapper für Tools wie kubectl, ansible-playbook oder docker

5. Monitoring & Logging

Python wird oft für kleine Exporter und Custom-Metrics verwendet:

• eigene Prometheus Exporter mit prometheus_client
• Parsing von Logfiles (z. B. logrotate, ELK, Loki)
• Schnittstellen zu APIs von Monitoring-Tools wie Netdata, Grafana, Datadog

6. Sicherheit & Zugriff

In sicherheitsrelevanten Bereichen hilft Python bei der Automatisierung von:

• Zertifikatsverlängerungen (z. B. Let’s Encrypt mit certbot)
• Benutzerverwaltung per API (z. B. Okta, Keycloak)
• Sicherheitschecks (z. B. CVE-Scanner, Hash-Prüfungen)

Shell-Scripting ist hier oft Teil automatisierter Prüfprozesse in Kombination mit Cron, systemd oder Git Hooks.

7. Betriebs- & Performanceoptimierung (SRE)

Für SREs ist Python ein mächtiges Werkzeug für Diagnose, Optimierung und Alarmierung:

• Performance-Skripte zur Auswertung von Systemmetriken
• Automatisierung von Skalierungsmaßnahmen (z. B. API-gesteuerte Anpassung von Ressourcen)
• Integration von Alert-Systemen mit Slack, E-Mail, Webhooks

Wie viel Python braucht man wirklich?

Du musst kein Softwareentwickler sein – aber du solltest wissen, wie man mit Python:

• eine Datei öffnet, liest und schreibt
• HTTP-Requests an APIs sendet (requests)
• Daten verarbeitet (z. B. mit json, yaml)
• Systembefehle ausführt (subprocess)

Viele erfolgreiche DevOps Engineers nutzen Python pragmatisch: Sie googeln, kopieren, verstehen und passen an. Wichtig ist die Fähigkeit, Probleme durch Automatisierung zu lösen – nicht perfekte Code-Ästhetik.

Fazit

Python und Shell-Scripting sind keine „Kann“-Fähigkeiten – sie sind die Sprachebene deiner Automatisierungsfähigkeiten. Gerade in Remote-Jobs und DevOps-Rollen mit hoher Eigenverantwortung wird erwartet, dass du Prozesse verstehst, sie dokumentierst und per Code ausführbar machst. Und genau dafür ist Python das perfekte Werkzeug.