Cloud-Computing ist vom Trend zur Standardpraxis gereift. Unternehmen nutzen Cloud-Ressourcen, um flexibel, skalierbar und kosteneffizient zu arbeiten. Für Rollen in DevOps, SRE und Linux-Administration ist Cloud-Know-how eine Schlüsselqualifikation.
Was ist Cloud-Computing?
Cloud-Computing bezeichnet die Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher und Anwendungen über das Internet. Anstelle eigener Hardware werden Ressourcen aus Rechenzentren bezogen und bedarfsgerecht skaliert.
- On-Demand Self-Service: Ressourcen selbstständig bereitstellen und verwalten.
- Skalierbarkeit: Kapazitäten dynamisch nach oben oder unten anpassen.
- Nutzungsbasierte Abrechnung: Kosten orientieren sich am tatsächlichen Verbrauch.
- Hohe Verfügbarkeit: Redundanz reduziert Ausfälle und beschleunigt Wiederanlauf.
Service-Modelle: IaaS, PaaS, SaaS
IaaS (Infrastructure as a Service): Virtuelle Maschinen, Speicher und Netzwerke als Basis. Betriebssysteme und Anwendungen werden selbst verwaltet.
PaaS (Platform as a Service): Laufzeitumgebungen für Anwendungen ohne Betriebssystem- und Middleware-Management; Fokus auf Entwicklung und Betrieb.
SaaS (Software as a Service): Fertige Anwendungen im Browser oder per API; Betrieb und Updates liegen beim Anbieter.
Bereitstellungsmodelle: Public, Private, Hybrid, Multi-Cloud
Public Cloud: Dienste großer Provider mit globaler Skalierung.
Private Cloud: Exklusiv betriebene Umgebung, häufig aus Compliance- oder Kontrollgründen.
Hybrid Cloud: Kombination aus Public und Private Cloud für Workload-Platzierung und Compliance.
Multi-Cloud: Nutzung mehrerer Public-Cloud-Anbieter zur Vermeidung von Abhängigkeiten und für Kosten-/Leistungsvorteile.
Warum es für DevOps, SRE und Linux relevant ist
Cloud-Computing ist Fundament moderner Arbeitsweisen: Continuous Integration/Delivery, Container-Orchestrierung und Infrastructure as Code setzen flexible, automatisierbare Infrastrukturen voraus. Linux dominiert als Betriebssystem in Public Clouds wie in On-Premise-Setups. Praktische Kompetenz in Kubernetes, Pipelines und automatisierter Provisionierung steigert Beschäftigungsfähigkeit im Remote-Umfeld deutlich.
Herausforderungen: Sicherheit, Kosten, Governance
- Sicherheit: Identitäten, Zugriffsrechte, Verschlüsselung, Netzwerksegmentierung und Secret-Management konsistent umsetzen.
- Kostenkontrolle: Ressourcen-Sizing, Reservierungen, automatisches Abschalten und Monitoring gegen unvorhersehbare Ausgaben.
- Governance & Compliance: Standards, Landing Zones, Richtlinien und Auditierbarkeit über alle Umgebungen hinweg.
Praxispfad für Einsteiger (Linux Essentials Niveau)
1. Private-Cloud-Basis im Homelab: Virtuelle Maschinen und Container aufsetzen (z. B. Proxmox VE) und grundlegende Netzwerk-/Speicher-Konzepte verstehen.
2. Container & Orchestrierung: Container-Builds und -Laufzeit testen, erste Schritte mit einer leichten Kubernetes-Variante (z. B. k3s) gehen.
3. Infrastructure as Code: Wiederholbare Provisionierung mit Tools wie ansible und terraform einführen, Konfiguration versionieren und automatisieren.
4. CI/CD & Beobachtbarkeit: Kleine Pipeline aufsetzen, Metriken und Logs sammeln, um Stabilität und Änderungsfluss zu verbessern.
5. Sicherheit & Betrieb: Basis-Härtung, Backups, Rollen-/Rechtemanagement und Kosten-/Ressourcen-Überwachung verankern.
Fazit
Cloud-Computing liefert Flexibilität, Skalierbarkeit und Tempo. Wer die Service- und Bereitstellungsmodelle beherrscht und Automatisierung, Container sowie IaC einsetzt, baut robuste, effiziente Plattformen. Für DevOps-, SRE- und Linux-Rollen ist Cloud-Kompetenz der Hebel, um Projekte sicher zu liefern und die eigene Remote-Jobfähigkeit nachhaltig zu stärken.
Schreibe einen Kommentar