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Junior

Mit welchen Diensten haben Sie gearbeitet und was genau haben Sie damit gemacht?

sobes.tech KI

Antwort von AI

Ich habe mit einer breiten Palette von Diensten gearbeitet, die die wichtigsten Bereiche der DevOps-Praktiken abdecken:

  • Cloud-Plattformen:

    • AWS (Amazon Web Services): EC2 (Verwaltung von Instanzen, Auto Scaling, ELB), S3 (Objektspeicherung, Konfiguration statischer Websites), RDS (Datenbankverwaltung – PostgreSQL, MySQL), VPC (Netzwerkinfrastruktur), IAM (Zugriffsverwaltung), CloudWatch (Überwachung und Alarme), Lambda (Serverless-Funktionen), EKS (Verwaltung von Kubernetes-Clustern), Route 53 (DNS).
    • Azure (Microsoft Azure): Virtuelle Maschinen, Speicherkonten, Azure SQL-Datenbank, Virtuelles Netzwerk, Azure AD (Azure Active Directory), Azure Monitor, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Functions, Azure DNS.
    • GCP (Google Cloud Platform): Compute Engine, Cloud Storage, Cloud SQL, Virtual Private Cloud, Cloud Identity and Access Management (IAM), Cloud Monitoring, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions, Cloud DNS.

  • Konfigurationsmanagement-Systeme:

    • Ansible: Automatisierung der Anwendungsbereitstellung, Serververwaltung, Betriebssystemkonfiguration, Ausführung routinemäßiger Aufgaben. Schreiben von Playbooks und Rollen.
    • Terraform: Infrastruktur als Code. Erstellung, Änderung und Zerstörung von Cloud-Infrastrukturen (AWS, Azure, GCP, Kubernetes und andere). Verwaltung des Infrastrukturzustands.
    • Chef / Puppet (Grundkenntnisse): Verwendung von Rezepten/Manifesten zur Konfigurationsverwaltung.

  • CI/CD-Systeme:

    • Jenkins: Aufbau von Pipelines für das Bauen, Testen und Bereitstellen von Anwendungen (von Monolithen bis Microservices). Integration mit Versionskontrollsystemen (Git), Paketmanagern, Testtools.
    • GitLab CI/CD: Vollständig integrierte Lösung für CI/CD in GitLab. Erstellung von .gitlab-ci.yml-Dateien, Runners-Konfiguration, Deployment-Management.
    • GitHub Actions: Automatisierung von Workflows in GitHub. Build, Test und Deployment von Anwendungen direkt aus dem Repository.
    • Azure DevOps Pipelines: Aufbau von CI/CD-Pipelines in der Azure DevOps-Umgebung.

  • Containerisierung:

    • Docker: Erstellung von Images (Dockerfiles), Ausführung von Containern, Containerverwaltung (Docker-compose), Orchestrierung (grundlegendes Docker Swarm).
    • Kubernetes: Deployment und Verwaltung containerisierter Anwendungen. Arbeit mit Pods, Deployments, Services, Ingress, ConfigMaps, Secrets. Überwachung und Skalierung. RBAC-Verwaltung.

  • Überwachungs- und Logging-Systeme:

    • Prometheus & Grafana: Metriksammlung, Datenvisualisierung, Alarmkonfiguration. Überwachung des Zustands von Servern, Anwendungen, Kubernetes-Clustern.
    • ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Zentralisierte Sammlung, Parsing, Speicherung und Analyse von Logs. Log-Visualisierung, Suche, Dashboard-Erstellung.
    • Zabbix: Überwachung von Servern, Netzwerkausrüstung, Anwendungen. Trigger- und Alarmkonfiguration.
    • CloudWatch (AWS), Azure Monitor, Google Cloud Monitoring: Nutzung integrierter Cloud-Systeme zur Ressourcenüberwachung.

  • Versionskontrollsysteme:

    • Git: Tägliche Arbeit mit Git: Klonen, Commits, Pushes, Pulls, Merges, Rebase, Arbeit mit Branches, Forks, Pull-Requests/Merge-Requests.

  • Skriptsprache verwenden:

    • Bash: Schreiben von Skripten zur Automatisierung routinemäßiger Aufgaben, Deployment, Administration.
    • Python: Schreiben komplexerer Skripte zur Automatisierung von DevOps-Aufgaben, Arbeit mit Cloud-APIs, Datenanalyse.

Konkrete Aktionen reichten vom Entwurf und der Implementierung der gesamten Infrastruktur von Grund auf für die Bereitstellung neuer Microservices bis hin zur Optimierung bestehender CI/CD-Pipelines, der Implementierung von Überwachungs- und Logging-Systemen und der Gewährleistung hoher Verfügbarkeit der Dienste durch Auto-Scaling und Load Balancer. Außerdem war ich für die Konfiguration und Wartung von Datenbanken, die Sicherheitsverwaltung durch Zugriffssteuerung und Firewall-Konfigurationen zuständig.

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