Kubernetes Professional Services
Kubernetes, auch bekannt als K8s, ist ein Open-Source-System zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen.
Unsere Kubernetes-Experten bewerten den aktuellen Stand der Einführung von Container-Orchestratoren in Ihrem Unternehmen, identifizieren Engpässe, erstellen eine Roadmap für Verbesserungen und geben Empfehlungen zur Vermeidung kritischer Fehler und zur Maximierung des ROI. Neben der Konzeption, begleiten wir unsere Kunden auch bei der Migration und Implementierung Ihrer Kubernetes Projekte und Transformationen.
Unsere Leistungen
- All-inWir begleiten Ihr Projekt von Anfang bis Ende und unterstützen Konzeptionierung, Implementierung, Monitoring und Betrieb der Cluster.
- ArchitekturWir verwalten Ihre kontainerisierten Applikationen je nach Bedarf innerhalb der Cloud oder on-premise Kubernetes Cluster
- EffizienzWir schaffen Effizienz und Stabilität in den Entwicklungsprozessen und gewährleisten Software-Qualität mithilfe des CI-Ansatzes
- SicherheitWir formulieren ihr Sicherheitskonzept, erstellen Berechtigungskonzepte und etablieren Cluster-Security-Best-Practices, bspw. durch die Nutzung von SBOM
Methodik
Für die erfolgreiche Umsetzung des Projekts, integrieren wir uns gerne fest im Team und den Arbeitsabläufen unserer Kunden. Durch unsere Erfahrung bringen wir Best Practices mit ein, die gemeinsam an das jeweilige Projekt angepasst werden. Auch mit Workshops zu dedizierten Themen (z.B. Terraform) haben wir gute Erfahrungen gemacht. Um Kubernetes Kompetenzen in ihrem IT & DevOps Team aufzubauen, bieten wir auch personalisierte Trainings an.
Fallstudien
Problemstellung
Das BI-Team unseres Kunden CyberSolutions stand vor einer Problemstellung in Bezug auf ihre Entwicklungsumgebung. Der aktuelle Prozess basierte darauf, die Umgebungen rein lokal auf den Rechnern der Mitarbeitern zu entwickeln.
Dies führte aufgrund jeweils hoher Einrichtungs- und Freigabeaufwand für neue Funktionen zu unnötig langen Entwicklungszyklen. Zudem gab es begrenzten Zugriff auf Produktionsdaten, da das Kopieren der Daten in die lokale Entwicklungsumgebung aufgrund ihrer Größe oft zu lange dauerte. Die schwierige parallele Feature-Entwicklung erschwerte das Arbeiten an mehreren Features gleichzeitig, was zu Verzögerungen und ineffizientem Arbeitsablauf führte. Des Weiteren beeinträchtigte die hohe Systembelastung den Entwicklungsprozess, da die Features auf einem lokalen Rechner entwickelt wurden, der nicht immer über ausreichend Ressourcen verfügen, um die Masse an Daten effizient zu verarbeiten. Diese Probleme führten zu einer geringen Effizienz und Produktivität des Teams und einem Wissenssilo, da nur bestimmte Mitarbeiter in der Lage waren, neue Features einzurichten.
Lösungsansatz
In Zusammenarbeit zwischen Valiton und CyberSolutions war das Ziel daher, den Prozess des Feature-Entwicklungsprozesses durch die Vereinfachung und Automatisierung der Workflows effizienter zu gestalten und von lokalen Entwicklungsumgebungen zu lösen. In Abstimmung mit CyberSolutions, entschieden wir uns für eine Lösungsumsetzung mit Kubernetes um eine skalierbare und cloud-unabhängige Umgebung zu schaffen, während einige Services trotzdem im lokalen Rechenzentrum bestehen bleiben. Mit diesem Ansatz kann ein lokaler Zugriff auf Datenbanken gewährleistet werden, ohne dass lokale Ressourcen beansprucht werden müssen. Zudem bietet eine solche Lösung zukünftige Möglichkeiten die Skalierung der Cloud weiterhin nutzen zu können (Fokus auf Hybrid-Cloud Ansatz)
Ergebnis
Nach einer ausführlichen Analyse der Prozesse und Tools, wurden die Anwendungen iterativ kontainerisiert und in die Cloud gehoben. Vorteile unseres Lösungsansatzes für den Kunden beinhalteten u.a.:
- PerformanceFunktionsumgebungen können zukünftig innerhalb von Minuten bereitgestellt werden, so dass sich der BI-Analyst auf seine Features konzentrieren kann
- Verteiltes ProzesswissenEin einfacher und einheitlicher Prozess ermöglicht es jedem, Funktionen zu starten und freizugeben
- Parallele Feature EntwicklungBI-Analysten können innerhalb des neuen Ansatzes problemlos an mehreren Features gleichzeitig arbeiten
- SkalierbarkeitUnser Ansatz bietet die Möglichkeit, das lokale Rechenzentrum zu nutzen und bei Bedarf auch innerhalb der Cloud zu skalieren
Problemstellung
Die Organisation von Burda Forward wurde vor kurzem in eine Job to be Done-Struktur umgewandelt. Diese Struktur ermöglicht es den Job-Teams, markenübergreifend zu arbeiten. Ein wichtiger Aspekt dabei ist, Datensilos aufzulösen und ein einheitliches Web-Analyse-Tool für alle Marken zu verwenden. Zuvor nutzte beispielsweise Chip Adobe Analytics, während Focus und andere Google Analytics verwendeten.
Um alle Daten zu vereinheitlichen, wurde beschlossen, die Open-Source-Plattform von Snowplow als neues Webanalyse-Tool zu nutzen.
Lösungsansatz & Ergebnis
Die Behavioral Data Platform von Snowplow ist eine Lösung die Unternehmen wie Burda Forward in Echtzeit Einblicke in das Nutzerverhalten gibt. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören die Datenhoheit, der Schutz der Privatsphäre und ein flexibles Datenmodell, das für viele verschiedene Anwendungsfälle angepasst werden kann. Bei Burda Forward läuft die Snowplow-Pipeline derzeit auf AWS, es wurde jedoch von Anfang an entschieden, alle Services mit Kubernetes zu realisieren, um die Voraussetzung für Multi-Cloud-Fähigkeit zu schaffen. Dies versetzt Burda Forward in die Lage, bei Bedarf zwischen Cloud-Anbietern wie GCP oder Azure zu wechseln. Mit den richtigen Anpassungen wäre es auch möglich, die Pipeline in einem eigenen Rechenzentren zu betreiben.
Alles in allem bietet die Snowplow Behavioral Data Platform viele Vorteile für Burda Forward, indem sie Initiativen wie Job To Be Done ein flexibles Analysewerkzeug bietet. Mit Kubernetes können sie falls notwendig zwischen Cloud-Umgebungen wechseln um die Abhängigkeit von einzelnen Big Tech Companys insbesondere bei der Verarbeitung von Nutzerdaten auf ein Minimum zu reduzieren.