Amazon RDS Experten in München

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

• Einsatz moderner JavaScript-Funktionen einschließlich ES6+-Syntax, Destructuring, Modulen, Array-Methoden und asynchroner Programmierung zur Entwicklung effizienter und gut lesbarer Frontend-Software.
• Umsetzung von Frontend-Integrationsmustern für PHP- und Laravel-Backend-Services, Anbindung von React-Oberflächen an REST-APIs und Verarbeitung strukturierter JSON-Daten.
• Entwicklung interaktiver, funktionaler und komponentenbasierter Frontend-Anwendungen mit React Hooks, JavaScript und TypeScript sowie Backend-Anwendungen und RESTful APIs mit Python, Django, Flask und FastAPI, mit Fokus auf wiederverwendbare Komponenten, modulare Architektur, Wartbarkeit und effiziente Datenverarbeitung.
• Pflege einer dynamischen Portfolio-Plattform mit PHP, Laravel, Livewire und MySQL sowie Umsetzung der vollständigen Funktionalität über Frontend-Oberflächen, Backend-Services und Datenbankoperationen hinweg.
• Überprüfung der serverseitigen Anfrageverarbeitung, des Routings, der Middleware und der Formularvalidierung mithilfe von Laravel-Funktionen zur Unterstützung zuverlässiger Anwendungsabläufe und einer konsistenten Datenverarbeitung.
• Entwurf und Verwaltung relationaler Datenbankstrukturen mit MySQL und Laravel Eloquent ORM sowie Implementierung von Datenmodellen, Beziehungen, Datenbankmigrationen und effizienten Abfragen für das Content-Management.
• Entwicklung KI-gestützter Anwendungen mit Large Language Models (LLMs) über externe APIs und lokal gehostete Modelle sowie Untersuchung praktischer Anwendungsfälle für dialogorientierte KI, intelligente Automatisierung und KI-gestützte Workflows.
• Entwicklung lokaler KI-Anwendungen und Entwicklertools zum Ausführen, Konfigurieren und Interagieren mit lokal gehosteten Sprachmodellen sowie praktische Erfahrung mit lokaler Inferenz, Modellintegration und datenschutzbewussten KI-Workflows.
• Untersuchung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Ansätzen zur Kombination von Sprachmodellen mit externen Wissensquellen und zur Ermöglichung kontextbezogener Antworten auf Grundlage relevanter Anwendungsdaten und abgerufener Informationen.
• Integration von KI-Services in Backend-APIs und Anwendungskomponenten sowie Entwicklung wiederverwendbarer Module für Modellkommunikation, Antwortverarbeitung, Fehlerbehandlung und Datenaustausch.

• Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
• Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
• Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
• Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
• Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
• Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.

• Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL, REST APIs, AWS Lambda, S3, RDS PostgreSQL, EventBridge, CloudWatch, Docker, Apache Airflow und BigQuery – Integration von Daten aus GA4, Google Ads, Meta Ads, CMS, CRM, Newslettern, Events und B2C-Bestellsystemen in analyseoptimierte Datensätze.
• Aufbau einer markenübergreifenden Lakehouse-Architektur von AWS zu BigQuery – Umwandlung von Roh-JSON/CSV-Daten in strukturierte, partitionierte und wiederverwendbare Reporting-Schichten mit Staging-, Intermediate-, Canonical- und Mart-Modellen.
• Entwurf relationaler und dimensionaler Datenmodelle: 3NF-Staging-Modelle, Star-Schemas, Faktentabellen, Dimensionstabellen, tägliche KPI-Aggregate und Dashboard-optimierte Marts für Marketing-, Content-, Abonnement-, Event-, CRM- und Umsatzanalysen.
• Implementierung produktionstauglicher Datenqualitäts- und Pipeline-Zuverlässigkeitsfunktionen: inkrementelle Loads, idempotente Upserts, Deduplizierung, Schema-Validierung, Zeilenabgleich, Null-Checks, Anomalieerkennung, Frische-Monitoring, Logging, Wiederholungsversuche und Fehlerbenachrichtigungen.
• Automatisierung markenübergreifender Reporting-Prozesse und Datenprodukte – Pipelines für 73 Newsletter-Kampagnen, 31 Lead-Listen-Synchronisierungen, 52 Event-Partner-Berichte und eine 500K-Datensatz-Unternehmensabgleich-Pipeline; Reduzierung der manuellen Datenvorbereitung um ca. 70 % und Steigerung der Analyst-Produktivität um ca. 30 %.

• Testkonzepterstellung
• Erstellung von Testprozessen
• Koordination der TC-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
• HW-Testing: FPGA, RF
• Testautomatisierung und Regressionstests
• Gewährleistung des 24/7-Betriebs des Testsystems
• Analyse & Berichterstattung
• Regelmäßige Koordination des Testteams, Meetings mit anderen Stakeholdern
• Kommunikation und Koordination mit Stakeholdern und Projektleiter

• Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).

• Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.

• Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.

• Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.

• Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.

• Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.

• Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.

• Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.

• Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.

• Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).

• Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

• Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

• Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

• Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

• Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

• Entwicklung und Bereitstellung GDPR-konformer Datenpipelines.
• Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen für After-Sales-Analysen zur Verbesserung der Erkennung von Reparaturen.
• Aufbau einer cloudbasierten Data-Lake-Architektur zur Unterstützung der funktionsübergreifenden digitalen Transformation.