Azure Kubernetes Service Experten in München

• Aufbau von Azure-Kubernetes-Clustern (AKS) mit Network Policies, Security Groups und RBAC
• Terraform-basierte Infrastructure-as-Code für sichere, reproduzierbare Bereitstellungen in der BMW-Azure-Cloud
• Härtung der CI/CD-Pipelines mit Jenkins, SonarQube, Fortify SSC und Contrast AST
• Integration von SAP BTP/Kyma und ServiceNow GRC

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.

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• 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.

• Fullstack-Entwicklung auf Basis von Next.js und TypeScript
• Entwicklung und Optimierung von Geodatenbankabfragen für PostgreSQL/PostGIS
• Visualisierung von Geodaten mit Mapbox
• Konzeption und Durchführung von Lasttests sowie Performance-Optimierungen
• Code-Reviews und Dokumentationsaufgaben
• Technologien: JavaScript, TypeScript, Next.js, React, Zod, tRPC, Storybooks, PostgreSQL/PostGIS, MicroORM, Knex, Material UI, Mapbox, BullMQ, Jest, Playwright, Artillery.io, K6, Sentry, Figma, GitLab, Grafana, GTFS

• Wartung einer SaaS-Abrechnungsplattform auf AWS im Site Reliability Engineering (SRE) Team.
• Wesentliche Rolle bei einem AWS-Cloud-Migrationsprojekt: Implementierung von Terraform (IaC), Aufbau von CI/CD-Prozessen und Pipelines, Härtung von Images, Aktualisierung von Tool-Versionen und Entwicklung von Skripten.
• Erstellung von Dokumentation.

AWS-Cloud-Migration:

• Entwurf und Implementierung von CI/CD für die Bereitstellung von AWS-Ressourcen mit GitLab CI, Terraform und GitOps.
• Einrichtung und Konfiguration der DevOps-Toolchain, inklusive Jenkins, Harbor und Vault.
• Bereitstellung der Abrechnungsanwendung, von Microservices und unterstützenden Infrastruktur-Services in Nomad-Clustern.
• Neugestaltung des TLS/mTLS-Zertifikatsmanagements mit Vault und Lambda.

Sicherheit (Infrastruktur-Härtung, Patch-Management & Schwachstellen-Scanning):

• Verwaltung mehrerer AWS-Accounts für Consul/Nomad/Traefik-Cluster (10–20 EC2-Instanzen/Account, ASG) und für die DevOps-Toolchain (Harbor, Jenkins, Vault).
• Erstellung gehärteter AMIs mit Packer basierend auf CIS-Benchmarks für Nomad, Jenkins, Harbor und Vault; Bereitstellung mit Terraform.
• Integration von Trivy über das Harbor-Plugin zum Scannen von Container-Images.
• Implementierung strenger AWS-VPC-Sicherheitsgruppenregeln.
• Entwicklung und Pflege eines Patch-Management-Prozesses für alle Umgebungen mit Qualys und Wiz.
• Bereitstellung des Qualys Cloud Agents auf allen EC2-Instanzen, Verfolgung von CVEs und Testen von Patches in niedrigeren Umgebungen vor dem Rollout.
• Automatisierte Verteilung von Patches über alle AWS-Accounts mit Terraform und GitLab CI und Überprüfung der Patch-Konformität über Qualys-/Wiz-Dashboards.