Longhorn Experten in Deutschland
aus geprüften, verfügbaren Spezialisten mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die belastbaren persistenten Speicher entwerfen, die Replikatplatzierung und Snapshots optimieren und Kubernetes-Speicherbetrieb mit Longhorn und Rancher Longhorn unterstützen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Longhorn eingesetzt haben
Ivan Vetoskin
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur bei 58agents
- Bereitstellung von Kubernetes-Infrastruktur auf Azure, GCP oder Bare-Metal beim Hosting-Provider
- Konzeption und Implementierung von REST- und GraphQL-APIs
- Cloud-Governance (Kosten, Compliance, Sicherheit)
- Infrastructure-as-Code und CI/CD als Code (Terraform, Ansible)
- Container-Technologien (Docker, Helm)
- Pflege und Verbesserung von CI/CD-Pipelines (GitLab CI, GitHub Actions), Argo CD
- Deployment, Skalierung und Monitoring von Microservices
- Verteiltes Event-Streaming (Kafka)
- Message Broker RabbitMQ, MQTT
- Softwareentwicklung von Grund auf oder Weiterentwicklung bestehender Projekte mit PHP, Python, Go, C# und Bash
Karl-Heinz Gille
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur / JEE-Entwickler bei EnBW
Weiterentwicklung einer bestehenden Microservice-Architektur (REST) zur Asset-Modellverwaltung und Laufzeitumgebung in der Cloud.
Java-Entwicklung (BE) im SCRUM-Team.
Java (Spring Boot/Security)
PostgreSQL
Docker
AWS-Services (Lambda, Cognito, ECS, SQS)
IntelliJ
Marcus Wiederstein
Letzte Position:
Administrator, DevOps bei KZVB
- Neue Netzwerkinfrastruktur geplant und umgesetzt (VLAN, LACP, DMZ, strukturierte Verkabelung)
- Migration von VMware zu KVM mit Oracle Linux Virtualization Manager (OLVM) durchgeführt, inklusive CPU-Pinning
- Gesamte Umgebung mit SELinux gehärtet (KVM-Hosts, Container-Hosts, Datenbankserver)
- Virtualisierungsplattform mit OLVM konfiguriert und betrieben, Provisionierung per Ansible
- Kritische Dienste containerisiert und neu bereitgestellt: WordPress, Jenkins, PostgreSQL, MariaDB, Subversion mit Apache- und AD-Integration
- Ansible-Playbooks zur automatischen Bereitstellung und Konfigurationsverwaltung entwickelt
- Foreman für Repository- und Sicherheitsmanagement in der DMZ integriert
- Technische Dokumentation in Markdown erstellt und in Bookstack organisiert
- Koordination mit externen Anbietern (z.B. HPE) für Hardwareinstallation und -einrichtung
- Alle Beiträge dokumentiert und reproduzierbar in Markdown geliefert
Michael Rudl
Letzte Position:
Software-Entwickler
- Automatische Report-Erstellung auf Basis von Log-Daten der Überwachungskamerasoftware Senstar über Zugriffszeiten auf verschiedene Kamera-Systeme
- Aufnahme der Anforderungen und Übersetzung in passende technologische Lösung
- Implementierung von Python Scripten zum Auslesen, Verarbeiten und Konvertieren der Senstar Logdaten in PDF-Report
- Einlesen von Konfigurations-Dateien zur Steuerung der Scripte
- Paketierung der Python Scripte und aller Dependencies als ausführbares cmd. Offlineinstallation auf Windows-Server
- Bereitstellung von –help Paramter zur Auflistung und Erklärung der Script-Parameter
- Erstellung einer Dokumentation zur Installation, Konfiguration und Betrieb der Scripte
- Technisches Umfeld: Python 3, SQL, Senstar, Windows Server, Python Setuptools, fpdf
Kai Held
Letzte Position:
Backend-Python-Entwickler bei Rohde & Schwarz SIT
- Konzeption und Entwicklung eines domänenbasierten Need-to-Know-Identity- und Zugriffsmanagements in einer hochsicheren Umgebung
- Backend-Entwicklung (Python): API- & Microservice-Entwicklung
Anton Klonov
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, 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), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Longhorn einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Energie, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
60%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Longhorn einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Persistenter Speicher
Longhorn ist ein cloud-nahes Speichersystem für Kubernetes. Es gibt Workloads persistente Volumes, die verfügbar bleiben, wenn Pods verschoben werden, neu starten oder ausfallen. Unternehmen nutzen es für zustandsbehaftete Dienste, interne Tools und Testumgebungen, die Speicher ohne zusätzliche Komplexität durch Storage-Hardware brauchen.
Wo es passt
- Persistente Volumes für Kubernetes-Apps
- Backup und Wiederherstellung für Clusterdaten
- Notfallwiederherstellung für zustandsbehaftete Dienste
- Speicher für Dev-, Staging- und Produktionscluster
Es wird oft mit anderen Kubernetes-Speicheroptionen verglichen, wenn Teams einen einfacheren Betrieb und ein klares Volume-Management wollen.
Was Experten übernehmen
Starke Longhorn-Spezialisten richten Replikatanzahl, Knotenplatzierung, Backups und Aufbewahrungsrichtlinien ein. Sie arbeiten auch mit Storage Classes, Snapshots, Engine-Images und Upgrade-Planung. In Deutschland werden sie oft für hybride Teams geholt, die praktische Hilfe über Cloud- und On-Premises-Cluster hinweg brauchen.
Skills im Ökosystem
Longhorn-Arbeit liegt meist nah an Kubernetes, Helm, CSI, Container-Netzwerken und Backup-Zielen wie S3-kompatiblem Speicher. Experten sollten Cluster-Events lesen, den Speicherzustand prüfen und Probleme bei der Knotenplanung oder Speicherkapazität erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
- Ein Cluster braucht zuverlässigen persistenten Speicher
- Volumes sind langsam, getrennt oder nicht gesund
- Backups oder Wiederherstellungen verhalten sich nicht wie erwartet
- Ein Team rollt Longhorn zum ersten Mal aus
Freelance-Expertise hilft, wenn interne Teams Kubernetes kennen, aber tieferes Speicherwissen für ein Live-System oder eine Migration brauchen.
Woran gute Arbeit erkennbar ist
Gute Longhorn-Profis halten das Volume-Setup einfach, dokumentieren Wiederherstellungsschritte und testen Ausfallszenarien, statt sie nur anzunehmen. Sie wissen, wie man Verfügbarkeit, Leistung und Betriebsaufwand ausbalanciert. Außerdem erklären sie Kompromisse klar, damit Plattform- und Anwendungsteams das System mit Vertrauen unterstützen können.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Longhorn? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Longhorn wird genutzt, um persistenten Speicher für Kubernetes-Workloads bereitzustellen, die ihre Daten nicht verlieren dürfen, wenn Pods neu eingeplant werden oder ein Knoten ausfällt. Es passt gut zu zustandsbehafteten Diensten, internen Anwendungen und Umgebungen, die einfaches Volume-Management, Snapshots und Wiederherstellungsoptionen brauchen.
Longhorn wird oft gewählt, wenn Teams cloud-nahen Speicher mit einem einfacheren Betriebsmodell als bei vielen klassischen Storage-Stacks wollen. Im Vergleich zu komplexerer Enterprise-Speicherung oder Speicher, der außerhalb des Clusters bereitgestellt wird, ist es innerhalb von Kubernetes einfacher zu verwalten, braucht aber trotzdem eine sorgfältige Planung rund um Replikate, Backups und den Zustand der Knoten.
Ja. Longhorn wird wegen seiner Wurzeln im Rancher-Ökosystem oft als Rancher Longhorn gesucht, und viele Teams verwenden diesen Namen noch immer. Das Produkt heißt inzwischen Longhorn, aber beide Begriffe tauchen in echten Projektgesprächen und bei Einstellungsbedarf auf.
Ein starker Longhorn-Spezialist bringt normalerweise Wissen über Kubernetes-Speicher, Vertrautheit mit CSI und praktische Erfahrung mit Backup- und Wiederherstellungsabläufen mit. Hilfreiche ergänzende Skills sind Helm, S3-kompatible Backup-Ziele, Linux-Grundlagen im Storage-Bereich und Cluster-Fehlersuche.
Du brauchst keine große oder komplizierte Umgebung, um von Longhorn-Expertise zu profitieren. Teams holen oft einen Spezialisten dazu, wenn sie persistente Volumes einführen, eine Migration planen oder einen bestehenden Cluster mit Speicherproblemen stabilisieren wollen.
Ja. Longhorn-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben Clusterzugriff, Konfigurationsprüfung und Tests betreffen. Für Teams in Deutschland funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne meist gut, solange klarer Zugriff auf den Cluster und eine gemeinsame Vorgehensweise für das Prüfen von Vorfällen und Änderungen vorhanden sind.
Ein guter Longhorn-Freelancer erklärt, warum eine Einstellung wichtig ist, nicht nur, wie man sie ändert. Achte auf klare Wiederherstellungsplanung, saubere Backup-Validierung, sorgfältigen Einsatz von Snapshots und praktische Hinweise zu Replikatplatzierung, Knotenausfällen und Speicherkapazität.
Frag den Spezialisten, was er mit Longhorn in echten Kubernetes-Umgebungen gemacht hat, vor allem bei Backups, Wiederherstellungen, Upgrades und dem Umgang mit Ausfällen. Hilfreich ist auch die Frage, wie er dein aktuelles Speicherdesign bewerten würde und was er zuerst in deinem Cluster testen würde.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 810 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 60% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Energie (67%) und Bank- und Finanzwesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (83%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Longhorn eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
