Longhorn Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Longhorn StorageClasses entwerfen, Kubernetes-Volumes wiederherstellen und Backup- sowie Replikations-Setups für zuverlässige zustandsbehaftete Workloads optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Longhorn eingesetzt haben
Kersten L.
Letzte Position:
Leitender Architekt / Leitender Entwickler bei Bettles: Sportwettenplattform
- Vollständiger Greenfield-Neuaufbau über den gesamten Stack — AI-native umgesetzt: Backend in Go und NestJS, PostgreSQL (CNPG) auf K3s mit GitOps/Terraform; Frontend mit Angular 22, zonenlos.
- Coding-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor) über den gesamten Lifecycle orchestriert — Architektur, Implementierung, Tests, Reviews und Dokumentation — auf Basis von Specification-Driven Development (SDD).
- „Bruno“ — LLM-Kommentator-Persona mit RAG und MCP für eine konsistente Persönlichkeit über alle Generierungen hinweg (Vorberichte, Nachberichte, eigene virtuelle Wetten).
Angular 22 (zoneless, ohne Zone.js), Claude Code, Claude Code Skills, CNPG, Cursor, Design Tokens (Spec for Code), Docker, Gherkin, Git, GitLab, GitOps, Go, Google Gemini, Grafana, Hetzner Cloud, K3s, Keycloak, Kubernetes, Lighthouse, LLM-Integration, Model Context Protocol (MCP), NestJS, Node.js, NPM, Playwright, PostgreSQL, Prometheus, RAG, REST, Specification-Driven Development (SDD), Structured Outputs, Terraform, TypeScript, Vitest
Ivan V.
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
Anton K.
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 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).
Karl-Heinz G.
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 W.
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 R.
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 H.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Longhorn einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Energie, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Personalwesen, Produktentwicklung
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 19 Sep 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Longhorn Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Energie (71%)
- Automotive (57%)
- Bank- und Finanzwesen (57%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (57%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (43%)
- Bildung (43%)
- Gesundheitswesen (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Kubernetes-Speicher
Longhorn ist ein cloud-natives, verteiltes Blockspeichersystem für Kubernetes. Es bietet Pods persistente Volumes, Replikation, Snapshots und Backup-Funktionen, die zu zustandsbehafteten Services passen und nicht nur zu zustandslosen Apps.
Was Experten liefern
- Design von StorageClasses und PVC-Planung
- Bereitstellung und Erweiterung von Volumes
- Snapshot- und Backup-Workflows
- Upgrade- und Recovery-Runbooks
Einordnung im Ökosystem
Starke Longhorn Spezialisten kennen Kubernetes, CSI und umliegende Tools wie Helm, kubectl und Cluster-Monitoring. Sie verstehen auch, wie Longhorn mit Rancher und mit Speicher-Richtlinien über Dev-, Test- und Produktionscluster hinweg zusammenarbeitet.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams brauchen meist freiberufliche Unterstützung, wenn zustandsbehaftete Workloads hängen bleiben, Replikation falsch konfiguriert ist oder Wiederherstellungsschritte unklar sind. In Deutschland kommt das oft in der Fertigung, bei SaaS und in regulierten Umgebungen vor, wo Rufbereitschaft und Dokumentation präzise sein müssen.
Was gute Spezialisten tun
Ein starker Longhorn Profi prüft den Zustand der Nodes, die Platzierung der Replikate, Backup-Ziele und den Festplatten-Druck, bevor er etwas ändert. Er dokumentiert Restore-Schritte, validiert Failover und hält das Setup einfach genug, damit das Team es nach der Übergabe betreiben kann.
Häufige Suchbegriffe
Menschen suchen oft nach Longhorn, Rancher Longhorn oder SUSE Longhorn, wenn sie Hilfe bei Kubernetes-Speicher brauchen. Die Technologie wird meist für persistente Volumes, Snapshots, Backups und resilienten Speicher für zustandsbehaftete Services gewählt.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Longhorn? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Longhorn wird verwendet, um persistenten Blockspeicher für Kubernetes-Workloads bereitzustellen. Es hilft Teams, zustandsbehaftete Services zu betreiben, die Replikation, Snapshots und Backup-Unterstützung brauchen, statt sich nur auf lokale Node-Festplatten zu verlassen.
Longhorn wird oft mit Ceph, NFS-basierten Setups und Volumes von Cloud-Anbietern verglichen. Es ist meist dann attraktiv, wenn ein Team Kubernetes-nahes Management und einfachere tägliche Abläufe möchte und trotzdem starke Recovery-Optionen behalten will.
Longhorn ist der Name, den die meisten verwenden, und viele sagen wegen der Historie immer noch Rancher Longhorn. In manchen Kontexten sehen Sie auch SUSE Longhorn, aber das Speichersystem selbst ist dieselbe Kerntechnologie.
Ein starker Longhorn Spezialist sollte auch Kubernetes-Speicherobjekte, CSI-Konzepte, Linux-Festplatten und Backup-Handling kennen. Praktische Erfahrung mit Helm, kubectl und Cluster-Fehleranalyse ist ebenfalls wichtig, wenn das Setup unter Last funktionieren muss.
Ein Longhorn Projekt kann schnell umgesetzt werden, wenn der Umfang klar ist, aber zustandsbehaftete Workloads brauchen eine sorgfältige Validierung. Der richtige Spezialist sollte den aktuellen Cluster bewerten, Risiken erklären und Änderungen ohne Rätselraten planen können.
Ja, Longhorn Arbeit eignet sich oft gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil die meisten Aufgaben in Kubernetes-Manifests, Dashboards und Logs stattfinden. In Deutschland wünschen sich manche Teams trotzdem Workshops vor Ort für Recovery-Übungen oder Cluster-Reviews, aber die tägliche Arbeit ist meist gut remote machbar.
Ein guter Longhorn Profi erklärt Speicherentscheidungen klar und weiß, wie man den Zustand der Replikate, Backups und das Verhalten bei Ausfällen prüft. Achten Sie auf jemanden, der echte Vorfälle bearbeitet hat und nicht nur einfache Installationen kennt.
Longhorn wird häufig für Datenbanken, interne Plattformen und andere zustandsbehaftete Services genutzt, die persistente Daten in Kubernetes brauchen. Es wird auch eingesetzt, wenn Teams einfachere Backups und Restores wollen, als sie mit Ad-hoc-Volume-Setups bekommen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 760 € 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 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (43%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Energie (71%) und Automotive (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Longhorn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (86%) und Business Intelligence (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Longhorn eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
