Seminar Amundsen – Intensivseminar Implementierung und Plattformbetrieb

Das fünftägige Intensivformat bündelt die technischen Einzelthemen von Installation und Ingestion bis zu Sicherheit, Anpassung und Betrieb.

Der Lernpfad führt durch Architektur, Docker und Kubernetes, Metadatenmodell, DataBuilder, Suche, APIs, Frontend, Security, Monitoring, Migration und produktionsnahe Abnahme. Die Tiefe ist auf erfahrene technische Teams ausgerichtet.

Inhaltsübersicht

• Seminarprofil
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Lernziele
• Inhalte und Schritt-für-Schritt-Anleitungen
• Praxisaufgaben
• Arbeitsweise und Qualitätssicherung

Seminarprofil

Der Schwerpunkt liegt auf der Lernpfad führt durch Architektur, Docker und Kubernetes, Metadatenmodell, DataBuilder, Suche, APIs, Frontend, Security, Monitoring, Migration und produktionsnahe Abnahme. Die Tiefe ist auf erfahrene technische Teams ausgerichtet. Die Inhalte werden über nachvollziehbare Entscheidungen, reproduzierbare Arbeitsschritte und dokumentierte Kontrollen vermittelt.

Zielgruppe

Data Engineers, Plattformengineering, DevOps, Python- und Frontend-Entwicklung, Systemadministration und technische Architekten.

Voraussetzungen

Sichere Linux- und Containerkenntnisse, Python- und API-Grundlagen, Datenbank- und Suchsystemverständnis sowie praktische Erfahrung mit automatisierten Deployments.

Lernziele

• eine vollständige Amundsen-Plattform planen, installieren und integrieren.
• Metadaten-Ingestion, Graph und Suchindex als konsistente Kette betreiben.
• APIs, Frontend und Sicherheitskontrollen produktionsnah anpassen.
• Monitoring, Fehleranalyse, Update und Modernisierung mit Runbooks absichern.

Inhalte und Schritt-für-Schritt-Anleitungen

Tag 1: Architektur und Referenzdeployment

Der technische Lernpfad startet mit Komponenten, Abhängigkeiten und einer kontrollierten Baseline.

1. Schritt 1: Dienste, Persistenz, Suchindex und Ingestion-Pfade modellieren.
2. Schritt 2: lokales Referenzdeployment mit definierten Versionen starten.
3. Schritt 3: Beispieldaten laden und End-to-End-Funktion prüfen.
4. Schritt 4: Baseline für Konfiguration, Logs und Antwortzeiten sichern.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 1: Container und Kubernetes

Die Baseline wird in reproduzierbare Images und Clusterressourcen überführt.

1. Schritt 1: Build- und Laufzeitkonfiguration trennen.
2. Schritt 2: Deployments, Services, ConfigMaps und Secrets erstellen.
3. Schritt 3: Persistenz, Ingress und interne Netzwerkpfade konfigurieren.
4. Schritt 4: Probes, Ressourcen und kontrollierten Rollout testen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 2: Metadatenmodell und Persistenz

Entitäten, Beziehungen und Schlüssel werden für die konkrete Plattform festgelegt.

1. Schritt 1: Metadatenobjekte und stabile Identifikatoren modellieren.
2. Schritt 2: Graph- oder alternative Persistenz konfigurieren.
3. Schritt 3: Abfragen, Indizes und Integritätsregeln für Kernpfade prüfen.
4. Schritt 4: Backup- und Wiederherstellungsgrenzen dokumentieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 2: DataBuilder und Ingestion

Quellmetadaten werden reproduzierbar in Persistenz und Suche geladen.

1. Schritt 1: Extractor und Filter für eine Beispielquelle konfigurieren.
2. Schritt 2: Transformation, Anreicherung und Validierung umsetzen.
3. Schritt 3: Graph-Laden und Suchindexaufbau ausführen.
4. Schritt 4: inkrementellen Lauf mit Änderung und Löschung testen.
5. Schritt 5: Erweiterungspunkte für einen einfachen eigenen Connector mit Extractor, Transformation und Tests skizzieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 3: Suche und Relevanz

Suchqualität wird mit Schema, Analyse, Ranking und Testkorpus abgesichert.

1. Schritt 1: Indexstruktur und Felder für relevante Entitäten prüfen.
2. Schritt 2: Analyzer, Filter und Synonyme für Beispielbegriffe festlegen.
3. Schritt 3: Ranking-Signale und Gewichtungen anhand von Testfällen justieren.
4. Schritt 4: Latenz und Ergebnisqualität gegen eine Baseline messen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 3: APIs und Automatisierung

Integrationen erhalten belastbare Verträge, technische Identitäten und Fehlerbehandlung.

1. Schritt 1: API-Anwendungsfall und Request-/Response-Vertrag definieren.
2. Schritt 2: Client mit Timeouts, Validierung, Pagination und Retry implementieren.
3. Schritt 3: idempotente Änderung oder Synchronisation automatisieren.
4. Schritt 4: Contract- und Negativtests in einen wiederholbaren Lauf integrieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 4: Frontend und Nutzerpfade

Die Oberfläche wird an Informationsarchitektur, Suche und Fachaktionen angepasst.

1. Schritt 1: Konfiguration, Branding und Navigation ändern.
2. Schritt 2: Ergebnisdarstellung und Detailseite zielgerichtet erweitern.
3. Schritt 3: API-, Rechte- und Fehlerzustände konsistent einbinden.
4. Schritt 4: Komponenten-, End-to-End- und Barrierefreiheitsprüfungen ausführen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 4: Authentifizierung und Autorisierung

Identity, Rollen und Metadatenfilterung werden durchgängig abgesichert.

1. Schritt 1: Anmelde- und Sitzungsfluss konfigurieren.
2. Schritt 2: Rollen und Attribute für Suche, Lesen und Bearbeiten zuordnen.
3. Schritt 3: sensible Metadaten bei Ingestion und Ausgabe minimieren.
4. Schritt 4: positive und negative Sicherheitsfälle protokollieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 5: Monitoring und Troubleshooting

Die Plattform erhält messbare Zustände und feste Diagnosepfade.

1. Schritt 1: Health Checks, Logs, Metriken und End-to-End-Probes einrichten.
2. Schritt 2: Alarme für Ausfall, Veraltung und Qualitätsfehler definieren.
3. Schritt 3: mehrschichtigen Incident entlang des Datenflusses diagnostizieren.
4. Schritt 4: Backup, Restore und Suchindex-Neuaufbau als Runbook prüfen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 5: Upgrade, Modernisierung und Abnahme

Versionen und Altlasten werden mit kontrolliertem Migrationspfad behandelt.

1. Schritt 1: Abhängigkeiten, Sicherheitsrisiken und technische Schulden inventarisieren.
2. Schritt 2: Zielversionen und kompatible Zwischenstände festlegen.
3. Schritt 3: Upgrade mit Rollback und Nachkontrolle in der Testumgebung durchführen.
4. Schritt 4: Produktionsabnahme und Betriebsübergabe als Gesamtpaket erstellen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Praxisaufgaben

1. Praxisaufgabe 1: vollständiges Referenzdeployment bis Kubernetes aufbauen.
2. Praxisaufgabe 2: Metadatenmodell und Ingestion für eine Beispielquelle umsetzen.
3. Praxisaufgabe 3: Suchqualität mit Testkorpus und Rankingmessung verbessern.
4. Praxisaufgabe 4: API-Automatisierung und Frontend-Erweiterung integrieren.
5. Praxisaufgabe 5: Identity-, Rechte- und Datenschutzfälle absichern.
6. Praxisaufgabe 6: Monitoring, Incident, Restore und Upgrade als zusammenhängende Abnahme durchführen.

Arbeitsweise und Qualitätssicherung

Jeder Themenblock folgt demselben Muster: Ausgangszustand erfassen, Zielzustand festlegen, Änderung oder Analyse in kleinen Schritten durchführen, Resultat kontrollieren und den Ablauf für Wiederholung oder Übergabe dokumentieren. Demonstrationen werden durch Übungen, Prüflisten, Fehlerfälle und gemeinsame Reviews ergänzt.

Die Übungen verwenden eine isolierte Labor- oder Plansituation. Produktive Änderungen werden erst nach technischer Prüfung, Freigabe, Sicherung, Rückfallplanung und dokumentierter Nachkontrolle vorgesehen.