Seminar Magistrala / Mainflux – Hochverfügbarkeit, Skalierung und Kubernetes

Hochverfügbarkeit entsteht aus klaren Fehlerdomänen, redundanten Diensten, belastbarer Persistenz und getesteten Wiederanlaufverfahren. Das Seminar überführt die Plattform in eine skalierbare Kubernetes-Architektur und prüft sie unter Last und Ausfall.

Inhaltsübersicht

• Lernziele
• Modul 1: Verfügbarkeitsziele und Fehlerdomänen
• Modul 2: Kubernetes-Zielarchitektur
• Modul 3: Konfiguration, Secrets und Identitäten
• Modul 4: Persistenz und Datenbanken
• Modul 5: FluxMQ und Plattformskalierung
• Modul 6: Probes, Rollouts und Wartung
• Modul 7: Autoscaling und Kapazität
• Modul 8: Ausfalltest und Disaster Recovery
• Praxisübungen
• Zielgruppe
• Voraussetzungen

Lernziele

• Fehlerdomänen und Verfügbarkeitsziele in eine Clusterarchitektur übersetzen
• Zustandslose und zustandsbehaftete Komponenten angemessen bereitstellen
• Skalierung, Rollout und Wartung ohne unkontrollierte Unterbrechung steuern
• Last- und Ausfalltests mit messbaren Akzeptanzkriterien durchführen

Seminarinhalte

Modul 1: Verfügbarkeitsziele und Fehlerdomänen

RTO, RPO, Lastprofil und zulässige Teilfunktionen bestimmen die technische Redundanz.

1. Schritt 1: Geschäftskritische Daten- und Steuerpfade priorisieren
2. Schritt 2: Verfügbarkeits-, Wiederanlauf- und Datenverlustziele festlegen
3. Schritt 3: Knoten-, Zonen-, Netzwerk- und Speicherausfälle betrachten
4. Schritt 4: Messbare Akzeptanzkriterien für Normal- und Störbetrieb definieren

Modul 2: Kubernetes-Zielarchitektur

Namespaces, Workloads, Services und Ingress bilden Sicherheits- und Betriebsgrenzen ab.

1. Schritt 1: Dienste nach Zustand, Skalierbarkeit und Vertrauenszone klassifizieren
2. Schritt 2: Deployments, StatefulSets und Jobs passend zuordnen
3. Schritt 3: Interne Services und externe Zugänge planen
4. Schritt 4: Ressourcenlimits und Scheduling-Regeln festlegen

Modul 3: Konfiguration, Secrets und Identitäten

Laufzeitwerte und Zugangsmittel werden versioniert, begrenzt und rotierbar eingebunden.

1. Schritt 1: ConfigMaps und Secrets nach Schutzbedarf trennen
2. Schritt 2: Service Accounts und minimale Clusterrechte definieren
3. Schritt 3: Zertifikate und Schlüssel mit Rotation bereitstellen
4. Schritt 4: Änderung ohne unnötigen Komplettneustart testen

Modul 4: Persistenz und Datenbanken

Stateful Services benötigen replizierten Speicher, konsistente Sicherung und getestete Wiederherstellung.

1. Schritt 1: Daten- und I/O-Profil je Dienst bestimmen
2. Schritt 2: StorageClass, Replikation und Topologie auswählen
3. Schritt 3: Backup- und Restore-Verfahren in Clustergrenzen einordnen
4. Schritt 4: Ausfall eines Volumes oder Knotens kontrolliert testen

Modul 5: FluxMQ und Plattformskalierung

Verbindungen, Nachrichtendurchsatz, Fan-out und Consumerlast werden getrennt dimensioniert.

1. Schritt 1: Lastmodell mit Verbindungen, Raten und Nachrichtengrößen erstellen
2. Schritt 2: Skalierbare Dienste und Engpässe identifizieren
3. Schritt 3: Horizontale Skalierung und Lastverteilung konfigurieren
4. Schritt 4: Session-, Reihenfolge- und Wiederverbindungsverhalten unter Skalierung prüfen

Modul 6: Probes, Rollouts und Wartung

Readiness, Liveness und geordnete Beendigung verhindern unnötige Unterbrechungen.

1. Schritt 1: Gesundheitskriterien je Dienst definieren
2. Schritt 2: Startup-, Readiness- und Liveness-Probes konfigurieren
3. Schritt 3: RollingUpdate und PodDisruptionBudget abstimmen
4. Schritt 4: Knotenwartung und Versionswechsel mit Drain und Nachtests durchführen

Modul 7: Autoscaling und Kapazität

Skalierung reagiert auf aussagekräftige Metriken statt nur auf CPU.

1. Schritt 1: Sättigungs- und Warteschlangenmetriken auswählen
2. Schritt 2: Mindest-, Höchst- und Stabilitätsgrenzen setzen
3. Schritt 3: Skalierungsverhalten mit steigender und fallender Last prüfen
4. Schritt 4: Kosten, Reserve und Reaktionszeit dokumentieren

Modul 8: Ausfalltest und Disaster Recovery

Redundanz wird durch kontrollierte Störungen und vollständigen Wiederanlauf nachgewiesen.

1. Schritt 1: Testplan mit Knoten-, Dienst-, Netzwerk- und Speicherausfall erstellen
2. Schritt 2: Ausfall einzeln auslösen und Nutzerwirkung messen
3. Schritt 3: Datenkonsistenz und automatische Erholung prüfen
4. Schritt 4: Disaster-Recovery-Lauf mit Restore und fachlichen Referenztests abschließen

Praxisübungen

• Kubernetes-Zielarchitektur mit Fehlerdomänen und Kapazitätsannahmen
• Deployment mit Probes, Limits und Unterbrechungsbudget
• Lasttest mit Broker- und Consumer-Metriken
• Ausfall- und Wiederherstellungstest einschließlich Nachweis

Zielgruppe

Kubernetes-Administratoren, Plattformarchitekten, SRE- und DevOps-Teams sowie technische Betriebsverantwortliche.

Voraussetzungen

Sichere Kubernetes-, Container-, Linux- und Netzwerkkenntnisse; Grundverständnis der Magistrala-Komponenten und Datenbanken.