Seminar GitOps und Infrastructure as Code für Sovereign AI

Private AI wird dauerhaft beherrschbar, wenn Infrastruktur, Plattformdienste und AI-Workloads reproduzierbar beschrieben sind. Manuelle Änderungen führen dagegen zu Drift, unsicheren Sonderständen und schwer prüfbaren Wiederanläufen.

Das Seminar entwickelt eine durchgängige Lieferkette von der Infrastrukturdefinition bis zur Modellbereitstellung. Git dient als kontrollierter Sollzustand; Automatisierung, Richtlinien und Signaturen begrenzen die Änderungswege.

Einordnung und Nutzen

Drei Tage sind erforderlich, weil Infrastrukturprovisionierung, GitOps-Bootstrap, Plattformkomponenten und sichere Änderungsverfahren praktisch aufgebaut und in einem Wiederherstellungsszenario zusammengeführt werden.

Zielgruppe

• Platform Engineering und Kubernetes-Administration
• DevOps, DevSecOps und Automatisierung
• MLOps- und AI-Plattformteams

Voraussetzungen

• Kubernetes- und Git-Grundkenntnisse
• Sicherer Umgang mit YAML und Shell
• Erfahrung mit Automatisierung ist hilfreich

Lernziele

• Repository- und Umgebungsmodelle für Plattformen entwerfen
• Infrastruktur und Cluster reproduzierbar provisionieren
• Argo CD sicher für Plattform- und Mandantenbetrieb konfigurieren
• Drift, Rollback und Wiederaufbau kontrolliert beherrschen

Seminarinhalte

Zielbild und Repository-Design

• Trennung von Infrastruktur, Clusterbasis, Plattformdiensten und Workloads
• Umgebungen, Mandanten, Versionen und Freigabepfade
• Änderungsrechte, Reviews und geschützte Zweige

Infrastructure as Code

• OpenTofu-Module, Zustandsverwaltung und Abhängigkeiten
• Ansible für Betriebssystem- und Knotenkonfiguration
• Idempotenz, Secrets und reproduzierbare Ausführung

Cluster-Bootstrap

• Minimaler Vertrauensanker und Installation von Argo CD
• Helm und Kustomize für wiederverwendbare Basen
• App-of-Apps, ApplicationSets und Mehrclusterstruktur

Sichere Plattformlieferung

• Signierte Images, unveränderliche Digests und zugelassene Registries
• Secret-Verschlüsselung und externe Secret-Backends
• Policy as Code und technische Freigabegates

Änderung und Lebenszyklus

• Sync-Phasen, Sync-Waves, Hooks und Health Checks
• ApplicationSet Progressive Syncs nur nach Reifegradprüfung; ansonsten explizite Freigabestufen
• Drift-Erkennung, kontrollierte Selbstheilung, Wartungsfenster und Versionswechsel von CRDs

Wiederherstellung und Nachweis

• Rekonstruktion eines Clusters aus Git und gesicherten Zuständen
• Trennung von Sollzustand und persistenten Nutzdaten
• Änderungsprotokoll, Evidenz und Wiederanlaufprüfung

Praktische Übungen

• Aufbau einer mehrstufigen Repository-Struktur
• Provisionierung einer Beispielinfrastruktur mit OpenTofu und Ansible
• Bootstrap von Argo CD mit Helm- und Kustomize-Anwendungen
• Drift-, Rollback- und Wiederaufbauszenario für einen Plattformdienst

Methodik

Kurze Architekturblöcke wechseln mit durchgängigen GitOps-Laboren. Jeder Schritt wird über Versionsstände, Reviews und reproduzierbare Manifeste nachvollziehbar gemacht.