DevOps: Softwareentwicklung und IT-Betrieb vereinen

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

DevOps ist die Praxis und Kultur, die Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops) zusammenbringt. Statt dass Entwickler Code “über den Zaun werfen” und Operations ihn deployen muss, arbeiten beide Teams eng zusammen – mit gemeinsamen Tools, Prozessen und Verantwortlichkeiten. Für KI-Projekte ist DevOps die Grundlage von MLOps: Dieselben Prinzipien – Automatisierung, CI/CD, Monitoring, Infrastructure as Code – werden auf den ML-Lifecycle angewendet.

DevOps ist eine Kultur und Praxis, die Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops) vereint. Statt dass Entwickler Code “über den Zaun werfen” und Operations ihn deployen muss, arbeiten beide als ein Team.

Warum ist das wichtig?

Ohne DevOps: Releases alle paar Monate, lange Wartezeiten, Schuldzuweisungen bei Problemen. Mit DevOps: Tägliche oder stündliche Deployments, schnelle Fehlerbehebung, gemeinsame Verantwortung.

DevOps-Prinzipien:

Automatisierung: Alles, was automatisiert werden kann, wird automatisiert
Continuous Improvement: Ständige Verbesserung von Prozessen und Tools
Shared Responsibility: “You build it, you run it”
Feedback Loops: Schnelles Feedback durch Monitoring und Alerting

Technischer Deep Dive

DevOps-Toolchain

Plan → Code → Build → Test → Release → Deploy → Operate → Monitor
Jira   Git    Docker  Jest   GitHub    K8s      Terraform  Grafana
                              Actions

Infrastructure as Code (IaC)

Statt Server manuell zu konfigurieren, wird die Infrastruktur als Code definiert:

Terraform: Cloud-Ressourcen deklarativ definieren
Pulumi: IaC mit echten Programmiersprachen
CloudFormation: AWS-spezifisches IaC

DevOps-Metriken (DORA)

Deployment Frequency: Wie oft wird deployt?
Lead Time for Changes: Wie schnell kommt Code in Produktion?
Change Failure Rate: Wie oft verursachen Deployments Probleme?
Time to Restore: Wie schnell werden Probleme behoben?

ANALOGIE

DevOps ist wie ein Formel-1-Team: Fahrer (Entwickler) und Mechaniker (Operations) arbeiten als ein Team zusammen – nicht getrennt. Schnelle Boxenstopps (Deployments) sind nur möglich, wenn beide perfekt koordiniert sind.

WICHTIGSTE PUNKTE

Vereint Entwicklung und Betrieb für schnellere, zuverlässigere Software-Lieferung

Automatisierung durch CI/CD, Infrastructure as Code und Monitoring

Kultur des gemeinsamen Verantwortungsbewusstseins ('You build it, you run it')

ANWENDUNGSFÄLLE

Schnellere Releases

Von monatlichen auf tägliche oder stündliche Deployments

Infrastructure as Code

Server-Konfiguration als Code versionieren und automatisieren

Incident Response

Schnelle Fehlerbehebung durch Monitoring, Alerting und Runbooks

HÄUFIGE FRAGEN

Was ist der Unterschied zwischen DevOps und MLOps?

DevOps automatisiert Software-Lieferung. MLOps erweitert DevOps um ML-spezifische Aspekte: Daten-Versionierung, Experiment-Tracking, Model Registry, Feature Stores und Drift-Monitoring. MLOps = DevOps + Data Engineering + ML.

Ist DevOps ein Job oder eine Kultur?

Beides. DevOps ist primär eine Kultur der Zusammenarbeit und Automatisierung. Es gibt aber auch dedizierte DevOps-/Platform-Engineering-Rollen, die die Infrastruktur und Tooling bereitstellen.

Wie kann ich DevOps in meinem Unternehmen implementieren?

Die Implementierung von DevOps erfordert eine Kulturveränderung, die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb fördert. Beginnen Sie mit kleinen, schrittweisen Änderungen, wie der Einführung von agilen Methoden und automatisierten Tests, um den Übergang zu erleichtern.

Welche Tools sind für DevOps am effektivsten?

Zu den effektivsten DevOps-Tools gehören Jenkins für Continuous Integration, Docker für Containerisierung und Kubernetes für Orchestrierung. Diese Tools helfen, den Entwicklungsprozess zu automatisieren und die Bereitstellung von Software zu beschleunigen.

TOOLS & RESSOURCEN

Terraform

Infrastructure as Code für Cloud-Ressourcen

GitHub Actions

CI/CD-Automatisierung in GitHub

Prometheus + Grafana

Monitoring und Alerting Stack

Ansible

Automatisierung von Server-Konfiguration

VERWANDTE BEGRIFFE

Web DevOps

CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment)

Automatisierte Prozesse, die Code-Änderungen kontinuierlich testen (CI) und in Produktion bringen (CD) – für schnellere und zuverlässigere Software-Releases.

Web DevOps

Container (Docker)

Eine Technologie, die Anwendungen mit allen Abhängigkeiten in isolierte, portable Pakete verpackt – damit sie überall gleich laufen.

Web DevOps

Kubernetes

Eine Open-Source-Plattform zur Automatisierung von Deployment, Skalierung und Verwaltung von Container-Anwendungen – der Standard für Container-Orchestrierung.

DevOps Praxis

MLOps

Die Praxis, Machine-Learning-Modelle zuverlässig und effizient in Produktion zu bringen und zu betreiben – die Verbindung von ML, DevOps und Data Engineering.

DevOps Praxis

Monitoring

Die kontinuierliche Überwachung von KI-Systemen in Produktion, um Performance-Probleme, Datenänderungen und Modellverschlechterung frühzeitig zu erkennen.