IONOS Cloud-Entwickler

Zertifizierung für Entwickler, die mit IONOS Cloud programmgesteuert interagieren: Infrastructure as Code mit Terraform, API und SDK-Integration, Container-Workflows, CI/CD-Pipelines und Produktionsoperationen. Neu aufgebaut um DevOps-Workflows mit IONOS-spezifischen Einschränkungen und Code-Mustern.

Kursdetails

Wie man diesen Kurs nutzt

1. Vervollständigen Sie alle Einheiten sequentiell - der Inhalt wird progressiv durch das TaskBoard-Anwendungsszenario aufgebaut.
2. Führen Sie das Code Lab in jeder Einheit aus - praktisches Coden ist für die Entwicklerzertifizierung unerlässlich.
3. Halten Sie ein Terminal neben dem Kursmaterial geöffnet, um Befehle und Code-Snippets auszuprobieren.
4. Achten Sie auf IONOS-spezifische Einschränkungen, die in jeder Einheit hervorgehoben werden - diese verhindern Frustration bei der Produktions-Debugging.
5. Verwenden Sie die API-Referenz-Quick-Karten als Cheat-Sheets während der Entwicklung.
6. Die Abschnitte über häufige Fallstricke enthalten reale Debugging-Kenntnisse, die spezifisch für IONOS sind.

Modul 1: Programmatische Grundlagen (12%)

Kernfähigkeiten für die programmatische Interaktion mit IONOS Cloud: API-Authentifizierung, das asynchrone Bereitstellungsmodell, SDKs, CLI und Infrastructure as Code mit Terraform. TaskBoard-Szenario wird eingeführt.

Dauer: ~36 Min.

Behandelte Themen:

• IONOS Cloud REST API, Versionierung, Inhaltsarten und das TaskBoard-Build-Szenario
• Authentifizierung mit Bearer-Tokens (Token Manager) und Basic-Auth, Token-Rotation und least-privilege-Umfang
• Das asynchrone Bereitstellungsmodell: 202-Antworten, Anfrage-IDs und Polling für die Fertigstellung
• IONOS-SDKs (Python, Go, Java, JavaScript) und der ionosctl-CLI
• Rate-Limiting mit exponentiellem Backoff, Paginierung und Fehlerbehandlung
• Der IONOS-Terraform-Anbieter: Installation, Authentifizierung und Version-Festlegung
• Kern-Terraform-Ressourcen, Plan-/Anwendungs-/Zerstörungs-Lebenszyklus, Zustands-Backends, Datenquellen und Ressourcen-Import
• Kostenaufmerksamkeit und Muster für ephemere Umgebungen

Modul 2: Infrastruktur als Code (26%)

Bereitstellung kompletter IONOS-Infrastruktur-Stacks über Terraform und API: Rechenressourcen mit Auto-Scaling, Netzwerke mit Sicherheitsgruppen und Lastverteilern, Speicher-Ebenen, gemanagte Datenbanken und Ereignis-Streams.

Dauer: ~80 Min.

Behandelte Themen:

• Server-Automatisierung: Dedicated Core vs vCPU, cloud-init-Bootstrap, öffentliche IP-Zuweisung, Images & Snapshots
• VM Auto Scaling (horizontal-only; Replik-Konfiguration gilt für neue Replikate) und Cubes (obligatorischer direkt angehängter NVMe-Speicher, plus bis zu 23 zusätzliche HDD/SSD-Block Storage-Volumen)
• Netzwerk als Code: LANs, NICs, NAT-Gateways, IPsec-VPN und Cloud DNS für Multi-Tier-Topologien
• Lastverteilung mit Managed ALB und NLB, und wo NSG-Regeln angewendet werden (Server-NIC-Ebene nur)
• Speicher-Bereitstellung: Block Storage, S3-kompatibler Object Storage, und NFS, mit Verfügbarkeits-Zonen-Beschränkungen
• Gemanagte Datenbank- und Streaming-Bereitstellung: PostgreSQL, MongoDB, MariaDB, In-Memory DB, und Kafka
• Extrahieren von Verbindungsstringen und Anmeldeinformationen aus Terraform-Zustand als sensible Ausgaben

Modul 3: Container-Workflows und CI/CD (22%)

Erstellung von Container-Bildpipelines, Bereitstellung in Managed Kubernetes und Automatisierung des vollständigen Build-Test-Deploy-Zyklus mit CI/CD.

Dauer: ~46 Min.

Behandelte Themen:

• IONOS Container-Registrierungsprovisioning und tokenbasiertes Docker-Login (kein RBAC, keine pro-Team-Repositorys)
• Mehrstufige Dockerfiles und das Build-, Tag-, Push-Bild-Pipeline-Muster
• Provisionierung von Managed Kubernetes über Terraform und Abrufen von kubeconfig
• Bereitstellungen, Dienste, ConfigMaps, Secrets und das separat bereitgestellte Ingress-Load Balancer-Modell
• Abrufen von Bildern mit imagePullSecrets und Debuggen auf MKS mit kubectl
• CI/CD-Pipelinedesign mit GitHub Actions und GitLab CI, Terraform-Plan-on-PR und Apply-on-Merge
• Secret-Management in Pipelines, Bereitstellungsstrategien, Rollback und wiederverwendbare Terraform-Module

Modul 4: Anwendungs-Service-Integration (22%)

Integration von IONOS-Managed-Services in Anwendungscode: Datenbankverbindungen und Caching-Muster, S3-kompatibler Object Storage, Kafka-Produzenten/Verbraucher und AI Model Hub-Inferenz-API.

Dauer: ~70 Min.

Behandelte Themen:

• Verbindung zu PostgreSQL, MariaDB und MongoDB mit erforderlichen TLS und Anwendungs-Level-Verbindungspooling
• In-Memory DB (Redis)-Caching-Muster als IONOS-native Leseskala-Lösung (keine DB-Lese-Replikate)
• PITR über API und Dump/Wiederherstellungsplanung, da Backup Service keine verwalteten DBaaS-Sicherungen durchführt
• S3-kompatibler Object Storage mit boto3, Zugriffsschlüssel- und Geheimschlüssel-Authentifizierung und presigned URLs
• Mehrteil-Uploads, Lebenszyklus-Richtlinien und S3-Kompatibilitätsfallen
• Kafka-Produzenten und -Verbraucher, Verbrauchergruppen, Dead-Letter-Verarbeitung, Schema-Verwaltung und Zuverlässigkeits-Anpassung
• AI Model Hub-Inferenz-API-Integration, Fehlerbehandlung, Kostenaufmerksamkeit und Ergebnis-Caching

Modul 5: Produktionsoperationen (18%)

Betreiben von Anwendungen in der Produktion auf IONOS Cloud: Überwachung und Debugging mit Plattform-Beobachtungstools, Sicherheitsautomatisierung für Token und Netzwerkzugriff sowie GitOps für deklarative Bereitstellungen.

Dauer: ~52 Min.

Behandelte Themen:

• IONOS Monitoring Service-Metriken und Warnungen, Logging Service-Sammlung und -Weiterleitung
• Activity Logs und Flow Logs für Prüfung und Netzwerkebene-Debugging
• Der Kubernetes-Debugging-Workflow und die Einschränkung der Kontroll-Ebene-Log-Weiterleitung
• API-Token-Lebenszyklus-Automatisierung mit Token Manager und IAM-Automatisierung via API und Terraform
• Kubernetes-Geheimnisse von Terraform-Ausgaben, NSG-Automatisierung und SSH Key Manager
• GitOps-Prinzipien, ArgoCD auf MKS, Repository-Topologie und Umgebungsweiterleitung
• Ephemere Umgebungsreinigung und Ausgleich von Terraform-gemanagter Infrastruktur mit GitOps-gemanagten Anwendungen

Lernziele

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:

• Sich zu authentifizieren und mit dem IONOS Cloud API über das asynchrone Bereitstellungsmodell, SDKs und ionosctl CLI zu interagieren.
• Komplette Infrastruktur-Stacks (Rechenressourcen, Netzwerk, Speicher, Datenbanken) mithilfe von Terraform mit dem IONOS-Anbieter bereitzustellen und zu verwalten.
• Container-Bildpipelines mit dem IONOS-Container-Registry aufzubauen und auf Managed Kubernetes bereitzustellen.
• CI/CD-Pipelines zu entwerfen und zu implementieren, die aufbauen, testen und auf IONOS Cloud bereitstellen.
• IONOS-gemanagte Datenbanken, Object Storage, Kafka und AI Model Hub in Anwendungscode zu integrieren.
• Anwendungen, die auf IONOS Cloud ausgeführt werden, mithilfe von Plattform-Beobachtbarkeit und IAM-Tools zu überwachen, zu debuggen und zu sichern.
• IONOS-spezifische Einschränkungen und Authentifizierungsmuster korrekt in automatisierten Workflows anzuwenden.

Nächste Schritte

Ein Produktionsprojekt erstellen

• Bereitstellen einer vollständigen Webanwendung mit CI/CD in IONOS Managed Kubernetes.
• Erstellen einer Datenverarbeitungspipeline mit Kafka und gemanagten Datenbanken.
• Erstellen einer Terraform-Modulbibliothek für die gemeinsamen IONOS-Muster Ihres Teams.
• Einrichten eines GitOps-Workflows mit ArgoCD auf IONOS Managed Kubernetes.
• Erstellen eines künstlichen Intelligenz-gesteuerten Features mit IONOS AI Model Hub API.

Level hoch

• IONOS Cloud-Expertenzertifizierung für Architektur und Designstrategie.
• IONOS Kubernetes-Tiefenblick für erweiterte Container-Orchestrierung.
• IONOS KI-Spezialität für den Bau von ML/KI-Anwendungen auf IONOS.

Beitritt zur Entwicklergemeinschaft

• Beitrag zur IONOS Terraform-Anbieter- oder SDK-Open-Source-Projekten.
• Teilen Ihrer Bereitstellungsstrukturen und IaC-Module.
• Besuch von IONOS-Entwickler-Treffen und Hackathons.

Ressourcen