Modul 2 soll den Teilnehmern die grundlegenden technischen Fähigkeiten vermitteln, die sie für die Einrichtung, Verwaltung und Bereitstellung von Virtualisierungslösungen und Cloud-basierten Umgebungen benötigen. Mit dem Schwerpunkt auf Industriestandards lernen die Teilnehmer, wie sie Virtualisierungstools, Paketmanager, Versionskontrollsysteme, Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) und Cloud-Dienste bedienen und nutzen können. Dieses Modul legt den Schwerpunkt auf praktische Erfahrungen und führt die Teilnehmer durch die Konfiguration und Bereitstellung von Virtualisierungsschichten, die Verwaltung von Cloud-Provider-Konten und die Nutzung von Befehlszeilen-Tools für die Authentifizierung von Cloud-Diensten.

Dieses Modul taucht tief in die architektonischen und betrieblichen Aspekte des Cloud-Computing ein, mit besonderem Schwerpunkt auf Entwurfsmustern, Cloud-Komponenten und Ressourcenmanagement am Beispiel von Amazon Web Services (AWS). Die Teilnehmer erhalten ein umfassendes Verständnis dafür, wie man Cloud-Design-Konzepte formuliert, Cloud-Ressourcen programmatisch erstellt und verwaltet und bewährte Verfahren für die Versionskontrolle und skriptbasierte Verwaltung anwendet. Durch praktische Übungen und Demonstrationen werden die Teilnehmer in der effektiven Bereitstellung und Entfernung von Cloud-Ressourcen, dem Verständnis von Lastverteilungsmechanismen und der Nutzung von AWS für skalierbare und widerstandsfähige Cloud-Architekturen geübt.

Dieses Modul bietet eine umfassende Untersuchung der Autoskalierung im Cloud-Computing und konzentriert sich auf die Prinzipien und praktischen Anwendungen der dynamischen Skalierung der Infrastruktur als Reaktion auf die Anwendungsnachfrage. Durch eine detaillierte Untersuchung der Autoscaling-Mechanismen, insbesondere im Kontext von Amazon Web Services (AWS), lernen die Studierenden, wie sie skalierbare Cloud-native Lösungen effizient entwerfen, implementieren und verwalten können. Dieses Modul deckt die konzeptionellen Grundlagen von Autoscaling, den strategischen Einsatz von Launch Templates im Vergleich zu traditionellen EC2-Befehlen und die operativen Praktiken für die Verwaltung des Lebenszyklus von Instanzen innerhalb von Autoscaling-Gruppen ab.

Dieses Modul führt die Studierenden in die grundlegenden Konzepte der Speicherung im Cloud-Computing ein und konzentriert sich dabei auf die drei primären Speichertypen: Objekt-, Block- und Dateispeicher. Es bietet eine detaillierte Untersuchung der Unterschiede zwischen diesen Speichertypen und ihren geeigneten Anwendungen. Besonderes Augenmerk wird auf die Objektspeicherung, ihre Ausrichtung auf die Paradigmen des Cloud-Computing und ihre Implementierung durch Amazon S3 gelegt. Die Studenten werden die Sicherheitsüberlegungen, Leistungsprobleme und praktischen Anwendungen jedes Speichertyps untersuchen. Ziel des Moduls ist es, den Studierenden das Wissen zu vermitteln, um fundierte Entscheidungen über Speicherlösungen in Cloud-Umgebungen zu treffen und diese Lösungen effektiv zu implementieren.

Dieses Modul befasst sich mit den Feinheiten der Datenbankverwaltung in der Cloud-Umgebung und vergleicht traditionelle relationale Datenbanken mit Cloud-nativen Lösungen. Die Teilnehmer erforschen die betriebliche Dynamik sowie die Vor- und Nachteile von relationalen Datenbanken in der Cloud und untersuchen die innovativen Merkmale und Sicherheitsvorteile von Cloud-nativen Datenbanken. Dieses Modul befasst sich mit gehosteten Datenbankdiensten, den wirtschaftlichen Auswirkungen des Einsatzes von Cloud-nativen Datenbanken und der entscheidenden Rolle des Geheimnismanagements bei der Sicherung des Datenbankzugriffs. Durch praktische Demonstrationen werden die Teilnehmer praktische Erfahrungen mit einem Cloud Platform Secrets Manager sammeln und die Prozesse für die Sicherung und Wiederherstellung von Datenbanken in der Cloud kennenlernen. Dieses Modul zielt darauf ab, ein umfassendes Verständnis für die Auswahl von Datenbanken in der Cloud und bewährte Verfahren für das Sicherheits- und Kostenmanagement zu vermitteln.

In diesem Modul werden die grundlegenden Konzepte und praktischen Anwendungen von Infrastructure as Code (IaC) im Cloud-Computing erforscht, wobei der Schwerpunkt auf deklarativen und imperativen Sprachen liegt, die für die Bereitstellung von Cloud-Infrastrukturen verwendet werden. Die Studierenden lernen die Unterschiede zwischen diesen beiden Ansätzen und ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Szenarien des Cloud-Infrastrukturmanagements kennen. Der Kurs befasst sich auch mit den Sicherheitsüberlegungen im Zusammenhang mit der Erstellung benutzerdefinierter Amazon Machine Images (AMIs), den Feinheiten der Interaktion mit dem Quellcode von Anwendungen und der Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung von AWS-Umgebungen mit Terraform. Darüber hinaus werden die Teilnehmer durch den Prozess der Konvertierung bestehender Infrastrukturen für die Verwaltung durch Terraform geführt, wobei der Schwerpunkt auf Best Practices für Effizienz, Sicherheit und Skalierbarkeit liegt.

Dieses umfassende Modul befasst sich mit den verschiedenen Modellen des Cloud-Computing, ihrer Anwendung in unterschiedlichen Branchen und den ihnen zugrunde liegenden Komponenten. Die Studierenden lernen, zwischen den wichtigsten Modellen des Cloud-Computing zu unterscheiden und zu verstehen, wie diese Modelle angewandt werden können, um die einzigartigen Bedürfnisse verschiedener Branchen zu erfüllen. Dieses Modul befasst sich auch mit der Standarddefinition des Cloud-Computing, umreißt die drei traditionellen Service-Levels und erörtert die Entwicklung der Cloud-Modelle von ihren Anfängen bis hin zu Zukunftsprognosen. Darüber hinaus werden die drei grundlegenden cloudnativen Entwurfsmuster behandelt und mit den herkömmlichen Entwurfsmustern verglichen, so dass die Studierenden einen ganzheitlichen Überblick über die Cloud-Architektur und ihre praktischen Auswirkungen erhalten.

Dieses Modul enthält die abschließende Kursbeurteilung, mit der Ihr Verständnis des Kursmaterials und Ihre Fähigkeit, das im Kurs erworbene Wissen anzuwenden, beurteilt werden sollen.