Cloud Computing - Vertiefung

Cloud Computing – Terminologien und Konzepte im Kurzüberblick:

• Service Modelle
• Deployment Modelle
• Service Management Anforderungen
• Security und Datenschutz

Klassische System-und Anwendungsarchitekturen im Kontext Cloud Computing:

• 2-tiered, 3-tiered, n-tiered Applications im Umfeld von Webserver-, Java Application Server und Relationaler sowie NoSQL DB-Technologien
• Cloud Lift & Shift: was geht und was scheitert?
• Provider Services als Alternative zu IaaS deployed RDBMS: AWS Aurora, Dynamo DB, Google Spanner, BigTable, Firestore, Azure SQL etc.
• Provider Platforms als Alternative zu IaaS deployed Application Runtimes: AWS Beanstalk, Google AppEngine etc.
• Zusätzliche Provider Services (Messaging, Machine Learning, Business Intelligence, IoT)

Architecting for the Cloud:

• Scale Out vs. Scale Up
• Data Replication vs. Data Sharing
• 12-Factor App und Microservice Architektur
• DevOps, Container Plattformen, Docker – Möglichkeiten und Herausforderungen
• Cloud Ready Applications: Merkmale, Anforderungen, Limitierungen
• Cloud Native Applications: Merkmale, Anforderungen, Limitierungen
• Technologien und Provider Services: Docker bzw. Kubernetes Plattformen: AWS, GCP, Azure, IBM etc., GKE, OpenShift etc.
• Serverless Computing – Konzepte, Technologien, Möglichkeiten

Developing in the Cloud:

• Service Produkte und Möglichkeiten zur Public Cloud basieren Anwendungsentwicklung
• Managed Jenkins und Software Build Pipelines (AWS Codebuild, AWS Code Pipeline, Azure Pipeline, Azure DevOps, GCP Cloud Build etc.)
• Komplette Lösungen (AWS Cloud 9, Azure Visual Studio Online etc.)

Security, Privacy & Identity Management for the Cloud:

• Keystores, Cloud HSM, On Premise HSM, Microsft ADFS, Azure AD Connect
• AWS: Directory Service, Cloud HSM, IAM, Cognito etc.
• Azure: Azure AD, Azure Active Directory Services, Key Vault, Dedicated HSM, Guarded Fabric etc.
• GCP: Cloud IAM, Shielded VMs, Cloud HSM, Cloud KMS, Managed Service for AD etc.