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Informationsverarbeitung und angewandte Datentechnik GmbH

KKC_0232 | IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

Baue reproduzierbare Cloud-Infrastruktur, reduziere Drift und nutze KI für Reviews, Tests und sichere Änderungen.

Zusammenfassung
Infos zum Download

Skalierbare Infrastruktur entsteht durch Standards, Automatisierung und Guardrails.

Infrastruktur als Code scheitert selten an Terraform selbst, sondern an fehlenden Standards, unklaren Workflows und zu wenig Absicherung gegen Drift und Fehlkonfigurationen. In diesem Seminar bauen Sie ein IaC-Setup, das in der Praxis funktioniert: mit klarer Struktur, wiederverwendbaren Modulen, sauberer Versionierung und einem State-Management, das auch bei Teamarbeit stabil bleibt. Sie lernen, wie Sie Refactorings sicher durchführen, Ressourcen importieren und typische Fehlerbilder rund um Provider, Abhängigkeiten und Lifecycle-Einstellungen systematisch beheben. Ein zweiter Schwerpunkt ist GitOps und CI/CD für IaC.

Sie etablieren Pull-Request-basierte Änderungen mit nachvollziehbaren Plans als Artefakt, trennen Umgebungen wie dev, stage und prod sinnvoll und definieren Freigaben, die Audit-Anforderungen erfüllen. Qualität und Sicherheit werden nicht nachträglich „drübergelegt“, sondern sind Teil des Workflows: Formatierung, Validierung, Linting, Security-Checks und Policy-as-Code sorgen dafür, dass Regeln automatisch durchgesetzt werden. Zusätzlich setzen Sie KI gezielt ein, um IaC schneller und besser zu entwickeln. Sie arbeiten mit Prompts für Modul-Design, Refactoring und Risikoanalyse, lassen Ihnen Tests, Policies und Dokumentation vorschlagen und lernen, wie Sie Halluzinationen, Datenabfluss und Compliance-Risiken durch Guardrails minimieren.

So entsteht ein belastbarer Prozess, der Geschwindigkeit und Sicherheit zusammenbringt.

Angebotsziel
IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

  • Sie strukturieren Terraform-Setups mit wiederverwendbaren Modulen, Versionierung und stabilem State-Management.
  • Sie führen Refactorings, Imports und Fehlerbehebung bei Providern, Abhängigkeiten und Lifecycle-Einstellungen sicher durch.
  • Sie etablieren GitOps-Workflows mit Pull Requests, Plans als Artefakt und nachvollziehbaren Freigaben.
  • Sie trennen Umgebungen wie Development, Stage und Produktion sinnvoll und auditfähig.
  • Sie integrieren Formatierung, Validierung, Linting, Security-Checks und Policy-as-Code in CI/CD.
  • Sie nutzen KI für Modul-Design, Refactoring, Risikoanalyse, Tests, Policies und Dokumentation.
  • Sie minimieren Halluzinationen, Datenabfluss und Compliance-Risiken durch klare Guardrails.

Zielgruppe
IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

Das Seminar richtet sich an DevOps-Teams, Cloud-Administrator/innen, Platform Engineers, Infrastrukturverantwortliche, Security-Fachkräfte und technische Leitungen, die IaC mit Terraform, GitOps und KI-Unterstützung professionell skalieren möchten.

Voraussetzungen
IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

  • Grundkenntnisse zu Cloud-Konzepten (z. B. Netzwerke, IAM, Ressourcen).
  • Erste Berührung mit Terraform oder deklarativer Konfiguration ist hilfreich, aber nicht zwingend.

Inhalte
IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

  • IaC-Architektur, Standards und Risiken
    • Terraform-Workflow: Plan, Apply, State, Drift
    • Module, Naming, Tagging, Ordnerstruktur
    • Remote State, Locking, Secrets-Handling
    • Policy-as-Code und Freigabeprozesse
  • Terraform in der Praxis: Module, State, Refactoring
    • Wiederverwendbare Module und Versionierung
    • State-Migrationen und sichere Refactorings
    • Import, Taint/Replace, Lifecycle-Strategien
    • Fehlerbilder: Abhängigkeiten, Provider, Drift
  • GitOps und CI/CD für IaC
    • Branch-Strategien, Pull Requests, Code Owners
    • Automatisierte Plans als Build-Artefakte
    • Umgebungen: dev, stage, prod sauber trennen
    • Change-Management: Nachvollziehbarkeit und Rollback
  • Qualität und Sicherheit: Tests, Linting, Policies
    • Format, Validate, Lint: Standards durchsetzen
    • Security-Checks und Fehlkonfigurationen finden
    • Policy-as-Code: Regeln statt Bauchgefühl
    • Dokumentation aus Code ableiten
  • KI als Co-Engineer für IaC
    • Prompts für Modul-Design und Refactoring
    • KI-gestützte Code Reviews und Risikoanalyse
    • Generieren von Tests, Policies und Docs
    • Guardrails: Halluzinationen, Datenabfluss, Compliance
  • Operativer Betrieb: Drift, Kosten, Observability
    • Drift-Detection und regelmäßige Reconciliation
    • FinOps-Basics: Kostenfallen im IaC vermeiden
    • Audit-Trails und Incident-fähige Änderungen
    • Runbooks und Übergabe an den Betrieb

Bildungspfad
IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

Lernstufe 1
  • LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit
  • Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz
  • Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?
  • Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training
  • Full-Stack KI-Entwicklung: End-to-End Projekt
  • Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs
  • GLM-5.1: Open Source LLM produktiv nutzen
  • MiniMax 2.7 Training: Das sich selbst-entwickelende Open-Source Model
  • Qwen und weitere Alibaba-Modelle: Was lohnt sich?
  • DeepSeek: Einsatz und Self-Hosting
  • Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype
  • GPT-OSS im Einsatz: OpenAI-Modelle verstehen
  • Kimi K2.5: OpenSource LLM sofort produktiv
  • KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud
  • Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production
  • IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren
  • LLM Self-Hosting und Deployment
  • KI-Apps containerisieren mit Podman, Docker & Kubernetes
Lernstufe 2
  • Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler
  • Vertex AI: ML-Pipelines, die wirklich laufen
  • Dagster-Schulung für KI-Pipelines
  • Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Co
  • MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen
  • Linux Administration für KI-Workloads mit GPUs
  • Computer Use im Einsatz: Systeme sicher steuern
  • MLOps Training in Air-Gapped Umgebungen
  • Experimente, Prompts, Modelle und GenAI-Qualität mit MLflow nachvollziehbar steuern
  • Qdrant-Schulung: RAG und Hybrid Search im Betrieb
Lernstufe 3
  • Serverless AI Training
  • Vektordatenbanken für KI Training: Architektur & Praxis

Ausbildungsnachweis
IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

Zertifikat der IAD GmbH

Sie erhalten ein Teilnahmezertifikat der IAD GmbH. Damit können Sie Ihr erworbenes Wissen dokumentieren.

NEU
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