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DevOps & Infrastructure

Server-Migration & Performance-Optimierung

Migration einer monolithischen Anwendung zu einer skalierbaren, Docker-basierten Cloud-Infrastruktur mit Zero-Downtime-Deployments und umfassendem Monitoring.

Herausforderung

Instabile Monolith-Architektur mit Ausfallzeiten

Die Anwendung lief auf einem einzigen, überlasteten Server. Deployments führten regelmäßig zu Ausfällen und die Performance verschlechterte sich bei Lastspitzen drastisch.

Hohe Ausfallzeiten

Jedes Deployment erforderte eine manuelle Wartungsseite und führte zu mindestens 15 Minuten Downtime.

Schlechte Skalierbarkeit

Bei unerwarteten Lastspitzen (z.B. durch Marketing-Kampagnen) brach der Server zusammen.

Manuelle Prozesse

Die Server-Konfiguration war manuell und nicht versioniert, was zu inkonsistenten Umgebungen führte ("Works on my machine").

Kein Monitoring

Performance-Engpässe (z.B. langsame DB-Abfragen) wurden erst bemerkt, wenn sich Benutzer beschwerten.

Lösungsansätze

1. Infrastructure as Code (IaC) mit Ansible & Docker

Die gesamte Server-Konfiguration wurde mit Ansible automatisiert. Die monolithische Anwendung wurde in einzelne, containerisierte Microservices (App, DB, Cache) mit Docker aufgeteilt. Dies ermöglicht reproduzierbare Umgebungen und eine einfache Skalierung.
deploy.yml
# Beispiel: Ansible Playbook zum Deployen eines Docker-Containers
- name: Deploy application container
  docker_container:
    name: my-app-v2
    image: myregistry/my-app:2.0.1
    state: started
    ports: "8081:80"

2. Zero-Downtime-Deployments & Monitoring

Wir implementierten eine Blue-Green-Deployment-Strategie mit NGINX als Reverse Proxy. Eine neue Version der Anwendung wird parallel zur alten gestartet. Nach erfolgreichen Health-Checks schaltet NGINX den Traffic ohne Ausfallzeit auf die neue Version um. Grafana und Prometheus wurden für Echtzeit-Monitoring von CPU, RAM und Antwortzeiten eingerichtet.

Containerisierung

Verpackung der Anwendung und ihrer Abhängigkeiten in isolierte Docker-Container für konsistente Umgebungen.

Configuration Management

Automatisierte Server-Einrichtung und -Verwaltung mit Ansible Playbooks (Infrastructure as Code).

Monitoring & Alerting

Echtzeit-Überwachung von CPU, RAM und Antwortzeiten mit Grafana und proaktive Benachrichtigungen bei Anomalien.

Automated Testing

Integration von automatisierten Tests in die CI/CD-Pipeline, um Fehler vor dem Deployment zu erkennen.

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