Java DevOps: Development und Delivery mit Docker und Kubernetes

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Java DevOps: Development und Delivery mit Docker und Kubernetes

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Starting dates and places
computer Online: Zoom
2 Feb 2026 until 5 Feb 2026
check_circle Starting date guaranteed
placeKöln
8 Jun 2026 until 11 Jun 2026
computer Online: Zoom
8 Jun 2026 until 11 Jun 2026
placeKöln
7 Sep 2026 until 10 Sep 2026
computer Online: Zoom
7 Sep 2026 until 10 Sep 2026
placeKöln
7 Dec 2026 until 10 Dec 2026
computer Online: Zoom
7 Dec 2026 until 10 Dec 2026
Description

Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

Nach diesem Seminar beherrschen Sie die Grundlagen von Docker und Kubernetes und können Java/JEE-Anwendungen damit betreiben und automatisiert qualitätsgesichert in Kubernetes-Cluster ausrollen.

Inhalt

1.-3. Tag: Auch separat buchbar als Docker und Kubernetes für Java-Entwickler

Docker
  • Motivation für den Einsatz von Container-Images
  • Gegenüberstellung virtuelle Maschine vs. Container
  • Begrifflichkeiten
    • Image
    • Registry
    • Container
  • Docker-Kommando
    • Docker-Images laden, verwalten, starten
    • Port-Mapping
    • Logs einsehen
    • Kommandos im Container ausführen
  • Image-Erstellung
    • Dockerfiles
    • Java/JEE-Anwendung in Image packen
    • Eigene Basisimages erstellen, bspw. für provisionierte EE-Server
    • Multi…

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Frequently asked questions

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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

Nach diesem Seminar beherrschen Sie die Grundlagen von Docker und Kubernetes und können Java/JEE-Anwendungen damit betreiben und automatisiert qualitätsgesichert in Kubernetes-Cluster ausrollen.

Inhalt

1.-3. Tag: Auch separat buchbar als Docker und Kubernetes für Java-Entwickler

Docker
  • Motivation für den Einsatz von Container-Images
  • Gegenüberstellung virtuelle Maschine vs. Container
  • Begrifflichkeiten
    • Image
    • Registry
    • Container
  • Docker-Kommando
    • Docker-Images laden, verwalten, starten
    • Port-Mapping
    • Logs einsehen
    • Kommandos im Container ausführen
  • Image-Erstellung
    • Dockerfiles
    • Java/JEE-Anwendung in Image packen
    • Eigene Basisimages erstellen, bspw. für provisionierte EE-Server
    • Multi-Stage-Builds zur Optimierung der Image-Größe nutzen
  • Volumes einrichten und nutzen
  • Registrys einsetzen

Kubernetes
  • Motivation für die Orchestrierung von Containern mit Kubernetes
  • Grundsätzlicher Aufbau der Plattform
  • Deklarativer Ansatz
  • YAML-Files zur Beschreibung von Kubernetes-Objekten
  • Building Blocks von Kubernetes
    • Pod
    • Deployment, Replica Set
    • Service
    • Volume, Volume Claim, Persistent Volume Claim, Storage Provider
    • Nodeport, Loadbalancer und Ingress
    • Namespace
    • Secret
    • Config Map
    • Stateful Set
    • Job
  • Vorbereitung und Überwachung
    • Init Container
    • Readiness und Liveness Probe

Continuous Delivery/Deployment
  • Motivation für Automatisierung
  • Abgrenzung Continuous Integration, Delivery, Deployment
  • Überblick unterschiedliche Vorgehensweisen für Deployment
  • Gitlab
  • Docker-Build in Container
  • Deployment in Kubernetes-Cluster
  • GitOps
    • Deployen von Kubernetes-Manifesten aus Git
    • Grundlegende Vorgehensweise
    • Überblick über Tools
    • Argo-CD als Beispiel
      • Deployment aus Pipeline

Lokale Entwicklung
  • Generelle Problemstellung
  • Entwickeln von lokaler IDE gegen Kubernetes-Cluster
    • Einfaches Bereitstellen von Umgebungen für lokales Testen
    • Überblick Werkzeuge (Skaffold, DevSpace, Telepresence, ...)
    • Vorgehensweisen für Java (EE)-Anwendungen
    • Möglichkeiten der gängigen Java IDEs

Die Themen werden mit übergreifenden Übungen vertieft. Dabei kommen realistische Beispiele von Java/JEE-Anwendungen zum Einsatz: Standalone-Anwendungen, EE-Anwendungen, Persistenz mit Datenbanken. Darüber hinaus wird eine realistische Pipeline für Continuous Delivery entwickelt.
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