• Konzeption und Anpassung von IaC (Infrastructure as Code) und Automatisierungslösungen zur Implementierung in die neue Zielarchitektur.
• Aufbau von CI/CD Pipelines in Azure DevOps Pipelines.
• Migration der Git Repositories von Altlassain Bitbucket zu Azure Repository.
• Transformation von IaC, um diesen den neuen Anforderungen der Azure-Umgebungen anzupassen.
• Refactoring von Ansible-Playbooks, um diese in der Azure-Umgebung wieder lauffähig zu machen.
• Review, Konfiguration und Troubleshooting OpenShift Deployments welche durch den migrierten und angepassten Ansible Code ausgerollt wurden.
• Troubleshooting und Analyse der Verbindungen zwischen Azure DevOps und den On Premises Infrastruktur.
• Deployment von Anwendungen wie Grafana, Prometheus und Compliance Operatoren sowie weitere Microservices mit Ansible und Helm.
• Übertragung der Compliance Scan Resultate und Logs nach AWS.
• Beratung zu Tools und Technologienim Container- und CI/CD-Projektumfeld sowie im Bereich der Container-Orchestrierung.
• Dokumentation der Änderungen.
• Ausführung und Mitarbeit in einem agilen Umfeld nach SCRUM. Verwendung von Service Now zum Issue-Handling. Zur Planung der Sprints wurden Azure DevOps Kanban Boards verwendet.

• Review der CI/CD Pipelines und Git Repository Strukturen.
• Implementierung von Verbesserung in der Strukturierung der CI/CD Pipelines und Git Repository und Code Strukturen.
• Refactoring von Anwendungen, um diese als Microservices in Container auf Kubernetes ausrollen.
• Bereitstellung eines Java JDK Basiscontainer (Golden Image) für die Überführung der Anwendungen in Container. (Wildfly and JBOSS)
• Erstellung von Helm-Charts, um das Deployment der Anwendungen zu standardisieren.
• Aufbau von Prozessen zur automatisierten Pflege der Artefakte wie Helm-Charts und Container.
• Konzeptionierung und Umsetzung von GitLab CI/CD Pipelines.
• Die Verwaltung von Artefakten, welche in GitLab gebaut werden, wurden in Artifactory durchgeführt.
• Deployment der Anwendungen in Kubernetes (OpenShift).
• Integration von Deployment-Prozessen mittels dem Gitops-Tool ArgoCD.
• Erweiterung der Deployment-Prozesse, um ein paralleles Deployment auf multiplen Kubernetes Clustern zu erreichen.
• Implementierung einer Monitoring-Lösung durch den EInsatz des Tools CheckMK.
• Einführung des Backup- und Disaster-Recovery Tools K10 (Kasten) von Veeam.

• Stabilisierung und Weiterentwicklung der IT-Infrastruktur, inkl. Beratung zu und Analyse von fachlichen und technischen Anforderungen & Problemen inkl. Analyse von komplexen fachlichen Problemstellungen anhand von hinterlegter Dokumentation sowie installierter Systeme.
• Konzeption von Verbesserungs- / Lösungsvorschlägen, Erstellung von fachlichen bzw. technischen Konzeption.
• Technische Umsetzung von Anforderungen inkl. Dokumentation und Wissenstransfer.
• Installation, Konfiguration, Upgrade und Betrieb.
• Erstellung und Konfiguration von neuen Verbindungen.
• Patch-Installation/Upgrade auf die neuesten sowie Hilfestellung für die darauf basierende Betriebssystemebene.
• Performance-Tuning auf Basis von Systemanforderungen.
• Support während der Betriebszeiten.
• Beratung bei komplexen Änderungen.
• Nachbearbeitung und Dokumentation der Konfigurationen.
• Pflege der technischen Dokumentation, einschließlich Betriebshandbücher und Standard Betriebsverfahren.
• Analyse von Fehlern, Entwicklung von Optimierungspotenzialen und aktive Teilnahme an Verbesserungsprozessen.
• Intensive Zusammenarbeit mit Entwicklern, Testern, Business- und I&O Gruppen.
• Analyse und Behebung von komplexen Fehlersituationen, ggf. unter Einbeziehung des Herstellers.
• Sicherstellung der Systemintegrität und -sicherheit durch Log-Analyse und Patch-Management.

• Migration einer aus mehreren Komponenten bestehenden Java Shopping-Applikation (Frontend, Backend, Datenbank) und der von der Applikation benötigten Dienste (SSL-Zertifikate, SFTP-Upload, ALB) zu AWS.
• Die erforderliche Infrastruktur musste letztlich vollständig als ausführbarer Code vorliegen (IaC / Infrastructure as Code).
• Für die Infrastruktur mit Netzwerken, EKS, RDS, DNS, ALB und SSL Zertifikaten wurden CloudFormation-Templates programmiert.
• Die Erstellung bei AWS erfolgt über CI-Pipelines in Bitbucket.
• Durch eine umfangreiche Parametrisierung des Templates ist der parallele Betrieb von Produktiv- und Test-Infrastrukturen möglich. Und damit u.a. die laufende Weiterentwicklung ohne Störungen der Produktivumgebung.
• Des weiteren erfolgten Anpassungen, um die Dienste entsprechend den Compliance-Anforderungen von Kunden und den Bestimmungen der GDPR anbieten zu können (RDS Storage-Encryption, Cross-Account und Cross-Region-Sicherung von Daten, Multi-Factor-Auth, Audit-Logs für RDS Zugriffe, EC2 Node-Updates, Dokumentation der Wiederherstellbarkeit von Infrastruktur und Applikation).
• Funktionalität, welche nicht direkt über Kubernetes-native / AWS-native Mechanismen abgebildet werden konnte, wurde in Form von "kubernetes operators" in bash/python programmiert. Beispielsweise die Erzeugung von Zertifikaten für den Ingress-Controller oder diverser anderer Kubernetes Services und deren Verzahnung mit AWS.

• Erstellen eines Konzeptes und dessen Implementierung für einen vollständigen, stabilen und sicheren Betrieb von Kubernetes (Azure AKS) zum Betrieb von Business Anwendungen und weitere Microservices.
• Konzeptionierung und Implementierung des Infrastructure as Code (IaC) Code Struktur.
• Aufbau und Maintenance von Azure Ressourcen (AKS, Storage Accounts, etc.) mittels Terraform (HCL).
• Deployment von internen Business Anwendungen und notwendigen Abhängigkeiten wie AgroCD, Isio, Keycloak, External Secrets, External DNS etc.
• Erstellen und pflegen der Azure DevOps CI/CD Pipeline für die AI Dataloop Plattform, mit dem Ziel, in der Lage zu sein, eine schnelle Weiterentwicklung durchzuführen.
• Entwicklung einer Anwendung in Go Lang als Microservice, um große Datenmengen zu analysieren, um diese für den nächsten Schritt aufzubereiten und zu Transportieren.
• Teilnahme an der regelmäßigen Wissenstransfers und Präsentation von signifikanten Änderungen wie die Einführung des selbstentwickelten Go Lang Microservice.
• Betrieb von Microservice auf multiplen Kubernetes Clustern.
• Verwaltung von Kubernetes Cluster durch Rancher auf den physikalischen PCs welche im Auto installiert waren.
• Entwicklung von Prozessen für Software Updates Over the Air (OTA).
• Umsetzung des Projektes mittels agilen Methoden wie SCRUM und Kanban.

• Bereitstellung und Maintenance von Kubernetes Clustern On Premises mit Ansible und bei SysEleven leider mittels ClickOps.
• Konzeptionierung der Ansible Code Struktur
• Verwaltung des Codes mittels Git in GitLab.
• Erstellen und pflegen von GitLab CI/CD Pipelines für Deployments von Industrie 4.0 Applikation auf IPCs (Industrial PC).
• Provisionierung von Microservices auf Kubernetes und anderen Anwendungen wie Prometheus oder Grafana.
• Bereitstellung Build Pipelines in GitLab für die entwickelten Go Anwendungen.
• Aufbau und Pflege von Pipelines zur Bereitstellung von Container inkl. der darin enthaltenen Go Anwendungen.
• Verwendung der GitLab Registry und Artefaktverwaltung zum speichern und wiederverwenden der Container und Anwendungen.
• Entwicklung von MES (Manufacturing Execution System) Applikationen auf IPC mit Python und Go.
• Entwicklung eines Ansible Modul mit Python und Ansible Playbooks.
• Provisionierung von Kubernetes Clustern auf Bare-Metal mit kubeadm.
• Bereitstellung und Aktualisierung von Applikationen auf laufenden IPCs des Kunden mit den Ansible und Ansible-Tower.
• Provisionierung und Konfiguration von Metal LB als Loadbalancer.

• Bereitstellung und Erweiterung von Large Scale Storage Umgebungen.
• Anpassung der Konfiguration der Speicherlösungen entsprechend der Kundenanforderungen.
• Roadmap und Technologie-Infrastruktur für die Kunden erstellt und dokumentiert. Dabei wurden Nachweise aus der Plattform-Infrastruktur, den Sicherheitsmaßnahmen und den Integrationsfähigkeiten der einzelnen APIs erbracht.
• Integration der Large Scale Storage Lösungen in des Kundens Infrastruktur durch die Anbindung der Anwendungen des Kunden an die API des Produktes.
• Nach der Implementierung wurde die erweiterte Maintenance übernommen, um den Kunden in den Bereichen Benutzertests, Debugging und Wartung zu unterstützen.
• Konzeptionierung der Netzwerkimplementierung des Large Scale Storage Setup.
• Konfiguration der Switching- und Router Infrastruktur, um die Unterstützung von VLANs (Virtual Lan) aufzubauen.

• Entwicklung der Anwendungen zum Testen des Speichersystems mit Python und C/C++
• Provisionierung eines verteilten NAS-Speichersystems (Oceanstor 9000), basierend auf Ceph.
• Installation und Konfiguration der Anwendungen zum Testen des Speichersystems gemeinsam mit den Kunden.
• Testen der Funktionialität des Enterprise Speichersystems mittels der zuvor installierten Anwendungen.
• Setup Test-Infrastrukturen auf VMwarefür die Simulation von Speicheroperationen.
• Zusammenarbeit mit den internen Softwareentwicklern, Test- und Design Teams, um eine qualitativ hochwertige Entwicklung zu gewährleisten welche den Kundenanforderungen an Funktionalität, Skalierbarkeit und Leistung gerecht werden.

Beitrag zur Ursachenanalyse, um die Hauptursache für Ausfälle zu ermitteln und Fehler für VMware Fusion, Workstation Von Python entwickeltes Automatisierungstest-Framework für Treibertests auf ESXi Getestet und Fehleranalyse für Speicher- und Netzwerktreiber auf ESXi durchgeführt