Beobachtetes Signal · 17. Juni 2026 · Case Study · Quelle: DEV Community · Relevanz: 1/5 · Sentiment: Positiv
Fallstudie: Bereitstellung von Spring Petclinic Microservices auf AWS
Eine DevOps-Fallstudie von Ebelechukwu Lucy Okafor beschreibt die Bereitstellung der Spring Petclinic Microservices-Anwendung auf AWS im Rahmen des DMI (DevOps Micro Internship) Cohort 2. Als Co-Project Lead und App & Docker Lead validierte die Autorin einen Docker Compose-Stack lokal, baute linux/amd64 Docker-Images, taggte diese mit Git Commit SHAs, authentifizierte sich bei Amazon ECR und pushte die Images für das AWS-Deployment. Die Architektur umfasste Config Server, Eureka Service Discovery, ein API Gateway, mehrere Domänendienste, einen GenAI-Dienst sowie Observability mit Prometheus, Grafana und Zipkin. Der Beitrag beleuchtet technische Herausforderungen bei der Containerisierung mehrerer Dienste, gewonnene Erkenntnisse zu Automatisierung und IaC sowie empfohlene Verbesserungen hinsichtlich robusterer CI/CD-Pipelines und erweiterter Überwachung.
Technische Fallstudie zu einer praxisnahen DevOps-Bereitstellung und Observability-Einrichtung auf AWS; dient als nützlicher Leitfaden, hat jedoch einen begrenzten und spezifischen Brancheneinfluss für AdTech und MarTech.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Die Autorin nahm am DMI (DevOps Micro Internship) Cohort 2 teil und das Team stellte die Spring Petclinic Microservices-Anwendung auf AWS bereit.
- Rolle der Autorin: Co-Project Lead und App & Docker Lead, verantwortlich für die Koordination von Deployment- und Containerisierungsw setTasks.
- Die Anwendungsarchitektur umfasste: Config Server, Discovery Server (Eureka), API Gateway, Customers Service, Visits Service, Vets Service, GenAI Service und Admin Server.
- Integrierter Observability-Stack: Prometheus, Grafana und Zipkin für Monitoring und Distributed Tracing.
- Die Autorin validierte Docker Compose lokal, erstellte Docker-Images für linux/amd64, taggte sie mit Git Commit SHAs, authentifizierte Docker bei Amazon ECR und lud die Images für das AWS-Deployment hoch.
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3 verknüpfte UnternehmenOntologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Eigenständig entwickelte Produktions-GitOps-Plattform auf AWS EKS
Ein Infrastructure Engineer hat die Entwicklung einer produktionsreifen GitOps-Plattform auf AWS EKS anhand der Spring PetClinic-Microservices (7 Dienste) dokumentiert. Die Plattform wird vollständig über Terraform provisioniert und nutzt GitHub Actions mit OIDC für den Build von Docker-Images und den Upload nach Amazon ECR. Eine CI-Pipeline aktualisiert Image-Tags in einem Helm-Chart; Argo CD synchronisiert das Cluster, wobei Git als Single Source of Truth dient. Die Autoscaling-Implementierung erfolgt zweistufig über HPA für Pods und Karpenter für Nodes. Die Observability wird durch Prometheus, Grafana und Zipkin sichergestellt. Das Projekt ist über ein Makefile reproduzierbar. Der Autor beschreibt zudem gelöste Produktionsprobleme wie Tracing-Fehlkonfigurationen, CI-Tag-Konflikte, Argo-CD-HPA-Widersprüche sowie Karpenter-IAM-Richtliniengrößen und stellt Repositories sowie eine Live-Demo bereit.
End-to-End Container-Deployment auf AWS mit Docker und Kubernetes
Ein praxisnahes Tutorial beschreibt einen vollständigen Containerisierungs- und Deployment-Workflow: Der Autor hat eine einfache HTML-Webanwendung erstellt, ein Dockerfile auf Basis des nginx-Images konfiguriert, ein Docker-Image gebaut und auf einer AWS EC2-Instanz getestet. Anschließend wurde das Image zu Docker Hub hochgeladen und in einem Kubernetes-Pod bereitgestellt, der über einen NodePort-Service extern erreichbar ist. Der Beitrag dokumentiert konkrete Befehle wie docker build/run, docker push und kubectl apply sowie den gesamten Ablauf von lokalen Dateien bis zum laufenden Container über eine öffentliche EC2-IP und nodePort. Abschließend listet der Autor nächste Lernschritte auf, darunter Deployments, ReplicaSets, Ingress, Secrets, Autoscaling, CI/CD mit GitHub Actions und die Migration zu AWS EKS, was grundlegende Einblicke in moderne Cloud-Architekturen liefert.
Blue-Green-Deployment-Pipeline auf AWS EKS für unterbrechungsfreie Releases
Ein praxisnaher Leitfaden demonstriert den Aufbau einer Blue-Green-Deployment-Pipeline auf AWS EKS mittels Ubuntu und Terminal. Der Autor liefert exakte Befehle, Kubernetes-Manifeste, ein mehrstufiges Dockerfile sowie einen GitHub-Actions-Workflow, der das Builden, den Push zu Amazon ECR, das Deployment in eine inaktive Umgebung, Health-Checks und die Verkehrsumschaltung durch Patching des Service-Selectors automatisiert. Die Pipeline benötigt im Schnitt 29 Sekunden Ende-zu-Ende, der Traffic-Switch erfolgt in unter einer Sekunde und ein Rollback in unter fünf Sekunden. Der Artikel dokumentiert zudem AWS-spezifische Korrekturen wie ELB-Hostnamen und ECR-IAM-Policies sowie Debugging-Tipps. Ein öffentliches Repository mit dem vollständigen Code, Manifesten und Workflows ist verfügbar. Zu den empfohlenen nächsten Schritten gehören Prometheus und Grafana, Canary Releases, Terraform sowie automatisierte Rollback-Trigger.
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