| Cloud-, Hosting- & Infrastruktur-Provider |
Beantwortet die Frage: Wo läuft die Anwendung? Statt „Server im Keller“ werden Server häufig bei einem Cloud Provider gemietet, oft als VPS (Virtual Private Server). Je nach Wahl ist man selbst für Betriebssystem, Administration und Teile der Infrastruktur verantwortlich. |
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| Object Storage & Dateiablage für Infrastruktur |
Ergänzt die Infrastruktur um Speicherorte für Dateien, Backups, Exporte oder Modelle. Wichtig ist dabei auch die Datenschutzfrage: Wo werden Daten gespeichert und wer hat theoretisch Zugriff? |
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| PaaS (Platform-as-a-Service), Serverless & Managed Deployment |
PaaS bedeutet, dass Deployment und Betrieb stärker abstrahiert werden: Man deployt Code oder Anwendungen, ohne alles auf Serverebene selbst zu administrieren - eine Alternative zum Self-Hosting. |
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| Self-Hosting-Plattformen & fertige Betriebsumgebungen |
Self-Hosting ist die Verwaltung von Software und Diensten auf eigenen oder gemieteten Servern und bedeutet, dass die Verantwortung stärker bei einem selbst liegt. Dadurch gibt es weniger Abhängigkeiten von externen Betreibern, für die Sicherheitsvorkehrungen muss aber auch selbst gesorgt werden. |
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| Containerisierung & Orchestrierung |
Anwendungen laufen heute häufig in Containern statt direkt auf dem Server. Der Vorteil: Eine containerisierte Anwendung läuft auf jedem Betriebssystem gleich; bei mehreren Containern, z. B. (zum Beispiel) App, Datenbank und Cache, braucht es Werkzeuge, die sie zusammenhalten und ihren Lebenszyklus administrieren. |
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| Infrastructure as Code & Server-Konfiguration |
Kernidee: Infrastruktur wird als Code beschrieben, statt manuell geklickt. Das macht Umgebungen reproduzierbar, nachvollziehbar und versionierbar via Git; Terraform/OpenTofu beantworten eher „Was soll existieren?“, Ansible eher „Wie soll es konfiguriert sein?“. |
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| Code-Repositories & Open-Source-Veröffentlichung |
Repositories machen Code nachvollziehbar, gemeinsam bearbeitbar und veröffentlichbar. Sie sind auch Grundlage für versionierte Infrastruktur, automatisierte Deployments und Open-Source-Veröffentlichung. |
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| CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) & Deployment-Automatisierung |
Deployment ist keine einmalige Aktion, sondern eine kontinuierliche Tätigkeit. Automatisierung hilft, neue Features, Bugfixes, Updates und Deployments kontrolliert aus dem Repository heraus umzusetzen. |
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| Webserver, Reverse Proxy & Webzugriff |
Ein Webserver akzeptiert Anfragen von User Agents und schickt eine Antwort zurück. Zusätzlich muss eine lesbare Adresse wie eine Domain mit der Server-IP (Internet Protocol-Adresse) verknüpft werden (DNS (Domain Name System) Management). |
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| Programmiersprachen & Laufzeitumgebungen |
Diese Bausteine betreffen den eigenen Code, der deployed wird. Sie bestimmen, in welcher Umgebung Anwendungen, APIs (Application Programming Interfaces), Skripte oder Webdienste laufen. |
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| Backend-Frameworks & App-Entwicklung |
Diese Werkzeuge helfen, eigene Anwendungen oder Services zu bauen, die später auf Servern laufen und über das Internet erreichbar sind. Sie gehören zum Bereich „Deployment von eigenem Code“. (GitHub) |
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| Datenbanken für Anwendungen |
Datenbanken gehören oft zur Anwendung selbst, etwa als zusätzlicher Container neben App und Cache. Sie speichern die Daten, die eine Anwendung dauerhaft braucht. (GitHub) |
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| Analytische Datenbanken & lokale Datenanalyse |
Diese Kategorie umfasst Werkzeuge, mit denen Daten analysiert, abgefragt oder lokal verarbeitet werden. Sie ist besonders relevant, wenn aus Daten Anwendungen, Dashboards oder Auswertungen entstehen. |
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| Datenplattformen, Query Engines & Data Lake Tools |
Diese Werkzeuge sind für größere oder verteilte Datenbestände gedacht. Sie helfen dabei, Datenquellen abzufragen, Datenstände zu organisieren oder analytische Plattformen aufzubauen. |
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| Datenpipelines & Workflow-Orchestrierung |
Diese Tools unterstützen wiederkehrende Abläufe, Datenjobs und Automatisierung. Sie passen zur Idee, dass Deployment und Betrieb kontinuierliche Tätigkeiten sind und regelmäßig gepflegt werden müssen. (GitHub) |
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| BI (Business Intelligence), Dashboards & Datenvisualisierung |
Diese Werkzeuge machen Daten für Teams sichtbar und nutzbar. Sie helfen dabei, Ergebnisse aus Anwendungen, Datenbanken oder Datenpipelines in Dashboards und Auswertungen zu übersetzen. |
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| Monitoring, Logging & Observability |
Wie merke ich bei einer laufenden Anwendung, wenn etwas schiefläuft? Dazu gehören Uptime Monitoring, Ressourcen-Monitoring für CPU (Central Processing Unit), RAM (Random Access Memory) und Speicher sowie Notifications, wenn eine Anwendung nicht erreichbar ist. |
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| Identität, Zugriff, Netzwerk & Security Governance |
Wer darf auf die Anwendung oder den Server zugreifen? Dazu gehören sichere Zugänge mit Admin-Oberflächen und internen Diensten, aber auch Firewalls, klare Regeln für Logins, Access Management und Policy-Regeln bei Anwendungen, die offen im Internet zu erreichen sind. |
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| Open Source Anwendungen |
Das sind Open-Source- und offene Fachanwendungen, die selbst gehostet werden können. |
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| KI-/LLM (Large Language Model)-Infrastruktur & lokale Modelle |
Diese Werkzeuge betreffen Anwendungen, deren Antworten oder Inhalte z. B. durch Large Language Models automatisch erzeugt werden. Das Grundprinzip fürs Deployment ist vergleichbar zu anderen: Anfragen werden angenommen und Antworten zurückgeschickt, nur mit deutlich anderen Anforderungen an Ressourcen. |
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| KI-Prototyping & Daten-App-Oberflächen |
Diese Tools helfen, Daten- oder KI-Anwendungen schnell als Weboberfläche nutzbar zu machen. Sie gehören zum Deployment von eigenem Code oder Prototypen, die über das Internet oder intern erreichbar werden sollen. |
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| Lokale Hardware & Edge-Betrieb |
Entspricht dem niedrigsten Abstraktionslevel: Der Server besteht in eigener Hardware statt gemieteter Cloud-Infrastruktur. |
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| Shell, Betrieb & manuelle Serverarbeit |
Diese Werkzeuge gehören zur praktischen Serveradministration. Sie werden wichtig, wenn man selbst für Betriebssystem, Updates, Requirements und Wartung verantwortlich ist. |
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