Vom Dockerfile bis zum Kubernetes-Deployment. Die gesamte Container-Pipeline in zwei Tagen.

2 TageMax. 7 Teilnehmer1199 EUR netto

Container und Kubernetes sind gesetzt, aber die Verbindung zur CI/CD-Pipeline ist in vielen Teams eine Schwachstelle. Docker Images werden ineffizient gebaut, Deployments sind fehleranfällig und Review Apps bleiben ungenutzt. Wie baut man Images mit optimalem Caching? Wie sieht eine robuste Deployment-Pipeline auf Kubernetes aus? In diesem Training verbinden Sie GitLab CI mit dem Container-Ökosystem – an einer echten Kubernetes-Umgebung, nicht am Simulator. Am Ende haben Sie eine vollständige Pipeline, die containerisierte Anwendungen baut, testet, scannt und auf Kubernetes deployt.

Zielgruppe

  • DevOps Engineers, die Container-basierte CI/CD-Pipelines mit GitLab aufbauen
  • Softwareentwickler, die ihre Anwendungen containerisieren und automatisiert deployen wollen
  • Platform Engineers, die GitLab CI mit Kubernetes-Infrastruktur verbinden
  • Operations-Teams, die Container-Deployments automatisieren möchten

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit GitLab CI/CD (Pipelines schreiben und verwalten)
  • Grundlegendes Verständnis von Docker (Images, Container, Dockerfile)
  • Basiswissen Kubernetes (Pods, Deployments, Services)
  • Sicherer Umgang mit der Linux-Kommandozeile

Curriculum

1

Docker in GitLab CI Pipelines

  • Docker-in-Docker (DinD) vs. Kaniko vs. Buildah – Strategien im Vergleich
  • Multi-Stage Builds für schlanke Production Images
  • Docker Layer Caching in GitLab CI effektiv nutzen
  • Eigene Runner-Images für spezialisierte Build-Umgebungen
  • Docker Compose in CI-Pipelines für Integration Tests
2

Container Registry und Image Management

  • GitLab Container Registry konfigurieren und nutzen
  • Image-Tagging-Strategien: SemVer, Git SHA, Branch-basiert
  • Container-Images automatisch scannen (Trivy, Grype)
  • Image Lifecycle: Aufräum-Policies und Garbage Collection
  • Multi-Arch Images für verschiedene Plattformen bauen
3

Kubernetes-Grundlagen für CI/CD

  • Kubernetes-Ressourcen: Deployments, Services, ConfigMaps, Secrets
  • Namespaces und RBAC für isolierte Umgebungen
  • Helm Charts als Packaging-Format für Deployments
  • Kustomize als leichtgewichtige Alternative zu Helm
  • Kubernetes-Manifeste versionieren und in Git verwalten
4

GitLab CI Deployment auf Kubernetes

  • GitLab Kubernetes Agent (KAS) einrichten und verbinden
  • Deployment-Pipelines mit kubectl und Helm
  • Environment-spezifische Konfiguration über GitLab Variables
  • Review Apps auf Kubernetes: Automatische Preview-Umgebungen
  • Secrets-Management: GitLab CI Variables vs. Kubernetes Secrets vs. External Secrets
5

Fortgeschrittene Deployment-Strategien

  • Rolling Updates und Zero-Downtime Deployments
  • Canary Releases mit GitLab und Kubernetes
  • Blue-Green Deployments umsetzen
  • Rollback-Strategien und automatische Health Checks
  • GitOps-Ansätze: GitLab als Single Source of Truth
6

Monitoring, Troubleshooting und Absicherung

  • Container- und Pod-Logs in der CI/CD-Pipeline auswerten
  • Deployment-Verifikation: Smoke Tests und Readiness Checks
  • Network Policies und Pod Security Standards
  • Resource Limits und Requests richtig dimensionieren
  • Typische Fehlerszenarien und deren systematische Analyse

Das nehmen Sie mit

Kleine Gruppen mit maximal 7 Teilnehmern für praxisnahes Lernen
Hands-on mit echter Kubernetes-Umgebung – kein Trockentraining
Trainer mit umfassender Container- und Kubernetes-Erfahrung aus Produktionsumgebungen
Individuelle Betreuung: Ihre Container-Projekte und Herausforderungen stehen im Mittelpunkt

Teilnahmegebühr

Pro Teilnehmer bei öffentlichen Terminen

1199 EUR

zzgl. MwSt.

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Nächste Termine

DatumOrtStatus
22. Juni 2026Münchenverfügbar
05. Oktober 2026Onlineverfügbar
14. Dezember 2026Berlinverfügbar

Das sagen unsere Teilnehmer

“Genau das Training, das ich gesucht habe. Die Kombination aus GitLab CI und Kubernetes war perfekt abgestimmt. Besonders die Hands-on-Session mit Review Apps hat mir gezeigt, wie viel Potenzial wir noch nicht ausschöpfen.”

Daniel H.

“Wir hatten vorher eine ziemlich fragile Deployment-Pipeline. Nach dem Training haben wir unsere Pipeline komplett umgebaut – mit Helm, Canary Releases und automatischen Rollbacks. Läuft seitdem stabil.”

Julia M.

Durchführungsformate

Ob öffentlicher Kurs, firmeninternes Training oder persönliches Coaching – wir passen uns an.

Öffentliche Trainings

Feste Termine, kleine Gruppen mit maximal 7 Teilnehmern und die Möglichkeit, sich mit Fachleuten aus anderen Unternehmen auszutauschen.

Inhouse Trainings

Maßgeschneidert für Ihr Team, an Ihrem Standort oder remote. Sie bestimmen Inhalte, Tempo und Termin.

Coaching & Beratung

Individuelle Begleitung bei konkreten Herausforderungen. Wir helfen direkt dort, wo es gerade klemmt.

GitLab CI mit Docker & Kubernetes

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