Projektbeispiele
Technische Einblicke aus Plattform, DevOps und Umsetzung.
Drei reale Ausschnitte aus meiner Arbeit: Kubernetes-Plattformen, SaaS-Produktentwicklung und on-prem AI-Infrastruktur mit Betrieb, Observability und Übergabe.
Projekte
Drei Projekte aus der Praxis.
Drei unterschiedliche Ausgangslagen, aber ein ähnlicher Fokus: Architektur klären, Umsetzung strukturieren und Betrieb mitdenken.
01 Kubernetes-Plattform für produktiven Betrieb Eine Cloud-Kubernetes-Plattform wurde als automatisierte, hochverfügbare Basis für eigene Software aufgebaut. Details öffnen
- Ausgangslage
- Für eigene Anwendungen wurde eine belastbare Kubernetes-Basis in der Cloud benötigt - inklusive Infrastruktur, Deployment-Grundlage, Zusatzdiensten und klaren Betriebsprozessen.
- Mein Beitrag
- Kubernetes-Plattform mit Terraform aufgebaut, Argo CD als GitOps-Basis eingerichtet und zentrale Plattform-Services wie Deployments, Secrets, CI/CD-Anbindung und Grafana Stack in den Betrieb integriert.
- Ergebnis
- Hochverfügbare Plattform mit Backup-Prozessen, CI/CD-Automation, Grafana/Loki/Prometheus-Observability, Dokumentation, klaren Abläufen und Wissenstransfer.
Technologien und Themen
-
Kubernetes -
Docker -
Terraform -
Argo CD -
Helm - CI/CD
-
Postgres -
GitHub -
Grafana -
Loki -
Prometheus
02 Technische Begleitung einer Neugründung Eine SaaS-App für Android und iOS wurde von der Produktplanung bis zum Cloud-Betrieb umgesetzt. Details öffnen
- Ausgangslage
- Für eine neue SaaS-App sollten Android- und iOS-App, Backend, Admin-Oberfläche und Cloud-Betrieb von der Produktidee bis zur technischen Umsetzung entstehen.
- Mein Beitrag
- Flutter-App umgesetzt, Backend mit Python und FastAPI gebaut, React-Admin-App ergänzt und Observability mit Grafana, Loki und Prometheus integriert.
- Ergebnis
- Cloud-Deployment mit Terraform und GitHub CI/CD, klare technische Grundlage für Produktentwicklung, Betrieb und weitere SaaS-Ausbaustufen.
Technologien und Themen
-
Flutter - Docker
-
FastAPI -
Python -
React - Postgres
- Grafana
- Loki
- Prometheus
-
AWS - Terraform
- GitHub
03 AI-Teamplattform für technische Workflows Eine on-prem AI-Plattform wurde auf einem k3s-Cluster für interne technische Workflows aufgebaut. Details öffnen
- Ausgangslage
- AI-Services sollten on-prem auf einem Proxmox-Cluster betrieben werden - hochverfügbar, gesichert und vollständig durch das Team selbst verwaltbar.
- Mein Beitrag
- k3s-Cluster mit Terraform und Ansible aufgebaut, Bitbucket CI/CD und Argo CD GitOps eingerichtet, Keycloak/OIDC integriert sowie Open WebUI, LiteLLM, Langfuse, MLflow, MCP-Server und AI-Agent-Services deployed.
- Ergebnis
- Vollständig dokumentierte Plattform mit Secret Management, Authentifizierung, Backup/Restore sowie Grafana Stack, Alerting, On-Call-Anbindung und Grafana MCP für Incident Response.
Technologien und Themen
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k3s - Docker
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Proxmox - Terraform
-
Ansible - Argo CD
-
Bitbucket -
Keycloak -
Open WebUI - LiteLLM
- Langfuse
-
MLflow -
MCP - Longhorn
- PostgreSQL
- Grafana
- Loki
- Prometheus
-
Tempo - Grafana MCP
Gemeinsame Muster
Was diese Projekte gemeinsam haben.
Unterschiedliche Produkte, aber ähnliche technische Anforderungen: Infrastruktur als Code, automatisierte Deployments, beobachtbarer Betrieb und saubere Übergabe an Teams.
- Infrastructure as Code statt manueller Setups
- CI/CD und GitOps als Betriebsgrundlage
- Observability, Alerting und Backups von Anfang an
- Dokumentation und Wissenstransfer für eigenständigen Betrieb
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Beschreib kurz die Ausgangslage, das Ziel oder die technische Herausforderung. Im Gespräch klären wir, ob und wie ich sinnvoll unterstützen kann.