Projekte

14 Projekte · 2017 – heute

  1. 2025Heute

    Öffentlicher Sektor / Bank · Platform Architect

    12/2025 – 12/2026

    Identität und Sicherheit für eine Cloud-Plattform

    Zentrale Anmeldung, signierte Images und Operatoren, die nicht aus dem Ruder laufen: Eine gemanagte OpenShift-Plattform über Public und Private Cloud bekommt ihr Sicherheitsfundament.

    • Azure Red Hat OpenShift nutzt das zentrale Zugangsmanagement des Unternehmens für die Benutzeranmeldung.
    • Wer darf was? Gefilterte Gruppen-Claims landen auf nativen OpenShift-Gruppen und ClusterRoleBindings. Vier Alternativen geprüft, eine als ADR festgehalten.
    • Der OIDC-Rollout lief über die gesamte ARO-Flotte, mit Runbook, Checkliste pro Cluster und einer Onboarding-Vorlage für die Fachbereiche.
    • Nur signierte Images laufen: ImagePolicy auf CRI-O-Ebene, ein Cosign-Schlüssel pro Mandant, auch in der abgeschotteten Umgebung.
    • Die Lieferkette dahinter: eine Referenz-Signierpipeline in GitLab CI/CD, Vault verwaltet die Schlüssel.
    • Vier On-Premise-Cluster auf vSphere bekamen ein koordiniertes OpenShift-Upgrade, mit dem Artifactory-Mirror als Vertrauensgrenze.
    • Über 30 Operatoren, 10 Cluster, 8 Hersteller: eine Governance mit Klassifizierung, Statusmodell, RACI und geordnetem Abschalten.
    • Ein zentraler CA-Truststore mit Vault als Quelle, verteilt über External Secrets Operator und trust-manager.
    Red Hat OpenShiftAzure Red Hat OpenShiftVMware vSphereArgoCDRed Hat ACMHelmHashicorp VaultExternal Secrets Operatortrust-managerCert-ManagerOpenID ConnectOAuth 2.0CosignSigstoreCRI-OOpenShift Service MeshGitLab CI/CDJFrog ArtifactoryOperator Lifecycle Manager+13 weitere

  2. Öffentlicher Sektor · DevSecOps Architect

    06/2025 – 12/2026

    Basisdienste für eine mandantenfähige Container-Plattform

    Viele Entwicklerteams, eine Container-Plattform, und niemand will für jedes Deployment ein Ticket schreiben. Auf Azure Red Hat OpenShift entstand ein Katalog an Basisdiensten, den die Teams per GitOps selbst nutzen. Im zweiten Jahr kam das Fundament dazu, das so eine Plattform trägt: zentrale Identitäten, ein Testrahmen für alle Basisdienste und eine Lieferkette, auf die sich alle verlassen.

    • Azure-DevOps-Pipelines stellen Produktionsdienste auf den ARO-Clustern automatisch bereit. Terraform zieht Netz und Storage gleich mit.
    • Der ArgoCD-Basisdienst wurde das GitOps-Werkzeug der Entwicklerteams. Cert-Manager hängt an jeder Instanz, TLS-Zertifikate rotieren von allein.
    • Ein neuer Anmelde-Basisdienst mit Azure Entra ID und Keycloak gibt allen Workloads eine zentrale Authentifizierung.
    • Harbor und der Red Hat Marketplace bilden die Software-Lieferkette, Vault hält Passwörter und Zertifikate im Cluster zusammen.
    • Schulungen und Coaching für Betriebsteams und Kunden zu ArgoCD, Cert-Manager und Helm, damit die Werkzeuge im Alltag ankommen.
    • Identität neu gedacht: Vault wird zum zentralen OIDC-Broker, löst Gruppen auf und stellt einheitliche RBAC-Claims aus. Festgehalten als ADR.
    • SSO für Admin-Zugänge, mit MFA, stufenweisem Rollout und Break-Glass-Konzept für die Produktion. Die MFA-Architektur ist gegen DSGVO Art. 32 und BSI IT-Grundschutz geprüft und mit dem Betreiber des Behörden-IAM abgestimmt.
    • Identitäten als Code mit Terraform und OpenTofu, dazu ein zweistufiges Gruppen- und Rechtemodell aus der bestehenden Entra-ID-Struktur.
    • Die Delivery zog von Azure DevOps auf GitLab CI/CD um: Parent-Child-Pipelines, zentraler State, Locking für den Mandantenbetrieb.
    • 23 Basisdienste, ein Testframework: per GitOps, vom Betrieb abgenommen, als Helm-Chart über ein ArgoCD ApplicationSet ausgerollt.
    • Co-Maintainer-Rolle für einen produktiven Basisdienst: Betriebs- und Sicherheitsarchitektur, dazu der Truststore in den gemeinsamen Tekton-Pipelines.
    • Betriebs- und Doku-Standards als Template-Set für drei Deployment-Modelle. In der teamübergreifenden Arbeitsgruppe als DevSecOps-Enabler dabei.
    Red Hat OpenShiftAzure Red Hat OpenShiftAzure CloudAzure Entra IDAzure DevOpsGitLab CI/CDTektonArgoCDHelmKustomizeKeycloakHashicorp VaultOpenID ConnectOAuth 2.0MFA (TOTP)TerraformOpenTofuAnsibleJinja2Cert-ManagerExternal Secrets OperatorOpenShift Service MeshHarborRed Hat MarketplaceApache KafkaConfluent Control CenterBSI IT-GrundschutzGDPR+22 weitere

  3. Öffentlicher Sektor / Justiz · Platform Architect

    01/2025 – 12/2025

    Plattformbewertung für isolierte Netze

    Eine Plattform ohne Verbindung nach draußen: Für sicherheitskritische Anwendungen wurde OpenShift in isolierten Netzen erprobt. Das Team verband technische Tests mit einer Kosten- und Risikoanalyse. Daraus entstand eine belastbare Grundlage für die Entscheidung über eine produktive Einführung.

    • Die Cluster-Architektur auf Hyper-V orientiert sich an BSI-Grundschutz und CIS-Benchmarks.
    • Ignition und Butane beschreiben Bootstrap, Control Plane und Worker, Bash und Ansible automatisieren die Bereitstellung.
    • Gehärtete RHCOS-Maschinen verbinden die Cluster mit Storage, DNS und DHCP.
    • Segmentierung, Routing und Firewall-Regeln ergänzen hochverfügbare HAProxy-Loadbalancer.
    • Der Vergleich mit der vorhandenen Container- und Virtualisierungsumgebung zeigt mögliche Migrations- und Integrationswege.
    • Performance- und Failover-Tests mit oc, kubectl, kube-bench und kube-burner liefern Messwerte für Prometheus und Grafana.
    • Drei Ausbaustufen machen Lizenzkosten, Hardwarebedarf und Betriebsaufwand vergleichbar.
    • Eine Machbarkeitsstudie bündelt Risiken, Compliance-Lücken und Service-Level-Ziele für die Entscheidung im CIO-Board.
    • Die Roadmap beschreibt den Weg vom Pilotbetrieb zur Produktion, einschließlich Personalbedarf und Governance.
    • Ein Konzept und ein Proof of Concept prüfen die Anbindung von Monitoring, Logging und SIEM mit PRTG, Elasticsearch und Alertmanager.
    • GitLab und Harbor wurden auf Produktionsreife geprüft und mit Ansible auf eine angepasste Architektur aus Docker Compose und Hyper-V umgestellt.
    Red Hat OpenShiftRed Hat CoreOSHyper-VHAProxyPrometheusGrafanaPRTGElasticsearchBashAnsibleGitLabGitLab GeoKubernetesPodmanPodman ComposeHarborApache HTTPDIgnitionButaneockubectlopenshift-installCoreDNSOAuth 2.0Red Hat MarketplaceDocker Composekube-benchkube-burnerAlertmanagerBSI IT-GrundschutzCIS Benchmarks+25 weitere

  4. E-Commerce · Enterprise AI Architect

    01/2025 – 11/2025

    Eine eigene Umgebung für praktische KI-Anwendungen

    KI ausprobieren und die Kontrolle über die eigenen Daten behalten: Für ein E-Commerce-Unternehmen entstand ein eigenes KI-Labor aus Open-Source-Bausteinen, vom Sprachmodell bis zum Workflow. Dort lassen sich konkrete Anwendungsfälle erproben, Kosten abschätzen und Entwicklungsteams mit den neuen Tools vertraut machen.

    • Ragflow, n8n, Ollama und OpenWebUI bilden den Kern, orchestriert mit Docker Compose.
    • Ollama liefert die offenen Sprachmodelle. Die Basismodelle laden und aktualisieren sich beim Setup von selbst.
    • Skripte in Python und Bash übernehmen Benutzerverwaltung und Onboarding, neue Entwickler sind in Minuten drin.
    • Hetzner Cloud als Unterbau, gehärtet, mit Traefik als Reverse Proxy und Cloudflare davor. Tailscale verbindet, was privat bleiben soll.
    • Drei Varianten für Entwicklung, Staging und Produktion, jede mit Budgetplan und ROI-Rechnung.
    • Konzept und Live-Demo vor Management und Entscheidern.
    • Proof-of-Concept-Workflows direkt in n8n und Ragflow zeigen den Nutzen an echten Anwendungsfällen.
    • Workshops bringen die Entwicklungsteams auf die neue Toolchain.
    • Prometheus, Grafana und Loki schauen zu: Monitoring und Logging von Anfang an.
    Ragflown8nOllamaLMStudioOpenWebUIOpenAIClaudeGeminiCodexTraefikDockerDocker ComposePrometheusGrafanaLokiGitHubAnsibleTaskfileBashPythonJinja2MySQLMinIORedisElasticsearchPortainer+20 weitere

  5. 2024

    Bankwesen / öffentlicher Sektor · Staff Platform Engineer

    06/2024 – 03/2025

    Plattformentwicklung für den laufenden Betrieb

    Eine Cloud-Plattform bleibt nicht stehen, sobald die ersten Anwendungen laufen. Im Plattformteam wuchsen OpenShift-Umgebungen in Public und Private Cloud weiter: mit automatisierten Abläufen, klareren Betriebsdaten und einem verlässlichen Weg für Updates. Schulungen halfen den Teams, die Änderungen im Alltag zu nutzen.

    • GitLab CI/CD und Ansible entwickeln die Plattform-Automatisierung als Infrastructure as Code weiter.
    • OpenShift-Cluster wurden für Verfügbarkeit, Leistung und Sicherheit nach BSI-Vorgaben weiterentwickelt.
    • Trainings, Workshops und Coaching vermitteln den internen Teams Cloud-Technologien, Kubernetes und OpenShift.
    • GitOps verbindet automatische Anwendungsversionierung mit Deployments und Rollbacks.
    • Eine Python-Anwendung synchronisiert Mandantendaten für die Integration mit Red Hat Advanced Cluster Security.
    • OpenTelemetry und Dynatrace liefern Betriebsdaten, ergänzt um Dashboards und Alerts.
    • Ein gemeinsamer Update- und Patch-Prozess für Cluster und Plattformkomponenten automatisiert Tests und Bereitstellung.
    • Ansible und GitLab CI/CD bilden den Testrahmen für OpenShift-Cluster auf VMware.
    Red Hat OpenShiftKubernetesRed Hat Advanced Cluster SecurityOpenTelemetryDynatracePythonGitGitLab CI/CDAzure CloudAnsiblePrometheusGrafanaDockerLinuxArgoCDVMware vSphereBSI IT-Grundschutz+11 weitere

  6. 2023

    E-Commerce · Head of DevOps

    06/2023 – 08/2024

    Eine E-Commerce-Plattform und ihr Team aufbauen

    Ein Webshop braucht mehr als Container: eine Plattform, die das Entwicklungsteam zuverlässig nutzen kann, und Menschen, die sie betreiben. Für ein E-Commerce-Unternehmen entstanden eine Kubernetes-Plattform über mehrere Clouds und der Bereich Platform & DevOps. Architektur, Automatisierung und Teamaufbau liefen dabei zusammen.

    • Die Zielarchitektur verbindet Kubernetes in der Hetzner Cloud mit der Plusserver Kubernetes Engine.
    • Projektleitung und Team stimmen Ressourcen, Budget, Dienstleister und Architektur aufeinander ab.
    • Der Bereich Platform & DevOps wurde mit mehr als zehn Mitarbeitenden aufgebaut und geführt.
    • Dockerfiles verpacken Java-Spring-Boot- und Python-Flask-Anwendungen in Container.
    • GitLab CI/CD testet die Webshop-Anwendungen und baut ihre Images mit Gradle.
    • Terraform provisioniert und initialisiert die Infrastruktur, einschließlich Kubernetes und ArgoCD.
    • ArgoCD automatisiert Deployments, Helm-Charts beschreiben Anwendungen und Basisdienste wie Kafka, Solr, Cert-Manager und Nginx.
    • Prometheus und Grafana überwachen die Systeme, PagerDuty übernimmt die Alarmierung.
    • OpenSearch und Fluent Bit führen die Logs zusammen.
    • Vault synchronisiert Zugangsdaten, Zertifikate und Passwörter, Google Cloud Buckets verteilen geschützte Konfigurationsdateien.
    • Keycloak übernimmt die Anmeldung an kritischen Systemen mit rollenbasierten Berechtigungen.
    • Ein Kafka-Cluster stellt asynchrone Nachrichten bereit.
    • Die Backup-Strategie kombiniert Ansible, MinIO und Restic auf dedizierten Hetzner-Servern.
    JavaSpring BootGitLabGitLab CI/CDGitLab Container RegistryTerraformGoogle CloudGoogle Cloud StorageDockerPrometheusGrafanaOpenSearchFluent BitKubernetesPlusserver Kubernetes EngineApache KafkaSolrCert-ManagerNginxGradlePythonFlaskArgoCDHelmHashicorp VaultKeycloakAnsibleMinIOResticHetzner CloudPagerDuty+25 weitere

  7. 2022

    Öffentlicher Sektor · Senior Cloud Consultant

    12/2022 – 07/2023

    Grundlagen für Self-Service in der Private Cloud

    Entwicklungsumgebungen sollen bereitstehen, wenn ein Team sie braucht. In einer Private Cloud entstanden dafür automatisierte virtuelle Maschinen, ein Dienst für DNS-Einträge und wiederholbare Build- und Release-Abläufe. Netzwerk, Anwendung und Betrieb wurden gemeinsam gedacht.

    • Eine GitLab-Pipeline stellt virtuelle Maschinen mit Ansible, Bash und PowerShell für Entwicklungsteams bereit.
    • Eine Python-FastAPI-Anwendung erstellt und aktualisiert DNS-Zonendateien mit OAuth-Authentifizierung.
    • Docker standardisiert die Bereitstellung der API, GitLab CI/CD und Puppet liefern sie aus.
    • Netzwerktopologien beschreiben die Dienste auf der VMware-Plattform.
    • Ansible und Bash verwalten und aktualisieren Squid-Proxys für die externe Anbindung virtueller Maschinen.
    • Unit-Tests prüfen zentrale Module der containerisierten Java-Spring-Boot-Anwendungen im Build.
    • Terraform und Ansible provisionieren und initialisieren die Infrastruktur.
    • Workflows für Build, Release und Deployment automatisieren Versionierung und Auslieferung.
    • Selenium-Tests prüfen die Benutzeroberfläche der Next.js-Plattform.
    PythonFastAPIJavaSpring BootGitLab CI/CDAnsiblePuppetBashPowerShellDockerTerraformRed Hat Enterprise LinuxWindows ServerVMware vSphereNext.jsSeleniumGitHub ActionsSquidOAuth 2.0+13 weitere

  8. 2021

    Finanzdienstleistungen · Senior Platform Engineer (Cloud)

    11/2021 – 12/2022

    Cloud-Delivery mit Betriebsdaten verbinden

    Ein Deployment allein reicht im Betrieb nicht: Auch Daten, Dokumentation und Benachrichtigungen müssen stimmen. Für eine Finanzplattform entstanden APIs und Automatisierungen, die Cloud-Delivery mit diesen Informationen verbinden. Python, Ansible und Azure DevOps bringen die Abläufe zusammen.

    • Eine Flask-REST-API verarbeitet bestehende und neue Daten mit PostgreSQL als Datenbank.
    • Dockerfiles und Azure-DevOps-Pipelines bauen und verteilen die API auf Azure Container Instances.
    • Ansible und Jinja2 erzeugen Dokumentationsseiten für Infrastruktur-Updates und Patch-Prozesse.
    • Terraform legt Secret Stores in Azure Key Vault als Infrastructure as Code an.
    • AKS-Cluster wurden mit Helm-Charts konfiguriert und migriert.
    • Automatische Benachrichtigungen begleiten Start, Status und Abschluss der Patchdays mit Daten aus der SQL-CMDB.
    • Python synchronisiert Kundendaten zwischen Azure-DevOps-Repositories und der CMDB.
    • Ein Docker-Basisimage stellt die benötigten Tools für Azure Pipelines bereit.
    • Ansible und Bash automatisieren die Administration von RHEL-Servern.
    • Zum Betrieb gehören OpenShift-Cluster und ihre containerisierten Anwendungen.
    • Das Team organisiert die schrittweise Entwicklung mit Scrum.
    PythonFlaskPostgreSQLDockerAzure DevOpsAzure Kubernetes ServiceAzure Container InstancesAzure Key VaultHelmTerraformAnsibleRed Hat OpenShiftKubernetesSQLJinja2BashRed Hat Enterprise LinuxScrum+12 weitere

  9. Softwareentwicklung · Senior Azure DevOps Engineer

    06/2021 – 12/2021

    GitOps wiederholbar installieren und aktualisieren

    Ein zentraler GitOps-Dienst soll auf neuen und bestehenden Clustern gleich funktionieren. Dafür entstand ein Plugin, das ArgoCD innerhalb eines begrenzten Namespace installiert und aktualisiert. Es prüft den Clusterzustand, bindet die Anmeldung ein und testet das Ergebnis mit eigenen Workloads.

    • Das Team zerlegt die Arbeit in Scrum-Pakete.
    • Azure Pipelines startet die Ansible-Installation in Docker-Containern.
    • Eine Ansible-Rolle setzt die ArgoCD-Installation mit dynamischen Kundendaten um.
    • Kustomize bereitet die Kubernetes-Ressourcen aus dem ArgoCD-Repository für die Grundinstallation vor.
    • Ein Ansible-Testmodul prüft Cert-Manager, Keycloak, ArgoCD sowie Rollen und RoleBindings vor den Installationsschritten.
    • Jinja2-Vorlagen erzeugen Namespaces, Rollen, ConfigMaps und Secrets passend zum Zielcluster.
    • Automatisierte Tests steuern Installations- und Update-Aufgaben anhand des vorhandenen Zustands.
    • Kubernetes- und OpenShift-Ressourcen werden automatisch angelegt, angepasst oder entfernt.
    • ArgoCD nutzt die vorhandene Keycloak-Instanz des Clusters für Single Sign-on.
    • Eine Test-Suite rollt definierte Workloads aus einem Azure-DevOps-Repository über ArgoCD aus.
    • Die Arbeit umfasst auch die Administration der OpenShift-Cluster und die Entwicklung ihrer Container-Anwendungen.
    Azure DevOpsGitKubernetesRed Hat OpenShiftPythonAnsibleDockerHarborKeycloakArgoCDKustomizeBashOpenID ConnectOAuth 2.0Cert-ManagerJinja2Scrum+11 weitere

  10. Managed Services · IT Systems Engineer (Cloud)

    01/2021 – 11/2021

    Gemanagte Container-Plattformen standardisieren

    Gemanagte Cluster brauchen gemeinsame Standards, ohne die Anforderungen einzelner Teams zu verlieren. Die bestehende GitLab-Automatisierung für OpenShift wurde dafür erweitert. Ressourcen, Dokumentation und Zugänge lassen sich damit entlang derselben Abläufe bereitstellen und aktualisieren.

    • Ansible dokumentiert Cluster-, Netzwerk- und Namespace-Daten automatisch in der zentralen SQL-CMDB.
    • Scrum-Sprints strukturieren die Aufgaben im Team.
    • Playbooks prüfen und korrigieren Namespaces, Quotas, Limits, Logging, Images sowie Rollen und Bindings.
    • Terraform legt Harbor-Registries für die Verwaltung von Container-Images an.
    • Python und Ansible halten Kunden- und Clusterdaten in den READMEs der zugehörigen GitLab-Repositories aktuell.
    • OpenShift-Project-Templates geben neuen Namespaces ihre vordefinierten Ressourcen mit.
    • Ansible prüft, erstellt und aktualisiert die Project-Templates für gemanagte Namespaces.
    • GitLab-CI/CD-Stages starten die Automatisierungen zum Patchen der Cluster-Ressourcen.
    • Keycloak-Instanzen für Kundenzugänge werden automatisch eingerichtet.
    • Die Plattformarbeit umfasst Entwicklung und Betrieb containerisierter Anwendungen auf OpenShift.
    GitLab CI/CDGitKubernetesRed Hat OpenShiftTerraformPythonAnsibleDockerNetApp StorageTridentKeycloakScrumRed Hat Enterprise LinuxHarborSQL+9 weitere

  11. 2020

    Medizintechnik · Process Automation Engineer

    04/2020 – 01/2021

    Eine API für Infrastrukturdaten

    Betriebsdaten aus Linux-Systemen lagen an vielen Stellen. Eine containerisierte Python-API führt sie zusammen, verarbeitet sie und gibt sie an einen Kubernetes-Management-Cluster weiter. Das kleine Team baute Datenmodell, Authentifizierung und Auslieferung als zusammenhängenden Ablauf.

    • YAML-Vorlagen geben den zusammengeführten Cluster-Daten eine gemeinsame Struktur.
    • Ein Python-Modul übernimmt Pull, Commit und Push für die zugehörigen Git-Repositories.
    • Ein Parser verbindet mehrere JSON-Datenströme und überführt sie in das YAML-Modell.
    • Flask-HTTPAuth schützt den Zugriff auf die API.
    • Eine Python-Anwendung erfasst RHEL-Betriebsdaten per Cronjob und sendet sie als HTTP-POST an die Flask-API.
    • Helm-Charts und GitHub Actions automatisieren die Bereitstellung auf den Zielclustern.
    • Bei Codeänderungen bauen GitHub Actions neue Container-Images und übertragen sie in Harbor.
    • Ein Team aus drei Mitarbeitenden arbeitet mit Scrum, die Priorisierung erfolgt in Jira nach Kanban.
    • Die Administration von RHEL-Servern wird mit Ansible automatisiert.
    • Containerisierte Anwendungen werden auf den Kubernetes-Clustern entwickelt und betrieben.
    GitHubGitHub ActionsGitKubernetesPythonAnsibleDockerHarborFlaskFlask-HTTPAuthHTTPHelmJSONYAMLScrumKanbanJiraRed Hat Enterprise Linux+12 weitere

  12. 2019

    Automobilindustrie · Senior Azure DevOps Engineer

    08/2019 – 12/2020

    Kubernetes-Infrastruktur für Unternehmensanwendungen

    Mehrere Kubernetes-Cluster, ein gemeinsamer Anspruch an Verfügbarkeit und Zugriffe. Für Unternehmensanwendungen entstanden gemanagte AKS-Umgebungen, deren Infrastruktur über Azure DevOps und Terraform bereitgestellt wird. Das Team verband Netzwerkarchitektur, Cluster-Konfiguration und den späteren Support.

    • Azure-DevOps-Repositories halten den Quellcode, Kanban und Scrum strukturieren die Umsetzung.
    • Interne und externe Engineers wurden bei den Entwicklungsaufgaben koordiniert.
    • Azure Resource Groups und Container Registries bilden die Grundlage für Infrastruktur und Images.
    • Terraform beschreibt und provisioniert die Infrastruktur als Code.
    • Die Netzwerkarchitektur nutzt Azure Virtual Network mit kundenspezifischen Anpassungen.
    • Berechtigungen, Quotas, Network Security Groups, Application Gateway und VPN-Zugänge fließen in die Cluster-Konfiguration ein.
    • Ansible verwaltet Namespaces, Deployments, Network Policies, PodDisruptionBudgets und Rollenbindungen.
    • Azure-Firewall-Regeln steuern die private und öffentliche Erreichbarkeit der Cluster.
    • Eine Authentifizierungsschnittstelle bindet Azure Key Vault ein.
    • Projektdokumentation liegt in SharePoint, Supportfälle werden im zweiten und dritten Level über ServiceNow bearbeitet.
    Azure DevOpsAzure FirewallAzure Load BalancingAzure Application GatewayAzure VPN GatewayAzure Virtual NetworkAzure Container RegistryGitKubernetesAzure Kubernetes ServiceTerraformPythonAnsibleDockerUbuntuHarborAzure Key VaultScrumKanbanSharePointServiceNowOAuth 2.0OpenID ConnectAzure Entra IDKeycloak+19 weitere

  13. Medizintechnik · Process Automation Engineer

    07/2019 – 03/2020

    Produktionsdaten nutzbar machen

    Was passiert an den Maschinen, und wann steht die nächste Wartung an? Eine Webanwendung für die Medizintechnik verbindet Eingaben aus der Produktion mit vorhandenen Maschinendaten. Frontend und API bereiten die Daten für Kennzahlen und die Planung von Wartungsintervallen auf.

    • Ein React-Frontend erfasst die Produktionsdaten der Mitarbeitenden.
    • Eine Java-Spring-Boot-REST-API nimmt die gesendeten Daten entgegen.
    • Java-Funktionen lesen zusätzliche Werte aus einer bestehenden Maschinen-API.
    • Module bereinigen Daten um Umwelteinflüsse und berechnen dynamische Kennzahlen.
    • Weitere Module extrapolieren die Messwerte zur Berechnung von Wartungsintervallen.
    • Die Module wurden für bessere Wartbarkeit und Leistung von Java nach C# übertragen.
    • Die C#-REST-API läuft als .NET-Core-Anwendung in Docker.
    • Docker Compose stellt Frontend und Backend gemeinsam bereit.
    JavaJavaFXSpring BootC#React.NET CoreDockerDocker Compose+2 weitere

  14. 2017

    Automobilindustrie · Industrial Engineer

    10/2017 – 05/2019

    Ein Prototyp für Produktionsanalysen in Echtzeit

    Fertigungsdaten sollen während der Produktion sichtbar werden. Dafür entstand ein Kubernetes-basierter Prototyp für Echtzeitanalysen in der Leiterplattenfertigung. Das Team verband Datenerfassung, Auswertung und Oberfläche und erprobte die Architektur als Minimum Viable Product.

    • Eine verteilte Node.js-Architektur auf Kubernetes bildet die Grundlage des Prototyps.
    • Dienste und Deployment-Abläufe ermöglichen die laufende Erfassung und Verarbeitung von Fertigungsdaten.
    • Das Engineering-Team entwickelt und testet die Plattformkomponenten in agilen Sprints.
    • Node.js und Express stellen die Backend-Dienste als Container bereit.
    • Ein React-Frontend läuft auf Kubernetes und kann mit dem Bedarf skaliert werden.
    • MongoDB speichert die Daten als containerisierter Datenbankdienst.
    • Prometheus und Grafana machen Infrastruktur- und Anwendungsmetriken in Dashboards und Alerts sichtbar.
    • Network Policies, Istio, TLS, rollenbasierte Berechtigungen und Secrets schützen die Komponenten.
    • Jenkins automatisiert Tests, Builds und Deployments mit Unit-, Integrations- und Sicherheitstests.
    • Bereitstellungen über mehrere Clouds und Schulungen für Anwender und Betrieb ergänzen die Erprobung des MVP.
    KubernetesNode.jsExpressReactMongoDBDockerDocker ComposeJenkinsPrometheusGrafanaIstioTLS+6 weitere

  15. 2017 · Der Anfang