Karl Estermann
AI Etic Spezialist
Experience
DevOps Consultant
Locara
Performance Tuning in Touch with the Future
Durch eine Erwartungshaltungsanalyse wurde festgelegt, was die Fachabteilung für eine Erwartungshaltung hat. Danach ging es in diesem Projekt darum, mit statistischem Test zu beweisen, ob die Performance nicht den Vorstellungen entsprach. Durch die Hypothese H0 und H1 wird die Aussage verifiziert. Danach wurde ein Konzept erstellt, was geloggt werden muss und wie. In diesem Konzept wurden auch die Möglichkeiten aufgezeigt, dass durch NLP und Deep Learning in Kombination die Bottleneck entdeckt und behoben werden konnten. Die wichtigste Aufgabe bestand darin, die Features zu bestimmen und zu bewerten. Zum Schluss war wichtig, dass das Verfahren nachvollziehbar ist und so das Vertrauen der Fachabteilung gewonnen werden konnte. Es wurde vor allem für Payara auf Linux Systemen angeschaut.
DevOps-Ingenieur Openstack
Thales
- Erstellen einer Ist-Analyse hinsichtlich der Anforderungen für eine reibungslose Migration von Applikationen
- Analyse und Erstellung eines Backup Scripts für die Onboarding-Applikationen in Ansible/Python
- Konzept für hochverfügbares und hochsicheres Openstack on Premise
- Analyse der persistenten Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Datenstrom, Dateiformat und Daten-Service-Info
- Analyse des Ceph-Dateisystems und Best Practice
- Erstellung von VMs (Ubuntu/Redhat/Cent0S) auf Openstack unter Verwendung von Ansible Scripts
- Analyse eines Backup Systems für OpenStack
- CI/CD mit Jenkin, Gitlab, Hardening des Betriebssystems und Openstack
- Analyse des Einsatzes eines Chatbots für den Support der produktiven Systeme
- Erstellen eines POC Chatbots
- Workshop für die Beteiligten
DevOps-Ingenieur
Transport
Migration von Software auf Openshift Openstack. Umgebung Virtualisierung BigData Plattform Openshift mit Docker Container Technik und Gitlab CI/CD.
Erstellen einer Ist-Analyse hinsichtlich der Anforderung für ein reibungslosen Migration von Applikation. Analyse und Erstellen von Backup Script der onBording Applikationen. Analyse der Persistenten Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Datenstrom, Dateiformat und Daten, Service-Info. Migriert wurden Applikationen im Bereich BI, QlikView, QlickCore, Sedex und Tableau. Model wie Radom elastic Forrest wurde neu aufgestellt. Parallel dazu Komplette Ausbildung auf neuronalen Netzwerken convolutional Netwerk. Keras Tensorflor, Pytorch. Auswertungen mit Jedox, Tableau und Qlickview.
Openshift onBording Support für DevOps Team
Versicherungsgesellschaft
Erstellen einer Ist-Analyse hinsichtlich der Anforderungen für ein reibungsloses Onboarding von Applikationen. Analyse und Erstellen von Backup Scripts für die Onboarding-Applikationen. Analyse der persistenten Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Datenstrom, Dateiformat, Daten und Service-Info. Empfohlen wird der Einsatz von Virtuozzo Cloudspeicher. Analyse von Nexus und Jenkins CI/CS Pipeline. Die Plattform ist als On-Premise eingerichtet und hat Zugriff auf AWS für das Applikations-Repository. Das Backup wird über einen Pod gesteuert. Monitoring wird entweder über einen ELK Stack oder Prometheus durchgeführt. Bootscript besteht aus Ansible und Terraform.
IoT Erfahrung zusammen mit Accumulo
Wafios
Erstellen einer Ist-Analyse hinsichtlich der Anforderung der Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Datenstrom, Dateiformat und Daten Weitergabe für die Anwendungsfälle IQ-Kontrolle, Service-Info, Fertigungsdaten, Achs-Monitoring Technologie Datenschleifen im Projekt «IoT Gateway» mit dem Ziel einer Handlungsempfehlung der passenden Datenbanken unter Berücksichtigung der Aspekte Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Daten Strom, Dateiformat, Datenstruktur für jeden einzelnen der Anwendungsfälle. Als Datenbus local und Cloud ist gesetzt REDIS und als Auswertungs-Plattform INFLUX. Zum Einsatz kommen weiter Accumulo lokal als kurzfristiger Data-Lake und Accumulo/HDFS/Zookeeper/YARN on Promise. Plattform für die Speicherung ist eine Lambda – Struktur unterstützt durch Flink. Für das Achs- Monitoring werden Daten von bis zu 2TB pro Monat erwartet. Es werden in diesem Zusammenhang noch Graphische Auswertungen gemacht um die Abhängigkeiten besser darstellen zu können, gemacht. Accumulo wurde komplett mit Terraform aufgesetzt.
Audit Datastream, Fastdata, Bigdata
EXTERN IT Consulting
Summary Audit
- FastData Plattform API Apache-Tools
- Streaming Plattform Flink
- Bigdata Plattformen
- Openshift, DCOS, Maas Container Plattformen (Kubernetes, Mesos)
Detail Audit
- Wie ist die Kubernetes Plattform aufgebaut? Kann sie jederzeit wieder gleich aufgebaut werden. Ist es nachvollziehbar, was gemacht wurde. Welches Configurationstool wurde für den Aufbau verwendet (Ansible Tower, usw). Wie sind die Pods auf dem System konfiguriert. Was passiert, wenn eine Hardware ausfällt. Sind die Gruppen richtig aufgestellt. Hat Kubernetes die Möglichkeit, die Pods nach Ausfall HW richtig zu positionieren?
- Wie ist der Netzwerktraffic aufgebaut? Sind die Loadbalancer richtig konfiguriert. Kann der Traffic richtig aufgefangen werden. Sind die Replica für diesen Traffic ausgerichtet, können Sie scaliert werden nach oben und nach unten.
- Ist das Monitoring richtig aufgebaut. Sind die Monitoring Tools im richtigen Pod vorhanden.
- Wird das System von einem externen System wie Nagios oder andere überwacht. Befindet sich ein Überwachungssystem innerhalb der Kubernetes Plattform. Es ist nicht in jedem Fall garantiert, dass das Monitoring noch verfügbar ist. Was würde passieren, wenn das Container System instabil wird. Instana kann da auch sehr gute Dienste leisten, die Auslastung der Nodes und der Pods und der Container zu überwachen.
- Sind die Secrets richtig eingestellt.
- Sind die verwendeten Endpoints richtig überwacht. Mit welchen Tools werden sie überwacht. Sind Testfälle vorhanden, die aussagekräftig sind. Werden die Lasten richtig aufgenommen und allenfalls skaliert, wenn nötig.
- Sind NoSql DB richtig configuriert. Ist HW swaping ausgeschaltet, wenn nötig. Cassandra oder Oracle Cluster.
- Ist das System auf AWS aufgebaut? Ist es on Promise aufgebaut. Wie schnell kann ein Node ersetzt werden.
BigData Analyst
Selbständig
Container, Openstack, Virtuozzo, Bitnami Aufbau Services Infrastruktur Hardering Software und Hardware Runtime SpringXD Java CoresOS ist eine Clusterumgebung. In CoreOS Clustern werden Docker Container ausgeführt, die beliebige Anwendungen (Hadoop, Yarn, Zookeeper) in ausführbarer Form (d.h. inklusive aller Abhängigkeiten und mit allen erforderlichen Konfigurationseinstellungen) kapseln.
In Diesem Projekt werden Oracle DWH und Sybase BI/BO SAP geklont. Als in Memory DB werden Volta, Exasol oder Gemfire zum Einsatz kommen. Mit Fleet /etcd / Consul sind Elemente der Kommunikation DWH der moderne, hohe Flexibilität und Skalierbarkeit unter Zuhilfenahme von Amazon, Rackspace, Virtuozzo.
Hardering Software und Hardware, Runtime
CEO
AALS Software AG
Führung des Unternehmens. Bauen eine DB getrieben Software für Gemeindeadministration, Feuerwehradministration, Schuladministration (Primarschule, Berufsschule, Fachhochschule). Fach - Gebiet der Lösung: Personen Administration, Besoldung, Finanzbuchhaltung, Kreditoren Debitoren. Lager - Bewirtschaftung, Steuerlösung (AG; LU, UR, ZH)