Cloud Native in der Hybrid Cloud: Container, Kubernetes und Co.

Warum Hybrid und Cloud-native zusammengehören

Viele Unternehmen betreiben kritische Systeme on‑premises und nutzen zugleich Public Cloud. Daher bietet ein cloud‑nativer Ansatz in einer Hybridumgebung Tempo, Stabilität und Wahlfreiheit. Außerdem lassen sich Lieferprozesse vereinheitlichen, sodass Teams schneller releasen. Dennoch braucht es klare Leitplanken, denn ohne Standards wachsen Komplexität und Risiko. Zudem hilft ein einheitliches Betriebsmodell, Silos aufzubrechen und Know‑how wiederzuverwenden.

Zielarchitektur auf einen Blick

Setzen Sie auf eine modulare Plattform, die lokale Rechenzentren und Cloud bündelt. Dabei sorgen Container als Verpackung, Kubernetes als Orchestrierung und Git als Quelle der Wahrheit für Ordnung. Darüber hinaus sichern Service Mesh, Observability und Policy‑Kontrollen den Betrieb.

• Container-Registry mit Signierung (z. B. Harbor oder Amazon ECR + Cosign)
• Kubernetes-Cluster on‑prem und in der Cloud (z. B. OpenShift, AKS, EKS, GKE)
• GitOps mit Argo CD oder Flux für deklarative Deployments
• Service Mesh (z. B. Istio) für Traffic, mTLS und Zero‑Trust
• Observability-Stack (Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry)
• Policy & Governance (OPA/Gatekeeper, Kyverno) für Compliance

Häufige Hürden und pragmatische Lösungen

• Uneinheitliche Images: Verwenden Sie Basis‑Images pro Sprache, scannen Sie mit Trivy und signieren Sie Images. Außerdem erzwingen Policies nur geprüfte Quellen.
• Cluster‑Wildwuchs: Definieren Sie ein zentrales Cluster‑Profil. Daher nutzen Sie GitOps, um Add‑ons und Namespaces konsistent auszurollen.
• Manuelle Deployments: Führen Sie CI/CD mit Branch‑Strategie, automatischen Tests und Staging‑Gates ein. Zudem stellen Sie Rollbacks per Helm/Argo Rollouts sicher.
• Sicherheitslücken: Aktivieren Sie mTLS im Mesh, Pod Security Standards und Secret‑Management (Vault/External Secrets). Dadurch sinkt die Angriffsfläche.
• Kostentreiber: Etablieren Sie Requests/Limits, Autoscaling und Quotas. Außerdem messen Sie Kosten je Team via OpenCost/Cloud‑Abrechnung.

Der 90‑Tage‑Plan für den Einstieg

Tage 1–30: Grundlagen

• Bildung eines Platform‑Teams mit klaren Rollen.
• Auswahl von zwei Ziel‑Workloads als Pilot.
• Aufsetzen von Git, Registry, CI‑Pipeline und erstem Cluster.

Tage 31–60: GitOps und Sicherheit

• Einführung von Argo CD/Flux, deklarative Manifeste, Helm‑Charts.
• Image‑Scanning, Signierung und Admission Policies aktivieren.
• Observability‑Baseline mit Dashboards und Alerts bereitstellen.

Tage 61–90: Skalierung und Betrieb

• Blue/Green oder Canary Releases per Argo Rollouts.
• Cost‑Monitoring und Kapazitätsregeln je Namespace.
• Runbooks, SLOs und Bereitschaftsprozesse definieren.

Platform Engineering und Self‑Service

Stellen Sie wiederverwendbare Plattform‑Bausteine bereit, statt jede App individuell zu betreuen. Dadurch entstehen klare Golden Paths, die Teams sicher nutzen. Zudem liefern Templates (Helm, Kustomize) und interne Developer‑Portale (Backstage) einen schnellen Einstieg. Allerdings sollten Sie nur wenige, gut dokumentierte Optionen anbieten, sodass Wahlfreiheit nicht zu Chaos führt.

Sicherheit und Compliance by Design

Sicherheit gehört in jede Pipeline. Daher prüfen Sie Code, Abhängigkeiten und Images früh. Darüber hinaus erzwingen Sie Richtlinien im Cluster, nicht nur auf Papier. Während Secrets niemals im Git liegen, sorgen Vault und externe Secret‑Operatoren für sichere Übergabe. Zudem erstellt ein SBOM je Release Transparenz für Audits.

• Shift‑Left: SAST/DAST, Dependency‑Scanning, IaC‑Checks (Checkov, tfsec)
• Runtime‑Schutz: Falco oder eBPF‑Sensoren für aktive Erkennung
• Least Privilege: RBAC, NetworkPolicies, isolierte Namespaces

Beobachtbarkeit und verlässlicher Betrieb

Gute Observability senkt MTTR und Kosten. Daher messen Sie Metriken, Logs und Traces konsistent über alle Standorte. Darüber hinaus definieren Sie SLOs je Service und leiten Alerts von Nutzerwirkung ab. Obwohl viele Tools locken, reicht ein kuratiertes Set. Zudem helfen Runbooks, Post‑Mortems und Chaos‑Tests, um Belastbarkeit gezielt zu steigern.

Kosten, Kapazität und Performance steuern

Ohne Steuerung steigen Kosten schnell. Daher planen Sie Ressourcen über Requests/Limits und Autoscaling. Außerdem sollten Sie Workloads dorthin legen, wo sie wirtschaftlich sind: rechenintensiv in die Cloud, daten‑ oder latenzkritisch on‑prem. Zudem verhindert Rightsizing teure Leerlaufzeiten. Dennoch braucht es Transparenz pro Team, damit Verantwortung greift.

• OpenCost/Cloud‑Abrechnung pro Namespace oder Label
• Cluster Autoscaler und Vertical/Horizontal Pod Autoscaler
• Storage‑Klassen nach Bedarf (Performance vs. Kosten)

Erfolgsmetriken und nächste Schritte

Machen Sie Fortschritt messbar. Daher tracken Sie DORA‑Metriken, SLO‑Erfüllung, Sicherheitsfunde und Kosten je Release. Darüber hinaus etablieren Sie einen Architektur‑Review alle zwei Monate. Zudem lohnt ein kleiner Plattform‑Katalog mit klaren SLAs und Roadmap. Wenn Pilot‑Services stabil laufen, erweitern Sie schrittweise den Umfang, sodass Teams sicher skalieren.