Aufbau einer zuverlässigen und skalierbaren geospatialen Cloud-Infrastruktur

Ein führender Anbieter von Geospatial-Software auf dem deutschen Markt benötigte eine robuste Infrastruktur, die die Verwaltung großer Mengen räumlicher Daten, 24/7-Verfügbarkeit sowie die koordinierte Arbeit mehrerer Entwicklungs- und Betriebsteams ermöglicht. Obwohl die Plattform auf Microservices in Kubernetes-Clustern basierte, fehlte eine zentrale Verwaltung und Automatisierung, was effizientes Skalieren und System-Maintenance erschwerte.

Challenge

Verwaltung von Infrastruktur-Objekten im GIS

Die Hauptziele des Projekts umfassten:

Schnellere Bereitstellung neuer Umgebungen für Anwendungen und Services
Effizientere Nutzung von Cloud-Ressourcen
Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams
Automatisierung von Deployment- und Maintenance-Prozessen
Steigerung der Gesamtperformance und Qualität der Infrastruktur

Die Herausforderung bestand darin, hohe Verfügbarkeit, Stabilität und Skalierbarkeit des Systems sicherzustellen, während die Teams Ressourcen effizient verwalten und manuelle Arbeiten in einer komplexen Multi-Service- und Multi-Cluster-Umgebung minimieren konnten.

Solution

Multi-Cloud, GitOps und DevOps-Automatisierung

Ein dediziertes Team implementierte eine umfassende Lösung bestehend aus:

Infrastruktur- und Cloud-Management

Multi-Cloud in Azure mit AKS, Application Gateway und WAF
Infrastructure-as-Code (IaC) mit Terraform für einheitliche Abläufe und Abhängigkeitsmanagement
Zentrales Management der Kubernetes-Cluster via ArgoCD
RBAC (Role-Based Access Control) für Multi-Cluster-Operationen

DevOps und Automatisierung

GitOps-Prinzipien zur Synchronisation von Anwendungszustand und Repository-Konfiguration
Automatische Deployment-Prozesse und Erkennung/Korrektur von Konfigurationsabweichungen
CI/CD-Pipelines in GitLab für kontinuierliche Bereitstellung und Updates
Orchestrierung von Microservices mit Kubernetes, Helm und Docker

Operative Effizienz

Skalierbare, modulare Architektur für iterative Verbesserungen
Automatisiertes Monitoring, Alerting und Ressourcenmanagement
Verbesserte Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs-, Test- und Betriebsteams

Results

Zuverlässige, skalierbare und zukunftssichere Infrastruktur

Das Projekt brachte messbare geschäftliche Vorteile und verbesserte die Infrastruktur- und Betriebseffizienz erheblich. Die Zuverlässigkeit der Deployments und die Resilienz der GIS-Systeme stiegen um über 90 %, was stabilere Umgebungen und minimierte Ausfallrisiken bedeutete. Die Bereitstellung neuer Umgebungen und das Skalieren von CI/CD-Prozessen verkürzten sich um 70 %, wodurch Entwicklungszyklen und die Einführung neuer Funktionen beschleunigt wurden.
Die operative Effizienz und Zusammenarbeit zwischen Teams stieg um 60 %, was die Projektkoordination erleichterte und die Umsetzung von Aufgaben beschleunigte.
Dank vereinfachter Orchestrierung, Monitoring und Infrastrukturverwaltung kann das Unternehmen schneller auf Änderungen reagieren, Ressourcen besser nutzen und GIS-Systeme effektiver skalieren. Dadurch gewann die Organisation höhere Produktivität und die Fähigkeit, schneller Mehrwert für Kunden zu liefern.

FAQ

Revolution im Cloud-basierten GIS-Processing

Warum sollte man eine Multi-Cloud-Architektur für GIS-Plattformen implementieren?

Die Multi-Cloud-Strategie bietet erhebliche geschäftliche Vorteile, erhöht Ausfallsicherheit, Skalierbarkeit und Flexibilität. Durch die Verteilung der Lasten auf mehrere Cloud-Anbieter minimieren Organisationen Ausfallzeiten und gewährleisten hohe Verfügbarkeit kritischer GIS-Dienste sowie Echtzeit-Datenverarbeitung. Zudem ermöglicht dies Kostenoptimierung und Risikomanagement in unterschiedlichen Cloud-Umgebungen.

Wie verbessert GitOps mit ArgoCD die Verwaltung von GIS-Clustern?

GitOps mit ArgoCD ermöglicht zentrales Management der Kubernetes-Cluster für GIS-Datenverarbeitung. Deployments von Geospatial-Services und Anwendungen werden automatisiert, während alle Cluster deklarativen Konfigurationen folgen. Dies reduziert den operativen Aufwand, eliminiert Konfigurationsdrift und ermöglicht schnelle Erkennung sowie Behebung von Deployment-Problemen, wodurch konsistente Performance und zuverlässige GIS-Daten gewährleistet werden.

Ermöglicht die GIS-Plattform Skalierung und Multi-Service-Betrieb?

Ja. Mit Azure Kubernetes Service (AKS), modularer Microservices-Architektur und CI/CD-Pipelines erlaubt die GIS-Plattform reibungslose Skalierung, Handhabung wachsender Lasten und schnelle Implementierung neuer Funktionen und Geospatial-Services. Organisationen können so dynamisch auf steigende Anforderungen reagieren und dabei hohe Performance und Zuverlässigkeit sicherstellen.

Wie wirkt sich Automatisierung auf Performance und Stabilität der GIS-Infrastruktur aus?

Automatisierung verbessert deutlich die Performance und Stabilität. Automatisierte Deployment-, Monitoring- und Maintenance-Prozesse reduzieren Fehler und Konfigurationsabweichungen zwischen Umgebungen. GIS-Systeme werden vorhersehbarer und ausfallsicherer, die mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) verkürzt sich. Automatisierung sichert konsistente Performance über mehrere Cluster und Umgebungen hinweg, gewährleistet stabile Anwendungen und Geospatial-Services.

Welche Mechanismen zur automatischen Skalierung sind implementiert (HPA/VPA, Cloud-Autoscaling)?

Die GIS-Plattform nutzt Auto-Scaling sowohl auf Kubernetes- als auch auf Cloud-Ebene:

Horizontal Pod Autoscaler (HPA): passt die Anzahl der Pod-Replikate an die Last an
Vertical Pod Autoscaler (VPA): optimiert CPU- und Speicherausstattung der Pods
AKS-Cluster-Autoscaler: fügt Knoten je nach Bedarf hinzu oder entfernt sie dynamisch
Dies gewährleistet hohe Verfügbarkeit, Stabilität und flexible Reaktion auf steigende Lasten.