Training Module

DevOps Grundlagen: Philosophie & Kultur

In diesem 2-Stunden-Modul lernt ihr DevOps als das kennen, was es zuerst ist: eine Unternehmenskultur, nicht ein Werkzeugkasten. Ihr arbeitet euch von CALMS und dem Prinzip People>Process>Tools über die drei Wege und die DORA-Metriken bis zum Lifecycle mit integriertem DevSecOps vor, ordnet die Rolle des DevOps Engineers als Enabler statt Silo ein und reflektiert, wo KI im DevOps-Alltag tatsächlich hilft und wo sie mehr Prüfaufwand statt weniger erzeugt. Dieses Modul ist bewusst der einzige nicht-technische Kurs im Katalog – ohne Tool- oder Coding-Fokus, ohne Vorkenntnisse, und damit ein guter Einstieg vor den technischen Kursen der Academy.

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Format

2 Stunden, live (remote oder vor Ort), Input & Hands-on-Fallanalyse

Teilnehmende

Entwickler:innen, Betriebspersonal, Teamleitungen und Product Owner, die DevOps als Organisation einführen oder verstehen wollen

Voraussetzungen

Keine. Kein Tool- oder Coding-Fokus – der einzige nicht-technische Kurs im Katalog, geeignet als Einstieg vor den technischen Modulen.

Warum dieses Training für deine Organisation wirkt

Kultur vor Tools

DevOps ist zuerst Unternehmenskultur, unabhängig von einzelnen Tools. Der Bogen läuft von CALMS über People>Process>Tools bis zu den drei Wegen – bevor irgendein Werkzeug zur Sprache kommt.

Vorurteile aufgelöst statt bestätigt

Warum “DevOps beschleunigt auf Kosten der Qualität” nur bei unvollständiger Umsetzung stimmt, und warum eine DevOps-Abteilung keine Admins einspart, sondern die ganze Firma betrifft – mit konkretem Beispiel Datenbank-Migration.

Fallanalyse statt Theorie allein

In der Hands-on-Anti-Pattern-Fallanalyse ordnet ihr vier reale Organisationsmuster ein – darunter Silo-Teams und blinde Automatisierung – und leitet daraus den Fix für die eigene Organisation ab.

Was Teilnehmende mitnehmen

  • CALMS als Philosophie erklären: Automation nur mit automatisierten Tests, Measurement über DORA-Metriken (Lead Time, Process Time), Sharing als sanktionsfreier Umgang mit Wissen und Fehlern.
  • Die drei Wege einordnen: Systemverständnis/Flow, Feedbackschleifen zwischen Betrieb/Kunden und Dev/Ops, kontinuierliches Lernen.
  • Den Lifecycle von Planung bis Monitoring nachvollziehen und erklären, warum DevSecOps integraler Bestandteil jedes Schritts ist statt eines eigenen Extra-Schritts.
  • Verbreitete Vorurteile und Fehlannahmen über DevOps sicher widerlegen.
  • Die Rolle des DevOps Engineers als Enabler statt als Silo- oder Puffer-Team einordnen.
  • KI im DevOps-Alltag realistisch einschätzen: LLM-Grundprinzip, Grenzen bei Codegenerierung, Prompt Engineering als Requirements Engineering, erhöhter statt reduzierter Review-Aufwand bei KI-Code.
  • In der Hands-on-Fallanalyse vier Anti-Pattern-Szenarien erkennen und den jeweiligen Fix benennen.

Für wen dieses Modul ideal ist

  • • Entwickler:innen und Betriebspersonal, die DevOps als Organisation verstehen wollen
  • • Teamleitungen und Product Owner, die DevOps in ihrem Bereich einführen wollen
  • • Alle, die vor den technischen Kursen (Git, Docker, Bitbucket Pipeline, Go, Pulumi) einen kulturellen Einstieg suchen

Rahmendaten

  • • Dauer: 2 Stunden live (remote oder vor Ort)
  • • Format: Input und Hands-on-Fallanalyse, kein Tool- oder Coding-Fokus
  • • Voraussetzungen: keine – der einzige nicht-technische Kurs im Katalog

Modulaufbau & Agenda

  1. Kick-off & Zielbild (10 min): Format, Ablauf und Zielbild der Session.

  2. DevOps-Philosophie: CALMS & People>Process>Tools (20 min): Automation, Measurement und Sharing als tragende Säulen sowie das Prinzip Menschen vor Prozessen vor Tools.

  3. Die drei Wege & DORA-Metriken (20 min): Flow, Feedback und Lernen als Denkmodell, dazu Lead Time und Process Time als Messgrößen.

  4. Lifecycle, DevSecOps & Vorurteile (15 min): von Planung bis Monitoring, DevSecOps als integraler statt zusätzlicher Schritt, verbreitete Fehlannahmen über DevOps.

  5. Rolle des DevOps Engineers & KI im Alltag (25 min): Enabler statt Silo/Puffer-Team, dazu das LLM-Grundprinzip, Grenzen bei Codegenerierung und der erhöhte Review-Aufwand bei KI-Code.

  6. Hands-on: Anti-Pattern-Fallanalyse (25 min): vier Organisationsszenarien einordnen und den jeweiligen Fix ableiten.

  7. Orientierung: der technische Lernpfad (5 min): Einordnung der weiteren Kurse der Academy nach Themenfeld (Versionskontrolle, Docker, CI/CD, Go, Pulumi, DevSecOps, DevOps-Kultur & Prozess, Kubernetes) – Details auf /schulungen.

Hands-on Inhalte (Auszug)

CALMS & Drei Wege

  • Automation ohne automatisierte Tests “automatisiert lediglich die Produktion von Fehlern”
  • Measurement über DORA-Metriken: Lead Time und Process Time
  • Sharing als sanktionsfreier Umgang mit Wissen und Fehlern

Lifecycle & DevSecOps

  • Planung, Code, Build, Test, Release, Deploy, Operate, Monitoring im Zusammenhang
  • DevSecOps integriert in jeden Schritt, kein eigener Extra-Schritt
  • Verbreitete Vorurteile und Fehlannahmen widerlegt

Enabler-Rolle & KI

  • DevOps Engineer als Enabler statt dauerhaftes Silo- oder Puffer-Team
  • LLMs berechnen Wahrscheinlichkeiten, verstehen keine Semantik
  • Prompt Engineering als Requirements Engineering, erhöhter Review-Aufwand bei KI-Code

Anti-Pattern-Fallanalyse

  • Vier Organisationsszenarien mit Musterlösung im Plenum abgleichen
  • Silo-/Puffer-Team, blinde Automatisierung, Vertrauensbruch, ungeprüfter KI-Code
  • Übertrag der Erkenntnisse auf die eigene Organisation

Dieses Modul ist Teil unserer Pilotphase. Gemeinsam mit euch definieren wir passende Metriken (z. B. Zeit bis zur eigenständigen Einordnung der vier Fallanalyse-Szenarien, Ergebnis der Hands-on-Übung) und werten sie im Anschluss transparent aus. Ergebnisse veröffentlichen wir, sobald sie belastbar sind.

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