Wir erforschen und bauen vollautomatisierte Deployment-Pipelines, die Code sicher, reproduzierbar und nachvollziehbar in die Produktion bringen – mit KI-Unterstützung im Entwicklungsprozess und menschlicher Kontrolle dort, wo sie zählt.
Unser Prozess verbindet KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge mit sicheren Quality-Gates und einem vollautomatisierten, kontrollierten Rollout.
Anthropics Claude Code ermöglicht die direkte Integration von KI-Unterstützung in den Entwicklungsworkflow. Der Entwickler beschreibt das gewünschte Verhalten, Claude generiert und erklärt den Code – der Entwickler prüft, verfeinert und committed.
GitHub Copilot integriert sich nahtlos in VS Code und liefert kontextbewusste Code-Vorschläge direkt im Editor. Ideal für Entwickler, die eine leichtere KI-Integration bevorzugen.
KI beschleunigt die Entwicklung – die Pipeline macht sie produktionsreif. Erste Apps kann heute fast jeder mit KI-Unterstützung erstellen. Was aus schnell generiertem Code zuverlässige Business-Software macht, sind die nachgelagerten Schritte: automatisierte Tests, Security-Scans, Quality-Gates und kontrolliertes Deployment. Genau das bildet unsere Pipeline ab.
Code wird in ein zentrales Git-Repository (GitLab oder GitHub) committed. Jeder Commit ist einem Feature, Bugfix oder einer User-Story zugeordnet – vollständige Nachvollziehbarkeit aller Änderungen.
Sofort nach dem Push analysiert ein KI-gestützter Agent den Code auf Sicherheitslücken (SAST), bekannte Schwachstellen in Dependencies (SCA) und Secrets/Credentials, die versehentlich committed wurden.
Die Test-Suite läuft automatisch durch. Unit-Tests prüfen einzelne Funktionen, Integrationstests prüfen das Zusammenspiel der Komponenten. Fehlgeschlagene Tests blockieren den Merge.
Automatische Prüfung auf Mindestabdeckung durch Tests, Code-Komplexität, Linting-Verstösse und Architektur-Regeln. Nur Code, der alle Gates besteht, gelangt in den nächsten Schritt.
Vor dem Deployment in die Produktion prüft ein Verantwortlicher den Change – Code-Review, Test-Ergebnisse und Security-Scan-Resultate in einem übersichtlichen Dashboard.
Das Release wird automatisch in die Staging-Umgebung deployt. End-to-End-Tests und Smoke-Tests validieren die Funktionalität unter produktionsnahen Bedingungen.
Nach erfolgreicher Freigabe deployt die Pipeline vollautomatisch in die Produktionsumgebung – Zero-Downtime-Deployment durch Rolling Updates oder Blue/Green-Strategie.
Rolling Updates in Kubernetes stellen sicher, dass während des Deployments immer eine ausreichende Anzahl von Instanzen verfügbar bleibt. Nutzer bemerken nichts vom Update-Vorgang.
Wenn nach einem Deployment Fehler-Metriken die definierten Schwellenwerte überschreiten, wird automatisch auf die vorherige Version zurückgerollt – in Sekunden, ohne manuelle Eingriffe.
| Phase | Werkzeug / Technologie | Funktion |
|---|---|---|
| Entwicklung | Claude Code / VS Code + Copilot | KI-gestützte Code-Generierung und -Review |
| Versionskontrolle | Git (GitLab / GitHub) | Branches, Merge Requests, Change History |
| CI/CD | GitLab CI / GitHub Actions | Automatisierte Pipeline-Ausführung |
| Security-Scan | Trivy, SonarQube, GitGuardian | SAST, SCA, Secrets-Erkennung |
| Container-Build | Docker BuildKit, Kaniko | Sichere, reproduzierbare Image-Builds |
| Container-Registry | Harbor / GitLab Registry | Private Registry mit Vulnerability-Scanning |
| Deployment | ArgoCD / Flux (GitOps) | Deklaratives Kubernetes-Deployment aus Git |
| Monitoring | Prometheus + Grafana | Metriken, Alerts, Deployment-Healthchecks |
| Logging | Loki / ELK Stack | Zentrales Log-Management und Analyse |
GitOps bedeutet: Der gewünschte Zustand der gesamten Infrastruktur und aller Deployments ist als Code in einem Git-Repository hinterlegt. ArgoCD oder Flux überwachen das Repository und gleichen den tatsächlichen Cluster-Zustand kontinuierlich damit ab.
Das hat fundamentale Vorteile: Jede Änderung ist nachvollziehbar (wer, was, wann, warum), jede Umgebung kann jederzeit aus dem Repository wiederhergestellt werden, und das Risiko von Konfigurationsdrift wird eliminiert.
Bringen Sie Ihren Entwicklungsprozess ein – wir erproben gemeinsam eine reproduzierbare CI/CD-Pipeline, die zu Team und Technologie passt.
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