Seminar metaphactory – Betrieb, Monitoring, Backup und Troubleshooting

Das zweitägige Betriebsseminar behandelt einen stabilen, nachvollziehbaren und wiederanlauffähigen metaphactory-Regelbetrieb. Überwachung, Logauswertung, Laufzeitdaten, Backup und Restore, Performanceanalyse sowie strukturierte Störungsdiagnose werden zu wiederholbaren Runbooks verbunden.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Kritische Plattformdienste, Repositories und Abhängigkeiten in ein Betriebsmodell überführen.
• Health Checks, Logquellen, Kennzahlen und Alarmierungsgrenzen definieren.
• Laufzeitdaten, Konfigurationen, Apps und Repositories vollständig sichern und wiederherstellen.
• Performance- und Verbindungsprobleme systematisch eingrenzen.
• Incident-, Problem-, Change- und Wiederanlaufverfahren dokumentieren und testen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Betriebsmodell und Serviceabhängigkeiten

Schwerpunkt: Container, Plattformdienste, Repositories, externe Datenquellen, Authentifizierung, Netzwerk, Speicher, Verantwortungen und Serviceziele.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Betriebsmodell und Serviceabhängigkeiten“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Container, Plattformdienste, Repositories, externe Datenquellen, Authentifizierung, Netzwerk, Speicher, Verantwortungen und Serviceziele modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Betriebsmodell und Serviceabhängigkeiten“ dokumentieren.

2. Monitoring, Logs und Performanceindikatoren

Schwerpunkt: Log Browser, Log-Level, Container- und Systemmetriken, Query-Verhalten, Speicher, Latenz, Fehlerquoten und Alarmierung.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Monitoring, Logs und Performanceindikatoren“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Log Browser, Log-Level, Container- und Systemmetriken, Query-Verhalten, Speicher, Latenz, Fehlerquoten und Alarmierung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Monitoring, Logs und Performanceindikatoren“ dokumentieren.

3. Laufzeitdaten, Backup und Restore

Schwerpunkt: Runtime-Daten, Apps, Git-Inhalte, Konfiguration, Secrets, Repository-Sicherungen, Wiederherstellungsreihenfolge und Konsistenzprüfungen.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Laufzeitdaten, Backup und Restore“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Runtime-Daten, Apps, Git-Inhalte, Konfiguration, Secrets, Repository-Sicherungen, Wiederherstellungsreihenfolge und Konsistenzprüfungen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Laufzeitdaten, Backup und Restore“ dokumentieren.

4. Troubleshooting und Ursachenanalyse

Schwerpunkt: Startfehler, Authentifizierung, Berechtigungen, Repository-Verbindungen, SPARQL, Suche, App-Komponenten, Timeouts und Ressourcenengpässe.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Troubleshooting und Ursachenanalyse“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Startfehler, Authentifizierung, Berechtigungen, Repository-Verbindungen, SPARQL, Suche, App-Komponenten, Timeouts und Ressourcenengpässe modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Troubleshooting und Ursachenanalyse“ dokumentieren.

5. Runbooks, Wiederanlauf und Betriebsverbesserung

Schwerpunkt: Tageskontrollen, Wartungsfenster, Incident-Übergabe, Eskalation, Wiederanlauf, Nachkontrolle, Problem Management und Verbesserungsbacklog.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Runbooks, Wiederanlauf und Betriebsverbesserung“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Tageskontrollen, Wartungsfenster, Incident-Übergabe, Eskalation, Wiederanlauf, Nachkontrolle, Problem Management und Verbesserungsbacklog modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Runbooks, Wiederanlauf und Betriebsverbesserung“ dokumentieren.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Aufbau eines Health-Check- und Alarmierungskatalogs für Plattform, Repositories und Authentifizierung.
• Durchführung einer dokumentierten Backup- und Restore-Übung mit Konsistenzkontrollen.
• Analyse vorbereiteter Störungen anhand von Logs, Metriken und reproduzierbaren Diagnosepfaden.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Plattformbetrieb, DevOps, Second- und Third-Level-Support, Datenbankbetrieb und technische Serviceverantwortung.

Voraussetzungen: Praktische Kenntnisse in Docker oder Kubernetes, Linux, Netzwerken, TLS und grundlegender metaphactory-Administration.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als reproduzierbarer Arbeits- oder Betriebsstandard einsetzbar bleiben.