Seminar Tenzir – Automatisierung, AI Workbench, MCP Server und GitOps

Automatisierung beschleunigt den Ausbau von Datenpipelines, erhöht ohne klare Kontrollen jedoch das Risiko unbemerkter oder nicht reproduzierbarer Änderungen. Im Mittelpunkt stehen API-Automatisierung, versionsgeführte Pipeline- und Package-Entwicklung, GitOps-Verfahren sowie den kontrollierten Einsatz von AI Workbench und MCP Server.

Seminarziel

Nach dem Seminar können Pipeline- und Package-Artefakte automatisiert erzeugt, versioniert, geprüft, ausgerollt und kontrolliert zurückgenommen werden.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Automatisierungsobjekte, API und Identitäten
2. Kapitel 2: Pipelines und Packages as Code
3. Kapitel 3: GitOps und Umgebungs-Promotion
4. Kapitel 4: AI Workbench und MCP Server
5. Kapitel 5: Kontrollierter Rollout und Änderungsnachweis
6. Praxisübungen
7. Zielgruppe und Voraussetzungen

Kapitel 1: Automatisierungsobjekte, API und Identitäten

1. Schritt 1: Automatisierbare Ressourcen wie Pipelines, Packages, Contexts, Secrets und Workspace-Objekte abgrenzen.
2. Schritt 2: API-Identitäten, Berechtigungen, Token-Lebenszyklen und Umgebungsgrenzen sicher planen.
3. Schritt 3: Idempotente Abläufe entwerfen, damit Wiederholungen keine unerwünschten Doppelzustände erzeugen.
4. Schritt 4: Fehlerklassen, Wiederholung, Protokollierung und technische Abbruchbedingungen festlegen.

Kapitel 2: Pipelines und Packages as Code

1. Schritt 1: Quelltexte, Metadaten, Eingaben, Beispiele, Tests und Änderungsnotizen in einer wartbaren Repository-Struktur organisieren.
2. Schritt 2: Umgebungsspezifische Werte von wiederverwendbarer Logik trennen und kontrolliert parametrisieren.
3. Schritt 3: Branches, Reviews, Freigaben und Versionen für Änderungen an produktiven Datenpfaden einsetzen.
4. Schritt 4: Syntax-, Qualitäts- und Sicherheitstests vor jeder Promotion automatisiert ausführen.

Kapitel 3: GitOps und Umgebungs-Promotion

1. Schritt 1: Entwicklungs-, Test-, Abnahme- und Produktionsumgebung mit klaren Zustandsquellen und Freigaberegeln verbinden.
2. Schritt 2: Drift zwischen gewünschtem und vorhandenem Zustand erkennen, bewerten und kontrolliert korrigieren.
3. Schritt 3: Secrets, Zugänge und Zielsysteme von Repository-Inhalten entkoppeln und sicher referenzieren.
4. Schritt 4: Rollback, Hotfix, Notfreigabe und nachträgliche Dokumentation als verbindliche Verfahren definieren.

Kapitel 4: AI Workbench und MCP Server

1. Schritt 1: Geeignete Aufgaben wie Parserentwurf, OCSF-Mapping, TQL-Transformation und Paketgerüste für KI-Unterstützung auswählen.
2. Schritt 2: Arbeitsaufträge mit Beispieldaten, Zielschemata, Randbedingungen und Akzeptanzkriterien präzisieren.
3. Schritt 3: Generierte Artefakte auf Semantik, Feldabdeckung, Fehlerpfade, Performance und Datenschutz prüfen.
4. Schritt 4: MCP-gestützte Werkzeuge in einen Prozess mit menschlicher Freigabe, Testnachweis und Versionskontrolle einordnen.

Kapitel 5: Kontrollierter Rollout und Änderungsnachweis

1. Schritt 1: Automatisierte Tests, Baselines und repräsentative Fixtures als Freigabeschranke einsetzen.
2. Schritt 2: Canary-Ausrollung, stufenweise Aktivierung und Beobachtungsfenster für risikoreiche Änderungen planen.
3. Schritt 3: Fehlerrate, Durchsatz, Datenverlust, Schemaabweichung und Zielerreichung nach der Änderung überwachen.
4. Schritt 4: Einen vollständigen Nachweis von Anforderung über Generierung und Review bis zur Produktion erzeugen.

Praxisübungen

1. Übung 1: Repository für Pipeline-Artefakte aufbauen.
2. Übung 2: Automatisierten Prüf- und Promotionablauf erstellen.
3. Übung 3: Parser KI-gestützt entwerfen und fachlich validieren.
4. Übung 4: Fehlgeschlagenen Rollout mit dokumentiertem Rollback simulieren.

Zielgruppe

Platform Engineers, DevOps- und GitOps-Teams, Security Engineers, Integrationsentwickler, technische Architekten und erfahrene TQL-Anwender.

Voraussetzungen

Sichere TQL-Grundlagen, Erfahrung mit Git sowie Grundkenntnisse in APIs, Automatisierung und CI/CD.