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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Fortgeschrittene n8n-Knoten zur Automatisierung von DevOps-Aufgaben
- Webhook-Knoten: Authentifizierungsmethoden, Antwortmodi sowie Verarbeitung von Header-Daten.
- HTTP-Anfrage-Knoten: Auslösen von REST-API-Aufrufen, Umgang mit Paginierung, Fehlerantworten und erneuter Anforderungslogik.
- SSH-Knoten: Zugriff per Schlüsselauthentifizierung, Ausführung ferner Befehle sowie Dateiübertragungen.
- Befehlsausführungs-Knoten: Ausführen von Shell-Skripten, kubectl- und Terraform-Befehlen auf dem n8n-Hostsystem.
- Code-Knoten: Nutzung von JavaScript oder Python zur Datenumwandlung zwischen den einzelnen Workflow-Stufen.
- Git-Knoten: Klonen von Repositories, Committen von Änderungen sowie das Hochladen zurück in ein Repository.
- Übung: Erstellung eines Webhook-Empfängers, der eingehende Daten bereichert und je nach Inhalt gezielte Antworten sendet.
Integration von CI/CD-Plattformen in n8n
- GitHub-Knoten: Auslösen von Workflows, Abfragen des Status sowie Verwaltung von Issues und Releases.
- GitLab-Knoten: Triggern von Pipelines, Nachverfolgung des Fortschritts sowie Bearbeiten von Merge Requests.
- Jenkins-Knoten: Ausführung parametrisierter Builds, Abfrage der Job-Statusdaten und Verwaltung der Konfiguration.
- CircleCI- sowie Bitbucket-Pipeline-Knoten: Starten von Pipelines und Abrufen der Ergebnisdaten.
- Musterbeispiel: Zentrale CI/CD-Verteilungsstelle, ausgelöst durch einen einzigen Webhook.
- Musterbeispiel: Aggregation mehrerer Build-Statusdaten mit bedingten Übernahmekriterien.
- Übung: Konstruktion eines Workflows, der Builds auf zwei CI-Plattformen startet und abwartet, bis beide erfolgreich abgeschlossen sind.
Aufbau sowie Fehlerbehandlung von Workflows
- Sub-Workflow-Knoten: Aufteilung komplexer Workflows in übersichtliche, wiederverwendbare Module.
- Fehlerauslöser-Knoten: Zentralisierte Behandlung fehlerhafter Ausführungen innerhalb mehrstufiger Automatismen.
- Switch- und Merge-Knoten: bedingte Verzweigungen sowie parallele Ausführungspfade.
- Schedule Trigger: Zeitspezifische Orchestrierung von Pipeline-Schritten oder periodische Gesundheitsprüfungen.
- Loop Over Items-Knoten: Batch-Verarbeitung über mehrere Repositories bzw. Umgebungen hinweg.
- Übung: Gestaltung einer modularen Pipeline, die Sub-Workflows enthält und fehlerbezogene Ausgaben zentral steuert.
Aufbau von kontinuierlichen Bereitstellungsprozessen
- Übergang zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebung unter Einbindung manueller Freigabeschritte.
- Verknüpfung mit Infrastructure-as-Code: Auslösen von Terraform- sowie Terragrunt-Aktionen über n8n.
- Container-Bereitstellung: Orchestrierung beim Erstellen von Docker-Images, Hochladen in Registries sowie Neustarten von Diensten.
- Benachrichtigungssysteme: Konfiguration von Slack-, Microsoft Teams- und E-Mail-Alarmen zu Pipeline-Ereignissen.
- Aufzeichnung von Artefakten: Erfassung sowie Weitergabe aller relevanten Build-Metadaten über alle Stufen hinweg.
- Übung: Gestaltung eines vollständigen Deployment-Prozesses inklusive Genehmigungsschritten und multiplen Benachrichtigungen.
Einrichtung von n8n für DevOps-Umgebungen
- Bereitstellung via Docker – Einsatz von PostgreSQL als Datenspeicher und Redis im Queue-Modus.
- Verwendung von Umgebungsvariablen sowie weiteren Konfigurationsmethoden für produktionsreife Installationen.
- Zugangsdatenverwaltung: Behandlung von API-Schlüsseln, SSH-Keys, OAuth-Token und Ersetzungen bei Bedarf.
- Nutzerverwaltung: Konfiguration von Rollenbasierten Zugriffsrechten sowie Gruppenzuordnungen.
- Sicherheitsoptimierung: Einrichtung von SSL-Verschlüsselung, Single Sign-On sowie Steuerung der API-Zugänglichkeit.
- Übung: Aufsetzen einer produktionsreifen n8n-Umgebung mittels Docker Compose.
Monitoring, Logging und Workflow-Beobachtbarkeit
- n8n-Ausführungsdaten: Betrachtung, Filterung sowie Exportierung des Historienverlaufs von Workflows.
- Einrichtung strukturierter Protokollierung und Steuerung des Logging-Levels für Debugging-Zwecke.
- Verwendung kompatibler Prometheus-Metriken sowie Integration von OpenTelemetry für detaillierte Tracing-Informationen.
- Entwicklung von Gesundheitsüberwachungs-Dashboards, ausgelöst durch entsprechende Webhook-Nachrichten.
- Automatische Alarmierung bei fehlgeschlagenen Workflow-Ausführungen oder unerwartet langer Ausführungsdauer.
- Übung: Implementierung von Überwachung und Fehlerbenachrichtigung für einen komplexen CI/CD-Prozess.
Praktische Automatisierungsszenarien im DevOps-Alltag
- Störungsreaktion: Auswertung von Alarmeinträgen, Benachrichtigung der Bereitschaftsmannschaften sowie Ausführen vorgegebener Reaktionspläne.
- Gesundheitskontrolle bei Kubernetes-Pods: Automatische Neustarts bei Unregelmäßigkeiten und Eskalation an zuständige Gruppen.
- Rückrollmechanismen: Identifikation fehlerhafter Deployments sowie Umstellung auf den zuvor funktionierenden Zustand.
- Erkennung abweichender Konfigurationen: Abgleich aktueller Infrastruktur-Einstellungen mit Referenzwerten.
- Regelmäßige Infrastrukturpflege: Löschvorgänge, Erstellung von Snapshots sowie Entsorgung nicht mehr benötigter Ressourcen.
- Übung: Gestaltung eines vollständigen Störungsreaktionsprozesses mit Ergänzungen, Benachrichtigung und automatischer Korrektur.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über DevOps-Prinzipien sowie den Lebenszyklus der Softwareentwicklung
- Erfahrung mit Git und zumindest einer CI/CD-Plattform wie Jenkins, GitHub Actions oder GitLab CI
- Vertrautheit mit der Linux-Kommandozeile sowie Arbeiten mit Docker-Containern
- Vorkenntnisse im Umgang mit n8n sind nicht erforderlich – sämtliche Knoten und Workflows werden von Grund auf praxisnah vermittelt
Zielgruppe
- DevOps- sowie Plattform-Ingenieure, die CI/CD-Prozesse durch visuell gestaltbare und versionskontrollierte Workflows automatisieren möchten.
- Site-Reliability-Engineers, die Automatisierungen für Störungserkennung und -reaktion entwickeln wollen.
- Infrastruktur-Ingenieure, deren Aufgabe es ist, Bereitstellungen in unterschiedlichen Umgebungen zu orchestrieren.
- Gruppen bis zu 13 Personen, die ein kompaktes, praxisnahes Training suchen, dessen Inhalte direkt im Arbeitsalltag anwendbar sind.
Erfahrungsberichte (1)
Mir hat der praktische, anwendungsorientierte Teil der Schulung am besten gefallen.
Andrea Kerekes - Accenture Cluj
Kurs - n8n for Beginners: Modern Automation with Latest Features
Maschinelle Übersetzung
