LearningKit Serverless Deployments for Developers — AWS, Azure, GCP

Serverless Computing hat die Art und Weise, wie Software in der Cloud entwickelt und deployt wird, grundlegend verändert. Entwickler können Applikationslogik schreiben und deployen, ohne sich um Serverinfrastruktur, Betriebssystem-Patches oder Kapazitätsplanung kümmern zu müssen. Der Cloud-Anbieter übernimmt automatisch Skalierung, Ausfallsicherheit und Ressourcenverwaltung. Dieses LearningKit führt Entwicklerinnen und Entwickler systematisch in die Welt des Serverless Computing ein — von den konzeptionellen Grundlagen über die wichtigsten Dienste der drei marktführenden Cloud-Plattformen AWS, Azure und Google Cloud Platform (GCP) bis hin zur praktischen Umsetzung serverloser Anwendungen und der Migration bestehender Systeme.

Modul 1 — Grundlagen des Serverless Computing Am Anfang steht das konzeptionelle Fundament. Serverless Computing ist kein einziges Produkt, sondern ein Paradigma — ein Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien ist unverzichtbar, bevor mit konkreten Diensten gearbeitet wird.

• Was ist Serverless Computing, und was ist es nicht? Abgrenzung von IaaS, PaaS und SaaS
• Function-as-a-Service (FaaS): Trigger, Ausführungskontext, Zustandslosigkeit und Kaltstart-Problematik
• Event-Quellen und Event-Driven Architecture: S3-Events, HTTP-Trigger, Queue-Nachrichten, Timer
• Abrechnungsmodell: Pay-per-Use, Request-Kosten und Laufzeitkosten in der Praxis
• Vor- und Nachteile von Serverless: Skalierbarkeit und Kosteneffizienz vs. Vendor Lock-in und Debugging-Komplexität
• Vergleich der Serverless-Angebote von AWS, Azure und GCP auf Konzeptebene

Modul 2 — Serverless auf AWS AWS Lambda ist das meistgenutzte FaaS-Angebot weltweit. Dieses Modul vermittelt alle wesentlichen Kenntnisse für die Entwicklung und den Betrieb serverloser Anwendungen auf der AWS-Plattform.

• AWS Lambda erstellen, konfigurieren und per Console, CLI und Infrastructure-as-Code deployen
• Amazon API Gateway als HTTP-Frontend für Lambda-Funktionen nutzen
• AWS Step Functions für orchestrierte, mehrstufige Serverless-Workflows einsetzen
• Amazon EventBridge und SQS/SNS als Event-Broker für entkoppelte Architekturen
• Serverlose Datenpipelines mit AWS Kinesis und Lambda aufbauen
• AWS SAM (Serverless Application Model) und Serverless Framework für lokale Entwicklung und Deployment

Modul 3 — Serverless auf Azure und GCP Neben AWS bieten Azure und Google Cloud ebenfalls ausgereifte serverlose Ökosysteme. Wer plattformübergreifend arbeiten oder die beste Plattform für sein Szenario auswählen kann, ist im Vorteil.

• Azure Functions: Trigger-Typen, Bindings und Integration mit Azure Service Bus und Event Hubs
• Azure Durable Functions für zustandsbehaftete, langläufige Prozesse
• Google Cloud Functions und Cloud Run für containerbasierte serverlose Workloads
• Firebase-Funktionen für mobile und Web-Backends auf GCP
• Vergleich von Limits, Kaltstart-Zeiten und Ökosystem-Integration der drei Plattformen
• Multi-Cloud-Strategien und plattformunabhängige Serverless-Frameworks (Knative, OpenFaaS)

Modul 4 — Migration und Architektur Viele Entwickler arbeiten nicht auf der grünen Wiese, sondern müssen bestehende Applikationen und Dienste in serverlose Architekturen überführen. Dieses Modul behandelt Migrationsmuster und Designentscheidungen.

• Monolithische Anwendungen schrittweise zu Microservices und Serverless-Funktionen zerlegen
• Strangler Fig Pattern und Sidecar-Ansatz für inkrementelle Migration
• Stateful vs. Stateless Services und Persistenz in serverlosen Systemen mit Datenbanken wie DynamoDB
• Authentifizierung und Autorisierung mit JWT, OAuth2 und plattformeigenen Identity-Services
• Fehlerbehandlung, Retry-Strategien und Dead Letter Queues in Event-Driven-Architekturen
• Kosten-Optimierung: Funktions-Zusammenfassung, Speicherkonfiguration und Kaltstart-Minimierung

Praxis-Block — Hands-on Serverless-Projekte Serverless-Entwicklung lässt sich nur durch praktisches Ausprobieren wirklich erlernen. Die Laborübungen dieses LearningKits sind daher umfangreich und realistisch.

• Einfache Hello-World-Lambda auf AWS deployen und per API Gateway öffentlich zugänglich machen
• Bild-Upload-Pipeline: S3-Trigger → Lambda → Thumbnail-Erstellung → Speicherung in S3
• Serverlose REST-API mit AWS Lambda, API Gateway und DynamoDB aufbauen
• Azure Function mit Service Bus-Trigger für asynchrone Nachrichtenverarbeitung implementieren
• Google Cloud Function für Echtzeit-Datenverarbeitung mit Pub/Sub einrichten
• Mehrstufigen Workflow mit AWS Step Functions orchestrieren und Fehlerszenarien testen
• User-Authentifizierung mit AWS Cognito in eine serverlose Webanwendung integrieren
• Überwachungsdashboard mit CloudWatch-Metriken und Log Insights für eine Lambda-Funktion einrichten
• Legacy-REST-Service schrittweise auf serverlose Microservices migrieren
• Kosten-Analyse eines realen Serverless-Projekts mit AWS Cost Explorer durchführen
• Automatisches Deployment via GitHub Actions und Serverless Framework Pipeline einrichten
• Load Test einer Serverless-API mit Artillery oder k6 durchführen und Skalierungsverhalten beobachten

Jedes Lab-Szenario wird vollständig kommentiert durchgearbeitet, und die Trainer erläutern häufige Fehler sowie deren Behebung. Durch wiederholte Praxis in realen Cloud-Umgebungen entwickeln Teilnehmende das Vertrauen, eigenständig serverlose Systeme zu konzipieren, zu implementieren und zu betreiben.

Dieser Kurs ist primär für Entwicklerinnen und Entwickler konzipiert, die mit Cloud-Infrastrukturen arbeiten oder in die Cloud-Entwicklung einsteigen möchten.

• Softwareentwickler, die Erfahrung mit einer klassischen Server-basierten Architektur haben und auf Serverless umsteigen wollen
• Cloud-Entwickler, die bislang nur eine Plattform kennen und ihr Wissen auf AWS, Azure und GCP erweitern möchten
• DevOps-Engineers, die serverlose Deploymentstrategien in bestehende CI/CD-Pipelines integrieren wollen
• Backend-Entwickler, die API-getriebene Architekturen kostengünstig und skalierbar realisieren möchten
• Technische Architekten, die serverlose Designentscheidungen fundiert treffen wollen

Der Kurs findet vorwiegend im Combined-Learning-Format statt, das Präsenzphasen mit Online-Einheiten kombiniert. Ein vollständiges Online-Seminar ist ebenfalls möglich. Jede Lerneinheit kombiniert konzeptionelle Einführungen mit Live-Demonstrationen und praktischen Übungen in echten Cloud-Umgebungen. Teilnehmende erhalten Zugang zu vorbereiteten Lab-Accounts und können alle Übungen direkt in AWS, Azure und GCP ausführen. Der Träger unterstützt außerdem bei der Karriereplanung und der Überarbeitung von Bewerbungsunterlagen.

Die Kursdauer beträgt typischerweise drei bis sieben Tage im Vollzeitformat. Teilzeitteilnehmende können die Inhalte über ein bis drei Monate verteilt bearbeiten. Zusätzlich zur Unterrichtszeit sollten Teilnehmende Zeit für eigenständige Lab-Übungen und die Vertiefung von Konzepten einplanen.

Nach Abschluss des Kurses erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Lehrgangszertifikat. Darüber hinaus bereitet der Kurs auf international anerkannte Cloud-Zertifizierungen der jeweiligen Anbieter vor, etwa AWS Certified Developer oder AWS Certified Solutions Architect.

Serverless Computing ist eine der am stärksten wachsenden Disziplinen in der modernen Softwareentwicklung. Unternehmen aller Größen setzen auf serverlose Architekturen, um Entwicklungszyklen zu verkürzen, Infrastrukturkosten zu senken und Anwendungen elastisch skalieren zu lassen. Entwickler, die dieses Paradigma beherrschen, sind auf dem Arbeitsmarkt äußerst gefragt und können sowohl in Startups als auch in großen Unternehmen und Beratungsgesellschaften ihre Kompetenz einbringen. Der Kurs vermittelt nicht nur theoretisches Wissen, sondern echte, in der Praxis einsetzbare Fähigkeiten. Durch die Arbeit mit AWS, Azure und GCP gleichzeitig entwickeln Teilnehmende eine plattformübergreifende Kompetenz, die sie unabhängiger von einzelnen Cloud-Anbietern macht. Die Kombination aus Migrationsstrategien und greenfield-Entwicklung bereitet auf beide Hauptszenarien vor, die in der Praxis auftreten: neue Systeme bauen und bestehende Systeme modernisieren. Bei AZAV-zertifizierten Trägern kann diese Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit oder des Jobcenters gefördert werden. Ergänzend kommen je nach persönlicher Situation das Qualifizierungschancengesetz oder Fördermaßnahmen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht. Die Förderung einer solchen spezialisierten IT-Qualifikation ist ein wirkungsvoller Schritt für alle, die ihre Karriere als Cloud-Entwickler oder Software-Architekt gezielt voranbringen möchten.