Wir 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.
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.
Wir analysieren Ihren aktuellen Entwicklungsprozess und bauen eine massgeschneiderte CI/CD-Pipeline, die zu Ihrem Team und Ihrer Technologie passt.
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