Entwicklung / Server & Infrastruktur / Software-Übersicht

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Server & Software: Übersicht

Eine zentralisierte Übersicht über Serverkonfigurationen, Softwarekomponenten und Infrastruktur-Tools für den Produktionsserver (Ubuntu 24.04 LTS) und lokale Entwicklungsumgebungen.



Serverlandschaft: Technologieübersicht

Produktionsserver (Ubuntu 24.04 LTS)

Der Produktionsserver ist darauf ausgelegt, maximale Datenkontrolle und Datenschutz zu gewährleisten. Durch die lokale Datenverarbeitung sind keine Cookie-Banner erforderlich.

Kernkomponenten:

  • Web- & Application-Server: Nginx (Webserver/Reverse Proxy)
  • Datenbank: PostgreSQL mit PostGIS-Erweiterung
  • Kachelserver: Switch2OSM Tileserver für OpenStreetMap-Daten
  • Laufzeiten & Tools: Java, Python, Git & GitHub CLI

Entwicklungsrechner (Ubuntu 25.10)

Umfassend ausgestattetes System zur Erstellung, zum Testen und zur lokalen Bereitstellung von Anwendungen.

Sprachen & Frameworks:

  • Node.js, Python, Java, Golang, Rust, C/C++

Editoren & KI-Assistenten:

  • Visual Studio Code, Google Antigravity IDE, GitHub Copilot, Claude Code, Antigravity CLI

Lokale Dienste:

  • PostgreSQL, Nginx, Google Chrome



Hauptkategorien

Grundlegende Softwareinstallation und Systemkonfiguration für Ubuntu-Server und Entwicklungsumgebungen.

  • Java: OpenJDK 21 JRE Headless
  • Python: Python 3 mit pip und venv
  • Paketmanagement: apt, software-properties-common

Ziel: Konsistente Laufzeitumgebungen für verschiedene Anwendungen



2. Webserver & Reverse Proxy

Hochperformanter Webserver und Reverse Proxy – Die Standardlösung für statische Inhalte, Load Balancing und SSL-Terminierung.

  • Hauptfunktionen: HTTP-Serving, Reverse Proxy, Load Balancing, SSL/TLS
  • Performance: Hohe Anfragenrate bei niedrigem Speicherverbrauch
  • Konfiguration: modular, direktivbasiert
  • Erweiterungen: Module für verschiedene Anwendungsfälle

Typische Anwendungen:

  • Statische Websites
  • Reverse Proxy für Application Server
  • Load Balancing für Backend-Services
  • SSL/TLS-Terminierung mit Let's Encrypt

SSL/TLS-Konfiguration für Nginx – Sichere Kommunikation mit Let's Encrypt Zertifikaten.

  • Zertifikatsmanagement: Automatisierte Erneuerung mit Certbot
  • Protokolle: TLS 1.2, TLS 1.3
  • Sicherheit: Moderne Cipher-Suiten, HSTS, OCSP Stapling
  • Performance: Session-Caching, Keepalive



3. Datenbanken

Objekt-relationales Datenbanksystem – Robuste, erweiterbare Datenbank für Produktionsumgebungen.

  • Version: PostgreSQL 18 (aktuelle stabile Version)
  • Plattform: Ubuntu 24.04 LTS
  • Erweiterungen: PostGIS für räumliche Daten

Hauptmerkmale:

  • ACID-konform
  • Erweiterbar durch Custom Functions und Types
  • Replikation (Master-Slave, Logical Replication)
  • Point-in-Time Recovery
  • JSON/JSONB-Unterstützung

PostGIS-Erweiterung:

  • Räumliche Indizes (GiST, SP-GiST)
  • Geometrie- und Geographie-Typen
  • Räumliche Funktionen (ST_*, Analyse-Funktionen)
  • Topologie-Unterstützung



4. KI/ML-Infrastrukturen

Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen für Training und Inference – Komplettanleitung von Single-Node bis Cluster-Skalierung.

Lernpfad:

Phase 1 – Hardware, CUDA & Single-Node Serving:

  • Hardware-Anforderungen für KI/ML (CPU vs. GPU vs. TPU)
  • NVIDIA CUDA & Driver unter Ubuntu einrichten
  • Single-Node Inference-Server (vLLM, Ollama, Triton)
  • GPU-Monitoring (Prometheus & Grafana mit DCGM)

Phase 2 – Containerisierung, Orchestrierung & MLOps:

  • Docker & Podman für GPU-Workloads
  • Kubernetes (K8s) & K3s für ML-Orchestrierung
  • MLOps-Pipelines & Versionierung (MLflow, Kubeflow)

Phase 3 – Cluster-Skalierung, Virtualisierung & High-Availability:

  • GPU-Virtualisierung & Partitionierung (MIG)
  • High-Performance Storage für Trainingsdaten (MinIO, Ceph)
  • Multi-Node Clustering & Distributed Training (PyTorch DDP, Ray)

Software-Übersicht:

Bereich Open Source Kommerziell
Inference vLLM, Ollama, Triton OpenAI API, Replicate
Container Docker, Podman, K3s Google GKE, AWS EKS
MLOps MLflow, Kubeflow Weights & Biases, SageMaker
Storage MinIO, Ceph AWS S3, Google Cloud Storage
Training PyTorch DDP, Ray AWS ParallelCluster



Server-Management & Best Practices

Sicherheitsrichtlinien

  • Datenminimierung: Nur notwendige Daten speichern
  • Verschlüsselung: SSL/TLS für alle externen Verbindungen
  • Zugriffskontrolle: Rollenbasierte Berechtigungen
  • Audit-Logs: Protokollierung aller Zugriffe und Änderungen
  • Backups: Regelmäßige Sicherungen mit Restic oder Borg

Performance-Optimierung

  • Caching: Nginx FastCGI Cache, Redis für Session-Speicherung
  • Load Balancing: Nginx oder HAProxy für Lastverteilung
  • Datenbank: Query-Optimierung, Indizes, Connection Pooling
  • Monitoring: Prometheus, Grafana, Node Exporter

Deployment-Strategien

  • Blue-Green Deployment: Zero-Downtime Deployment
  • Canary Releases: Stufenweise Auslieferung neuer Versionen
  • Rollbacks: Schnelle Rückkehr zu stabilen Versionen
  • CI/CD: Automatisierte Build-, Test- und Deployment-Pipelines



Verwandte Themen



Weiterführende Ressourcen

Offizielle Dokumentationen

KI/ML-Infrastruktur

Communities & Blogs



Letzte Aktualisierung: Juli 2026