Kubernetes Cluster für die interne Datenauswertung

Problem

Für ein neues, internes Tool zur Datenauswertung musste eine entsprechende flexible Infrastruktur gefunden werden, welche den aktuellen Anforderungen an Skalierbarkeit, Performance und Developer Experience gerecht wird. Dabei sollte auch kosteneffizient vorgegangen werden, da aktuelle Cloud Systeme wie AWS, Azure und Google Cloud für ressourcenintensive Anwendungen wie Elasticsearch schnell sehr teuer werden.

Lösung

Zur Umsetzung wurde auf eine Kubernetes Umgebung gesetzt, da diese nach aktuellem Maßstab die beste Developer Experience bringt. Weiterhin wurde ausschließlich auf "Cloud-Ready" Software gesetzt, weshalb der Aufbau mittels Kubernetes naheliegend war.

Zur Orchestrierung des Kubernetes Clusters wurde ein bestehendes Rancher System verwendet. Das Setup in der Hetzner Cloud wurde komplett durch Ansible Skripte automatisiert.