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Projektzusammenfassung

Ablösung der proprietären dSpace-Simulationsengine durch die Open-Source-Engine Carla sowie Aufbau einer skalierbaren DevOps-Infrastruktur auf Basis von Kubernetes und Amazon EKS zur Unterstützung der Migration in eine Cloud-native AWS-Architektur sowie zur nachhaltigen Optimierung der Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse.

Projektinhalt

  • Durchführung strukturierter Schulungen zur Befähigung der Entwicklerteams in der Nutzung von Kubernetes, Amazon EKS, ECS und Bash zur Sicherstellung einer einheitlichen Cloud-nativen Arbeitsweise

  • Erstellung einer strukturierten Projektdokumentation in Confluence zur transparenten Darstellung von Architekturentscheidungen, Entwicklungsprozessen und Nutzungskonzepten für Projektbeteiligte

  • Aufbau einer lokalen Kubernetes-Infrastruktur zur Bereitstellung einer stabilen und isolierten Entwicklungs- sowie Testumgebung für Simulations- und Integrationsszenarien

  • Erstellung vorkonfigurierter Bottlerocket-Images zur Reduzierung von Ladezeiten in Amazon-EKS-NodeGroups sowie automatisierter Aufbau mehrstufiger Amazon-EKS-Umgebungen mittels Terraform

  • Bereitstellung automatisierter AWS WorkSpaces mit GPU-Unterstützung zur performanten Ausführung rechenintensiver Simulationsprozesse in der AWS-Cloud

  • Bereitstellung automatisierter AWS WorkSpaces mit GPU-Unterstützung zur performanten Ausführung rechenintensiver Simulationsprozesse in der AWS-Cloud

  • Konfiguration einer gesicherten GitLab-Anbindung der AWS WorkSpaces an das interne GitLab unter Nutzung einer tunnelbasierten AWS-Verbindung zur Absicherung der verteilten Versionsverwaltung mit Git

  • Entwicklung und Dokumentation standardisierter REST-APIs unter Verwendung von FastAPI sowie OpenAPI zur Gewährleistung einer konsistenten Schnittstellenkommunikation zwischen den Systemkomponenten

  • Konzeption und Implementierung eines Integrationslayers auf Basis von Spring Boot und Apache Camel zur Orchestrierung von Service-Kommunikation, Transformation von Datenformaten sowie Integration externer Systeme und Messaging-Dienste innerhalb der Microservice-Architektur

  • Unterstützung bei der Entwicklung modularer Webanwendungen auf Basis von Micro-Frontends mit React, TypeScript und Node.js zur Förderung einer wartbaren sowie skalierbaren Frontend-Architektur

  • Entwicklung von Python-basierten Automatisierungsskripten zur Unterstützung von Monitoring-Prozessen innerhalb der Kubernetes-Umgebung

  • Standardisierung der Build-, Test- und Release-Prozesse durch Konzeption sowie Implementierung zentraler GitLab-CI/CD-Pipelines zur Sicherstellung konsistenter Deployments mittels Helm

  • Implementierung eines GitOps-Ansatzes durch Einführung von ArgoCD zur automatisierten und deklarativen Bereitstellung von Kubernetes-Ressourcen

  • Einbindung des KEDA Autoscalers mit Anbindung an Amazon SQS zur ereignisgesteuerten und bedarfsgerechten Skalierung containerisierter Anwendungen

  • Implementierung einer zentralisierten Observability-Lösung auf Basis von Prometheus, Grafana und Loki zur Verbesserung von Transparenz, Fehleranalyse sowie Systemstabilität innerhalb der Kubernetes-Cluster

  • Integration von InfluxDB als Zeitreihen-Datenbank innerhalb der Cloud-basierten Monitoring-Architektur sowie persistente Speicherung skalierbarer Simulations- und Prozessdaten in DynamoDB