In diesem Projekt habe ich eine vollständige CI/CD- und GitOps-Pipeline für eine selbst entwickelte Flask-Anwendung aufgebaut.

Ziel war es, eine moderne, automatisierte Deployment-Architektur umzusetzen, die den Best Practices aus der DevOps-Welt entspricht.

Die Architektur basiert auf einer klaren Trennung von Verantwortlichkeiten:

• Application Repository → enthält den Anwendungscode (CI)
• CI Repository
• Deployment Repository (GitOps) → enthält Kubernetes- und Helm-Konfiguration (CD)
• CD Repository
• CI/CD pipeline structure

Diese Trennung entspricht dem GitOps-Prinzip, bei dem Git als Single Source of Truth dient.

• Python / Flask → Entwicklung der Webanwendung
• Docker → Containerisierung der Anwendung
• Jenkins → Continuous Integration (CI)
• GitHub Webhooks → automatisches Triggern der Pipeline
• Kubernetes (Minikube) → Container-Orchestrierung
• Helm → Paketmanagement für Kubernetes
• ArgoCD → Continuous Deployment (GitOps)

Ein Entwickler pusht Änderungen in das Application Repository.

Ein Webhook löst automatisch die Jenkins-Pipeline aus.

Die Pipeline führt folgende Schritte aus:

• Code klonen
• Anwendung bauen und testen
• Docker-Image erstellen
• Image in ein Container-Repository pushen

Nach erfolgreichem Build:

• wird der neue Image-Tag automatisch im Deployment Repository aktualisiert

• ArgoCD überwacht das Deployment-Repository
• erkennt Änderungen automatisch
• synchronisiert den gewünschten Zustand mit dem Kubernetes-Cluster

• Deployment erfolgt auf einem lokalen Kubernetes-Cluster (Minikube)
• Helm Charts werden verwendet, um Deployments zu standardisieren und zu versionieren

Git Push
   ↓
GitHub Webhook
   ↓
Jenkins Pipeline (CI)
   ↓
Docker Image Build & Push
   ↓
Update Deployment Repository
   ↓
ArgoCD (GitOps)
   ↓
Kubernetes Deployment(Minikube)

Durch diese Architektur wurde der gesamte Deployment-Prozess:

• ✅ vollständig automatisiert
• ✅ reproduzierbar
• ✅ skalierbar
• ✅ Git-basiert (GitOps)

Änderungen können schnell und zuverlässig in die Produktionsumgebung ausgerollt werden.

• ArgoCD result

• Anwendung Result

Dieses Projekt hat mir geholfen, praktische Erfahrung zu sammeln in:

• CI/CD Pipeline Design
• GitOps-Prinzipien
• Kubernetes & Container-Orchestrierung
• Helm Chart Management
• Automatisierung von Deployments
• Aufbau moderner Cloud-Native Architekturen

Dieses Projekt stellt eine realitätsnahe DevOps-Umgebung dar und bildet eine solide Grundlage für produktive Systeme in modernen Softwareprojekten.