Automated Health-Check & Service-Monitoring Pipeline

Dieses Repository dient als Grundlage und Vorlage für die 60-minütige Fallstudie im Rahmen des Auswahlverfahrens für die Position Automation Engineer (m/w/d).

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📋 Szenario & Aufgabenstellung

Ein interner Service (z. B. eine API für Infrastruktur-Status) soll automatisiert überwacht, die Daten verarbeitet und der Deployment-Prozess abgesichert werden.

Deine Aufgaben (60 Minuten):

1. Automation & Data Fetching (Skript / Service)

💡 Freie Wahl der Skriptsprache: Du kannst diese Aufgabe in der Programmier- bzw. Skriptsprache deiner Wahl lösen! Im Repository findest du Vorlagen für:

• Python: main.py
• Bash / Shell: main.sh
• PowerShell: main.ps1

Nutze einfach die Vorlage/Sprache, mit der du am besten vertraut bist (oder erstelle eine eigene).

• Skripterstellung: Implementiere die Automatisierungslogik in deiner gewählten Sprache (z. B. main.py, main.sh oder main.ps1).
• API-Abruf: Rufe Daten von einer REST-API ab (z. B. https://jsonplaceholder.typicode.com/todos oder eine Mock-API) inkl. robustem Error Handling / Timeout-Management.
• Transformation & Aggregation: Filtere und transformiere die Daten (z. B. Identifikation von fehlerhaften/unerledigten States, Berechnung von Quoten) und ermittle einen Status (HEALTHY vs. WARNING).
• Output: Erstelle einen strukturierten JSON-Report oder Metrics-Payload über stdout / Datei.

2. Containerisierung & CI/CD-Workflow

• Dockerfile: Schreibe ein kompaktes und sicheres Dockerfile für deinen Service/Skript passend zu deiner gewählten Sprache/Runtime (schlankes Base-Image, Non-Root-User, Best Practices).
• GitHub Actions Pipeline: Erstelle/erweitere die Workflow-Datei (.github/workflows/main.yml bzw. .github/workflow/main.yaml), die bei einem push auf den main-Branch automatisch:
  • Den Code prüft und testet (Syntax-Check / Unit Test / Linter).
  • Das Docker-Image baut.
  • Einen simulierten Deployment-Step oder eine Benachrichtigung (z. B. Webhook/Status-Echo) triggert.

3. Architektur-, Orchestrierungs- & Observability-Konzept (Stichpunkte/Skizze)

Beantworte kurz die folgenden konzeptionellen Fragen (in der README oder als separate Notiz/Whiteboard):

1. Monitoring & Observability: Wie würdest du diesen Service in eine moderne Monitoring-Landschaft (z. B. Grafana / Prometheus / OpenTelemetry / Loki) einbinden?
2. Secret Management: Wie gehst du mit Secrets (z. B. API-Tokens, Webhook-URLs, Credentials) im CI/CD-Prozess und zur Laufzeit sicher um?
3. Orchestrierung: Wie bettest du den Service auf einer Orchestrierungs-Plattform ein (z. B. Rundeck, n8n, Kubernetes CronJob, StackStorm)?

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📂 Projektstruktur

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├── .github/
│   └── workflow/
│       └── main.yaml        # GitHub Actions CI/CD Pipeline
├── Dockerfile               # Container-Definition für den Health-Check Service
├── main.ps1                 # PowerShell Automation- & Health-Check Skript
├── main.py                  # Python Automation- & Health-Check Skript
├── main.sh                  # Bash/Shell Automation- & Health-Check Skript
├── requirements.txt         # Python-Abhängigkeiten (bei Python-Nutzung)
└── README.md                # Dokumentation & Aufgabenstellung

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🚀 Schnellstart (Lokal)

Voraussetzungen

Je nach gewählter Skriptsprache:

• Python: Python 3.11+
• Bash: Bash, curl, jq
• PowerShell: PowerShell (pwsh) 7+
• Docker: Optional für lokale Container-Tests

Lokale Ausführung

Wähle die passende Ausführung für deine gewählte Skriptsprache:

Option A: Python (main.py)

# 1. Virtuelle Umgebung erstellen & Abhängigkeiten installieren
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 2. Skript ausführen
python main.py

Option B: Bash (main.sh)

chmod +x main.sh
./main.sh

Option C: PowerShell (main.ps1)

pwsh ./main.ps1

Docker Ausführung

(Passe das Dockerfile ggf. an deine gewählte Sprache / Runtime an)

# Image bauen
docker build -t healthcheck-service:latest .

# Container starten
docker run --rm healthcheck-service:latest

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📝 Konzept-Dokumentation (Notizen / Antworten)

1. Monitoring & Observability

• Metriken & Tracing: ...
• Logging: ...

2. Secret Management

• CI/CD Pipeline: ...
• Runtime: ...

3. Orchestrierung & Scheduling

• Plattform-Integration: ...