Seminar KrakenD – Intensivseminar: API Gateway Engineering

Inhaltsübersicht

1. Seminarprofil
2. Lernziele
3. Zielgruppe
4. Voraussetzungen
5. Seminarinhalte
6. Praxisübungen
7. Technische Arbeitsumgebung

Seminarprofil

Das Intensivseminar fasst das gesamte Seminarportfolio in einem durchgehenden Engineering-Szenario zusammen. Von Architektur und Produktauswahl über Konfiguration, Komposition, Sicherheit, Resilienz, Deployment und Observability bis zu Enterprise-Funktionen, Protokollintegration, Erweiterbarkeit sowie AI Gateway und MCP entsteht eine vollständige Plattformlösung.

Die fünf Tage sind als verdichtete Gesamtqualifizierung angelegt. Vertiefungsübungen einzelner Spezialseminare werden zugunsten eines vollständigen End-to-End-Aufbaus reduziert; alle Themenbereiche werden jedoch praktisch eingeordnet und in derselben Zielarchitektur verbunden.

Lernziele

• eine vollständige KrakenD-Zielarchitektur einschließlich Editionsentscheidung entwerfen
• APIs konfigurieren, aggregieren, transformieren und vertraglich testen
• Authentifizierung, Autorisierung, Eingabevalidierung und Policies umsetzen
• Resilienz, Limits, Caching und Kapazität systematisch abstimmen
• Docker-, Kubernetes-, CI/CD- und Observability-Bausteine produktionsnah verbinden
• Enterprise-, Protokoll-, Erweiterungs-, AI- und MCP-Anforderungen technisch einordnen

Zielgruppe

Erfahrene API-, Plattform- und DevOps-Engineers, SRE, Softwarearchitektur und Security mit Verantwortung für Einführung oder Modernisierung einer Gateway-Plattform.

Voraussetzungen

Sichere Kenntnisse in HTTP, REST, JSON, Docker und verteilten Systemen. Git- und Kubernetes-Grundlagen werden vorausgesetzt; Go-Grundlagen sind für die Erweiterungsübung hilfreich.

Seminarinhalte

1. Zielarchitektur und Editionsentscheidung

Das Gesamtprojekt beginnt mit einem klaren Zielbild, messbaren Qualitätszielen und einer begründeten Funktionsauswahl.

1. Schritt 1: Anwendungsfälle, Clients, Backends, Identitätsdienste und Vertrauenszonen erfassen.
2. Schritt 2: Gateway-, Ingress-, BFF- und Geschäftslogikaufgaben voneinander abgrenzen.
3. Schritt 3: Community-, Enterprise- und AI-Gateway-Funktionen dem Zielbild zuordnen.
4. Schritt 4: Eine priorisierte Umsetzungs- und Teststrategie festlegen.

2. Grundkonfiguration und API-Komposition

Die erste lauffähige Version bildet einen stabilen externen Vertrag über mehrere interne Dienste.

1. Schritt 1: Service, Endpoint und Backend mit Parametern, Headern und Zeitgrenzen konfigurieren.
2. Schritt 2: Mehrere Backends parallel aggregieren und Namenskollisionen vermeiden.
3. Schritt 3: Antwortfelder filtern, umbenennen und Collections gezielt bearbeiten.
4. Schritt 4: Erfolg, Teilfehler und No-Op-Verhalten mit Vertragstests prüfen.

3. Sicherheit und Identität

Netzwerk-, Identitäts- und fachliche Kontrollen werden in einer klaren Reihenfolge kombiniert.

1. Schritt 1: TLS, mTLS, CORS und HTTP-Sicherheitsparameter passend zur Zugriffsart einstellen.
2. Schritt 2: JWT mit Signatur, Issuer, Audience, Claims, Scopes und Rollen validieren.
3. Schritt 3: OAuth2 Client Credentials für geschützte Backends konfigurieren.
4. Schritt 4: JSON-Schema und CEL-Policies für Eingaben, RBAC und ABAC einsetzen.

4. Traffic, Resilienz und Performance

Die Gateway-Leistung wird mit dem Schutz der Backends und vorhersehbarem Fehlerverhalten ausbalanciert.

1. Schritt 1: Timeouts, Connection-Verhalten, Load Balancing und Service Discovery abstimmen.
2. Schritt 2: Endpoint- und Backendlimits sowie Burst-Verhalten konfigurieren.
3. Schritt 3: Circuit Breaker, parallele Aufrufe und Cache gezielt einsetzen.
4. Schritt 4: Lasttests durchführen und Engpässe anhand von Latenz, Fehlern und Ressourcen einordnen.

5. Konfigurationsmanagement und CI/CD

Alle Änderungen werden aus modularen Quellen zu einem geprüften, unveränderlichen Artefakt gebaut.

1. Schritt 1: Flexible Configuration mit Vorlagen, Partials und Umgebungswerten strukturieren.
2. Schritt 2: Secrets aus dem Quellbestand entfernen und kontrolliert bereitstellen.
3. Schritt 3: Check, Audit, Vertrags- und Sicherheitstests in die Pipeline integrieren.
4. Schritt 4: Ein versioniertes Produktionsimage mit reproduzierbarer Konfiguration erstellen.

6. Kubernetes und produktiver Betrieb

Das stateless Gateway wird mit Probes, Ressourcen, Rolling Updates und klarer Rückfalloption betrieben.

1. Schritt 1: Deployment, Service, Secrets und Konfigurationsstrategie im Cluster umsetzen.
2. Schritt 2: Liveness, Readiness, Shutdown und Connection Draining testen.
3. Schritt 3: Ressourcenanforderungen und horizontale Skalierung aus Messdaten ableiten.
4. Schritt 4: Freigabe und Rollback mit Smoke Tests und Abbruchkriterien durchführen.

7. Observability und Troubleshooting

Logs, Metriken und Traces werden zu einem Diagnosepfad verbunden.

1. Schritt 1: Strukturierte Access- und Backendlogs mit Korrelationskennungen konfigurieren.
2. Schritt 2: OpenTelemetry-Metriken und Traces exportieren und relevante Schichten auswählen.
3. Schritt 3: Dashboards und Warnungen für Verkehr, Latenz, Fehler und Backendzustand aufbauen.
4. Schritt 4: Fehler entlang Router, Authentifizierung, Proxy, Backend und Transformation isolieren.

8. Enterprise-Governance und erweiterte Routen

Enterprise-Funktionen setzen zentrale Vorgaben für Mandanten, Quoten und komplexere Routingfälle um.

1. Schritt 1: Virtual Hosts, Catchall und bedingte Routen in einer Mandantenstruktur konfigurieren.
2. Schritt 2: Redis-gestützte globale Limits und tarifabhängige Quoten testen.
3. Schritt 3: Security Policies und erweiterte Authentifizierung in Standards überführen.
4. Schritt 4: Workflowgrenzen und einen prüfbaren Ausnahmeprozess definieren.

9. Protokolle und Ereignisse

Nicht-REST-Dienste werden hinter kontrollierten API-Verträgen zugänglich gemacht.

1. Schritt 1: GraphQL-Aufrufe kapseln und Antwortdaten begrenzen.
2. Schritt 2: gRPC-Client- und gegebenenfalls gRPC-Server-Szenarien einordnen.
3. Schritt 3: Kafka-, NATS- oder RabbitMQ-Pub/Sub über REST anbinden.
4. Schritt 4: Fehler, Zeitgrenzen und Telemetrie über Protokollgrenzen hinweg testen.

10. Erweiterbarkeit, AI Gateway und MCP

Zum Abschluss werden benutzerdefinierte Logik und KI-Zugriffe in die bestehende Governance eingebettet.

1. Schritt 1: Built-in-Funktionen, CEL, Lua und Go-Plugins nach Wartungsaufwand auswählen.
2. Schritt 2: Plugin-Kompatibilität und die 3.x-Strategie für Community und Enterprise einordnen.
3. Schritt 3: Eine LLM-Route mit Providerabstraktion, Quoten und Inhaltskontrolle entwerfen.
4. Schritt 4: MCP-Dienste oder Werkzeuge mit Authentifizierung, Limits und Observability absichern.

Praxisübungen

• End-to-End-Aufbau einer Gateway-Plattform für mehrere Backenddienste
• JWT-, OAuth2-, mTLS- und Policy-Absicherung ausgewählter Routen
• Last- und Ausfalltests mit Rate Limits, Circuit Breaker und Cache
• CI/CD-Build und Kubernetes-Rollout mit Telemetrie und Rollback
• Mandantenroute mit globaler Quote und Governance-Regel
• Protokollintegration sowie Entwurf einer AI- und MCP-Erweiterung

Technische Arbeitsumgebung

Benötigt werden Docker, Git, ein JSON- und YAML-fähiger Editor, kubectl, ein Kubernetes-Cluster, eine lokale Observability-Umgebung, Redis und vorbereitete Identity-, Backend-, Messaging- und KI-Testdienste.