OTA-Update-Plattform auf Azure AKS für Connected-Car-Software: skalierbar, hochverfügbar, NIST-SP-800-konform seit 02/2023

Der zentrale Hebel war die Konsolidierung des über viele Einzel-Statefiles verstreuten Terraform-States. Pexon Consulting führte den Zustand zusammen, sodass Terraform-Läufe stabiler und zuverlässiger wurden und Änderungen an der Infrastruktur berechenbarer. Der Trade-off ist bewusst gewählt: Viele kleine Statefiles wirken zunächst isolierter und schneller parallelisierbar, erzeugen aber Ownership-Unschärfe, Drift und Lock-Konflikte. Ein konsolidierter State erhöht die Disziplin bei Module-Grenzen und Review, liefert dafür aber einen einzigen, nachvollziehbaren Soll-Zustand. Genau das brauchte die Plattform, um aus dem Taskforce-Modus in planbare Infrastruktur-Arbeit zu kommen. Gleichzeitig setzte Pexon wiederverwendbare IaC-Muster durch, damit Use Cases nicht als Inseln entstehen, sondern projektübergreifend standardisiert provisioniert werden können - derselbe IaC-First-Ansatz wie bei der Azure-Landing-Zone von Gelsenwasser und vergleichbaren AKS-Plattformen.

Infrastruktur und Anwendungs-Deployment laufen pipeline-getrieben: Terraform-Pipelines in Azure DevOps provisionieren die Plattform, Helm-Pipelines rollen Deployments als versionierte Charts aus. Der Trade-off gegenüber manuellen kubectl- oder helm-Eingriffen in der Konsole ist klar: Einzelne Shell-Eingriffe sind kurzfristig schneller, skalieren aber nicht für Live-Betrieb plus Weiterentwicklung und hinterlassen keinen belastbaren Audit-Trail. Pipelines machen Provisionierung und Roll-out wiederholbar, reviewbar und an Branch- bzw. Environment-Regeln bindbar. Für das Container-Update-Team bedeutet das weniger Heldenarbeit am Terminal und mehr kontrollierte Delivery. Pexon besetzt die Cloud-Operations-Rolle im Kernteam und hält die Infrastruktur-Planung trotz parallelem Live-Betrieb und Bug-Druck im Zeitplan - personeller Engpass ausgeglichen, ohne dass strukturelle Arbeit dauerhaft hinter Taskforce-Tickets zurückfällt.

Secrets kommen über die Kubernetes SecretProviderClass aus dem Azure Key Vault in den Cluster - nicht aus Manifests oder Code. Das ist der Unterschied zwischen "Secret irgendwo im Repo" und einer zentralen, auditierbaren Quelle unter RBAC und Key-Vault-Policies. Parallel konfigurierte Pexon HorizontalPodAutoscaler, damit Services lastabhängig skalieren statt auf feste Replica-Zahlen festgenagelt zu sein. PodDisruptionBudgets stellen sicher, dass bei Node-Wartung oder Rolling-Updates immer genug Pods verfügbar bleiben. Der Trade-off: HPA und PDB erfordern saubere Resource-Requests, Health-Probes und Budget-Grenzen; ohne sie wirkt Autoscaling chaotisch und Disruption-Schutz wirkungslos. Mit ihnen folgt die OTA-Plattform dem Anfragevolumen und hält laufende Update-Vorgänge auch während geplanter Cluster-Operationen ansprechbar. RBAC auf Kubernetes- und Azure-Ebene sowie ein Monitoring-Stack aus Logstash, Filebeat und Elasticsearch machen Zugriffskontrolle und Observability zur Plattform-Eigenschaft.

Ein OTA-Update am Fahrzeug ist kein einfacher Datei-Download, sondern ein authentifizierter, autorisierter Auslieferungspfad. Technisch läuft er so ab: Die Fahrzeug-Software wird als versioniertes OCI-Image in die Azure Container Registry gepusht. Das Fahrzeug authentifiziert sich gegen den Update-Server; ein Auth- und Autorisierungs-Layer prüft Identität und Berechtigung, bevor irgendein Image ausgeliefert wird. Die Plattform stellt sicher, dass jedes Fahrzeug nur die für Typ und Stand freigegebenen Images erhält - kein pauschaler Broadcast. Die Auslieferung läuft über das Azure Application Gateway; die AKS-Services skalieren über HPA mit. PodDisruptionBudgets halten die Plattform während Wartung ansprechbar. Genau der Auth-Layer macht aus einem Container-Download eine regulierungsfähige OTA-Plattform. NIST SP 800 fließt in IaC, RBAC und Secret-Handling ein, nicht als nachträgliche Checkliste. Netzwerkseitig tragen VNet, NSG, Azure Firewall und Azure Active Directory die Hybrid-Anbindung Cloud/On-Prem; Daten liegen in CosmosDB und PostgreSQL, Compute über Virtual Machine Scale Sets.