Die zunehmende Digitalisierung von IT-Aus- undWeiterbildungsformaten stellt hohe Anforderungen an die Bereitstellung, Durchführung und Bewertung praxisorientierter Schulungs- und Prüfungsumgebungen. Insbesondere bei größeren Gruppen sowie heterogenen technischen Voraussetzungen der Teilnehmenden stoßen manuelle Bereitstellungs- und Bewertungsprozesse rasch an organisatorische und technische Grenzen. Ziel dieser Masterarbeit ist es, zu untersuchen, wie DevOps-Methoden zur automatisierten Bereitstellung von Schulungs- und Prüfungsumgebungen eingesetztwerden können. Dazu wurde ein DevOps-basierter, durchgängig automatisierter End-to-End-Prozess konzipiert und im Rahmen eines Proof of Concept umgesetzt. Der entwickelte Ansatz umfasst die automatisierte Initialisierung, Bereitstellung, Durchführung, Bewertung sowie den Rückbau und die Archivierung von Schulungsszenarien in cloudbasierten Infrastrukturen. Die Umsetzung basiert auf etablierten DevOps-Praktiken wie Versionsverwaltung, CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code und wird exemplarisch auf einer Cloudplattform erprobt. Zur Evaluation des Ansatzes wurde eine experimentelle Case Study durchgeführt, in der insbesondere die Bereitstellungszeit, der Ressourcenaufwand, der Automatisierungsgrad sowie qualitative Aspekte der Bedienbarkeit untersucht wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass DevOps-Methoden eine reproduzierbare, weitgehend automatisierte und technisch konsistente Umsetzung von Schulungs- und Prüfungsumgebungen ermöglichen. Gleichzeitig werden Grenzen in Bezug auf Cloud-spezifische Einschränkungen, Ressourcenverfügbarkeit und organisatorische Rahmenbedingungen sichtbar. Die Arbeit leistet damit einen praxisnahen Beitrag zur Beantwortung der Forschungsfragen und zeigt Potenziale sowie Weiterentwicklungsmöglichkeiten für automatisierte Schulungs- und Prüfungsprozesse im IT-Bereich auf.