Woran wir arbeiten, im Detail.
Fünf Fachbereiche, jeweils beschrieben durch die Probleme, die sie lösen, die Kompetenzen, die sie brauchen, und das, was Sie am Ende haben. Wir veröffentlichen keine Fallstudien, weil wir keine Kunden nennen — deshalb steht der Umfang hier klar beschrieben.
Platform Engineering & DevOps
Ein befestigter Weg vom Commit bis in die Produktion: Pipelines, Umgebungen und Kubernetes, die Produktteams ohne Tickets nutzen können.
Probleme, die wir lösen
- Deployments sind manuell, langsam oder hängen an einer Person.
- Jedes Team baut seine eigene Pipeline, und keine gleicht der anderen.
- Kubernetes-Cluster sind ohne Standards für Ressourcen, Sicherheit oder Upgrades gewachsen.
- Rollbacks werden unter Druck improvisiert.
Kompetenzen
- CI/CD-Design: Build, Test, Scan, Promotion
- Kubernetes-Betrieb und Upgrades
- Container und die Image-Lieferkette
- Verwaltung von Umgebungen und Secrets
- Self-Service-Vorlagen für Entwickler
Was bei Ihnen bleibt
- Versionierte Pipeline-Vorlagen
- Cluster-Baseline: Policies, Quotas und Standardwerte
- Ein dokumentierter, getesteter Rollback-Weg
- Runbooks für Routinebetrieb
Cloud-Infrastruktur & Architektur
Umgebungen auf AWS, Azure oder Google Cloud, die reproduzierbar, standardmäßig sicher und passend zu ihrer tatsächlichen Last dimensioniert sind.
Probleme, die wir lösen
- Die Cloud-Rechnung wächst, und niemand kann erklären, warum.
- Die Produktion wurde von Hand in der Konsole gebaut und lässt sich nicht neu erstellen.
- Berechtigungen und Netzwerkregeln haben sich ohne Prüfung angesammelt.
- Backups gibt es, aber niemand hat je eine Wiederherstellung getestet.
Kompetenzen
- Account-Struktur und Landing Zones
- Infrastructure as Code mit Terraform
- Design von Identität, Netzwerk und Verschlüsselung
- Kostenanalyse und Rightsizing
- Backup, Wiederherstellung und Multi-Zonen-Design
Was bei Ihnen bleibt
- Architekturdokument mit Entscheidungsprotokollen
- Infrastrukturcode in Ihren Repositories
- Kostenbericht mit priorisierten Maßnahmen
- Ein getestetes Wiederherstellungsverfahren
Software Engineering
Backend-Services, APIs und Webplattformen, geschrieben, um vom übernehmenden Team gelesen, getestet und betrieben zu werden.
Probleme, die wir lösen
- Ein Kernservice lässt sich nicht ändern, ohne etwas anderes zu brechen.
- APIs sind ohne Verträge, Versionierung oder Dokumentation gewachsen.
- Datenbankabfragen bremsen das Produkt, je mehr Daten es gibt.
- Ein neues Produkt braucht eine erste Version, die Bestand hat.
Kompetenzen
- API- und Domänendesign
- Backend-Services in Rust, Python und TypeScript
- Relationale Datenmodellierung und Query-Tuning
- Strategie für automatisierte Tests
- Code-Reviews und schrittweises Refactoring
Was bei Ihnen bleibt
- Funktionierende Software in Ihrem Repository
- API-Verträge und Dokumentation
- Test-Suites, die in der CI laufen
- Architekturnotizen für die Wartung
Zuverlässigkeit & Observability
Messen, was Nutzer erleben, bei Gefahr dafür alarmieren und Wiederherstellung üben, bevor ein Incident sie erzwingt.
Probleme, die wir lösen
- Nutzer bemerken Ausfälle vor dem Team.
- Alerts feuern ständig, also vertraut ihnen niemand.
- Incidents werden aus dem Gedächtnis bearbeitet — und wiederholen sich.
- Niemand kann sagen, wie zuverlässig der Service sein soll.
Kompetenzen
- SLIs, SLOs und Error Budgets
- Metriken, Logs und Distributed Tracing
- Burn-Rate-Alerting und Design der Rufbereitschaft
- Incident Response und Blameless Reviews
- Last-, Ausfall- und Restore-Tests
Was bei Ihnen bleibt
- Mit dem Business abgestimmte SLOs
- Dashboards und Alert-Regeln als Code
- Runbooks für Incidents und Eskalation
- Eine Vorlage für Post-Incident-Reviews
AI Engineering
LLM- und Machine-Learning-Funktionen, die mit Evaluierung, Kostenlimits und Monitoring in Produktion laufen — nicht nur in einer Demo.
Probleme, die wir lösen
- Ein KI-Prototyp funktioniert in der Demo, aber nicht mit echten Daten.
- Niemand kann sagen, ob eine Prompt- oder Modelländerung die Antworten verbessert oder verschlechtert hat.
- Inferenzkosten und Latenz sind unberechenbar.
- Sensible Daten könnten bei einem externen Modell landen.
Kompetenzen
- LLM-Integration und Retrieval (RAG)
- Evaluierungssets und Regressionstests
- Datenpipelines für Training und Retrieval
- Model Serving, Caching und Kostenkontrolle
- Guardrails und Regeln für den Umgang mit Daten
Was bei Ihnen bleibt
- Produktive Integration hinter Ihrer API
- Eine Evaluierungs-Suite mit Baseline
- Dashboards für Kosten und Latenz
- Dokumentation der Datenflüsse