Technologien mit Betriebsfokus
Wir setzen Stack-Komponenten ein, die sich in Lasttests, Sicherheitsreviews und dem laufenden Betrieb bewähren.
Tech Stack
Schichten unseres Engineering-Stacks
Die Auswahl erfolgt projektbezogen: Lastprofil, Teamkompetenz, Latenzziele und Compliance bestimmen die Technologieentscheidung.
| Schicht | Technologien | Einsatzziel |
|---|---|---|
| Application | Java, Kotlin, Node.js, Python, TypeScript | Fachlogik, APIs, Service-Orchestrierung |
| Data | PostgreSQL, Redis, Event Streams, Object Storage | Konsistenz, Caching, asynchrone Verarbeitung |
| Platform | Containers, Kubernetes, IaC, CI/CD | Reproduzierbare Deployments und Skalierung |
| Security | OAuth2/OIDC, Secrets Management, SAST/DAST | Zugriffskontrolle und kontinuierliche Absicherung |
Architecture
Architekturprinzipien
Systeme werden in nachvollziehbare Verantwortlichkeiten zerlegt — mit expliziten Schnittstellen und messbaren Qualitätszielen.
boundaries / contracts / ops
Data Flow
Kontrollierte Datenflüsse
Von der Aufnahme bis zur Auswertung bleiben Datenpfade nachvollziehbar, validiert und überwachbar.
FLOW · IN
Ingestion
Validierung, Authentifizierung und Normalisierung eingehender Payloads.
FLOW · PROC
Processing
Synchrone und asynchrone Verarbeitung mit klaren Idempotenzregeln.
FLOW · STORE
Persistence
Speicherung mit Migrationsstrategie und Backup-/Restore-Pfaden.
FLOW · OUT
Delivery
Ausgabe an Clients, Partner-APIs oder Analytics mit Rate Control.
ingest / process / deliver
Performance
Performance als Designziel
Latenzbudgets, Caching und Lastverteilung werden früh definiert und in Tests verifiziert.
- p95/p99-Ziele je API-Endpunkt
- Lastprofile für Peak- und Dauerbetrieb
- Kapazitätsplanung für kritische Pfade
latency / capacity / cache
Stack-Entscheidung gemeinsam treffen
Wir bewerten Alternativen anhand von Risiko, Betriebskosten und Umsetzungsgeschwindigkeit.