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Case Studies

Case study 01

High-Load Telemetry System

Kompletter System-Neuaufbau & Architekturmodernisierung

Wir haben eine hochskalierbare Telemetrieplattform vollständig neu entwickelt, um große Datenmengen zuverlässig zu verarbeiten, Infrastrukturkosten zu senken und einen stabilen Betrieb im großen Maßstab sicherzustellen.

VorherVorheriges System
NachherNeu entwickeltes System
arrow
traffic

~10 MB/s

Spitzenlast

Eingehender Datenverkehr

code

~600 ms

Durchschnitt

API-Antwortzeit

Db

~640 USD

pro Monat

Infrastrukturkosten

network

Ausgangsniveau

Begrenzte Kapazität

Durchsatz

NachherNeu entwickeltes System
speed

Bis zu 60 MB/s

Stabil unter hoher Last

up

6×

Steigerung

code

1–100 ms

Durchschnitt (ohne Netzwerklatenz)

down

~5–6×

schneller

db

~96 USD

pro Monat

down

~85 %

Kostenersparnis

network

6× höher

als das ursprüngliche System

down

6×

Steigerung

darts

Ergebnis

Eine skalierbare Telemetrieplattform mit 6× höherem Durchsatz, bis zu 60 MB/s Datenverkehr und über 85 % geringeren Infrastrukturkosten – bei gleichzeitig 100 % Verfügbarkeit während Deployments.

ARCHITEKTURÄNDERUNGEN

code
Kompletter Technologie-Neuaufbau
Die PHP-basierte Plattform wurde vollständig neu entwickelt und in C# umgesetzt.
processor
In-Memory-Verarbeitung
Operative Workloads wurden aus der Datenbank in leistungsstarke In-Memory-Strukturen verlagert.
db
Vereinfachte Datenbankrolle
Die Datenbank dient ausschließlich zur Speicherung historischer Daten, Analysen und Backups.
branches
Zero-Downtime-Deployment
Ein Proxy-System puffert Telemetriedaten während Service-Neustarts.
recovery
Automatische Zustandswiederherstellung
Der Systemzustand wird nach einem Deployment innerhalb von 36 Sekunden automatisch wiederhergestellt.
cloud
Optimierte Infrastruktur
Die Architektur wurde für maximalen Durchsatz bei deutlich geringeren Infrastrukturkosten optimiert.
darts

Ergebnis

Eine skalierbare Telemetrieplattform mit 6× höherem Durchsatz, bis zu 60 MB/s Datenverkehr und über 85 % geringeren Infrastrukturkosten – bei gleichzeitig 100 % Verfügbarkeit während Deployments.

Case Study 02

High-Load MySQL Optimization

Performanceoptimierung & Kosteneffizienz

Wir migrierten eine hochbelastete MySQL-Datenbank zu Amazon Aurora, modernisierten die Architektur und optimierten das System hinsichtlich Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

VorherMySQL auf AWS (RDS)
NachherAmazon Aurora
arrow
traffic

Ausgangsniveau

Abfrageleistung

(Kritische Operationen)

clock

20 Stunden

Migrationsdauer

gears

8-mal

Wartungsfenster

money

Ausgangsniveau

Infrastrukturkosten

(pro Monat)

NachherAmazon Aurora
speed

5–10× schneller

down

5–10×

Verbesserung

clock

1 Std. 40 Min.

down

>12×

schneller

gears

2-mal

down

75 %

Reduzierung

money

~1.000 USD weniger

down

1.000 USD

Ersparnis

darts

Ergebnis

Eine moderne, optimierte Datenbanklösung mit höherer Leistung, geringeren Infrastrukturkosten und deutlich reduziertem Wartungsaufwand. Das System ist jetzt skalierbar, zuverlässig und bereit für zukünftiges Wachstum.

ARCHITEKTURÄNDERUNGEN & OPTIMIERUNGEN

processor
Reduzierter Ressourcenverbrauch
CPU- und Speicherverbrauch wurden durch Abfrageoptimierung und Systemkonfiguration deutlich reduziert.
search
Abfrage- & Indexoptimierung
Kritische Abfragen wurden überarbeitet, geeignete Indizes ergänzt und Datenzugriffsmuster optimiert.
scalability
Vertikale Skalierung
Instanztypen und Speicherstrategie wurden für bessere Leistung und höhere Effizienz optimiert.
migration
Effiziente Migrationsstrategie
Ein individueller Migrationsprozess wurde entwickelt, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Datenintegrität sicherzustellen.
money
Kostenoptimierung
Die monatlichen AWS-Kosten wurden um rund 1.000 USD gesenkt, während gleichzeitig die Gesamtleistung verbessert wurde.
protection
Hochverfügbarkeitskonfiguration
Amazon Aurora wurde für eine Multi-AZ-Hochverfügbarkeit konfiguriert, um Ausfallrisiken zu minimieren.
darts

Ergebnis

Eine moderne, optimierte Datenbanklösung mit höherer Leistung, geringeren Infrastrukturkosten und deutlich reduziertem Wartungsaufwand. Das System ist jetzt skalierbar, zuverlässig und bereit für zukünftiges Wachstum.