Software-Partner für
geschäftskritische Systeme.

Veraltete Plattformen blockieren Wachstum: neue Features brauchen Wochen, Audits werden zur Tortur.

• ›Inventur: Code, Architektur, Datenflüsse, Compliance-Status
• ›Modulweise Migration statt Big-Bang-Rewrite
• ›Strangler-Pattern, Container und Cloud schrittweise
• ›Tests und Monitoring vor jeder Code-Änderung

Die Plattform funktioniert im Alltag, aber bei Lastspitzen wird sie zum Engpass. Manuelle Workarounds in der Nacht sind keine Lösung.

• ›Last- und Bottleneck-Analyse mit produktionsnahen Tests
• ›Horizontale Skalierung via Kubernetes und Auto-Scaling-Policies
• ›Caching, asynchrone Pipelines, Backpressure
• ›Observability und Runbooks für reproduzierbare Skalierung

Manuelle Deploys, fragile CI/CD, Konfiguration in Ticket-Threads. Jeder Release ein Risiko.

• ›GitOps mit ArgoCD oder Flux — Cluster-States deklarativ in Git
• ›CI-Pipelines: Lint → Build → Test → Audit → Deploy
• ›Infrastructure-as-Code, reproduzierbare Umgebungen
• ›SRE-Praktiken: SLOs definiert, Alert-Rauschen reduziert

ISO 27001, DSGVO oder Branchen-Compliance werden nachträglich aufgesetzt und blockieren die Engineering-Velocity.

• ›Compliance-Anforderungen früh in Architektur und Pipeline
• ›Audit-Logs, Secret-Management, Backup/Recovery automatisiert
• ›Threat-Modeling vor jeder Architektur-Entscheidung
• ›Engineering-Praktiken, die Audit-Evidenz nebenbei erzeugen

AI-Pilotprojekte verbrennen Budget, aber Mitarbeitende sehen keinen Nutzen. Datenintegration und Compliance werden zu spät bedacht.

• ›Use-Case-Workshop: wo schafft AI echten Hebel?
• ›Pilotprojekt im echten Workflow, kein PoC im Vakuum
• ›Modell-Selection mit Kosten- und Datenschutz-Bewertung
• ›Adoption-Plan: wer nutzt was, wie wird Erfolg gemessen