Solide technische Fundamente für geschäftskritische Systeme
Geschäftskritische Software ist nur so verlässlich wie die Architektur, auf der sie betrieben wird.
Manche Anwendungen müssen einfach laufen. Nicht für die Demo, sondern über Jahre: mit Änderungen, neuen Schnittstellen, mehr Daten, mehr Nutzern und gelegentlich auch schlechten Tagen im Betrieb. Entscheidend sind klare Schnittstellen, nachvollziehbare Datenmodelle, Tests, Monitoring und eine Übergabe, die internes Weiterarbeiten ermöglicht.
Performance
Schnelle Antwortzeiten durch effiziente Architekturen und optimierte Datenbankabfragen
Skalierbarkeit
Systeme, die mit fachlichen Anforderungen und Nutzerzahlen wachsen können
Wartbarkeit
Sauberer Code, klare Strukturen und umfassende Tests für langfristige Entwicklung
Sicherheit
Best Practices für Authentication, Authorization und Datenschutz von Anfang an
Go: Die Sprache für moderne Backend-Systeme
Go (Golang) ist unsere erste Wahl für performante Backend-Services:
Kompiliert & Schnell
Native Binaries ohne Runtime-Overhead. Startup in Millisekunden, niedriger Speicherverbrauch, vorhersagbare Performance.
Nebenläufigkeit eingebaut
Goroutines und Channels machen parallele Verarbeitung einfach und sicher. Ideal für I/O-intensive Workloads wie APIs und Crawler.
Unsere Go-Expertise umfasst:
- GraphQL APIs mit graph-gophers/graphql-go – typsichere, flexible Schnittstellen
- REST APIs mit chi/echo – leichtgewichtig und performant
- Async Job Processing – Worker Pools für Hintergrundverarbeitung
- Microservices – sauber getrennte Domänen mit klaren Schnittstellen
PostgreSQL: Die Datenbank für alles
PostgreSQL ist mehr als eine relationale Datenbank – eine universelle Engine, die viele Spezialfälle ohne separate Tools abdeckt:
JSONB für Flexibilität
Strukturierte und semi-strukturierte Daten in einer Datenbank. Perfekt für:
- Flexible Metadaten ohne Schema-Migrationen
- Konfigurationen und Feature-Flags
- Event-Sourcing und Audit-Logs
Volltextsuche
Eingebaute Suchfunktionen mit deutschen Wörterbüchern (Hunspell):
- Stemming und Fuzzy-Matching
- Ranking und Highlighting
- Keine externe Suchengine nötig
CloudNativePG
PostgreSQL auf Kubernetes, richtig gemacht:
- Automatisches Failover und Replikation
- Deklarative Cluster-Konfiguration
- Integriertes Backup und Point-in-Time Recovery
pgvector
Vektorsuche direkt in PostgreSQL:
- Embeddings ohne separate Vector-DB
- SQL-Integration mit anderen Daten
- Ideal für kleinere ML-Anwendungen
Asynchrone Verarbeitung
Nicht alles muss sofort passieren. Für zeitintensive Aufgaben setzen wir auf robuste Job-Queues:
Job-Queues
Celery (Python) oder eigene Go-Worker für zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit Retry-Logik.
Redis als Broker
Schnelle Message-Delivery und Result-Caching. Auch für Echtzeit-Features wie Pub/Sub.
Rate Limiting
Kontrollierte Verarbeitung externer APIs ohne Überlastung – mit exponential Backoff.
Monitoring
Job-Status, Fehlerraten und Durchsatz jederzeit im Blick.
API-Design: GraphQL & REST
GraphQL
Ideal für: Komplexe Datenmodelle, Frontend-getriebene Entwicklung, mobile Apps mit variablen Datenanforderungen.
- Clients fragen nur ab, was sie brauchen
- Starke Typisierung und Introspection
- Einfache Evolution ohne Versionierung
REST
Ideal für: Einfache CRUD-Operationen, öffentliche APIs, Integration mit Drittsystemen.
- Universell verstanden und dokumentiert
- Caching-freundlich (HTTP-Standards)
- OpenAPI/Swagger für automatische Docs
Projekt-Beispiel: BidLyzer Backend
Das Backend unserer Ausschreibungsplattform BidLyzer demonstriert diese Technologien im Zusammenspiel:
- Go-Backend mit GraphQL API und 60+ Resolver-Dateien
- PostgreSQL mit JSONB für flexible Ausschreibungs-Metadaten
- Worker-Pool-Engine für Crawling, Document Processing und Assessment
- Multi-Tenant-Architektur mit Subscription-Management
- Stripe-Integration für Billing und Subscriptions
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