Referenzprojekte
Drei Projekte aus drei Branchen — verbunden durch denselben Anspruch: saubere Messaging-Architektur, klare arc42-Struktur und nachweisbare Wirkung im produktiven Betrieb.
predigt.io ist eine vollständig selbst entwickelte SaaS-Plattform für deutschsprachige Gemeinden — von der Produktidee bis zum produktiven Betrieb in Alleinverantwortung realisiert. Die Plattform transkribiert, übersetzt und analysiert Predigten automatisiert in elf Sprachen und macht sie semantisch durchsuchbar.
Im Kern steht eine KI-Pipeline aus drei Transkriptions-Engines: AssemblyAI für Express-Ergebnisse, OpenAI Whisper auf dedizierter GPU für maximale Präzision und Claude (Anthropic) für Zusammenfassungen, Kapitelmarken und kontextuelle Auswertungen. Alle drei Engines laufen parallel und werden cost-aware geroutet.
Die Kommunikation zwischen elf eigenständigen Microservices erfolgt ausschließlich über NATS JetStream — mit Object Store für den Audio-Transport, KV Store für verteilten Pipeline-State und strikt typisierten Protobuf-Schemas als Service-Vertrag. Kein synchroner RPC, keine direkte Service-zu-Service-Abhängigkeit.
Der Betrieb läuft auf einem selbst aufgebauten Hetzner-Kubernetes-Cluster mit vollständigem Observability-Stack, GitLab CI/CD und Helm-basierten Deployments.
Für einen großen Betreiber kritischer Energieinfrastruktur wurde gemeinsam mit mehreren Partnerunternehmen eine Zielkommunikationsarchitektur für zeitkritische Regelenergieprozesse erarbeitet. Das Projekt unterliegt der BSI-KRITIS-Verordnung — jeder Kommunikationsweg muss eine Verfügbarkeit von 99,96 % über die gesamte Prozesskette nachweisen.
Kern der Aufgabe war die systematische Analyse bestehender Kommunikationswege zwischen europäischen Marktplattformen und den Backend-Systemen des Betreibers, die Bewertung von Alternativen sowie die Erarbeitung eines konsolidierten Architekturvorschlags nach arc42 — entscheidungsreif für die zuständigen Fach- und IT-Gremien.
Die Herleitung berücksichtigte prozessuale Rahmenbedingungen zeitkritischer Regelenergieprozesse, finanzielle und zeitliche Bewertung aller Varianten sowie Szenarien für eine mögliche Cloud-Migration zentraler Systemkomponenten.
Zur Erweiterung einer Core-Banking-Plattform (Avaloq) wurde ein Kafka-basierter Integration Layer konzipiert und implementiert. Ziel war die Entkopplung der gewachsenen Monolith-Schnittstellen durch ein zuverlässiges, skalierbares Event-Streaming-Backbone — ohne den laufenden Bankbetrieb zu unterbrechen.
Spring-Boot-Microservices auf OpenShift-Basis übernehmen die fachliche Verarbeitung. Die Anbindung des Avaloq-Kernsystems, Readiness-Probes, Default-Timeout-Analyse und Performance-Messungen unter Last waren ebenso Teil der Aufgabe wie die Beratung der Teams zu Kafka-Konzepten: Partitionsauslegung, Eventstruktur und -versionierung, linger.ms/batch.size-Tuning und Cluster-Failover.
Für mobile Apps (Zak) wurden REST-Interfaces designed und implementiert. Ein ELK-Stack ermöglicht End-to-End-Latenzauswertungen über die gesamte Kafka-Pipeline.
