Projektüberblick
Skalierende Webarchitektur refactored: modulare Service-Grenzen, automatisierte CI/CD-Deployments, Container-Orchestrierung und Full-Stack-Telemetrie.
Die Engineering-Herausforderung
Feature-Geschwindigkeit überholte die Architektur. Monolithische Datenbankqueries verursachten intermittierende Latenzspitzen, manuelle Production-Deployments trugen hohes Downtime-Risiko, und fehlende Observability verlangsamte die Fehlerdiagnose.
- Zero-Downtime-Migration für bestehende aktive Nutzer.
- Reproduzierbare Infrastruktur vollständig in Code definiert (IaC).
- Strikte Datenbank-Backup- und Disaster-Recovery-Protokolle.
Engineering- & Architekturansatz
Wir entwarfen eine modulare Cloud-Architektur mit Docker-Containern, Terraform Infrastructure-as-Code und automatisierten GitHub-Actions-Pipelines. Dazu Redis-Caching, Connection Pooling und verteilte Datadog-Observability über alle kritischen Service-Grenzen.
100 % der AWS-Cloud-Ressourcen in modularen Terraform-Templates kodifiziert.
Linting, Test-Suites, Container-Builds und Zero-Downtime-Blue/Green-Deployments.
Read Replicas, Connection Pooling mit PgBouncer und Index-Refactoring.
Strukturiertes JSON-Logging, APM-Tracing und automatisierte Alert-Schwellen.
Zentrale Engineering-Entscheidungen
Compute- und Persistenzspeicher-Schichten getrennt für unabhängiges Auto-Scaling.
Preview-Staging-Umgebungen für jeden Pull Request implementiert, um Regressionen vor dem Merge zu fangen.
Automatisierte Datenbank-Snapshots und Point-in-Time-Recovery-Tests hinzugefügt.
Verifizierte Outcomes
Automatisierte Zero-Downtime-Production-Deployments.
Mediane API-Antwortlatenz unter Peak-Last drastisch reduziert.
Ingenieure können Änderungen mit vollem Vertrauen in automatisierte Rollbacks ausliefern und verifizieren.