Um die unterschiedlichen, skalierbaren Dienste (Datenbanken, Queues, Datenspeicher, Middleware, etc.) zu nutzen, muss eine Software dies in ihrer Architektur ermöglichen. Natürlich wird und wurde nicht jede Lösung so entwickelt, als würde sie irgendwann in der Cloud als Micro-Service laufen. Deswegen nutzen wir Cloud-Patterns, um diese anderen Anforderungen sowohl in Architektur als auch in den Code einzuarbeiten. Die Migration selbst wird nahezu ausfallfrei geplant und umgesetzt. Die Grundstruktur einer Anwendung abzuändern ist eine schwierige Aufgabe, die neben dem Code auch die Datenhaltung verändert. Wir unterstützen hier vom Anfang bis zum Ende mit allen Abhängigkeiten und Zusatzdiensten, die benötigt werden.

Nachdem die Schichten und Komponenten gefunden wurden, die getrennt werden können und einzeln betriebsfähig sind, findet eine Entkopplung dieser statt und sie werden eigenständig betrieben. Dadurch können diese gesondert weiterentwickelt und skaliert werden ohne weitreichende Auswirkungen auf das Restsystem. Schlüsselkomponenten werden dadurch widerstandsfähiger und erleiden weniger Seiteneffekte, die durch andere Systemteile verursacht werden. Besonders gefährdet sind diese, die häufig geändert und an denen ständig weiterentwickelt wird. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Microsoft Architektur-E-Book

Die unterschiedlichen Komponenten in verteilten Systemen besitzen meist verschiedene Schwachstellen gegenüber Angriffen und müssen sich an diverse Regularien innerhalb verschiedener Länder halten. Die SDL-Techniken helfen Probleme zu finden und zu lösen bevor sie live gehen. Die übrigen Belange können über den wiederholten Einsatz von Code-Analyse, Penetration-Testing und Verhaltensanalyse gefunden und korrigiert werden.

Mit Hilfe von Konnektoren und ML-gestützten Werkzeugen bieten viele Softwarelösungen effizienten und anpassbaren Zugriff auf On-Premise- und Clouddatenspeicher. Daten werden in optimierten Formaten durch ELT und ETL Prozesse in Lösungen integriert, die schnell auf die Daten zugreifen müssen. Durch Veränderung und Zusammenführung werden Abfragen auf den entsprechenden Daten verbessert und angereichert, damit sie neue Perspektiven auf die Systeme und deren Geschäftsbereiche liefern. Wir arbeiten mit DataBricks und Microsoft Azure, um Ihre Daten auf einer grundlegenden Ebene weiterzuentwickeln, um Ihre Arbeitsabläufe weiter zu verbessern.

Unterschiedliche Benutzer innerhalb eines Unternehmens besitzen jeweils unterschiedliche Anforderungen an Daten, auf denen sie ihre Entscheidungen treffen. Die Dashboards und Ansichten auf die Datensätze sollten auf die Benutzer angepasst und zugeschnitten werden. Wir verwenden passende Frameworks, die eine gute Darstellung dieser Daten ermöglichen, um Ihre Anforderungen besser zu stützen.

Auf bestehenden Technologien für CI/CD, automatische Tests und Überwachung aufzubauen ist eine zuverlässige und bewährte Grundlage für viele Softwarelösungen. Unterschiedliche Technologien zum Aufspüren von Bugs und Sicherheitslücken sind verfügbar für nahezu jede Programmiersprache und jedes Framework. Diese stellen die Ausführung der automatischen Tests sicher und melden die Ergebnisse zurück an die CI/CD-Pipeline oder an die Erfassungssysteme. Die meisten dieser Lösungen bieten Flexibilität und können bis auf den Code hin angepasst werden, dadurch ist die Integration in die eigenen Prozesse und Workflows problemlos möglich.

Eine CI-/CD-Pipeline ist nur ein Framework, in das man eine Vielzahl von eigenen und fremden Werkzeugen integriert. Statische Code-Analyse, Sicherheitslücken aufspüren, eigene Test Suites und viele weitere Möglichkeiten verringern die Gefahr, dass ein Bug integriert, bestätigt und live gebracht wird. Jedoch müssen all diese Methoden erst eingebaut werden. In einer idealen Welt wachsen und verändern sich diese zusammen mit der Software und ihrer Evolution.

Geschäftliche Rohdaten werden von der gesamten Systemlandschaft gesammelt (Logstash, etc.). Verknüpfungen der Rohdaten werden in Überwachungs- (Graylog o.ä.) und Visualisierungssystemen (Kibana o.ä.) hergestellt. Diese Art von Daten wächst kontinuierlich und kann aggregiert werden, um Einblicke in historische Zusammenhänge zu bekommen.
Echtzeitdaten werden oftmals zum Feststellen des Systemzustands (Last und Ausfälle) benutzt und werden in den seltensten Fällen gespeichert, deswegen gibt es weitere Software (Prometheus & Grafana, etc.) die sich mit kurzlebigen Daten auseinandersetzen. Micro-Services kommunizieren ständig miteinander und Daten legen lange Strecken zurück. Zu verstehen, wo und wie sich diese bewegen, wirkt sich direkt auf Deployment und Strukturen innerhalb der Implementierung aus.