DevOps & Cloud-Infrastruktur

Cloud-Infrastruktur

Infrastruktur, dimensioniert für das, was Ihr Produkt jetzt braucht, mit Raum zum Wachsen. Wir entwerfen sie, definieren sie als Code und planen Sicherheit, Backups und Betriebskosten von Anfang an.

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Richtig dimensionierte Cloud, als Code definiert

Cloud-Setups wachsen oft von Hand: Ressourcen, die niemand erklären kann, weitreichende Berechtigungen, ungetestete Backups und eine Rechnung, die immer weiter steigt. Wir entwerfen Infrastruktur auf AWS, Google Cloud, Azure, Vercel oder DigitalOcean, die zu Ihrer Workload passt, definieren sie als Code und dokumentieren, wie sie läuft. Für ein Produkt bedeutet das eine verwaltete Plattform; für ein anderes privates Networking und mehrere Services. KI hilft uns, Ressourcen zu inventarisieren und Konfigurationen zu entwerfen. Ingenieure verantworten die Architektur, das Sicherheitsmodell und jede Live-Änderung.

KI-unterstütztes, experten-geführtes Cloud-Engineering

Wie KI unterstützt

Inventarisieren bestehender Ressourcen, Abhängigkeiten und Ausgaben aus Read-only-Zugriff oder Exporten, die Sie bereitstellen.
Entwerfen von Terraform- oder Pulumi-Modulen und Umgebungskonfiguration zur Prüfung durch Ingenieure.
Prüfen der Konfiguration auf riskante Einstellungen, etwa öffentlichen Speicher, offene Ports oder zu weitreichende Rollen.
Vergleichen von Architekturoptionen und Entwerfen von Kostenschätzungen aus Ihrer erwarteten Nutzung.

Was unsere Experten verantworten

Architekturentscheidungen: Anbieter, Regionen, verwaltete Services und wo ein einfacheres Setup ausreicht.
Das Sicherheitsmodell: Netzwerkgrenzen, Identität und Zugriff, Verschlüsselung und Secrets.
Backup- und Wiederherstellungsziele, mit Ihnen vereinbart und durch Restore-Tests nachgewiesen.
Freigabe jeder Änderung an Live-Umgebungen. Agenten erhalten keinen uneingeschränkten Zugriff.

Eine typische Umgebung, Schicht für Schicht

Beispielhafter Aufbau für ein Webprodukt; Dienste und Anbieter hängen von Ihrer Workload, Ihrem Team und Ihrem Budget ab.

Netzwerk & Zugriff
- Separate Konten oder Projekte für Produktion, Staging und gemeinsame Tools
- Private Subnetze für Daten und Dienste; nur der Load Balancer ist zum Internet hin ausgerichtet
- Single Sign-on und Least-Privilege-Rollen, ohne gemeinsame Admin-Logins
- Secrets in einem verwalteten Vault, aus Code und Images herausgehalten
Compute & Daten
- Eine verwaltete Plattform oder ein Container-Dienst; Kubernetes nur, wenn gerechtfertigt
- Verwaltete Datenbank mit Verschlüsselung im Ruhezustand und Point-in-Time-Recovery
- Privater Objektspeicher für Dateien, mit Lifecycle- und Aufbewahrungsregeln
- CDN und Caching vor öffentlichen Seiten und statischen Assets
Observability & Wiederherstellung
- Zentrale Logs und Metriken, mit Alerts, die an benannte Verantwortliche gehen
- Ein Audit-Trail von Konsolen- und API-Änderungen in jedem Konto
- Geplante Wiederherstellungstests in einer isolierten Umgebung
- Budgets und Ausgaben-Alerts pro Umgebung und Dienst

Was Sie erhalten

Infrastruktur, die Sie verstehen und neu aufbauen können

Architektur und Umgebungen
Dokumentierte Entscheidungen für Compute, Daten, Networking und Umgebungen auf AWS, Google Cloud, Azure oder einer verwalteten Plattform, mit niedergeschriebenen Abwägungen.
Infrastructure as Code
Terraform oder Pulumi in der Versionskontrolle, sodass Staging der Produktion entspricht und jede Änderung geprüft, geplant und nachvollziehbar ist.
Sicherheits- und Zugriffs-Baseline
Privates Networking, Least-Privilege-Rollen, Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand sowie verwaltete Secrets, von Anfang an eingerichtet statt später hinzugefügt.
Skalierung und Performance
Autoscaling, Load Balancing, Caching und CDN-Setup basierend auf erwarteter und gemessener Last, mit Serverless-Optionen, wo sie passen.
Backup und Disaster Recovery
Automatisierte Backups, dokumentierte Wiederherstellungsschritte und Restore-Tests, mit Wiederherstellungszielen, die mit Ihnen vereinbart statt angenommen werden.
Kostentransparenz
Ressourcen-Tagging, Budgets und Ausgaben-Alerts sowie regelmäßige Reviews, die Ressourcen richtig dimensionieren und entfernen, was Sie nicht mehr nutzen.

Wer uns Cloud-Aufträge bringt

Das Produkt ist über sein erstes Setup hinausgewachsen: ein gemeinsames Konto, Produktions- und Testressourcen miteinander vermischt, und niemand ist sich sicher, ob die Umgebung im Ernstfall neu aufgebaut werden könnte.

Teams, deren App über einen einzelnen Server oder einen einfachen Hosting-Plan hinausgewachsen ist
SaaS-Teams, die Sicherheitsfragebögen von Kunden zu Netzwerken, Zugriff und Backups beantworten
CTOs, die Cloud-Konten geerbt haben, die von einem früheren Team manuell eingerichtet wurden

Typische Cloud-Anfragen

Typische Szenarien, die wir abgrenzen, keine Kundenfallstudien.

Kundendaten, die in der Region bleiben müssen
Ein neuer Kundenvertrag verlangt, dass ihre Daten in einer bestimmten Region bleiben. Wir würden jeden Dienst erfassen, der diese Daten speichert oder kopiert, einschließlich Logs und Backups, und aus demselben Infrastruktur-Code eine regionale Umgebung aufbauen.
Backups, die mit Produktions-Zugangsdaten erreichbar sind
Backups liegen im selben Konto wie die Produktion, sodass ein durchgesickerter Admin-Schlüssel beide löschen könnte. Wir würden sie in ein separates, abgeschottetes Konto mit Löschschutz kopieren und eine Wiederherstellung aus dieser Kopie testen.
Ein Launch, der auf einen Schlag eintrifft
Eine geplante Ankündigung wird eine plötzliche Welle von Traffic auslösen. Wir würden Autoscaling-Einstellungen, Anbieter-Kontingente und Datenbank-Verbindungslimits überprüfen, alle anheben, die ausgehen würden, und einen Fallback wie eine Warteseite vereinbaren.

Wie ein Cloud-Engagement abläuft

01
Bewerten
Wir bilden aktuelle Ressourcen, Traffic, Daten, Compliance-Anforderungen und Kosten ab und vereinbaren, was die Infrastruktur jetzt und später unterstützen muss.
02
Die Architektur entwerfen
Diagramme, Service-Auswahl, Sicherheitsmodell, Wiederherstellungsziele und Kostenschätzungen, mit Ihnen geprüft, bevor etwas gebaut wird.
03
Bauen und migrieren
Infrastructure as Code wird zuerst auf Staging angewendet, last- und restore-getestet, dann in geplanten Stufen mit einem Rollback-Weg in die Produktion überführt.
04
Betreiben und optimieren
Übergabe mit Dokumentation und Schulung oder laufendes Monitoring, Patching und Kostenreviews im Rahmen eines verwalteten Betriebsplans.

Zwei Wege, mit KI-Tools zu arbeiten

KI unterstützt bei Infrastrukturcode und Diagnosen. Wählen Sie, wo sie Ihre Konfiguration und Logs verarbeiten darf.

Private / lokale KI-Entwicklung
Privat gehostete Modelle innerhalb einer von Ihnen kontrollierten Infrastruktur oder einer vereinbarten isolierten Umgebung.
Mit diesem Paket besprechen
Entwicklung mit Claude Code / OpenAI Codex
Claude Code und/oder OpenAI Codex mit Cloud-Einstellungen, die Ihre Organisation genehmigt.
Mit diesem Paket besprechen

Nicht sicher? Wir empfehlen eines während des Scopings. KI-Bereitstellungsoptionen vergleichen

Was Cloud-Arbeit nicht abdeckt

Build-, Test- und Release-Pipelines werden als DevOps & CI/CD erfasst; dieser Service konzipiert und baut die Umgebungen, in die diese Pipelines bereitstellen.
Das Hosten von Sprachmodellen für die KI-Funktionen Ihres Produkts, einschließlich jeglicher GPU-Kapazität, ist Private AI Infrastructure, dimensioniert anhand von Lasttests statt angenommen.
Lasttests in realistischem Umfang sind Performance Testing; wir konfigurieren Kapazität und Skalierung, und dieser Service misst, wie sie standhalten.
Wir richten die von Ihren Compliance-Anforderungen geforderten Kontrollen ein und dokumentieren sie; das formale Audit wird von einem unabhängigen, von Ihnen benannten Auditor durchgeführt.

Wie Engineering, QA und Betrieb zusammenhängen

Mit Ihren Entwicklern gebaut
Umgebungen, Preview-Deploys und Konfiguration passen dazu, wie Ihre Anwendung gebaut und released wird, sodass die Infrastruktur das Team nicht ausbremst.
Vor dem Launch getestet
QA führt Last- und Wiederherstellungstests gegen eine Staging-Umgebung durch, die aus demselben Code wie die Produktion gebaut ist, sodass Kapazität und Failover früh geprüft werden.
Änderungen durch die Pipeline
Infrastrukturänderungen folgen demselben Weg wie Code: geprüft, in Staging getestet und mit einem aufgezeichneten Plan angewendet, statt von Hand in der Produktion bearbeitet.
Nach dem Launch verwaltet
Wir können Monitoring, Patching, Restore-Tests und Kostenreviews im Rahmen eines verwalteten Betriebsplans fortführen, mit Supportstunden und Reaktionszusagen, die mit Ihnen vereinbart werden.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Welchen Cloud-Anbieter sollten wir wählen?

Das hängt von Ihrem Produkt, Team und bestehenden Verträgen ab. AWS, Google Cloud und Azure eignen sich für komplexe Workloads, die viele verwaltete Services nutzen. Vercel oder Netlify eignen sich für Frontend-lastige Web-Apps. DigitalOcean und ähnliche Anbieter halten einfachere Produkte leicht betreibbar. Wir vergleichen Optionen mit Ihren Anforderungen und empfehlen eine, mit niedergeschriebenen Abwägungen.

Wie viel wird unsere Cloud-Infrastruktur kosten?

Das hängt von Traffic, Datenvolumen, Redundanz und den von Ihnen gewählten Services ab. Wir schätzen die Betriebskosten während des Architekturdesigns, legen Budgets und Alerts fest und prüfen die Ausgaben regelmäßig, sodass Sie sehen, wohin das Geld fließt und was sich zu ändern lohnt.

Können Sie uns von einem anderen Anbieter oder unseren eigenen Servern migrieren?

Ja. Wir erfassen, was heute läuft, bauen es als Code in der Zielumgebung neu auf, migrieren Daten mit Verifizierungsprüfungen und schalten den Traffic schrittweise um. Die alte Umgebung bleibt als Rollback-Route verfügbar, bis die neue in der Produktion bewährt ist.

Erhalten KI-Tools Zugriff auf unser Cloud-Konto?

Keinen uneingeschränkten Zugriff. KI-Tools arbeiten mit schreibgeschützten Exporten oder einem von Ihnen genehmigten, eingegrenzten Zugriff, und Ingenieure wenden Live-Änderungen über geprüften Code an. Wenn Konfiguration und Kontext innerhalb Ihrer Grenze bleiben müssen, verwendet Private / lokale KI-Entwicklung Modelle auf einer von Ihnen kontrollierten Infrastruktur. Entwicklung mit Claude Code / OpenAI Codex verwendet kommerzielle Agenten unter vereinbarten Konto- und Datenaufbewahrungseinstellungen.