innFactory Preferred Cloud & AI-Stack

Bei InnFactory wissen wir, dass jede Herausforderung einzigartig ist. Deshalb passen wir unsere technischen Lösungen individuell an die spezifischen Anforderungen unserer Kunden an. Im Laufe der Zeit haben wir jedoch in den Bereichen AWS, Google Cloud und Microsoft Azure einige Standardtools, Produkte und Werkzeuge identifiziert, die wir besonders gerne einsetzen. Diese bezeichnen wir als unseren InnFactory Preferred Cloud & AI-Stack.

Unser Preferred Stack umfasst eine sorgfältig kuratierte Auswahl an Programmiersprachen, Tools, Frameworks und Managed Services, die sich in zahlreichen Projekten bewährt haben. Diese Technologien ermöglichen es uns, effiziente und skalierbare Lösungen zu entwickeln, die den höchsten Standards entsprechen. Ob es darum geht, eine neue SaaS-Plattform zu entwickeln oder bestehende Systeme zu optimieren – unser Preferred Cloud & AI-Stack bildet die Grundlage für den Erfolg.

1. Softwareentwicklung

Unser Entwicklungsbereich umfasst eine breite Palette an Tools und Frameworks, die speziell dafür ausgewählt wurden, robuste, effiziente und skalierbare Anwendungen zu erstellen:

  • UI-Frameworks: Wir setzen auf React, Angular und Stencil, um moderne und interaktive Benutzeroberflächen zu entwickeln. Flutter nutzen wir für plattformübergreifende mobile Anwendungen, während NextJS und Playwrite für die serverseitige Webentwicklung und automatisiertes Testing verwendet werden.
  • API / Backend / Webservice Frameworks: Für Backend-Entwicklung und API-Design greifen wir auf Frameworks wie Express, Spring, Play, pekko und FastAPI zurück. Diese ermöglichen uns die schnelle Entwicklung und Bereitstellung von Microservices und RESTful APIs. Firebase und Amplify unterstützen uns bei der schnellen Integration von Backend-Diensten und Authentifizierung.
  • AI & Analytics: TensorFlow, PyTorch und OpenCV sind unsere Tools der Wahl für die Entwicklung von KI- und Machine Learning-Modellen. Spark und Beam verwenden wir zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, was uns ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen und datengetriebene Lösungen zu entwickeln.
  • Languages: Unsere bevorzugten Programmiersprachen sind TypeScript, Scala, Python, Java, Dart, Kotlin, Swift und Rust. Diese Vielfalt erlaubt es uns, das passende Werkzeug für jede Herausforderung zu wählen und sowohl Frontend- als auch Backend-Entwicklung effizient zu gestalten.

2. Management & DevOps

Effektives Projekt- und Produktmanagement sowie die Nutzung moderner Entwicklungswerkzeuge sind entscheidend für den Erfolg unserer Projekte:

  • Product & Project Management: Wir nutzen Jira und Confluence für das Projektmanagement und die Dokumentation. GitHub Projects dient uns zur Verwaltung von Aufgaben und zur Zusammenarbeit im Team, was eine nahtlose Projektabwicklung ermöglicht.
  • Dev Tools: Unsere Entwickler bevorzugen VSCode, IntelliJ und GitHub Co-Pilot. Diese Tools bieten eine robuste Umgebung für die Codeentwicklung, Debugging und Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben.
  • CI / CD / Provisioning: Azure DevOps, GitLab, GitHub und Terraform sind unsere Werkzeuge für Continuous Integration, Continuous Deployment und die Bereitstellung von Infrastruktur. Sie ermöglichen eine schnelle und sichere Bereitstellung neuer Features und Updates.

3. Cloud Infrastruktur

Unsere Cloud-Infrastruktur ist die Grundlage für die Bereitstellung sicherer, skalierbarer und hochverfügbarer Anwendungen. Hierzu nutzen wir eine Vielzahl an Technologien und Services:

  • Compute: Kubernetes, Docker und Cloud GPUs ermöglichen uns die Orchestrierung und Containerisierung von Anwendungen. AWS EC2, Google Compute Engine und Azure Container Registry bieten skalierbare und flexible Rechenkapazitäten.
  • Serverless: Mit AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Run und Firebase nutzen wir serverlose Architekturen, um schnell skalierbare Anwendungen zu erstellen, die keine Verwaltung von Serverinfrastrukturen erfordern.
  • Data Processing & AI: Vertex AI, Azure Cognitive Services, IBM Watson und AWS SageMaker helfen uns, Machine Learning und AI-Modelle effizient zu entwickeln und zu betreiben. PubSub und Service Bus dienen der zuverlässigen Nachrichtenzustellung zwischen verschiedenen Systemkomponenten.
  • Datenbanken:
    • SQL-Databases: Cloud SQL, RDS, Spanner, Aurora und Azure SQL Database sind unsere primären relationalen Datenbanken. Sie bieten hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit für geschäftskritische Anwendungen.
    • NoSQL-Databases: Firestore, DynamoDB, CosmosDB, Memstore und MongoDB sind ideal für unstrukturierte und schemalose Daten. Sie bieten Flexibilität und Skalierbarkeit für Anwendungen mit variablen Datenanforderungen.
  • Storage: Wir nutzen Cloud Storage, Azure Blob Storage, AWS S3 und Glacier für die Speicherung von großen Datenmengen. Diese Speicherlösungen bieten uns Sicherheit und Kosteneffizienz.
  • Security: Zur Absicherung unserer Anwendungen setzen wir auf Dienste wie Cloud IAM, Azure Entra ID, AWS Cognito, Key Vault und Secrets Manager. Diese gewährleisten eine starke Authentifizierung, Autorisierung und den Schutz sensibler Daten.
  • Network: Netzwerktechnologien wie Route 53, VPC, VPC Peering, Azure Virtual Network und VPNs stellen sicher, dass unsere cloud-basierten Ressourcen sicher und effizient vernetzt sind.
  • Monitoring & Ops: Mit Grafana, Prometheus, OpenTelemetry, AWS X-Ray und Azure Monitor überwachen wir die Performance unserer Anwendungen und identifizieren frühzeitig mögliche Probleme.
  • IoT: Für IoT-Anwendungen nutzen wir Azure Digital Twins, Azure IoT Hub und AWS IoT Core, um vernetzte Geräte zu verwalten und Daten in Echtzeit zu verarbeiten.