UNSER TECH-STACK
Wir setzen auf eine vielfältige und moderne Technologieauswahl, um maßgeschneiderte und leistungsstarke Softwarelösungen zu entwickeln. Hier erfahren Sie, welche Tools und Technologien wir einsetzen, um Ihre Visionen Wirklichkeit werden zu lassen.
DigitalOcean
DigitalOcean ist eine weniger komplexe und kostengünstige Alternative im Bereich des Cloud-Computing. Mit 99,99 prozentiger Ausfallsicherheit sowie Server Standorten in Europa und Deutschland bietet es zudem größte Sicherheit.
Amazon Web Services
Amazon Web Service ist aktuell und in der näheren Zukunft der weltweite Marktführer unter den Cloud-Computing-Anbietern. AWS wurde dazu konzipiert, eine äußerst flexible und sichere Cloud-Computing-Umgebung zu schaffen. Kleine Unternehmen wie auch weltweit operierende Konzerne vertrauen AWS.
GitLab CI/CD
Ideal bei größeren Projekten: Code-Workflow, Versionsverwaltung, Deployments - Die DevOps-Plattform hilft Arbeitsprozesse effizient zu organisieren und Code automatisch auf Funktionalität zu testen. Continuous Integration und Continuous Delivery/Deployment (CI/CD) sorgen für eine höhere Geschwindigkeit und Code-Qualität.
Datadog
Mit der Plattform können alle Monitoring-Bereiche unter einem Dach genutzt werden. Das Tool erlaubt uns, den Zustand von Webanwendungen kontinuierlich zu überwachen. So gewährleisten wir maximale Betriebssicherheit.
Sentry
Sentry ist ein webbasiertes Tool für Realtime-Monitoring von Fehlern in Webanwendungen. Es hilft unserem Entwicklungsteam und Kunden, Probleme in der Anwendung zu identifizieren und zu beheben, bevor diese größere Auswirkungen auf das Produkt und dessen Nutzung haben.
GraphQL
GraphQL ist eine Abfragesprache für APIs, die 2015 von Facebook entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Entwicklern, präzise zu definieren, welche Daten sie von einer API abrufen möchten, und bietet damit eine Alternative zu REST-basierten Architekturen.
Elasticsearch
Elasticsearch ist eine kostenlose und offene Suchmaschine und Analytics-Engine für Daten aller Art - von Textdaten über numerische Daten und Geodaten bis hin zu strukturierten und unstrukturierten Daten. Dank seiner Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ist Elasticsearch die erste Wahl bei großen Datenmengen (“Big Data”).
Celery
Mit Celery können wir Nutzern Erlebnisse in Echtzeit schaffen. Celery ist eine asynchrone Task queue, die Aufgaben auf Threads und Maschinen verteilt.
Django CMS
Responsiv, mehrsprachig, SEO, barrierefrei, integrierte Medienverwaltung: Das CMS bietet viele Vorteile. Durch die flexible Architektur haben Autor:innen maximale Freiheit bei der Content-Gestaltung (alle Elemente sind frei positionierbar). Vieles lässt sich direkt auf der Webseite erledigen, ohne dabei zwischen Website und Administration zu wechseln.
Django Ninja
Django Ninja ist ein schnelles Entwicklungs-Framework für APIs, das auf Django aufbaut. Wir setzen Django Ninja vermehrt in Projekten ein, um schlank und schnell ans Ziel zu kommen und unnötigen Standard-Code nicht selbst schreiben zu müssen.
Django REST framework
Django REST framework (DRF) ist ein mächtiges und flexibles Toolkit, dass an das Django Web Framework anknüpft. Es ermöglicht uns, Django Projekte mittels REST API an Drittsysteme anzubinden.
Webhooks
Webhooks sind eine Methode zur Erleichterung der Kommunikation zwischen Webanwendungen, indem eine Anwendung automatisch Informationen an eine andere sendet, sobald ein bestimmtes Ereignis eintritt. Sie funktionieren wie eine Art Rückruf-URL: Wenn das spezifizierte Ereignis eintritt, sendet die Quellapplikation eine HTTP-Anfrage (typischerweise POST) an die im Webhook konfigurierte URL der Zielapplikation
Google Cloud API
Die Google Cloud API ist eine Sammlung von Schnittstellen, mit denen wir eine Vielzahl von Cloud-basierten Services wie Speicher, Datenbanken, maschinelles Lernen, KI, IoT und mehr in unsere Apps und Webanwendungen integrieren können.
Keras
Keras ist eine Open-Source-Neural-Network-Bibliothek in Python, die für schnelles Experimentieren mit Deep-Learning-Netzwerken konzipiert ist. Keras sollte daher in keinem KI-Technologie-Stack fehlen, der auf Python basiert.
Tensor Flow
TensorFlow ist ein Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, entwickelt von Google, die es Entwicklern ermöglicht, komplexe Algorithmen für KI- und ML-Anwendungen zu erstellen und zu trainieren. Es bietet eine flexible Plattform für den Entwurf von Deep-Learning-Modellen und wird in vielen Bereichen von der Bild- und Spracherkennung bis hin zur Vorhersageanalyse eingesetzt.
Microsoft Azure
Azure ist eine umfangreiche Cloud-Computing-Plattform von Microsoft, die eine breite Palette von Diensten wie virtuelle Maschinen, Anwendungs-Hosting, Datenbanken und Speicherlösungen bietet. Darüber hinaus umfasst Azure fortschrittliche KI-Funktionen, einschließlich maschinellem Lernen, kognitiven Diensten für Sprach-, Bild- und Textanalyse und Tools zur Entwicklung intelligenter Bots und Anwendungen.
OpenAI / ChatGPT
OpenAI ist eine Forschungsorganisation, die sich auf die Entwicklung fortschrittlicher und sicherer Künstlicher Intelligenz spezialisiert, mit dem Ziel, positive Auswirkungen auf die Menschheit zu erzielen. Sie ist bekannt für ihre wegweisenden Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung.
pyTorch
PyTorch ist ein Open-Source-Machine-Learning-Framework, das von Facebook entwickelt wurde und besonders für Anwendungen in den Bereichen Deep Learning und künstliche Intelligenz beliebt ist. Es bietet eine flexible und intuitive Programmierschnittstelle, die die Entwicklung und das Training von maschinellen Lernmodellen erleichtert, und wird sowohl in der Forschung als auch in der Industrie weit verbreitet eingesetzt.
