Unser Kunde, ein international führender Hersteller von Motorgeräten aus Baden-Württemberg, betreibt ein weltweit genutztes Diagnosesystem für Händler und Servicepartner. Mit steigender Nutzung und wachsender technischer Komplexität traten jedoch wiederholt Performance- und Stabilitätsprobleme in zentralen Backend-Services auf. Ziel war es, die Systemstabilität zu erhöhen und die digitalen Serviceprozesse im globalen Händlernetz nachhaltig zu stärken.
Mehr Stabilität, Transparenz und Sicherheit für ein globales Diagnosesystem
Premium-Hersteller im Bereich Forst- und Gartentechnik
Maschinenbau
Süddeutschland
Ausgangssituation
Das Diagnosesystem des Kunden wird weltweit von Händlern und Servicepartnern eingesetzt, um Geräte im Serviceprozess zu analysieren und relevante Diagnose-, Firmware- und Lizenzinformationen bereitzustellen. Die Systemlandschaft besteht aus einer lokalen Händleranwendung sowie mehreren Cloud-basierten Backend-Services. Besonders zentrale Dienste für Diagnosedaten und Firmware-Management sind geschäftskritisch, da Störungen direkte Auswirkungen auf Serviceprozesse im internationalen Händlernetz haben können.
Die Weiterentwicklung der Anwendung lag bei einem externen Entwicklungspartner, während die Cloud-Infrastruktur kundenseitig betrieben und verwaltet wurde. Direkter Zugriff auf Quellcode und interne Implementierungsdetails war im operativen Alltag nicht durchgängig gegeben. Dadurch mussten Fehleranalyse, Stabilisierung und Bewertung technischer Maßnahmen unter anspruchsvollen Rahmenbedingungen erfolgen.
Zentrale Services waren wiederholt überlastet oder fielen aus, ohne dass Ursachen frühzeitig sichtbar wurden. Lastspitzen, Datenbankengpässe und fehlende Transparenz über das Performanceverhalten führten zu Eskalationen und hohem Analyseaufwand. Der Betrieb war dadurch häufig reaktiv geprägt.
Mit zunehmender technischer Komplexität wuchs zudem der Bedarf, Vorschläge, Tickets und Aufwandsschätzungen des externen Entwicklungspartners stärker aus Architektur-, Betriebs-, Sicherheits- und Kostensicht einzuordnen. Dabei ging es nicht um eine grundlegende Veränderung der Systemlandschaft, sondern um fundierte Entscheidungsgrundlagen für notwendige Maßnahmen, gezielte Qualitätsverbesserungen und einen stabileren Betrieb der bestehenden Services.
Gleichzeitig stand die bestehende Plattform vor der Aufgabe, wirtschaftlich sinnvoll weiter betrieben und perspektivisch in neue Lösungsansätze überführt zu werden. Dafür wurden fundierte Entscheidungsgrundlagen benötigt, um notwendige Stabilisierung, Risikoreduktion und Investitionen in das gewachsene Bestandssystem gezielt einordnen zu können.
Herausforderung
Im Betrieb und der Weiterentwicklung der zentralen Backend-Systeme ergaben sich verschiedene technische und organisatorische Herausforderungen:
-
Geschäftskritische Stabilität: Zentrale Backend-Services mussten zuverlässig verfügbar sein, da sie für Diagnoseprozesse, Firmware-Bereitstellung, Lizenzinformationen und Datenübertragung im internationalen Händlernetz relevant sind. Ausfälle oder deutliche Performanceprobleme konnten unmittelbare Auswirkungen auf Serviceprozesse bei Händlern und Partnern haben.
-
Fehlende Transparenz über Ursachen: Überlastungen und Ausfälle wurden häufig erst spät erkannt. Geeignete Übersichten, Auswertungen und Monitoring-Strukturen fehlten, wodurch technische Ursachen nur mit hohem manuellem Analyseaufwand eingegrenzt werden konnten.
-
Komplexe Datenbank- und Lastthemen: Datenintensive Services standen unter hoher Last. Datenbankstrukturen, Indizes, Abfragen, Datenvolumen und Upload-Verhalten mussten analysiert werden, um Engpässe zu reduzieren und Lastspitzen robuster abzufangen.
-
Verteilte Verantwortung und internationale Zusammenarbeit: Entwicklung, Betrieb, Infrastruktur und fachliche Bewertung lagen in unterschiedlichen Rollen und Organisationseinheiten. Die Zusammenarbeit mit internationalen Entwicklungspartnern erforderte eine klare technische Einordnung sowie präzise Kommunikation und Priorisierung.
-
Eingeschränkte technische Eingriffsmöglichkeiten: Da Entwicklung, Quellcode und Implementierungsdetails beim externen Entwicklungspartner lagen, mussten Fehleranalysen überwiegend über Betriebsdaten, Logs, Datenbankverhalten und Infrastrukturmetriken erfolgen.
-
Bewertung von Aufwand, Qualität und Nutzen: Technische Vorschläge und Aufwandsschätzungen mussten sowohl fachlich als auch aus Architektur-, Betriebs-, Sicherheits- und Kostensicht bewertet werden, um wirtschaftlich sinnvolle Entscheidungen zu treffen.
-
Kosten, Sicherheit und Betrieb gleichzeitig optimieren: Neben Stabilität standen auch Cloud-Kosten, Sicherheitsanforderungen und Betriebsprozesse im Fokus. Verbesserungen mussten pragmatisch umgesetzt werden, ohne zusätzliche Komplexität oder neue Risiken zu erzeugen.
Vorgehen & Lösung
Ergebnis & Mehrwert
Deutlich stabilerer Betrieb
Schnellere Fehleranalyse und bessere Transparenz
Reduzierte Kosten durch gezielte Optimierung
Höhere Qualität in der Maßnahmenbewertung
Verbesserte Sicherheit
Belastbare Grundlage für zukünftige Lösungsansätze
Mehr Stabilität, weniger Eskalationen und bessere Entscheidungsgrundlagen: dasilium schuf Transparenz über technische Ursachen, reduzierte Risiken und optimierte die Cloud-Infrastruktur.
