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AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
interior of a modern car
Erfolgsgeschichten

Tech  - Soft­ware­Fac­tory bei einem füh­ren­den Unter­neh­men der Automobilsoftwarebranche

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Über das Projekt

Indus­tri­als

Ein füh­ren­des Unter­neh­men der Auto­mo­bil­soft­ware­bran­che setzte sich zum Ziel, eine leis­tungs­starke, ska­lier­bare Ent­wick­lungs­platt­form für ein­ge­bet­tete Sys­teme zu ent­wi­ckeln. In enger Zusam­men­ar­beit mit synvert wurde eine zukunfts­si­chere Lösung geschaf­fen, um die Ent­wick­ler­pro­duk­ti­vi­tät zu stei­gern und die Sys­tem­zu­ver­läs­sig­keit in gro­ßem Maß­stab zu gewährleisten.

Ziele und Herausforderungen

Sicher­stel­lung von Ska­lier­bar­keit, Kos­ten­ef­fi­zi­enz und Zuverlässigkeit

  • Bedarf an Rechen­leis­tung für Pipelines

Das Unter­neh­men hatte sich zum Ziel gesetzt, den hohen Rechen­leis­tungs­be­darf für die Ent­wick­lung von Soft­ware für ein­ge­bet­tete Sys­teme zu decken. Um dies zu errei­chen, imple­men­tier­ten sie eine cloud­ba­sierte Lösung, die auf Ska­lier­bar­keit, Kos­ten­ef­fi­zi­enz, Man­dan­ten­iso­lie­rung, Stan­dar­di­sie­rung und einer ein­fa­chen Ein­rich­tung fokus­siert war – alles, um die Pro­duk­ti­vi­tät der Ent­wick­ler zu steigern.

  • Ver­si­ons­kon­troll­sys­tem

Das Unter­neh­men benö­tigte ein Ver­si­ons­kon­troll­sys­tem (VCS), das den Indus­trie­stan­dards ent­spricht, Ver­trau­lich­keit gewähr­leis­tet, die Ein­hal­tung inter­ner Unter­neh­mens­richt­li­nien sicher­stellt, Tera­byte an Daten unter­stützt und hohe Las­ten mit kom­ple­xen CI-Pipe­lines bewäl­ti­gen kann. Dies war ent­schei­dend, um das geis­tige Eigen­tum zu schüt­zen, das von einem glo­ba­len Team von mehr als 20.000 Ent­wick­lern geschaf­fen wird.

  • Site Relia­bi­lity Engineering

Es bestand ein drin­gen­der Bedarf, eine Site Relia­bi­lity Engi­nee­ring (SRE)-Praxis zu eta­blie­ren, ein­schließ­lich Vor­fäl­len-Manage­ment-Pro­zes­sen, einer robus­ten Obser­va­bi­lity-Infrastruktur und klar defi­nier­ten Alarm­me­cha­nis­men. Diese Initia­tive hatte das Ziel, die Sys­tem­zu­ver­läs­sig­keit zu för­dern und kon­ti­nu­ier­li­che Kom­mu­ni­ka­tion sowie Ver­bes­se­rungs­pro­zesse zwi­schen den Teams voranzutreiben.

Um diese Her­aus­for­de­run­gen zu meis­tern, ver­traute das Unter­neh­men stark auf Synvert, um die Auf­ga­ben erfolg­reich umzusetzen.

Ser­vices von synvert

synvert half, die Ent­wick­lungs­pro­zesse zu gestalten.

Unsere Ver­ant­wort­lich­kei­ten bei dem Unter­neh­men umfassen:

  • Bereit­stel­lung und Ver­wal­tung von selbst gehos­te­ten Tools wie Arti­fac­tory, Git­Lab und Git­Lab Runners.
  • Bereit­stel­lung von Exper­tise in Kuber­netes-basier­ten Lösungen.
  • Erstel­lung von Ter­ra­form-Modu­len für Build-Umgebungen.
  • Lei­tung der Grün­dung eines SRE-Teams und Imple­men­tie­rung von Best Prac­ti­ces aus der Branche.
  • Ver­bes­se­rung von Moni­to­ring- und Alarmsystemen.
  • War­tung der Infrastruktur auf AWS unter Ver­wen­dung von Tools wie Ter­ra­form, Ansi­ble, Kuber­netes und ver­schie­de­nen Monitoring-Tools.

Lie­fe­rung / Abschluss

synvert nahm die Anfor­de­run­gen und Bedürf­nisse des Unter­neh­mens auf, um die Effi­zi­enz und Resi­li­enz ihres Soft­ware­ent­wick­lungs­zy­klus signi­fi­kant zu steigern.

  • synvert ermög­lichte die naht­lose Aus­füh­rung von über 100.000 Pipe­line-Jobs pro Monat auf gemein­sam genutz­ten Run­nern und demons­trierte damit eine robuste Infrastruktur, die in der Lage ist, umfang­rei­che Rechen­an­for­de­run­gen zu bewältigen.
  • Wir lei­te­ten die Grün­dung eines SRE-Teams inner­halb des Unter­neh­mens und imple­men­tier­ten pro­ak­tive Alarme sowie intui­tive Dash­boards über alle Tools hin­weg, was die Feh­ler­er­ken­nung und Pro­blem­lö­sungs­fä­hig­kei­ten erheb­lich verbesserte.
  • Zusätz­lich konn­ten wir mehr als 20 Teams erfolg­reich auf flüch­tige Run­ner umstel­len, wodurch auto­ma­ti­sierte und opti­mierte Build-Umge­bun­gen geschaf­fen wur­den, die die Effi­zi­enz und Repro­du­zier­bar­keit der Soft­ware­ent­wick­lungs­pro­zesse wei­ter steigerten.
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Public Sector

Soft­ware­Fac­tory bei einem füh­ren­den Unter­neh­men der Automobilsoftwarebranche

Ska­lier­bare Fahrzeugdatenbank

Erken­nung von Anoma­lien bei Retail Verkaufsprovisionen

Ein­rich­tung einer zuver­läs­si­gen und leis­tungs­star­ken Plattform

Wahr­schein­lich­keits­vor­her­sage für die Kundenabwanderung

Früh­erken­nung von mecha­ni­schen Defekten

NLP im Automobilbereich

Ope­ra­tio­nal Data Lake

Real-Time Mar­ke­ting

Auto­ma­ti­sierte Klas­si­fi­zie­rung von Autos nach ihrem Modell

Die­sel­tech Programm

Zen­tra­les Data Warehouse

Data as a Ser­vice – BI & Big Data CC

Ope­ra­tive Arbeit/Unterstützung im Bereich Data Warehousing

Ero­si­ons­de­tek­tion mit Com­pu­ter Vision

Ent­wick­lung und Auf­bau einer voll­au­to­ma­ti­schen MLOps-Plattform

Migra­tion einer AWS-Daten­platt­form zu Google Cloud

Vor­her­sage und Zuwei­sungs­op­ti­mie­rung für sta­tio­näre Kanäle

Design und Ent­wick­lung einer Google Cloud-basier­ten Datenplattform

Auf­bau eines echt­zeit­na­hen Empfehlungssystems

Zen­tra­ler Data Lake

Fun­da­mente für das Stammdatenmanagement

Ablö­sung einer kom­ple­xen IBM Data­s­tage Struktur

Smart Data Catalog

Auf­bau einer kon­zern­wei­ten BI-Plattform

Imple­men­tie­rung von Realtime-Datenstrecken

Auf­bau und Wei­ter­ent­wick­lung eines DWH

Eta­blie­rung eines neuen Vertriebsreporting

Auf­bau einer ERP-Datendrehscheibe

Cloud Self Ser­vice-BI zur daten­ge­trie­ben Unternehmensführung

Quell­da­ten­mi­gra­tion mit Auto­ma­ti­sie­rung der Quelldatenanbindung

Ver­ein­heit­li­chung von Auswertungsprozessen

Ablö­sung einer Softwareeigenentwicklung

CRM Ana­ly­tics und Leadmanagement

Ent­wick­lung ver­schie­de­ner ML Use Cases mit AWS

Unter­neh­mens­weite Datenintegration

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