Unser Planet steht täglich vor enormen Umweltproblemen, die unsere Aufmerksamkeit fesseln. Unser Kunde, eine engagierte Umweltorganisation, setzt sich für den Schutz der wertvollen Ressourcen der Erde und die Bewältigung dringender ökologischer Krisen ein.

Das Softwareentwicklungsteam von Agiliway wurde beauftragt, die bestehende Webplattform zu verbessern. Es entwickelte eine intuitivere Benutzeroberfläche, die den Spendenprozess und die Erstellung von Petitionen vereinfacht, und implementierte robuste Verwaltungstools zur Verbesserung der Funktionalität.

Herausforderungen

• Aktualisierung der Benutzeroberfläche zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit.
• Verbesserung der Funktionalität zur Vereinfachung der Administration der Plattform.
• Optimierung der Datenbank zur Beseitigung der 5-sekündigen Verzögerung beim Seitenwechsel.
• Aktualisierung der alten Framework-Version.
• Einführung der Option zur Anonymisierung von Spendendaten in der Datenbank nach sechs Monaten, da diese sensible Sponsoreninformationen enthielten.

Lösungen

• Das Team von Agiliway führte gemeinsam mit dem Kunden eine eingehende Untersuchung durch und sprach Empfehlungen zur Verbesserung der Plattform aus.
• Das Symphony-Framework liegt jetzt in einer neueren Version vor.
• Die Benutzeroberfläche präsentiert sich benutzerfreundlicher und erscheint in überarbeiteter Form für verschiedene Schritte im Petitionsprozess.
• Eine Spendenfunktion ergänzt die Plattform; zur Umsetzung kam ein iFrame zum Einsatz, der ein Formular erstellt und die Eingabe der Website-URL ermöglicht.
• Die Datenbankstruktur erlaubt jetzt eine flüssige Navigation ohne die bisherige Verzögerung von rund fünf Sekunden.
• Die Sprachumschaltung funktioniert reibungslos, sodass Nutzer unkompliziert zwischen unterstützten Sprachen wechseln.
• Eine neue Funktion erleichtert die Verwaltung von Unterzeichnern und Petitionen; zusätzlich erhöht eine implementierte E-Mail-Bestätigung die Authentizität der Unterschriften.
• Der Fragebogen nach der Unterschrift liefert durch seine Anpassung nun relevanteres Nutzerfeedback.
• Nach sechs Monaten erfolgt eine automatische Anonymisierung der Spendendaten in der Datenbank.
• Der optimierte Excel-Import erlaubt nun eine vollständige Archivierung aller Teilnehmerdaten.

Erbrachter Mehrwert

Unser Planet erlebt enorme Klimaveränderungen. Daher ist es äußerst wichtig, die NGO durch eine Petition oder Spende zu unterstützen. Das Team von Agiliway unterstützte das Unternehmen eines Kunden durch Beratung, Funktionsverbesserung, UI-Design, Aktualisierung veralteter Frameworks und Fehlerbehebung. Eine benutzerfreundlichere Oberfläche und verbesserte Verwaltungstools halfen unserem Kunden, das Projektmanagement seiner NGO – intern und extern – zu optimieren, Petitionen schneller zu bearbeiten und so die Natur unseres Planeten zu retten.

Möchten Sie eine einzigartige Lösung entwickeln oder Ihre Webplattform verbessern? Wir helfen Ihnen, Ihre Vision Wirklichkeit werden zu lassen – kontaktieren Sie Agiliway jetzt!

Ein einheitliches System zur Verwaltung von Finanzanlagen und -daten ist ein wichtiger Aspekt in der modernen Fintech-Landschaft. Die Kernidee dieses Projekts ist die Schaffung einer zentralen Plattform, auf der Nutzer ihre Finanzinformationen zentral abrufen und verstehen können.

Unser europäischer Kunde ist ein großes Finanzinstitut, das ein breites Portfolio an Finanzdienstleistungen verwaltet, darunter Pensionsfonds, Kreditinstitute und verschiedene Anlageinstrumente. Das Unternehmen betreut zahlreiche Unternehmen, darunter auch kleine und mittlere Unternehmen, und benötigt eine einheitliche digitale Lösung zur Datenaggregation in seinem gesamten Ökosystem. Die bestehende Plattform erfüllte die Anforderungen nicht mehr, sodass die Entwicklung eines völlig neuen Systems erforderlich war.

In diesem Artikel berichten wir, wie Agiliway den Kunden bei der Weiterentwicklung seiner bestehenden Lösung und der Entwicklung neuer Lösungen unterstützt hat, um seine Vision zu verwirklichen.

Aufgaben und Herausforderungen

Dieses Projekt brachte technische und planerische Herausforderungen mit sich, die sorgfältige Planung, flexible Entwicklung und eine sichere Infrastruktur erforderten. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehörten:

• Das Projekt umfasste den Aufbau einer komplett neuen Plattform, um das veraltete System zu ersetzen.
• Die Plattform musste komplexe Daten verschiedener interner und externer Finanzinstitute integrieren.
• Die entwickelte Lösung sollte über eine intuitive, benutzerfreundliche Oberfläche präsentiert werden.
• Eine weitere Herausforderung bestand darin, ein separates System für die Veröffentlichung von Artikeln, Veranstaltungen und den Austausch von Finanzwissen zu entwickeln. Dieses System musste eng in die Hauptanwendung integriert, gleichzeitig aber sicher und vom öffentlichen Zugriff isoliert sein, um sensible Daten zu schützen.
• Aufgrund der sensiblen Daten, insbesondere im Content-System, musste alles gut geschützt und nur vertrauenswürdigen Benutzern zugänglich sein.
• Ein weiterer Projektbestandteil war die Planung eines KI-basierten Chatbots, der nicht nur Fragen beantworten, sondern die Nutzer auch bei der Festlegung finanzieller Ziele, z. B. monatlicher Ersparnisse, unterstützen sollte.

Lösungsvorschläge

Um die Herausforderungen zu bewältigen, führte das Agiliway-Entwicklungsteam folgende Schritte durch, um das Projekt voranzutreiben:

• Eine komplett neue Plattform wurde entwickelt, um die alte zu ersetzen und vollständig auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten zu sein.
• Übernahm die gesamte Front-End-Entwicklung mit Schwerpunkt auf Benutzererfahrung, visuellem Design und übersichtlichen Dashboards mit dynamischen Diagrammen und Simulationen.
• Unterstützung für Datenimporte sowohl von kundeneigenen Diensten als auch von externen Unternehmen hinzugefügt, sodass Nutzer alle ihre Finanzinformationen, z. B. Kredite, Renten, Ersparnisse usw., an einem Ort einsehen konnten.
• Entwicklung eines separaten CMS mit Next.js zur Verwaltung von Inhalten wie Artikeln und Veranstaltungen, das nahtlos in die Hauptplattform integriert ist.
• Absicherung des CMS durch Ausführung in isolierten Containern und die Anforderung eines VPN-Zugriffs zum Schutz vertraulicher Daten.

Wertschöpfung

Die neue Plattform bietet Nutzern einen übersichtlicheren Ansatz für die zentrale Verwaltung all ihrer Finanzinformationen. Mit interaktiven Dashboards und visuellen Tools unterstützt sie sie dabei, fundiertere Entscheidungen zu Themen wie Ersparnissen, Krediten und Renten zu treffen.

Das flexible Design des Systems ermöglichte dem Kunden die Erweiterung und Erweiterung um neue Funktionen im Laufe der Zeit. Vertrauliche Daten werden durch strenge Sicherheitsmaßnahmen wie containerisierte Apps und VPN-Zugriff geschützt. Die Trennung des Inhaltssystems erleichterte zudem die Verwaltung von Finanzdienstleistungen und Schulungsmaterialien, ohne beides zu vermischen.

Das Agiliway Entwicklungsteam begann außerdem mit der Integration eines KI-basierten Chatbots für personalisierte Finanzberatung. Dies ist ein wichtiger Schritt, um die Plattform noch fortschrittlicher und nutzerzentrierter zu gestalten.

Generative KI ist nicht nur ein Schlagwort – sie ist eine Innovation, die die Art und Weise revolutioniert, wie wir kreieren, interagieren und Probleme lösen. AWS Bedrock bietet eine leistungsstarke, skalierbare Lösung, die die KI-Entwicklung vereinfacht. Ob Sie Chatbots erstellen, Texte und Inhalte generieren oder personalisierte Empfehlungssysteme entwickeln – die Tools und Basismodelle von AWS Bedrock helfen Ihnen, Ihre Ideen schneller und effizienter umzusetzen.

In diesem Artikel erläutern wir AWS Bedrock, gehen auf die wichtigsten Funktionen, Anwendungsfälle und Vorteile sowie mögliche Nachteile des Dienstes ein und untersuchen sein Potenzial für die Zukunft generativer KI.

Was ist AWS Bedrock?

Zunächst einmal verstehen wir, wovon wir sprechen.

AWS Bedrock (auch bekannt als Amazon Bedrock) ist eine vollständig verwaltete Machine-Learning-Plattform von Amazon Web Services (AWS), die die Entwicklung generativer KI-Anwendungen auf der AWS-Cloud-Plattform optimiert. Kurz gesagt: Dieser Service bietet Ihnen ein breites Spektrum an Funktionen für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen. Er bietet Ihnen die Möglichkeit, neue generative KI-Tools mithilfe verschiedener Basismodelle (FMs) führender KI-Unternehmen zu entwickeln.

Basismodelle sind leistungsstarke, vortrainierte KI-Modelle, die eine Vielzahl von Aufgaben ohne aufwändiges erneutes Training erfüllen können. Sie sind vielseitig und wiederverwendbar, sodass Entwickler sie mit minimalem Aufwand für verschiedene Anwendungsfälle einsetzen können. Die verfügbaren Basismodelle wurden mithilfe fortschrittlicher Techniken an großen Datensätzen trainiert und können für spezifische Aufgaben weiter optimiert werden.

Die häufigsten Anwendungsfälle für AWS Bedrock

AWS Bedrock wurde entwickelt, um die Entwicklung generativer KI-Anwendungen zu erleichtern und ist somit ein ideales Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Mit diesem Service können Sie:

• Originaltexte in verschiedenen Formen erstellen, darunter Kurzgeschichten, Essays, Social-Media-Beiträge, Artikel und Webseitentexte.
• Realistische und kreative Bilder mithilfe verschiedener Basismodelle generieren, auch mit Text-to-Speech-KI-Funktionen. Basierend auf einer Anfrage oder Spracheingabe kann eine auf Bedrock basierende App Bilder von verschiedenen Motiven, Szenen und Umgebungen erstellen.
• Suchen, finden und synthetisieren Sie Informationen, um Antworten aus einem Big-Data-Korpus zu liefern.
• Entwickeln und implementieren Sie intelligente Chatbots, die Kundenanfragen bearbeiten, Support bieten und Nutzer in natürliche Gespräche einbinden.
• Erstellen Sie personalisierte Empfehlungen durch die Analyse von Kundenverhalten, -präferenzen und früheren Interaktionen.
• Erhalten Sie eine Zusammenfassung von Textinhalten wie Artikeln, Blogbeiträgen, Büchern und Dokumenten, um schnell den Überblick zu behalten, ohne den gesamten Inhalt lesen zu müssen.
• Erstellen Sie GenAI-gestützte virtuelle Assistenten, die Nutzeranfragen verstehen, Aufgaben automatisch zerlegen, Gespräche führen, um notwendige Informationen zu sammeln, und Maßnahmen ergreifen, um die Anfragen zu erfüllen.

Hauptfunktionen von AWS Bedrock

In erster Linie bietet es Zugriff auf eine Reihe von Basismodellen, darunter Anthropic Claude, Cohere, AI21 Labs, Deepseek, Luma, Meta, Mistral AI, Stability.ai und einige Amazon-eigene Modelle. Unabhängig vom gewählten Modell haben Sie die Möglichkeit, es mit minimalen Codeänderungen auf die neueste Version zu aktualisieren. Da jedes Modell optimal für eine bestimmte Aufgabe geeignet ist, sei es Text- oder Bildgenerierung, bietet Bedrock dem Team Flexibilität und Vielseitigkeit in verschiedenen Szenarien.

Ein weiterer herausragender Aspekt ist, dass Entwickler mit Bedrock die verfügbaren Basismodelle an spezifische Anwendungsfälle anpassen können. Durch Feinabstimmung und kontinuierliches Vortraining erstellt Amazon Bedrock eine private Kopie des Basis-FM, auf die Sie exklusiv zugreifen können. So wird sichergestellt, dass Ihre Daten nicht zum Trainieren der ursprünglichen Basismodelle verwendet werden. Unternehmen können Basismodelle effektiv und privat anpassen und an ihre privaten Daten anpassen, um einzigartige und personalisierte Benutzererlebnisse zu schaffen.

Erwähnenswert ist auch, dass Amazon hohe Sicherheitsstandards einhält. Sie haben die vollständige Kontrolle über die Daten, die Sie zur Anpassung der Basismodelle für Ihre generativen KI-Anwendungen verwenden. Ihre Daten werden sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand verschlüsselt. Identitätsbasierte Richtlinien bieten zusätzliche Kontrolle und ermöglichen Ihnen die Verwaltung, welche Aktionen Benutzer und Rollen auf welchen Ressourcen und unter welchen Bedingungen ausführen können.

Die Vorteile von AWS Bedrock

Bei AWS Bedrock ist es wichtig, die positiven und negativen Seiten des Dienstes hervorzuheben. Zu den wichtigsten Vorteilen zählen:

Einfache Integration mit AWS-Diensten

AWS Bedrock läuft innerhalb der AWS-Cloud-Infrastruktur. Unternehmen können ihre KI-Anwendungen somit bedarfsgerecht skalieren, ohne sich um die zugrundeliegende Hardware oder das Ressourcenmanagement kümmern zu müssen. Die Plattform passt sich automatisch an steigende Anforderungen an und stellt sicher, dass KI-Anwendungen mit den sich entwickelnden Geschäftsanforderungen reibungslos wachsen können.

Benutzerfreundlichkeit

Mit AWS Bedrock können Entwickler generative KI-Anwendungen erstellen und bereitstellen, ohne über umfassende Kenntnisse im maschinellen Lernen zu verfügen. Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht einen einfachen Zugriff auf modernste KI-Modelle.

Potenzielle Nachteile von AWS Bedrock

Da es kein ideales Produkt gibt, hat AWS Bedrock einige mögliche Nachteile. Bevor Sie sich für die Plattform entscheiden, sollten Sie sich darüber informieren.

Kosten

AWS Bedrock bietet ein nutzungsbasiertes Preismodell. Die Kosten richten sich nach den gewählten Modellen und dem erforderlichen Verarbeitungsumfang. Dieser Ansatz scheint für Unternehmen jeder Größe vorteilhaft zu sein, kann aber im großen Maßstab kostspielig werden, insbesondere bei Anwendungen mit hohem Volumen.

Die Lernkurve für neue Nutzer

Obwohl AWS Bedrock benutzerfreundlich konzipiert ist, kann das Verständnis der gesamten Plattformfunktionen und die effektive Nutzung ihrer Funktionen dennoch viel Zeit und Aufwand erfordern, insbesondere für KI- oder Cloud-Einsteiger.

Komplexitätsprobleme

Die Herausforderungen der Integration von KI-Modellen, der Feinabstimmung und der Entwicklung benutzerdefinierter Modelle können für Personen ohne AWS-Kenntnisse schwierig sein. Wer erweiterte Funktionen benötigt, muss mit einer steilen Lernkurve und einem tieferen Verständnis der zugrunde liegenden KI-Modellmechanik rechnen.

Fazit

AWS Bedrock legt den Grundstein für die Zukunft der generativen KI. Es bietet einfachen Zugriff auf hochmoderne, vortrainierte generative KI-Modelle und Anpassungstools, die Unternehmen und Entwickler bei der Erstellung intelligenter und skalierbarer Anwendungen unterstützen. Dank der Flexibilität bei der Modellanpassung, den Sicherheitsfunktionen und der skalierbaren Infrastruktur setzt AWS Bedrock einen neuen Standard für die Erstellung und Bereitstellung von KI-Anwendungen. Mit seinen leistungsstarken Tools ist AWS Bedrock bestens aufgestellt, die Entwicklung der generativen KI voranzutreiben und noch mehr Funktionen, Möglichkeiten und Sicherheitsoptionen bereitzustellen, um den wachsenden Anforderungen der KI-gesteuerten Welt gerecht zu werden.

Wenn Sie mehr zu diesem Thema erfahren möchten, abonnieren Sie unseren Blog. Dort veröffentlichen wir regelmäßig Neuigkeiten aus der Technologiebranche.

In der heutigen hochvernetzten digitalen Welt ist die Wahl zwischen AWS und Azure mehr als nur eine technologische Frage – sie ist eine strategische Geschäftsentscheidung. Da Unternehmen ihre Initiativen zur digitalen Transformation im Jahr 2025 beschleunigen, reagieren die Cloud-Giganten darauf mit der Einführung zunehmend nischenspezifischer Dienste, die die neuen Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Nachhaltigkeit und Rechenleistung adressieren.

Dieser Artikel untersucht die Vorteile von AWS und Azure sowie ihre technologischen Unterschiede, um Ihnen die Wahl des besten Cloud-Service-Anbieters zu erleichtern.

Cloud Computing mit AWS

Amazon Web Services ist die umfassendste Cloud-Plattform mit einer sicheren und flexiblen Cloud-Computing-Umgebung auf dem Markt. Mit einem Marktanteil von 30 % (Statista) bietet das Unternehmen eine Vielzahl von Diensten, von Infrastrukturtechnologien wie Speicher, Computing und Datenbanken bis hin zu neueren Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, Data Lakes und Analytics sowie dem Internet der Dinge. Darüber hinaus bietet AWS die umfangreichste Funktionalität innerhalb seiner Dienste.

AWS-Funktionen

Amazon Web Services bietet Funktionen, die dem Unternehmen zu einem Marktführer im Cloud-Computing verholfen haben.

• Rechenleistung: Elastic Cloud Computing (EC2), Lambda für dynamische Rechenleistung.
• Speicher: Amazon Simple Storage Service (S3), Elastic Book Storage (EBS), Amazon S3 Glacier für einen erweiterbaren Objektspeicher.
• Datenbanken: Amazon Aurora, RDS, RDS für Db2, RDS auf VMware für relationale Datenbanken sowie Amazon DynamoDB, MemoryDB für Redis, Neptune, Keyspaces und Timestream für nicht-relationale Datenbanken.
• Big Data-Analysetools: AWS umfasst Amazon Athena: SQL-basierter Abfragedienst, Amazon Elastic MapReduce (EMR): ein verwaltetes Hadoop-Framework, Amazon Elasticsearch Service: Verwaltung von Elasticsearch-Clustern, Amazon Kinesis: Echtzeit-Datenanalyse und AWS Glue: ein serverloser Datenintegrationsdienst.
• Maschinelles Lernen und KI: Service zum Erstellen, Trainieren und Hosten von ML/DL-Modellen. Amazon SageMaker, Text-to-Speech-Service. Amazon Polly, Funktion zum Hinzufügen von Bild- und Videoanalysen zu Anwendungen. Amazon Rekognition, optischer Zeichenerkennungsservice. Amazon Textract, Sprach- und Text-Chatbot-Funktionen. Amazon Lex, zur Verbesserung der Website- und Anwendungssuche. Amazon Kendra, End-to-End-Geschäftsprognosemodelle. Amazon Forecast, Ausrüstung für vorausschauende Wartung. Amazon Lookout und Amazon CodeGuru Security zur Automatisierung von Codeüberprüfungen und Identifizierung von kostspieligem, ineffizientem Code.
• Sicherheit und Compliance: AWS bietet verschiedene Cloud-Sicherheitsdienste an, darunter den AWS Identity and Access Management Service, der die Möglichkeit bietet, den Benutzerzugriff auf Ressourcen zu definieren und zu verwalten, Amazon GuardDuty zur Bedrohungserkennung, AWS Security Hub zum Konsolidieren und Überwachen sicherheitsrelevanter Daten, AWS Shield zum Schutz vor DDoS (Distributed Denial of Service), Amazon Macie zur Datenerkennung, AWS WAF (Web Application Firewall) zum Filtern des Webverkehrs und AWS CloudHSM zur Vereinfachung der Generierung und Verwendung von Verschlüsselungsschlüsseln.
• Globale Infrastruktur: AWS bietet die weltweit größte Cloud-Infrastruktur mit über 30 geografischen Regionen und zahlreichen Verfügbarkeitszonen in jeder Region.
• Flexibilität: AWS erleichtert die Migration und reibungslose Entwicklung, da es mehrere Betriebssysteme (Windows, Linux, Mac), Programmiersprachen und Datenbanken unterstützt.
• Kostenmanagement: Dank des nutzungsbasierten Preismodells von AWS zahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Sie können außerdem erhebliche Rabatte erhalten, wenn Sie eine bestimmte Kapazität für ein bis drei Jahre reservieren.

Wann ist AWS die bessere Wahl?

AWS eignet sich besser für Unternehmen, die eine Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Lösung suchen – eine Lösung, die operative Aufgaben optimiert, ohne die Technologieauswahl einzuschränken. AWS bietet bessere native Integrationen mit bestimmten Technologien. AWS bietet weniger vorintegrierte Tools und Richtlinien als Azure, schränkt die Verwendung von Open-Source-Komponenten jedoch kaum ein.

Technische Aspekte von Microsoft Azure

Microsoft Azure ist ein starker Wettbewerber im Cloud-Markt und hält 20 % der Nutzer (Statista). Mit über 200 Produkten und Dienstleistungen in einem globalen Netzwerk von Rechenzentren – darunter Analytics, Computing, Networking, Storage und KI – unterstützt Azure die Geschäftsstrategie jedes Unternehmens und jede Phase der KI-Transformation. Azure stattet Unternehmen mit Cloud-Innovationen aus, mit denen sie all ihre Daten, Infrastruktur, Analytics und KI-Lösungen auf einer einzigen, integrierten Plattform verwalten können, die auf Sicherheit und Datenschutz ausgerichtet ist.

Hauptfunktionen von Azure

Microsoft Azure bietet umfassende Cloud-Computing-Funktionen:

• Compute: Anpassbare Azure Virtual Machines (VMs).
• Speicher: Azure Blob Storage, Azure Elastic SAN, Azure Files, Azure Data Lake, Azure Disk Archive.
• Datenbanken: Relationale Datenbanken: Azure SQL Database, Azure Database for MySQL, Azure Database for PostgreSQL; nicht-relationale Datenbanken: Azure Cosmos DB, Azure Database for MariaDB, Azure Cache for Redis.
• Big Data-Analysedienste: Ein Analysedienst, der Enterprise Data Warehousing und Big Data-Analyse vereint. Azure Synapse Analytics, ein vollständig verwalteter Open-Source-Analysedienst für Unternehmen. Azure HDInsight, eine auf Apache Spark basierende Analyseplattform. Azure Databricks, ein Echtzeit-Datenstreamingdienst. Azure Stream Analytics, ein Hyperscale-Repository für Big Data-Analyse-Workloads. Azure Data Lake Storage.
• Maschinelles Lernen und KI-Tools: Microsoft Azure bietet eine umfassende Suite von KI- und maschinellen Lerndiensten zur Unterstützung des gesamten ML-Lebenszyklus, darunter Azure Machine Learning, Azure OpenAI Service, Azure Cognitive Services, Azure Bot Service und Azure Applied AI Services.
• Sicherheits- und Identitätsmanagement: Azure Security Center: ein einheitliches Sicherheitsmanagementsystem für die Infrastruktur. Microsoft Entra, Microsoft Sentinel, Microsoft Defender for Cloud, Azure DDoS-Schutzdienst, Azure Web Application Firewall.
• Integration mit Microsoft-Produkten: Azure ist eng mit Windows Server, Office 365, Active Directory und anderen Microsoft-Tools integriert.
• Globale Reichweite: Azure verfügt über die weltweit größte Anzahl an globalen Regionen (über 60). Es deckt ein enormes Spektrum für Unternehmen ab, die lokalisierte Dienste benötigen.
• Kostenmanagement: Azure berechnet nach tatsächlicher Nutzung ohne langfristige Verpflichtungen und eignet sich daher für Unternehmen mit schwankender Arbeitslast.

Wann ist Azure die bessere Wahl?

Azure ist die bevorzugte Option für Unternehmen, die stark in Microsoft-Technologien investiert haben oder robuste Hybrid-Cloud-Lösungen benötigen. Azure bietet unter anderem Lizenzrabatte für Kunden von Windows, Office 365 und Dynamics 365. Neben AWS bietet Azure ein breiteres Spektrum an Managed Services und vorgefertigten Funktionen, die Teams sofort nutzen können.

Fazit

Cloud-Service-Anbieter haben Innovationen hervorgebracht, die Effizienz gesteigert und Unternehmen ermöglicht, global zu agieren. Sowohl AWS als auch Azure sind leistungsstarke Plattformen und bieten überzeugende Vorteile. AWS ist mit seinem umfangreichen Servicekatalog und seiner ausgereiften Infrastruktur weiterhin führend, während Azure die Unternehmensbeziehungen von Microsoft nutzt. Viele Unternehmen stellen fest, dass eine Multi-Cloud-Strategie, die beide Plattformen integriert, die optimale Balance zwischen spezialisierten Funktionen und Risikominimierung bietet.

Unabhängig davon, welche Richtung Sie wählen, ist es weiterhin wichtig, über die sich entwickelnden Angebote beider Anbieter auf dem Laufenden zu bleiben, da Cloud-Technologien die digitale Geschäftslandschaft weiter verändern. Abonnieren Sie unseren Blog, um über die neuesten Trends der Technologiebranche auf dem Laufenden zu bleiben.

Unser Kunde wollte eine umfassende Handelsplattform entwickeln, die es Nutzern ermöglicht, geräteübergreifend in Aktien und Fonds zu investieren. Dieser Brokerage-ähnliche Service vereinfacht die Aktienverwaltung und bietet gleichzeitig eine bessere Zugänglichkeit über Web- und mobile Schnittstellen.

In diesem Artikel erläutern wir, wie wir unseren Kunden beim Aufbau einer komplexen Finanzlösung für Aktienverwaltung und -handel unterstützt haben, welche Herausforderungen unser Team dabei hatte und welche Lösungen wir bereitgestellt haben.

Projektherausforderungen

Die Entwicklung einer funktionsreichen Handelsplattform brachte zahlreiche technische und architektonische Hürden mit sich. Unser Team stand vor mehreren Herausforderungen und bemühte sich gleichzeitig um eine intuitive Benutzererfahrung im gesamten System.

Die Entwicklung umfasste sowohl Web- als auch mobile Umgebungen. Die Webanwendung wurde mit React und TypeScript erstellt, die mobile Anwendung mit React Native. Über die anfängliche Entwicklung hinaus umfassten unsere Aufgaben die Implementierung neuer Funktionen und die Behebung von Fehlern, um die Funktionalität der Plattform kontinuierlich zu verbessern.

Zu den wichtigsten funktionalen Herausforderungen gehörten:

• Entwicklung eines Nachrichtencenters für die sichere Identitätsprüfung
• Integration der Unterstützung für amerikanische Aktienmärkte, Erweiterung der Anlagemöglichkeiten
• Entwicklung robuster Kontoverwaltungsfunktionen für Kinder- und Firmenkonten
• Implementierung einer Aktienfondskauffunktion mit monatlichen Sparplanoptionen
• Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Verifizierungsverfahren für Kundendaten

Aus architektonischer Sicht erforderte das Projekt erhebliche Verbesserungen, um die umfangreichen Funktionen der Webanwendung zu unterstützen. Ein Hauptziel war die effiziente Wiederverwendung von Code zwischen Web- und mobilen Anwendungen sowie die Umstellung auf eine Monorepository-Struktur für verbesserte Wartung und Zusammenarbeit.

Lösungen

Unser Ansatz konzentrierte sich auf die Optimierung der Entwicklungsabläufe und die Implementierung skalierbarer Architekturlösungen. Wir profitierten von den Ähnlichkeiten zwischen React und React Native, die uns die Wiederverwendung von Code zwischen Plattformen ermöglichten. Diese Strategie beschleunigt nicht nur die Entwicklung, sondern sorgt auch für ein konsistentes Benutzererlebnis auf allen Geräten.

Die Umstellung auf eine Monorepository-Struktur erwies sich als besonders effektiv und ermöglichte eine nahtlose Zusammenarbeit und Wartung. Dieses Setup erleichterte den effizienten Codeaustausch zwischen Web- und mobilen Anwendungen und rationalisierte den langfristigen Entwicklungsprozess.

Wir haben Systemkomponenten strategisch in wiederverwendbare Pakete zerlegt, wodurch Redundanz deutlich reduziert und gleichzeitig die Skalierbarkeit verbessert wurde. Diese Architekturentscheidung vereinfacht die zukünftige Funktionsentwicklung erheblich.

Gelieferter Mehrwert

Die Plattform bietet Nutzern eine leistungsstarke und dennoch intuitive Möglichkeit, in Aktien und Fonds zu investieren. Durch die plattformübergreifende Nutzung von React-Technologien haben wir ein einheitliches Erlebnis unabhängig vom Gerät geschaffen. Die neuen Funktionen, darunter Dokumentenprüfung, Multi-Account-Management, erweiterter Marktzugang und automatisierte Sparpläne, bieten Nutzern mehr Flexibilität bei der Verwaltung ihrer Anlagen.

Um die Effizienz zu steigern, wechselte das Team zu einer Monorepository-Struktur, die die Entwicklung beschleunigte und organisierter gestaltete. Die Entwickler haben das System außerdem in wiederverwendbare Komponenten aufgeteilt, wodurch Wiederholungen reduziert und zukünftige Updates vereinfacht wurden. Diese Änderungen trugen dazu bei, Fehlerbehebungen zu beschleunigen, die Leistung zu steigern und den zuverlässigen Betrieb der Plattform zu gewährleisten. Dank intelligenter technischer Entscheidungen und starker Teamarbeit lieferte das Projekt eine zuverlässige, anpassbare und benutzerfreundliche Handelslösung.

Der Code, den Sie heute schreiben, wird wahrscheinlich den Computer überdauern, auf dem Sie ihn schreiben. Das gewählte Programmierparadigma – funktional oder objektorientiert – bestimmt nicht nur, wie der Code läuft, sondern auch, wie wartbar, testbar und anpassbar er in Jahren bleibt. Wenn Sie mit diesen Konzepten noch nicht vertraut sind oder sich einfach nur einarbeiten möchten, führt Sie dieser Artikel durch beide Paradigmen und ihren Vergleich.

Was ist Funktionale Programmierung (FP)?

Funktionale Programmierung ist ein Programmierstil, bei dem Programme durch die Kombination und Verwendung von Funktionen erstellt werden. Funktionen in der FP sind in sich geschlossen und frei von Nebeneffekten, d. h. sie hängen nicht von externen Programmzuständen ab oder verändern diese. FP konzentriert sich auf das zu lösende Problem und tut dies auf der Grundlage von Ausdrücken statt Anweisungen. Funktionale Programmierung erfreut sich aufgrund ihrer Fähigkeit, effiziente und skalierbare Lösungen zu liefern, zunehmender Beliebtheit. Dieses Paradigma ist deklarativ, da es betont, was das Programm tun muss, anstatt wie es es tun muss.

Prinzipien der funktionalen Programmierung

Die Prinzipien der funktionalen Programmierung basieren auf Unveränderlichkeit, referenzieller Transparenz, Funktionen höherer Ordnung und Rekursion. FP stellt sicher, dass die einmal erstellten Daten nicht verändert werden, um ein vorhersehbares und konsistentes Verhalten in der gesamten Anwendung zu gewährleisten. Zu den Kernprinzipien gehören:

• Unveränderlichkeit
• Erstklassige und Funktionen höherer Ordnung
• Rekursion
• Reine Funktionen
• Funktionskomposition
• Referenzielle Transparenz

Wofür steht objektorientierte Programmierung (OOP)?

Objektorientierte Programmierung (OOP) ist ein Paradigma der Programmierung, das sich auf die Verwendung von Objekten konzentriert, die eine Klasseninstanz darstellen und sowohl Daten (Attribute) als auch Funktionen (Methoden) kapseln. Objektorientierte Programmierung konzentriert sich auf Objekte, die Programmierer manipulieren möchten, nicht auf die jeweilige Logik, die zu ihrer Manipulation verwendet wird. Die Struktur der objektorientierten Programmierung umfasst Klassen, Objekte, Methoden und Attribute.

Prinzipien der objektorientierten Programmierung

OOP basiert auf Kapselung, Vererbung, Polymorphismus und Abstraktion, um komplexe Systeme zu organisieren und zu handhaben. Die genannten Konzepte helfen dabei, Code so anzuordnen, dass interne Implementierungsdetails verborgen bleiben und die Wiederverwendung durch Klassenhierarchien gefördert wird.

• Kapselung
• Abstraktion
• Polymorphismus
• Vererbung

Wichtige Unterschiede zwischen FP und OOP

Funktionale Programmierung und objektorientierte Programmierung sind zwei Softwareentwicklungsphilosophien. Beide versuchen, die Funktionalität, Lesbarkeit und Wartbarkeit von Code zu verbessern, jedoch auf zwei sehr unterschiedliche Weisen.

Bei FP dreht sich alles um Funktionen und deren Ein- und Ausgabe. Bei OOP hingegen dreht sich alles um Objekte, Instanzen von Klassen, die miteinander interagieren. Die beiden Paradigmen unterscheiden sich auch in ihren zugrunde liegenden Prinzipien. Funktionale Programmierung basiert auf den Prinzipien der Unveränderlichkeit, referenziellen Transparenz, Funktionen höherer Ordnung und Rekursion. Objektorientierte Programmierung basiert auf den Prinzipien der Kapselung, Vererbung, Polymorphie und Abstraktion.

Funktionale Programmierung befasst sich mit der Verwendung von Funktionen zur Darstellung von Datentransformationen. Sie verbessert Vorhersagbarkeit und Determinismus durch die Vermeidung gemeinsamer Zustände und Nebeneffekte. Dadurch wird der Code kürzer und eleganter. Objektorientierte Programmierung (OOP) betrachtet reale Dinge in der Welt und deren Beziehungen zueinander mithilfe von Klassen und Objekten. OOP kann im Vergleich zu FP zu längerem Code führen, insbesondere bei umfangreichen Klassenhierarchien.

FP konzentriert sich auf Unveränderlichkeit, um sicherzustellen, dass Daten nach ihrer Erstellung nicht mehr verändert werden können, und referenzielle Transparenz, die gleiche Ausgaben aus gleichen Eingaben garantiert. OOP nutzt Kapselung, um das interne Verhalten und den Zustand eines Objekts zu verbergen, und bietet Funktionen nur über eine klar definierte Schnittstelle an.

Funktionale Programmierung ist in funktionalen Programmiersprachen üblich, konzentriert sich auf das funktionale Verhalten und wird üblicherweise mit Sprachen wie Haskell, Lisp und Scheme in Verbindung gebracht. Objektorientierte Programmierung (OOP) wird im Allgemeinen in objektorientierten Programmiersprachen angewendet, wobei der Fokus auf dem Zustand von Objekten liegt und üblicherweise mit imperativen Sprachen wie Java, Python und C# assoziiert wird. Es ist außerdem wichtig zu beachten, dass Sprachen wie Python und JavaScript multiparadigmatisch sind und daher sowohl FP- als auch OOP-Stile unterstützen.

Fazit

Es gibt keine allgemeingültige Antwort auf die Frage zwischen funktionaler und objektorientierter Programmierung. FP fördert saubereren, vorhersehbareren Code durch Unveränderlichkeit und reine Funktionen, während OOP sich durch die Modellierung komplexer, zustandsgesteuerter Systeme auszeichnet. Was auch immer Sie entwickeln, Ihre Paradigmenwahl sollte Ihren Zielen dienen, nicht sie einschränken. Beide Programmierstile zielen auf Funktionalität, Klarheit und effiziente Entwicklung ab, gehen aber unterschiedliche Wege dorthin. Mit zunehmender Komplexität der Programmiersprachen werden die künstlichen Grenzen zwischen diesen Paradigmen weiter aufgelöst, und die Softwareentwicklung wird zu einer pragmatischeren, multiparadigmatischen Welt.

Falls Sie in diesem Artikel etwas nicht angesprochen haben oder eine Erklärung benötigen, sind wir nur eine E-Mail entfernt. Kontaktieren Sie uns, um zu besprechen, wie wir Sie unterstützen können.

Die Nachfrage nach landwirtschaftlichen Produkten steigt stetig. Daher sind nachhaltige Lösungen zur Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität entscheidend, um Innovationen voranzutreiben und die Widerstandsfähigkeit landwirtschaftlicher Systeme zu verbessern. Das Entwicklungsteam von Agiliway war an einem Projekt beteiligt, das Lösungen zur Unterstützung landwirtschaftlicher Unternehmer bei der Steuerung der Tierzucht benötigte.

Das Hauptziel bestand darin, alle Phasen der Tierzucht – von der Geburt bis zum Verkauf der Tiere für verschiedene Zwecke – abzudecken. Darüber hinaus arbeitete das Team an einer Lösung zur Dokumentationserstellung nach behördlicher Qualitätsprüfung landwirtschaftlicher Betriebe und deren Einhaltung der lokalen Vorschriften.

Projektherausforderungen

• Verwaltung der Tierzuchtprozesse: Die geforderten Funktionen umfassten: Berechnung der Tierzahlen, Fütterungsdaten, Überwachung des Hygienezustands, Erfassung der Lebenszyklusinformationen der Tiere und Rückverfolgbarkeit der Tiere bis zum Bestimmungsort.
• Behördliche Prüfung der landwirtschaftlichen Betriebe: Die Ausübung landwirtschaftlicher Tätigkeit erfordert ein Instrument zur vereinfachten Einhaltung aller gesetzlichen Vorschriften.
• Refactoring des Systems: Mehrere Technologien waren veraltet, und ein Teil des Codes war auf Deutsch verfasst.

Lösungen

• Entwicklung eines Systems für das Prozessmanagement in der Tierzucht: Das System bietet rund um die Uhr Zugriff auf alle Daten und ermöglicht die Einsicht aller durchgeführten Maßnahmen.
• Vereinfachte behördliche Kontrollen: Eine mobile Anwendung wurde entwickelt, um Dokumente mit den notwendigen Daten aus dem System für ein bestimmtes Unternehmen zu generieren.
• Verbesserung der Systemleistung: Separate Module ermöglichen die Entwicklung zusätzlicher Dienste ohne Erweiterung der Kernarchitektur. Der deutsche Code wurde ins Englische übersetzt, um zukünftige Entwicklungsmöglichkeiten zu erweitern.

Wertschöpfung

Die Landwirtschaft entwickelt sich wie jede andere Branche, daher sind technologische Fortschritte in diesem Bereich für landwirtschaftliche Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Entwicklung von Lösungen zur Steigerung der Produktivität hat höchste Priorität. Das Team von Agiliway erzielte für ein Kundenunternehmen einige Vorteile durch die Entwicklung eines zentralisierten Systems zur Verwaltung landwirtschaftlicher Unternehmen. Dazu gehörten die Anpassung der Anwendung zur Überwachung der wichtigsten Geschäftsaspekte, die Systemumgestaltung durch die Erstellung separater Module und die Übersetzung des Codes ins Englische. Die Umsetzung dieser Maßnahmen brachte sowohl dem Kunden als auch seinen Kunden Vorteile.

Wenn Sie auf der Suche nach einem Team sind, das eine einzigartige Lösung für Ihren Agrarbetrieb entwickelt, kontaktieren Sie uns, damit wir Ihnen bei dieser Aufgabe helfen können.

Der Rekrutierungsprozess kann extrem zeitaufwändig sein und erfordert viel Liebe zum Detail. Von der Suche nach den richtigen Kandidaten über die Terminplanung für Vorstellungsgespräche bis hin zur Ermittlung der am besten geeigneten Kandidaten gibt es viel zu bewältigen. Hier kommt Technologie ins Spiel, die den Prozess vereinfacht.

Um den Rekrutierungsprozess zu vereinfachen, haben wir eine Lösung entwickelt, die die Arbeitsabläufe im Recruiting mithilfe modernster Technologien und Geschäftsansätze optimiert. Diese Plattform entlastet Recruiter durch die Automatisierung von Aufgaben wie der Terminplanung, der Aufzeichnung von Meetings und sogar der Unterstützung bei der Kandidatenbewertung. Ziel ist es, Zeit zu sparen, den Arbeitsaufwand zu reduzieren und Teams zu helfen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren – die richtigen Leute für die Stelle zu finden.

Mithilfe unserer Lösung können Recruiter ihre Kalender integrieren. Das System identifiziert automatisch Vorstellungsgespräche, zeichnet Meetings mit einem dedizierten Bot auf und analysiert die Leistung der Kandidaten mithilfe künstlicher Intelligenz (KI). Dank dieser fortschrittlichen Funktionen können Recruiter die optimale Besetzung für ihre Teams finden, die Zusammenarbeit mit Kollegen fördern und die Entscheidungsfindung während des gesamten Einstellungsprozesses verbessern.

Werfen wir nun einen Blick auf die wichtigsten Aufgaben unseres Teams im Projekt.

Herausforderungen bei der Bot-Integration

In einer früheren Version nutzte die Recruiting-Plattform unabhängig entwickelte Bots für Plattformen wie Teams und Zoom. Die Wartung dieser Bots erwies sich als kostspielig und komplex, da jeder Bot Kenntnisse unterschiedlicher Technologien und Frameworks erforderte. 

Um diese Herausforderung zu meistern, entschieden wir uns für die Integration eines Drittanbieterdienstes, der mit verschiedenen Meeting-Plattformen wie Teams, Zoom und Webex kompatibel ist. Unser Team konnte bestehende Funktionen erfolgreich mit diesem Drittanbieterdienst zusammenführen, sodass der Bot Meetings plattformunabhängig aufzeichnen konnte. Dieser Schritt reduzierte die Entwicklerkosten und den Supportaufwand deutlich und gewährleistete gleichzeitig eine hohe Leistung.

Implementierung der KI-Funktionalität

Eine weitere große Herausforderung war die zeitaufwändige Überprüfung von Interviewaufzeichnungen und -transkripten. Die manuelle Analyse langer Interviews verzögerte nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern erhöhte auch den Arbeitsaufwand der Recruiter. 

Um dieses Problem zu lösen, wurde eine KI-basierte Funktionalität hinzugefügt, die anhand der Interviewtranskripte Zusammenfassungen und Auswertungen erstellt. KI identifiziert die wichtigsten Stärken und Schwächen von Kandidaten im Vorstellungsgespräch, bewertet ihre technischen und sozialen Kompetenzen und entscheidet, ob der Kandidat für die Stelle geeignet ist. Der Einsatz von KI minimiert die Notwendigkeit, lange Aufzeichnungen und Transkripte zu prüfen. Dies führt zu einer schnelleren und präziseren Beurteilung eines Kandidaten und somit zu einer Einstellung.

Vorteile der verwendeten Technologien

Bei der Entwicklung der Plattform konzentrieren wir uns auf die wichtigsten Technologien und die Architektur, die uns ermöglichen, das beste Produkt zu liefern. Dazu gehören:

• Die Microservice Architektur zerlegt das System in kleinere, unabhängige Dienste. Dies macht die Plattform hochflexibel und lässt sich leicht skalieren, wenn das Unternehmen wächst oder neue Funktionen hinzugefügt werden. Jede Komponente arbeitet unabhängig, sodass Aktualisierungen oder Änderungen ohne Unterbrechung des gesamten Systems vorgenommen werden können.
• Die Wahl fiel auf Golang als Programmiersprache aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Effizienz. Sie ist benutzerfreundlich und leistungsstark, wenn mehrere Aufgaben gleichzeitig bearbeitet werden müssen.
• Für die Kommunikation zwischen den verschiedenen Teilen der Plattform wurde gRPC gewählt. Es verfolgt die Datenbewegung, damit Bot, KI und andere Dienste Ihrer Lösung ohne Verzögerungen für den Benutzer miteinander kommunizieren können.
• AWS, der für unsere Lösung gewählte Hosting-Service, sorgt dafür, dass unser System stets einsatzbereit ist, Daten sicher gespeichert werden und Benutzer (Recruiter) von überall auf Funktionen wie Aufzeichnungen und Transkripte zugreifen können. Dank der Skalierbarkeit können wir zudem steigende Anforderungen ohne Leistungseinbußen bewältigen und so ein optimales Erlebnis für Recruiter gewährleisten.

Fazit

Die richtigen Mitarbeiter einzustellen, muss kein komplizierter Prozess sein. Mit den richtigen Tools sparen Recruiter Zeit bei Papierkram und Datenverarbeitung und können sich auf das Wesentliche konzentrieren: die Suche nach den besten Kandidaten. Durch die Kombination von Automatisierung, KI und leistungsstarker Technologie macht unsere Lösung den Einstellungsprozess schneller, einfacher und effektiver. Es geht darum, intelligenter statt härter zu arbeiten und dabei stärkere Teams aufzubauen.

Menschen mit unterschiedlichen Behinderungen einen besseren Zugang zu den benötigten Gesundheitsleistungen zu ermöglichen, ist zu einem wichtigen Aspekt für eine bessere Gesellschaft geworden. Genau dieses Ziel verfolgte unser Kunde mit seinem Projekt zur Unterstützung von Menschen mit Hörbehinderungen. Die Plattform bietet Kliniken, Krankenhäusern und deren Abteilungen eine Lösung mit umfassendem Leistungsspektrum wie Überweisungen, Untersuchungen und Zugang zu notwendigen Geräten oder Medikamenten.

Dieser Artikel analysiert, wie das Agiliway-Team neue Funktionen implementiert, um unserem Kunden zu globaler Anerkennung zu verhelfen, und welche technischen Herausforderungen sich im Laufe der Entwicklung ergeben.

Was war der Projektumfang?

Die Hauptidee hinter der Lösung ist es, Menschen mit Hörbehinderungen eine einfache Navigation durch die Gesundheitsversorgung zu ermöglichen. Nutzer können Hörtests durchführen, ihre Krankengeschichte verfolgen und mit medizinischem Fachpersonal in Kontakt treten. Eine der wichtigsten Funktionen ist die Möglichkeit, Online-Hörtests durchzuführen, sodass Patienten professionelle Beratung auch aus der Ferne erhalten können. Dies ist besonders wertvoll für diejenigen, die möglicherweise keinen einfachen Zugang zu persönlichen Terminen haben.

Die Hauptaufgabe des Teams bestand darin, das Lokalisierungssystem des Kunden zu erweitern und zu aktualisieren, das Sprachen, Zeitzonen und Währungsfunktionen umfasst. Die Aktualisierung umfasste auch die Übertragung der bestehenden Übersetzung auf Crowdin. Darüber hinaus wurde das Team beauftragt, die Infrastruktur des Projekts, insbesondere durch DevOps-Prozesse, zu verbessern und den komplexen und vielfältigen Technologie-Stack zu berücksichtigen.

Zu den anspruchsvollsten Aufgaben, die unser Team bisher bewältigen musste, gehörten:

• Komplexität des Projekts. Die Plattform nutzt verschiedene Technologien wie Laravel, AngularJS, ReactJS und Twig-Templating. Die Komplexität des Builds, einschließlich der Notwendigkeit von Server-Side-Rendering (SSR) und Static Site Generation (SSG), stellte eine erhebliche Herausforderung dar, insbesondere aufgrund der veralteten Projektstruktur.
• Umstellung auf Crowdin. Die Übersetzungen für die Plattform wurden zuvor manuell durchgeführt und erforderten viel Engagement der Entwickler. Die Agiliway-Ingenieure schlugen vor, diesen Prozess durch die Integration von Crowdin in das Projekt zu automatisieren.
• Konfigurationsprobleme. Aufgrund des Projektalters waren mehrere Komponenten, darunter Docker-Konfigurationen, veraltet oder funktionierten nicht korrekt. Dies erforderte umfangreiche Einrichtungs- und Debugging-Arbeiten, die oft sehr zeitaufwändig waren.
• Integration mehrerer Technologien. Die Arbeit mit verschiedenen Technologien in verschiedenen Modulen erfordert ein tiefes Verständnis der Systemstruktur, um Lösungen wie das Übersetzungsmodul zu implementieren.
• Infrastrukturverbesserungen. Da der Technologie-Stack für dieses Projekt variiert, musste unser Team mit DevOps zusammenarbeiten, um die gewünschten Änderungen korrekt umzusetzen.

Welche Lösungen lieferte das Entwicklungsteam?

Mit dem Wachstum der Plattform erkennt der Kunde die Bedeutung der Lokalisierung, um ein globales Publikum zu erreichen. Um den Anforderungen unterschiedlicher Nutzer in verschiedenen Regionen gerecht zu werden, beauftragte er uns mit der Verbesserung der Lokalisierungsfunktionen der Plattform. So haben wir dazu beigetragen, die Plattform für Nutzer weltweit zugänglicher und benutzerfreundlicher zu machen, indem wir verschiedene neue Funktionen wie die Unterstützung mehrerer Sprachen, Zeitzonen und Währungen hinzugefügt haben.

Um die bestehenden Herausforderungen des Kunden zu lösen, entwickelte unser Team praktische Lösungen, die nicht nur die Lokalisierung der Plattform verbesserten, sondern auch ihre Effizienz steigerten. Welche technischen Lösungen wurden implementiert?

Zunächst wurde das Lokalisierungssystem um Crowdin erweitert. Dies ermöglicht dynamische Übersetzungsänderungen, ohne dass große Systemteile neu implementiert werden müssen. Das neue System ist zudem skalierbarer und ermöglicht Übersetzungsmanagement für alle Kundenprojekte. Diese Integration verbesserte die Anpassungsfähigkeit der Plattform an den internationalen Einsatz und vereinfachte und verkürzte den Zeitaufwand für das Hinzufügen neuer Sprachen oder die Aktualisierung bestehender Übersetzungen. Dies sparte potenziell bis zu 50 % des Zeitaufwands für administrative Aufgaben wie Dateiverwaltung, manuelle Übersetzungsaktualisierungen usw.

Zusätzlich wurden Git-Submodule zur Verwaltung der Übersetzungen implementiert. Dadurch konnten alle Übersetzungen in einem separaten Repository gespeichert werden, das mit Crowdin synchronisiert wird. Dieser Ansatz ermöglicht reibungslose Übersetzungsaktualisierungen, und interne Übersetzungsdateien werden nicht mehr benötigt.

Die Infrastruktur wurde für den neuen Übersetzungsprozess aktualisiert. Das Team beteiligte sich auch an DevOps-Aufgaben. Dadurch konnte das System effizienter bereitgestellt und gewartet werden.

Zu den neuesten Updates gehört die Funktion, die die Anpassung von Berichtsdokumenten mit Kunden-Branding- und Identitätselementen ermöglicht. Dies schafft ein einheitlicheres und professionelleres Benutzererlebnis und stärkt die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen der Nutzer in die Plattform.

Welchen Mehrwert bieten wir?

Der langfristige Wert der Agiliway-Partnerschaft mit dem Kunden liegt in den umfassenden strategischen Vorteilen unserer Lösungen. Zu den wichtigsten zählt, dass das neu implementierte Übersetzungssystem die Skalierbarkeit der Plattform deutlich verbessert und so die internationale Verbreitung des Kundenprodukts erweitert.

Die Verbesserungen der Infrastruktur und des DevOps-Prozesses ermöglichen einen effizienteren Betrieb der Plattform und reduzieren den Zeit- und Kostenaufwand für die Verwaltung von Updates und Änderungen. Darüber hinaus trug das anpassbare Reporting dazu bei, die Markenidentität des Kunden zu stärken und seinen Nutzern ein personalisierteres und professionelleres Erlebnis zu bieten.

Diese Verbesserungen gehören zu den wenigen, die zu einer robusteren, flexibleren und skalierbareren Gesundheitsplattform beitragen. Je besser die Plattform ist, desto attraktiver ist sie für Nutzer und Gesundheitsdienstleister. Da die Nutzerzufriedenheit entscheidend ist, werden weitere Verbesserungen folgen.