Wir verbinden Oberflächen, Automatisierung, KI, Datenhaltung und bestehende Fachsysteme zu belastbaren Unternehmensabläufen. Öffentlich zeigen wir die Architektur-Ebenen; konkrete Komponenten und Zugänge klären wir im Projekt.
Die Technik ist nicht als lose Werkzeugliste gedacht. Jede Ebene übernimmt eine klare Aufgabe im Ablauf: aufnehmen, verarbeiten, absichern, anbinden und betreiben.
Jede Plattform bekommt eine klare Aufgabe. Ein Klick auf ein Technologie-Logo führt hierher, damit sichtbar wird, warum es im Ablauf auftaucht.
Odoo bündelt Vorgänge, Stammdaten, Angebote, Aufgaben, Lager, Buchhaltungsvorbereitung und kundenspezifische Module. Wir nutzen Odoo nicht als starres Standardpaket, sondern als offenen Kern, an den Workflows, Freigaben und Fachsysteme sauber angebunden werden.
Nextcloud hält Dokumente, Freigaben und interne Zusammenarbeit unter eigener Kontrolle. Es eignet sich besonders, wenn Dateien nicht lose per Mail wandern sollen, sondern einem Vorgang, einer Rolle oder einem Nachweis zugeordnet werden müssen.
Mattermost wird dort eingesetzt, wo operative Kommunikation nicht in privaten Chats verschwinden darf. Vorgänge, Eskalationen und Rückfragen bleiben kanalisiert, durchsuchbar und in kontrollierte Abläufe integrierbar.
PostgreSQL bildet die robuste Datenbasis für strukturierte Geschäftsdaten, Auswertungen und Integrationen. Wichtig ist nicht nur die Datenbank, sondern Migration, Backup, Rechte, Monitoring und nachvollziehbare Änderungen.
Hetzner ist für viele Setups der bevorzugte Infrastrukturpartner, wenn Betrieb in deutschen Rechenzentren, klare Kosten und kontrollierbare Serverarchitektur wichtiger sind als anonyme Hyperscaler-Komfortfunktionen.
Grafana macht sichtbar, ob ein Ablauf stabil läuft: Fehler, Wartezeiten, Durchsatz, Systemzustände und Eskalationen. Damit endet Automatisierung nicht beim Bau, sondern bleibt im Alltag beobachtbar.
Redis hält kurzlebige Zustände, Sperren, Rate-Limits und schnelle Zwischenergebnisse dort, wo Datenbankzugriffe zu schwer wären. In Workflows nutzen wir Redis gezielt, nicht als versteckte zweite Datenbank.
OpenSearch macht Vorgänge, Dokumente, Logs und strukturierte Texte durchsuchbar. Damit bleibt Wissen nicht in Dateiablagen oder Tickets versteckt, sondern wird kontrolliert auffindbar.
Weaviate wird eingesetzt, wenn Inhalte nicht nur nach Stichwort, sondern nach Bedeutung gefunden werden müssen. Entscheidend ist dabei, welche Daten in den Index dürfen und welche nicht.
Qdrant ist eine schlanke Vektordatenbank für Wissenssuche, Empfehlung und Kontextaufbau. Sie passt besonders, wenn Self-Hosting und klare Betriebsgrenzen wichtig sind.
Queues entkoppeln Schritte, die nicht gleichzeitig fertig werden müssen: Uploads, E-Mails, KI-Verarbeitung, Exporte und Benachrichtigungen. Dadurch bleiben Abläufe stabil, auch wenn ein System kurz langsam ist.
Kafka ist sinnvoll, wenn viele Systeme Ereignisse austauschen und diese Ereignisse später nachvollziehbar verarbeitet werden müssen. Für kleinere Setups bleibt eine Queue oft die bessere Wahl.
Druid eignet sich für schnelle Auswertungen über große Ereignismengen: Durchlaufzeiten, Statuswechsel, Nutzungsdaten und operative Kennzahlen. Wir setzen es nur ein, wenn die Datenmenge die zusätzliche Komplexität rechtfertigt.
Proxmox ist relevant, wenn Infrastruktur bewusst unter eigener Kontrolle laufen soll: virtuelle Maschinen, Container, Backups und Clusterbetrieb bleiben transparent steuerbar.
QEMU/KVM bildet die technische Basis für viele Virtualisierungsmodelle. Wichtig ist dabei weniger der Name der Schicht, sondern reproduzierbarer Betrieb, Backups und saubere Netztrennung.
OpenAI-Modelle können Text, Strukturierung und Assistenz stark beschleunigen. Wir binden sie nur dort ein, wo Datenklasse, Freigabe und Betriebsmodell dazu passen.
Claude ist eine weitere KI-Option für Analyse, Schreibarbeit und Dokumentkontext. Die Auswahl erfolgt nicht nach Hype, sondern nach Aufgabe, Schutzbedarf und Ergebnisqualität.
Ollama ermöglicht lokale LLM-Experimente und kleinere produktive Assistenzfälle ohne permanente externe Modellverbindung. Das ist besonders interessant für sensible Vorverarbeitung und Prototypen.
