Performance & Skalierung verbessern
Core Web Vitals, API-Performance, Datenbank-Last und Betriebskosten – wir machen Engpässe sichtbar und lösen sie planbar.
Performance ist kein „Feintuning“ – sondern ein Geschäftshebel
Schlechte Performance kostet Umsatz, Vertrauen und Produktivität: Nutzer brechen ab, Supporttickets steigen und Teams verlieren Zeit mit „Feuerwehr“. Gleichzeitig explodieren Infrastrukturkosten, wenn Skalierung nur über „mehr Server“ passiert. In vielen Projekten ist Performance deshalb das schnellste Mittel, um messbare Verbesserungen zu erzielen – vorausgesetzt, man arbeitet systematisch.
Wir kombinieren technische Analyse (Tracing, Profiling, Query-Analyse) mit klaren Zielen: Performance-Budgets, SLOs und ein KPI-Modell, das Business-Impact sichtbar macht. So wird aus „gefühlt langsam“ ein messbares Verbesserungsprogramm.
Typische Probleme
- Lange Ladezeiten / schlechte Core Web Vitals
- API-Timeouts, Warteschlangen und sporadische Ausfälle
- Hohe Datenbanklast, Locking, ineffiziente Queries
- Skalierung nur über „mehr Server“ statt sauberer Budgets
Oft sind es wenige Hotspots (Top 5), die den Großteil der Probleme verursachen: ungünstige Indizes, N+1-Queries, fehlendes Caching, zu große Payloads oder unkontrollierte Background Jobs. Genau dort setzen wir an – schnell, aber nachhaltig.
Unser Ansatz
- Messbarkeit zuerst (Observability, SLOs, Performance-Budgets)
- Hotspots identifizieren (Tracing, Profiling, Query-Analyse)
- Quick Wins + nachhaltige Architekturmaßnahmen kombinieren
- Skalierungskosten planbar machen (IO/CPU/Storage Budgets)
Wichtig: Performance ist Team-Sport. Wir definieren gemeinsam eine Definition of Done (z.B. LCP/INP, API p95, DB-Query-Budgets), damit Verbesserungen nicht „zufällig“ sind, sondern dauerhaft gehalten werden.
Typischer Ablauf eines Performance-Checks
1) Instrumentierung
Wir prüfen Logging, Tracing und Metriken. Falls nötig, ergänzen wir Telemetrie, damit Engpässe reproduzierbar werden.
2) Engpassanalyse
Query-Pläne, Locking, Cache-Hit-Rates, Queue-Längen, p95/p99-Latenzen. Ziel ist eine Liste der wichtigsten Hotspots mit Ursache.
3) Maßnahmenpakete
Quick Wins (Index/Caching/Payload) plus strukturelle Maßnahmen (Architektur, Datenmodell, Asynchronisierung), priorisiert nach Impact und Aufwand.
4) Absicherung
Last-/Regressionstests, Budgets in CI, Monitoring-Dashboards. So bleibt Performance nach Releases stabil.
Passende Leistungen
Je nach Befund kombinieren wir Datenbank-Optimierung, Architekturmaßnahmen und Betriebs-Setup. Wichtig ist dabei nicht nur „schneller“, sondern „vorhersehbar“: klare Budgets, klare Grenzwerte, klare Reaktionswege.
FAQ zu Performance & Skalierung
Was bringt am schnellsten Wirkung?
Häufig: Query-Optimierung (Indizes, N+1), Caching, Payload-Reduktion und bessere Observability. Diese Maßnahmen sind meist in kurzer Zeit umsetzbar und liefern spürbare Verbesserungen.
Müssen wir sofort skalieren?
Nicht zwingend. Oft ist es effizienter, Engpässe zu beheben und Budgets zu definieren. Skalierung wird dann zur kontrollierten Option – statt zum Notfall.
Wie messen wir Erfolg?
Mit klaren KPIs: Core Web Vitals, API p95/p99, Fehlerraten, Queue-Längen, DB-IO/CPU und Kosten pro Transaktion. Wir machen die Werte sichtbar und halten sie dauerhaft stabil.
Praxisbeispiele
Passende Case Studies
So sieht Umsetzung in der Praxis aus – mit Entscheidungen, KPIs und Learnings.
Methodik
Der passende Einstieg für diesen Use‑Case
Für schnelle Klarheit: Workshop (Zielbild/Scope) oder Audit (Findings/Quick Wins) – je nach Ausgangslage.
Budget & ROI
Kosten, Aufwand & Business Case
Wenn Budgetfragen offen sind, helfen diese Seiten typischerweise am schnellsten bei der Planung.