Technische Schulden in Klarheit verwandeln

Als Berater ist es meine Aufgabe, Probleme zu lösen, die Unternehmen voranbringen. Kürzlich leitete ich ein Google Cloud Platform (GCP)-Migrationsprojekt für eine Machine-Learning-Anwendung, die für den Stromhandel über FinGrid auf NordPool entwickelt wurde – ein System mit hohen Anforderungen, bei dem Präzision, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit alles sind. Die Webanwendung, erreichbar unter ilmatarbrain.com, stützte sich auf eine ziemlich komplexe Infrastruktur, die im Laufe der Zeit unübersichtlich geworden war. Dies war nicht nur ein technisches Upgrade; es lieferte messbaren Geschäftswert unter starken Einschränkungen. In diesem Beitrag beleuchte ich zunächst die geschäftlichen Vorteile, die dieses Projekt für die Stakeholder zum Erfolg machten, gefolgt von einem technischen Deep-Dive für die Ingenieure. Neugierig, was die Infrastruktur so kompliziert machte? Lesen Sie den technischen Abschnitt, um die ganze Geschichte zu erfahren. Beginnen wir mit den geschäftlichen Erfolgen.

Die Geschäftsperspektive: Wert jenseits des Codes liefern

Die ML-gestützte Handelsplattform des Kunden musste auf eine neue GCP-Instanz migriert werden, um mit dem schnelllebigen NordPool-Markt Schritt zu halten. Da die Strompreise minütlich schwanken, waren Ausfallzeiten oder Verzögerungen keine Option – und der Zeitplan war extrem knapp. So verwandelten wir technische Schulden in ein strategisches Asset:

Den Zeitplan schlagen bei engem Zeitfenster: Fristen waren nicht verhandelbar, und wir lieferten pünktlich. Bewährte Strategien und optimierte Arbeitsabläufe hielten uns auf Kurs, ohne Abstriche zu machen.
Zeit gespart durch wiederverwendbare Module: Durch die Nutzung erprobter Module aus früheren Projekten kürzten wir die Entwicklungszeit um Wochen. Diese Geschwindigkeit schuf Ressourcen für die Feinabstimmung der Handelsalgorithmen.
Reibungslose Kommunikation, keine Stolpersteine: Klare, konsistente Updates hielten Technikteams, Manager und Führungskräfte im Einklang. Keine Überraschungen oder Verzögerungen – nur nahtlose Zusammenarbeit, die Vertrauen schuf.
Kosten gesenkt durch Effizienz: Automatisierung und kluges Design minimierten manuellen Aufwand und zukünftige Wartung. Der Kunde sah sofortige Einsparungen mit einem System, das kosteneffizient skaliert.
Schnellere Bereitstellungen, schnellere Erfolge: Automatisierte Pipelines verkürzten die Bereitstellungszeiten von Tagen auf Stunden. Schnellere Updates bedeuteten, dass die ML-Modelle sich nahezu in Echtzeit an Marktveränderungen anpassen konnten.
Zukunftssichere Flexibilität: Die überarbeitete Lösung ist nicht nur eine Reparatur – sie ist anpassbar. Konfigurierbare Infrastruktur erlaubt es dem Kunden, sich an wechselnde Handelsanforderungen anzupassen, ohne teure Neuentwicklungen.
Risiken minimiert, Zuverlässigkeit maximiert: Wir bändigten undokumentierte Systeme und fügten robuste Prozesse hinzu, wodurch das Risiko von Ausfällen drastisch sank. Das Unternehmen gewann eine solide Grundlage für den 24/7-Handel.
Skalierbarkeit ohne Stress: Die Infrastruktur bewältigt wachsende Daten- und Transaktionsvolumen mühelos. Mehr Handel, mehr Erkenntnisse – keine Engpässe oder Budgetüberraschungen.
Ein Wettbewerbsvorteil: Eine moderne, effiziente Cloud-Lösung machte IT zum Geschäftstreiber. Der Kunde hat nun die Agilität, um Konkurrenten auf der NordPool-Arena zu überholen.

Dieses Projekt ging nicht nur darum, ein System zu verschieben – es ging darum, einen Handelsvorteil zu schaffen. Der enge Zeitplan wurde eingehalten, die Kosten optimiert, und das Unternehmen ging mit einer Plattform hervor, die bereit ist, die Strommärkte zu dominieren. Jetzt tauchen wir ein, wie wir das geschafft haben – Ingenieure, dieser Teil ist für euch!

Der Technische Deep-Dive: Refactoring, Bereitstellung und Automatisierung

Die Herausforderung: Ein hartcodiertes Chaos

Als ich dem Projekt beitrat, war die Infrastructure-as-Code (IaC)-Codebasis des Kunden ein Relikt – entwickelt, um eine GCP-Instanz zu verwalten, aber belastet mit hartcodierten Werten wie IP-Adressen und Ressourcennamen. Sie war zerbrechlich, unflexibel und spiegelte die tatsächliche Infrastruktur nur teilweise wider, mit undokumentierten Komponenten, die im GCP-Wild lauerten. Die Mission: Alles auf eine neue GCP-Instanz migrieren und die Einrichtung für Reproduzierbarkeit und Wachstum modernisieren – entscheidend für ein komplexes System wie das hinter ilmatarbrain.com/login.

Das war nicht nur eine Migration – es war eine vollständige Transformation.

Schritt 1: Refactoring der IaC

Ich begann damit, die IaC von Grund auf zu überarbeiten. Hartcodierte Werte wurden durch Variablen, parametrisierte Eingaben und modulare Designs ersetzt, wodurch das System vollständig konfigurierbar für Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen wurde. Ich fügte auch eine lokale Entwicklungsumgebung für die IaC hinzu, die es Ingenieuren ermöglichte, Änderungen auf ihren Maschinen zu testen, bevor sie an GCP gesendet wurden – eine kleine, aber wirkungsvolle Ergänzung für schnelle Iterationen.

Um die undokumentierte „Geister“-Infrastruktur anzugehen, reverse-engineerte ich diese abtrünnigen Komponenten und integrierte sie in die überarbeitete Codebasis. Am Ende war alles in der Versionskontrolle, sichtbar und beherrschbar.

Schritt 2: Bereitstellung der Infrastruktur

Als Nächstes stellte ich die neuen GCP-Umgebungen mit Terraform bereit und unterteilte den Prozess in klare, sequentielle Schritte. Hier ist, was ich für Dev-, Staging- und Produktionsumgebungen implementierte:

Core GCP Setup: Remote-Buckets, Dienstaktivierung, DNS (000-gcp-remote-bucket, 001-enable-gcp-services, 006-gcp-dns-subzones, etc.).
Sicherheit & Zugriff: Automatische/manuelle Geheimnisse, IAM (002-automatic-secrets, 002-manual-secrets, 005-iam).
Netzwerk: VPCs, Peering, statische Adressen, Firewalls (120-vpc, 121-vpc-peering, 007-dns-static-addresses, 415-firewall-rules).
Speicher & Datenbanken: Buckets, Cloud SQL, Big Query (015-gcp-buckets-for-sites, 150-gcp-cloud-sql, 330-big-query).
Rechenleistung: VMs für APIs, Web-UIs und VS Code Dev-Setups (211-gcp-vm-ecp-edx-vscode-setup, 212-gcp-vm-api, 250-gcp-vm-wui, etc.).
CI/CD & Planung: Artefakt-Registries, Scheduler (017-artifact-registry, 320-scheduler).
Modulare Hilfsmittel: Wiederverwendbare Module (modules).

Jeder Schritt wurde in Terraform skriptiert, mit einer lokalen Dev-Umgebung, die die Cloud für Tests widerspiegelte. Dieser modulare Ansatz machte die Fehlersuche einfach und gab dem Team einen wiederholbaren Bauplan.

Schritt 3: Aufbau von CI/CD-Pipelines

Kein modernes System ist ohne Automatisierung vollständig – besonders bei einer Handels-App, wo jede Sekunde zählt. Ich baute CI/CD-Pipelines für die Anwendungen des Kunden:

Node.js + Vue Frontend: Automatisierte Builds, Tests und Bereitstellungen zu GCP-Buckets für statische Seiten.
Python FastAPI Backend: Verpackt und auf VMs bereitgestellt, integriert mit Cloud SQL und Big Query.

Diese Pipelines, unterstützt von einem Artefakt-Registry, optimierten Bereitstellungen und machten Rollbacks schmerzlos. Die lokale Dev-Umgebung war auch in die Pipelines eingebunden, sodass Ingenieure Änderungen von Anfang bis Ende validieren konnten, bevor sie in die Cloud gingen.

Dokumentation: Minimalistisch und codegesteuert

Dokumentation war eine Priorität – aber nicht im traditionellen Sinne. Anstatt umfangreicher Handbücher hielt ich sie minimalistisch: Alles, was in ausführbaren Code automatisiert werden konnte, wurde in die IaC oder Pipelines skriptiert. Für den Rest baute ich die Dokumentationsgenerierung ins System ein. Technische Leser können mit einem einfachen --help-Flag am CLI-Einstiegspunkt (z. B. oneliner --help) beginnen und von dort aus weitergehen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Codebasis selbst die Quelle der Wahrheit ist, mit gerade genug menschenlesbarem Kontext, um loszulegen.

Das technische Ergebnis

Das Ergebnis? Eine migrierte GCP-Umgebung, die Lichtjahre vor ihrem Vorgänger liegt. Die IaC ist jetzt konfigurierbar, die Infrastruktur vollständig bereitgestellt, und die Pipelines automatisieren die Bereitstellung mit Präzision. Die lokale Dev-Umgebung befähigt Ingenieure, sicher zu experimentieren, während die minimalistische, codegesteuerte Dokumentation die Wartung gering hält – alles entscheidend, um ilmatarbrain.com/login im NordPool-Markt am Laufen zu halten.

Wichtige technische Erkenntnisse

Konfigurierbarkeit ist König: Hartcodierte Werte sind ein Wartungsalptraum. Die Parametrierung von IaC zahlt sich in Flexibilität aus.
Minimale Docs, maximaler Code: Automatisiere alles Mögliche in ausführbare Skripte. Lass --help den Rest leiten.
Lokale Entwicklung zählt: Ein lokales IaC-Setup beschleunigt Iterationen und erkennt Probleme frühzeitig.
Automatisierung siegt: CI/CD-Pipelines verwandeln Chaos in Vorhersehbarkeit.

Zusammenfassung

Dieses Projekt war ein Volltreffer – schwierige Probleme lösen und ein System liefern, das sowohl geschäftlichen Erfolg als auch technische Exzellenz antreibt. Für das Unternehmen ist es ein Wettbewerbsvorteil im Stromhandel. Für die Ingenieure ist es ein überarbeitetes Meisterwerk. Habt ihr eine ähnliche Herausforderung gemeistert? Teilt eure Gedanken unten – ich würde gerne eure Geschichten hören!