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Wie eine Multi-Agenten-KI-Content-Pipeline diese Fallstudienseite erstellt hat
Dec 26
8
Intelligentere DevOps
Fallstudie . 2024
SDK & Cloud Fabric
Eine einheitliche Plattform für DevOps, KI und Hosting, die jede Codebasis in ein sich selbst verwaltendes, automatisch bereitstellendes und automatisch überwachendes System verwandelt.
01
Die Vision
Der Einstieg bei DISEEC soll sich anfühlen wie das Betreten einer Sci‑Fi-Entwicklungsumgebung:
— Du öffnest dein Terminal, führst einen einzigen Befehl aus, und der gesamte Stack des Unternehmens startet sich um dich herum
Code, Tools, Container, Cluster, KPIs, alles.
Zu den Schlüsselkomponenten gehören die globale CLI @diseec/sdk, ein Entwicklungs- und CI/CD-Automatisierungs-Toolkit namens Dcommand sowie ein Kubernetes-basiertes Hosting-Fabric mit intelligenter DNS- und Datenreplikation. Zusätzlich bietet es KI-unterstützte Projektverwaltung, Codierung, Refactoring und Infrastruktur-Orchestrierung sowie native Integration mit DISEEC ERP für KPIs, Zeiterfassung und Reporting.
02
Skalierte Entwicklung ohne Entwicklerleid
Wir brauchten mehr als bessere Dokumentation oder Shell-Skripte. Wir wollten ein SDK, das Projekte, Entwickler, Infrastruktur und Geschäftskontext versteht und in der Lage ist, alles zu orchestrieren.
Laravel-Monorepos, Node-Services, Python-Worker, Frontends, zufällige POCs…
Mehrere Server, inkonsistente Setups, sich überlappende Monitoring-Tools, teure Verschwendung.
Wir haben eine globale DevOps-CLI und ein Automatisierungs-Toolkit entwickelt.
Deine lokale Umgebung ist nun mit allen Abhängigkeiten eingerichtet, einschließlich Laufzeitumgebungen und Tools. Das SDK nutzt Docker und ist projektbewusst, wodurch dein Workflow mit KI-Unterstützung verbessert wird.
Wir haben Dev, Ops und KI zu einem einheitlichen Workflow zusammengeführt.
Deine Projekte konfigurieren sich jetzt selbst—Frameworks, Services, Queues, Caches, Berechtigungen, alles wird automatisch gelöst. Das Fabric erkennt, was ein Repository benötigt, und stellt den gesamten Stack bei Bedarf lokal oder in der Cloud bereit.
Integrierte KI-Agenten überwachen Builds, Migrationen, Releases und Performance-Trends.
Wir haben die Infrastruktur in ein lebendiges, sich selbst optimierendes System verwandelt.
Cluster warten nicht mehr darauf, dass Menschen sie anpassen. Das Fabric skaliert Workloads, repariert Container, leitet Traffic um und repliziert Daten regionsübergreifend ohne manuelle Eingriffe.
Deployments werden atomar, beobachtbar und reversibel—gesteuert durch Echtzeit-KPIs, die direkt aus DISEEC ERP gezogen werden.
Ergebnis: Wenn ein neuer Entwickler hinzukommt, liest er nicht zwei Tage lang ein Wiki. Er:
1. Installiere das SDK
2. Klone ein Projekt
03
Technisches
Das SDK erkennt den Projekttyp — ob Laravel, Node, Next.js, Python oder polyglott — zieht die benötigten Docker-Images, installiert bei Bedarf lokale Abhängigkeiten und richtet die .env-Datei aus verschlüsselten Secrets ein. Anschließend startet es Services mit Development-Containern, Datenbanken und Caches und öffnet die Website oder App unter localhost. Von dort aus können Benutzer:
Das SDK verwaltet effizient Monorepos, Superrepos mit verschachtelten Services, Submodules, Packages und Shared Libraries. Es unterstützt verschiedene sprachspezifische Toolchains, darunter Node, PHP, Python und Go. Verabschiede dich vom "works on my machine"-Problem, da die Umgebung jetzt standardisiert ist.
Finanz-Insight-Copilot
Das SDK verwaltet effizient
Das SDK erkennt den Projekttyp — ob Laravel, Node, Next.js, Python oder polyglott — zieht die benötigten Docker-Images, installiert bei Bedarf lokale Abhängigkeiten und richtet die .env-Datei aus verschlüsselten Secrets ein. Anschließend startet es Services mit Development-Containern, Datenbanken und Caches und öffnet die Website oder App unter localhost. Von dort aus können Benutzer:
Das SDK verwaltet effizient Monorepos, Superrepos mit verschachtelten Services, Submodules, Packages und Shared Libraries. Es unterstützt verschiedene sprachspezifische Toolchains, darunter Node, PHP, Python und Go. Verabschiede dich vom "works on my machine"-Problem, da die Umgebung jetzt standardisiert ist.
04
Build-Phasen
Phase 1 — Internes F&E
Abgeschlossen
Festlegung der Vision für SDK & Cloud Fabric und Bau der Kernprototypen: die @diseec/sdk-CLI, Dcommand und das erste Kubernetes-basierte Hosting-Fabric.
Phase 2 — DISEEC-Stack-Integration
Abgeschlossen
Ausrollen des SDK und Fabric über DISEEC-Projekte hinweg, Standardisierung von lokalem Dev, CI/CD und Hosting, alles angebunden an DISEEC ERP für KPIs und Reporting.
Aktiv
Phase 3 — Offenes Ökosystem & Experimente
In Arbeit
Teile des SDK/Fabric für breitere Nutzung öffnen und Experimente in selbstoptimierender Infrastruktur, KI-gesteuerter Orchestrierung und Multi-Tenant-Workloads durchführen.
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