Nachweise · E-Commerce

Skalierung einer E-Commerce-Plattform

Skalierung einer E-Commerce-Plattform für den Verkehr in der Hauptsaison.

Dieser Bereich ist derzeit nur auf Englisch verfügbar. Eine Übersetzung ist in Vorbereitung.

Die Ausgangslage

Triolem's managed e-commerce platform was struggling with seasonal traffic spikes, particularly during Black Friday and holiday seasons. The system would crash under high load, resulting in significant revenue loss. Additionally, their recommendation engine was outdated and not driving conversions effectively.

Das Vorgehen

We implemented auto-scaling cloud infrastructure, developed an AI-powered recommendation system using machine learning, and established comprehensive monitoring and SRE practices. The solution included CDN optimization, database sharding, and real-time analytics.

Was sich verändert hat

Successfully handled 6x traffic increase during peak times
Increased conversion rates by 35% with AI recommendations
Reduced page load times by 60%
Achieved zero downtime during peak shopping periods

Technologie

Frontend

React · Next.js · TypeScript · Tailwind CSS

Backend

Python · Django · PostgreSQL · Redis · Elasticsearch

AI/ML

TensorFlow · Scikit-learn · Apache Spark · Jupyter

Cloud & Infrastructure

AWS EKS · AWS RDS · CloudFront · Auto Scaling Groups

Bringen Sie uns das schwierige Problem.

Sagen Sie uns, was laufen muss und wie belastbar es sein soll. Wir sagen Ihnen, wie wir es bauen, absichern und betreiben würden.

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