Unsere Leistungen
Performance Engineering
Tuning und Benchmarking
-
System-Tuning: Optimierung auf Systemebene für HPC-Cluster (High-Performance Computing) – z. B. Anpassung von CPU-Governor-Einstellungen und NUMA-Speicherplatzierung auf AMD EPYC-Knoten.
-
Cloud-VM-Benchmarking: Vergleich von GCP C3 (Intel Sapphire Rapids) vs. AWS Graviton3 für Microservice-Workloads.
-
Mikrobenchmarks: Erstellung spezifischer Tests zur Evaluierung von Speicher-IOPS und Netzwerklatenz zwischen Kubernetes-Knoten.
-
CI-integriertes Regressionstesting: Performance-Tests für Python-basierte Analytics-Pipelines mittels PyTest und maßgeschneiderter Benchmarking-Umgebungen.
-
Energieeffizienz-Benchmarking: Analyse des Stromverbrauchs von Edge-Geräten bei der Ausführung von ML-Inferenzmodellen.
Workload-Charakterisierung
-
Profiling von REST-API-Workloads: Einsatz von eBPF-basierten Tools (wie bcc und bpftools) zur Identifizierung von Engpässen auf Systemaufruf-Ebene (Syscalls).
-
Analyse von Speicherzugriffsmustern: Untersuchung für In-Memory-Datenbanken wie Redis oder Memcached auf ARM64 vs. x86.
-
Latenz- und Durchsatz-Charakterisierung: Analyse von Kafka-Consumern unter stoßartigen Lastbedingungen (Bursty Traffic).
-
Synthetische Workload-Modellierung: Simulation von realer Nebenläufigkeit (Concurrency) und I/O-Verhalten.
-
Heatmap-Visualisierungen: Darstellung von CPU-Auslastung und Cache-Misses bei rechenintensiven Matrix-Multiplikations-Workloads.
KI/ML-Frameworks
-
Inferenz-Beschleunigung: Performance-Steigerung auf ARM-basierten Cloud-VMs durch quantisierte ONNX-Modelle mit optimierten Runtime-Bibliotheken.
-
Pipeline-Tuning: Optimierung der Daten-Pipeline-Parallelität für TensorFlow-Datasets zur Maximierung der GPU-Auslastung.
-
Multi-Plattform-Benchmarking: Leistungsvergleich von YOLOX 2.0-s über verschiedene Hardware-Umgebungen hinweg.
-
Transformer-Anpassung: Fine-Tuning von HuggingFace-Transformern für den mobilen Einsatz inklusive Performance-Validierung auf iOS und Android.
-
LLM- & Empfehlungs-Workloads: Benchmarking von Llama- und DLRM-ähnlichen Workloads auf spezifischer Hardware.
Berichts-Dashboard
-
Grafana-Dashboards: Visualisierung von Performance-Metriken pro Benchmark über verschiedene Hardware-SKUs und Softwareversionen hinweg.
-
Interaktive HTML-Berichte: Zusammenfassungen von Benchmark-Durchläufen, Regressionen und Plattformdetails.
-
Performance-Trends: Tägliche Zusammenfassungen von Leistungstrends, direkt integriert in das CRM.
-
Side-by-Side-Vergleiche: Detaillierte Berichte über Performance-Differenzen (Diff-Reports) im direkten Vergleich.
-
Exportierbare Audit-Logs: Bereitstellung von Protokollen und PDFs für Performance-Reviews sowie Compliance-Dokumentationen für Kunden.
Workload-Portierung
-
Migration von Webservern und REST-APIs: Umstellung von x86 auf ARM-basierte Cloud-VMs (z. B. AWS Graviton, Ampere Altra auf OCI) inklusive Performance-Validierung durch Replay von realem Datenverkehr.
-
Portierung containerisierter Datenbanken: Anpassung von PostgreSQL, MySQL und MongoDB an Multi-Arch-Docker-Images zur Sicherstellung von Kompatibilität und Leistungsparität über verschiedene Plattformen hinweg.
-
Anpassung verteilter Caches: Optimierung von Redis und Memcached für ARM64-basierte Kubernetes-Cluster mit abgestimmten Netzwerk- und Speichereinstellungen.
-
Plattformübergreifendes Benchmarking: Tests von Message-Brokern (z. B. RabbitMQ, Kafka) unter produktionsnahen Lastbedingungen zur Gewährleistung konsistenter Durchsatzraten und Latenzen.
-
Automatisierung von Build-Pipelines: Unterstützung von ARM- und x86-Images für Backend-Microservices mittels GitHub Actions oder GitLab CI, inklusive Testphasen auf beiden Architekturen.