Backend, APIs & Datenbanken
Skalierbare APIs, ereignisgesteuerte Microservices und die Datenbanken dahinter – der Maschinenraum hinter allem, was wir bauen.
Backend-Arbeit ist der Teil eines Produkts, den niemand bemerkt, bis er ausfällt: ein Schema, das unter echter Last in Timeouts läuft, eine API ohne Versionierungsstrategie, ein Monolith, der über eine einzelne Postgres-Instanz hinaus nicht skaliert. Wir bauen und überarbeiten genau diese Schicht – REST-, GraphQL- und gRPC-APIs mit sauberer Authentifizierung und Rate-Limiting, Schemas, die für die tatsächlich genutzten Abfragemuster indiziert und gesharded sind, sowie ereignisgesteuerte Services auf Kafka oder RabbitMQ, die horizontal skalieren, statt unter Last zusammenzubrechen. Sprache und Datenbank richten sich nach der Arbeitslast, nicht umgekehrt: Node.js und Go für Hochdurchsatz-Services, Python und Java dort, wo Ihr Team oder Ökosystem bereits zu Hause ist, PostgreSQL und MySQL als relationale Standards sowie MongoDB, DynamoDB oder Cassandra, wenn die Daten wirklich nicht in eine Tabelle passen.
Das richtet sich an Teams jenseits der MVP-Phase: ein Start-up, dessen Node.js-Backend unter echtem Traffic ins Wanken gerät, ein Produktteam, das eine MySQL-Datenbank geerbt hat, die niemand anfassen will, oder eine Engineering-Leitung, die Echtzeit-Benachrichtigungen oder Live-Daten – WebSockets, Edge Functions – braucht, ohne den gesamten Stack neu zu schreiben. Es geht auch um Konsolidierungen und Migrationen, bei denen ein Fehler nicht nur einen verpassten Termin, sondern Ausfallzeit oder Datenverlust bedeutet. Liegt der Engpass gar nicht bei der primären Datenbank, ergänzen wir Elasticsearch oder ClickHouse für Suche und Analytics oder legen eine Redis-Caching-Schicht davor, statt jedes Problem mit demselben relationalen Hammer zu lösen.
Unser Vorgehen ist diszipliniert, weil hier viel auf dem Spiel steht: Wir entwerfen Schemas und API-Verträge, bevor eine Zeile Service-Code entsteht, führen Migrationen mit Verifikationsschritten und sauberem Rollback-Pfad durch, damit sie ohne Datenverlust live gehen, und bauen auf einem Stack – Node.js, Go, Python, Java, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Kafka, gRPC, Elasticsearch, ClickHouse –, der danach ausgewählt wird, was in der Produktion wirklich standhält, nicht danach, was gerade angesagt ist. Fokussierte Projekte, etwa ein API-Aufbau oder eine Query-Tuning-Runde, starten bei $8,000; vollständige Backend-Plattformen und Migrationen starten ab $25,000+ – zugeschnitten auf Ihr reales System statt auf eine generische Schätzung.
Unser Prozess
Audit & Bestandsaufnahme
Wir analysieren Ihr bestehendes Schema, Ihre Indizes und Ihre API-Oberfläche über Postgres, MySQL oder Ihren NoSQL-Speicher hinweg, um die tatsächlichen Engpässe und Risiken für Datenverlust zu finden, bevor wir Änderungen vorschlagen.
API- & Event-Design
Wir spezifizieren REST-, GraphQL- oder gRPC-Verträge mit Authentifizierung und Rate-Limiting und planen Event-Flows sowie Topics für Kafka oder RabbitMQ, bevor die Umsetzung beginnt.
Entwicklung & Integration
Unsere Entwickler bauen Services in Node.js, Go, Python oder Java, ergänzen Redis-Caching, Elasticsearch/ClickHouse oder Read-Replica-Strategien und richten WebSocket- oder Edge-Function-Kanäle für Echtzeitfunktionen ein.
Migration & Härtung
Wir führen Cutovers ohne Ausfallzeit mit Rollback-Pfaden durch, setzen Sharding dort ein, wo es nötig ist, und führen Lasttests durch, bevor wir dokumentierte, versionierte Endpunkte übergeben.
Was wir anbieten
API-Entwicklung
Dokumentierte REST-, GraphQL- und gRPC-APIs mit Authentifizierung, Rate-Limiting und Versionierung
Datenbankarchitektur
Schemadesign, Indizierung, Query-Tuning, Sharding und Read-Replica-Strategien
NoSQL- & Dokumentendatenbanken
Datenmodellierung mit MongoDB, DynamoDB und Cassandra für flexible Schemas und schreibintensive Workloads, die nicht in eine relationale Tabelle passen
Such- & Analyse-Engines
Elasticsearch und ClickHouse für Volltextsuche, Log-Analyse und Aggregatabfragen im Sekundenbruchteil, auch bei großem Datenvolumen
Caching- & Performance-Schichten
Caching-Strategien mit Redis und Memcached, Connection-Pooling und Query-Tuning, die Antwortzeiten senken – ganz ohne neue Hardware
Migrationen ohne Ausfallzeit
Sichere Migrationen und Konsolidierungen (z. B. von MySQL zu PostgreSQL oder von relational zu NoSQL) ohne Datenverlust
Microservices & Events
Ereignisgesteuerte Systeme mit Message Queues über Kafka oder RabbitMQ, die horizontal skalieren
Echtzeit-Services
Messaging, Benachrichtigungen und Live-Daten über WebSockets und Edge Functions
Technologien, die wir einsetzen
Häufig gestellte Fragen
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Backend, APIs & Datenbanken
Backend-Entwicklung ist die Entwicklung der serverseitigen Schicht eines Produkts: der APIs, Services und Datenbanken, die Daten speichern, Geschäftsregeln durchsetzen und jede Anfrage einer Website oder App beantworten. Prixelo baut diese Schicht neu auf oder um, und zwar für Teams, die die MVP-Phase hinter sich haben: etwa ein Startup, dessen Backend unter echtem Traffic ins Straucheln gerät, ein Produktteam, das eine Datenbank geerbt hat, die niemand anfassen möchte, oder eine technische Leitung, die Echtzeitfunktionen ohne kompletten Rewrite braucht. Zu den Ergebnissen gehören dokumentierte REST-, GraphQL- oder gRPC-APIs mit Authentifizierung, Rate Limiting und Versionierung; Schemata, die für die tatsächlich ausgeführten Abfragen indiziert sind; ereignisgesteuerte Services auf Kafka oder RabbitMQ; Caching-, Such- und Analyseschichten; sowie Migrationen ohne Ausfallzeit mit Rollback-Pfad. Die Arbeit erfolgt in vier Schritten: Audit, API- und Event-Design, Umsetzung, dann Migration und Härtung. Fokussierte Aufträge wie ein API-Aufbau oder eine Abfrageoptimierung beginnen bei 8.000 $; vollständige Backend-Plattformen und Migrationen beginnen bei 25.000 $.
Häufige Fragen
Was umfasst Backend-Entwicklung?
Backend-Entwicklung umfasst alles hinter der Benutzeroberfläche: API-Design und -Umsetzung, Datenbankschema und Indizierung, Geschäftslogik, Hintergrundjobs, Caching und Integrationen mit anderen Systemen. Bei Prixelo heißt das REST-, GraphQL- oder gRPC-APIs mit Authentifizierung und Rate Limiting, relationale oder NoSQL-Datenmodelle, Caching mit Redis, Event-Flows mit Kafka oder RabbitMQ, Elasticsearch oder ClickHouse für Suche und Analyse sowie WebSocket-Kanäle für Echtzeitfunktionen.
Sollte ich für meine API REST, GraphQL oder gRPC verwenden?
Das hängt davon ab, wer die API aufruft. REST ist die einfachste Wahl für öffentliche oder Partner-APIs und funktioniert gut mit HTTP-Caching. GraphQL eignet sich für Frontends, die flexible Abfragen über viele zusammenhängende Ressourcen ohne mehrere Roundtrips brauchen. gRPC passt zu internem Service-zu-Service-Verkehr, bei dem niedrige Latenz und strikte Verträge wichtig sind. Viele Systeme kombinieren mehrere Ansätze, zum Beispiel gRPC intern und REST oder GraphQL nach außen.
Wann lohnt sich der Wechsel von einem Monolithen zu Microservices?
Meist nur dann, wenn eine einzelne Codebasis tatsächlich der Engpass ist: Teams blockieren sich gegenseitig bei Deployments, ein Teil des Systems muss ganz anders skalieren als der Rest, oder Fehler in einem Bereich legen alles lahm. Microservices bringen Netzwerkaufrufe, verteilte Daten und zusätzlichen Betriebsaufwand mit sich, daher ist ein gut strukturierter Monolith für kleinere Teams oft die bessere Wahl. Wir trennen Services dort, wo die Faktenlage es stützt, nicht standardmäßig.
Wie finden Sie heraus, warum ein Backend oder eine Datenbank langsam ist?
Wir messen, statt zu raten. Dazu gehören das Profiling der langsamsten API-Endpunkte, das Lesen von Ausführungsplänen, die Prüfung auf fehlende oder ungenutzte Indizes, ein Blick auf Connection Pooling und Lock-Konflikte sowie eine Überprüfung des Cachings. Das Ergebnis ist eine kurze, nach Wirkung geordnete Liste von Engpässen, damit Maßnahmen wie ein Index, eine Cache-Schicht oder ein Lese-Replikat dort ansetzen, wo sie die Antwortzeiten wirklich verbessern.
Was erhalten wir am Ende eines Backend-Projekts?
Sie erhalten funktionierende Services und alles, was Ihr Team für den Betrieb braucht: dokumentierte und versionierte API-Endpunkte, Schema- und Migrationsskripte, Übersichten über Events und Topics für Message Queues sowie die Ergebnisse der Lasttests vor der Übergabe. Migrationen werden mit den Prüfschritten und dem Rollback-Pfad aus der Umstellung geliefert, sodass Ihre Entwickler das System verstehen, betreiben und erweitern können, ohne von uns abhängig zu sein.