Cloud, DevOps & Data Engineering
Infrastructure-as-Code, CI/CD und Datenpipelines, die schnelles Ausliefern ermöglichen und Ihre Daten schnell, korrekt und vertrauenswürdig machen.
Die meisten Engineering-Teams stoßen zweimal an dieselbe Wand: einmal, wenn die Infrastruktur nicht mehr reproduzierbar ist, und ein zweites Mal, wenn Datenpipelines nicht mehr vertrauenswürdig sind. Wir bauen die Schicht, die beides löst. Auf der Infrastrukturseite bedeutet das Terraform- oder OpenTofu-Module, die Ihre AWS-, GCP- oder Azure-Umgebung in versionskontrollierten Code verwandeln, plus CI/CD-Pipelines, die den Weg vom Commit bis zur Produktion automatisieren. Auf der Datenseite bedeutet das dbt-Modelle, Airflow- oder Kafka-gesteuerte Pipelines sowie Warehouses auf Snowflake, BigQuery oder Databricks, die Analysten und nachgelagerten Anwendungen Zahlen liefern, denen sie wirklich vertrauen können.
Diese Arbeit richtet sich an Engineering-Teams, die über ihren ersten Prototyp hinaus sind – dort, wo manuelles Server-Setup, Deployments nach Erfahrungswissen oder aus Tabellen gespeiste Dashboards mittlerweile zum Engpass geworden sind. Ein wachsendes Start-up braucht automatisch skalierende Kubernetes-Cluster und Entwicklerplattformen mit klaren Golden Paths, damit die Auslieferung mit dem Team mitwächst statt langsamer wird. Ein Unternehmen, das in Exporten aus mehreren getrennten Tools versinkt, braucht ein Lakehouse und ELT-Pipelines, die manuelles CSV-Jonglieren durch geplante, getestete Transformationen ersetzen.
Wir behandeln Infrastruktur und Daten als eine Disziplin, nicht als zwei getrennte Übergaben – die Plattform und die Daten, die sie liefert, werden nach demselben Standard gebaut. Projekte werden klar abgegrenzt und zum Festpreis kalkuliert statt offen gehalten, damit die Kosten dem Ergebnis entsprechen: Infrastruktur- und CI/CD-Projekte starten bei $8,000, vollständige Datenplattformen und Pipelines ab $25,000+.
Unser Prozess
Analyse & Architektur
Wir erfassen Ihre bestehende AWS-/GCP-/Azure-Landschaft, Datenquellen und Pipeline-Lücken und entwerfen anschließend Ziel-Terraform-Module und Warehouse-Schemas (Snowflake, BigQuery oder Databricks), bevor Code entsteht.
Infrastruktur aufbauen
Wir provisionieren Terraform-/OpenTofu-Module und Kubernetes-Cluster, containerisieren Services mit Docker und Helm und richten CI/CD-Pipelines ein, damit jede Umgebung immer auf dieselbe Weise deployt wird.
Pipelines & Warehousing
Wir bauen Aufnahme- und Transformationspipelines mit Airflow, Kafka, Fivetran oder Airbyte und modellieren das Warehouse in dbt auf Snowflake, BigQuery oder Databricks mit getesteten, dokumentierten dimensionalen Modellen.
Übergabe & Befähigung
Wir testen das automatische Skalieren unter echtem Traffic, dokumentieren Golden Paths auf der internen Entwicklerplattform und schulen Ihr Team darin, Pipelines und Infrastruktur selbstständig zu betreiben und weiterzuentwickeln.
Was wir anbieten
Cloud & IaC
Terraform/OpenTofu auf AWS, GCP oder Azure für reproduzierbare, versionskontrollierte Infrastruktur
CI/CD & Platform Engineering
Automatisierte Build-, Test- und Deploy-Pipelines sowie interne Entwicklerplattformen mit klaren Golden Paths
Kubernetes & Container
Dockerisierte Services, Helm Charts und robuste, automatisch skalierende Cluster
Data Warehouses & Lakehouses
Snowflake-, BigQuery- oder Databricks-Implementierungen mit sauberen dimensionalen Modellen
Datenpipelines & ELT
Zuverlässige Datenaufnahme und -transformation mit dbt, Airflow, Kafka und Fivetran/Airbyte
Technologien, die wir einsetzen
Häufig gestellte Fragen
Sagen Sie uns,
was wir bauen sollen.
Bringen Sie uns die Idee, die angeblich zu schwer war. Kostenlose, unverbindliche Antwort innerhalb eines Werktags — NDA auf Anfrage.
Cloud, DevOps & Data Engineering
Cloud, DevOps und Data Engineering bedeutet, Infrastruktur, Deployments und Datenpipelines in versionierte, automatisierte Systeme zu überführen, statt sie in manuellen Schritten zu betreiben. Prixelo bietet das für Engineering-Teams an, die über ihren ersten Prototyp hinaus sind und bei denen von Hand aufgesetzte Server, Deployments, die nur eine Person kennt, oder aus Tabellen gespeiste Dashboards zum Engpass geworden sind. Zu den Ergebnissen gehören typischerweise Terraform- oder OpenTofu-Module für AWS, GCP oder Azure; CI/CD-Pipelines, die jede Änderung auf dieselbe Weise testen und ausrollen; Docker-Container und mit Helm verwaltete Kubernetes-Cluster; sowie Datenpipelines mit dbt, Airflow, Kafka, Fivetran oder Airbyte, die ein Data Warehouse auf Snowflake, BigQuery oder Databricks speisen. Monitoring und Dokumentation sind Teil der Umsetzung, und das Projekt endet mit einer Übergabe, damit Ihr Team das System selbst betreiben und erweitern kann. Die Arbeit wird klar abgegrenzt und zum Festpreis angeboten: Infrastruktur- und CI/CD-Setups beginnen bei $8,000, vollständige Datenplattformen und Pipelines bei $25,000+. Die endgültigen Kosten hängen davon ab, wie viele Umgebungen, Services und Datenquellen zum Umfang gehören.
Häufige Fragen
Was umfasst ein Cloud- und DevOps-Projekt?
Es deckt den Weg vom Code bis in die Produktion ab, ebenso die Daten, die daraus entstehen. In der Regel heißt das: Infrastruktur in Terraform oder OpenTofu, automatisierte Build-, Test- und Deploy-Pipelines, containerisierte Services auf Kubernetes, Monitoring und Observability sowie bei Bedarf ELT-Pipelines und ein Data Warehouse. Jedes Projekt beginnt mit einer Bestandsaufnahme Ihres aktuellen Setups, damit nur die Teile gebaut werden, die Sie tatsächlich brauchen.
Was ist Infrastructure as Code und warum ist das wichtig?
Infrastructure as Code bedeutet, Server, Netzwerke und Cloud-Dienste in versionierten Dateien zu beschreiben, statt sie von Hand in einer Konsole zu konfigurieren. Werkzeuge wie Terraform oder OpenTofu erzeugen aus diesen Dateien dann jedes Mal dieselbe Umgebung. Der praktische Nutzen: Staging und Produktion laufen nicht mehr auseinander, Änderungen durchlaufen ein Code-Review, und eine verlorene oder defekte Umgebung lässt sich neu aufbauen, statt sie aus dem Gedächtnis zu rekonstruieren.
Braucht mein Team Kubernetes?
Nicht immer. Kubernetes lohnt seinen Betriebsaufwand, wenn Sie mehrere Services betreiben, die Autoscaling, Rolling Deployments und einheitliche Umgebungen benötigen. Für eine einzelne Anwendung mit gleichmäßigem Traffic kann ein verwalteter Container-Dienst oder eine Plattform wie Vercel oder Cloudflare einfacher und günstiger sein. Die Empfehlung entsteht während der Bestandsaufnahme, abhängig von Ihrem Stack, Ihrem Traffic, den Kosten und dem, was Ihr Team sicher betreiben kann.
Was ist der Unterschied zwischen DevOps und Data Engineering?
DevOps befasst sich damit, wie Software gebaut, ausgerollt und betrieben wird: Infrastruktur, CI/CD, Container und Monitoring. Data Engineering befasst sich damit, wie Daten erfasst, transformiert und gespeichert werden, damit sich Analysten und Anwendungen darauf verlassen können, mit Werkzeugen wie dbt, Airflow und einem Data Warehouse. Prixelo behandelt beides als eine Disziplin, sodass die Plattform und die Daten, die sie erzeugt, nach demselben Maßstab gebaut werden.
Kann unser Team das Setup nach der Übergabe selbst warten?
Ja, genau darauf zielt die letzte Phase ab. Vor der Übergabe wird das Autoscaling unter Last getestet, die Golden Paths der internen Entwicklerplattform werden dokumentiert, und Ihre Engineers werden darin geschult, Pipelines und Infrastruktur zu betreiben und zu erweitern. Da alles in versioniertem Code liegt und nicht im Kopf einer einzelnen Person, kann Ihr Team es mit seinem gewohnten Workflow prüfen, ändern und neu aufbauen.