Das Projekt: Produktionsreife Plattform für KI-Audioanalyse

Resmonics beauftragte uns mit dem Aufbau einer skalierbaren, sicheren und wartbaren Plattform zur automatisierten Husten-Analyse. Die Herausforderung bestand darin, eine vorhandene Machine-Learning-Pipeline in eine robuste Produktionsumgebung zu überführen, die Audio-Uploads entgegennimmt, mehrere Inferenz-Engines orchestriert und die Ergebnisse strukturiert und datenschutzkonform speichert.

Die Lösung: Microservices-Architektur und ML-Integration

Die devs group entwarf und baute das gesamte Backend als Microservices-Architektur. Durch unsere technische Expertise konnten wir ein einheitliches System schaffen, das verschiedene Modellformate unter einem Dach orchestriert und die Qualität, Skalierbarkeit und Wartbarkeit des Systems sicherstellt.

• API-Gateway: Zentraler Eingangspunkt für Audio-Uploads, Authentifizierung (OAuth2 / OpenID Connect) und Recording-Verwaltung.

• ML-Inferenz: Drei Inferenz-Engines werden in einer einheitlichen Pipeline ausgeführt.

• Datenhaltung & API: Robuste Datenhaltung mit PostgreSQL und versionierten Schema-Migrationen, klar definierte Schnittstellen auf Basis von OpenAPI, datenschutzkonforme Speicherung (gehashte IP-Geolokalisierung).

• DevOps & Infrastruktur: Betrieb und Auslieferung über eine moderne Container- und CI/CD-Landschaft mit Docker und Reverse Proxy, versioniert über Git-Tags.

Pilotierung

Im Rahmen einer Pilotphase entwickelten wir zusätzlich ein dediziertes Frontend, mit dem die Lösung im realen Einsatz getestet und validiert werden konnte. Nach erfolgreichem Pilot ging die Plattform als reine API-Lösung in Produktion mit einem internationalen Pharmakonzern als Endkunden.

Das Ergebnis: Skalierbare, datenschutzkonforme Analyse-Plattform

Durch die gezielte Entwicklung der Plattform und die produktionsreife Integration der Pipeline entstand ein leistungsfähiges, stabiles System. Die Lösung zeichnet sich durch saubere hexagonale Architektur, hohe technische Qualität und Datenschutz by Design aus.