Leistungsoptimierung der intelligenten Gefahrenerkennungslösung und Cloud-Native-Migration auf MSA-Basis

Dieses Projekt wurde durchgeführt, um die Leistung des KI-Kernmodells des von Human ICT entwickelten Vision-basierten Gefahrenerkennungssystems zu optimieren und die Infrastruktur grundlegend zu modernisieren, um Skalierbarkeit und Wartungseffizienz zu maximieren.

TOSKY hat erfolgreich MSA (Microservices Architecture) implementiert und damit die bisherige monolithische Architektur abgelöst, sodass jeder Service unabhängig betrieben werden kann.
Technisch wurde für den Python-basierten ML-Bereich und den Kommunikationsserver ein Kubernetes(k8s)-Deployment-Prozess eingeführt, der flexible Orchestrierung in der Cloud-Umgebung ermöglicht.
Zudem wurde für die Java-basierte Verwaltungssite eine Multi-Tenant-Architektur implementiert, die mehrere Kunden in einer einzigen Instanz bedienen kann und die Betriebseffizienz drastisch steigert.

TOSKY hat durch dieses Projekt sowohl fortgeschrittene KI-Modelloptimierung als auch die Fähigkeit zur Systemarchitektur mit modernstem Cloud-Native-Technologie-Stack unter Beweis gestellt.