Wir entwickeln Backends, die Menschen, Anwendungen und KI-Agenten gleich gut bedienen: skalierbar unter Last, sicher im Zugriff und nachweisbar im Betrieb.
Digitale Produkte tragen nur so weit, wie das Backend darunter reicht: Es entscheidet, ob Prozesse ohne Medienbrüche und Fehler an den Schnittstellen laufen, ob Lastspitzen abgefangen werden und ob sich das System weiterentwickeln lässt, ohne den Betrieb anzuhalten. Neu hinzugekommen ist eine zweite Nutzergruppe: KI-Agenten, die Systeme nicht über Oberflächen, sondern über Schnittstellen bedienen. Wir entwickeln Backends für beides – von der Architektur über die Integration in bestehende IT-Landschaften bis zum Betrieb.
Backend-Expertise seit 1999
inovex ist 1999 als Systemhaus mit Datenbank- und Middleware-Fokus gestartet. Diese Herkunft prägt bis heute, wie wir Backends bauen: nah an den Daten, mit Respekt für Bestandssysteme und mit einem Blick auf den Betrieb, der nicht erst beim Go-live beginnt.
Architektur mit Haltbarkeit
Modularer Monolith, Microservices oder Event-getriebene Systeme – wir schneiden Domänen so, dass Teams unabhängig arbeiten können, und entscheiden nach Anforderung statt nach Mode. Vertiefend: Architekturen.
Skalierbarkeit & Resilienz
Von Lastspitzen im Streaming bis zum georedundanten Cluster: Wir bauen Systeme, die unter Druck vorhersagbar reagieren – mit Circuit Breakern, Gateways und Service Mesh auf Kubernetes.
APIs & Integration
REST mit OpenAPI, GraphQL für aggregierende Layer, gRPC für latenzkritische Kommunikation und MCP-Server als Zugang für KI-Agenten – dokumentiert, versioniert und für Partnersysteme wie für Agenten nutzbar.
Daten in Echtzeit
Event-Streaming, Stream Processing und CQRS verbinden Bestandssysteme mit neuen Anwendungen, ohne dass beide Seiten gemeinsam released werden müssen. Für die Weiterverarbeitung der Daten übernimmt unser Data Engineering.
Betrieb & Observability
Traces, Metriken und Logs über OpenTelemetry, dazu Service Level Objectives, Fehlerbudgets und Kostentransparenz. Damit wird Backend-Qualität messbar statt behauptet – auf Wunsch als Plattform über unser Platform Engineering.
Security & Compliance
Authentifizierung mit OpenID Connect, Zero-Trust-Kommunikation, Secrets Management und eine Lieferkette mit SBOM und signierten Artefakten – anschlussfähig an NIS2 und den Cyber Resilience Act. Mehr unter Security.
KI im Backend
Agenten, Daten & Verantwortung
Modelle sind austauschbar geworden – der Unterschied entsteht in der Schicht darunter: bei Datenzugriff, Rechten, Kosten und Nachvollziehbarkeit. Genau dort liegt Backend-Arbeit. Wir machen bestehende Domänen für Agenten nutzbar und bringen KI-Funktionen als betriebsfähigen Dienst in Produktion, nicht als Prototyp.
Agent-Readiness
KI-Agenten sollen Bestandssysteme über strukturierte Schnittstellen ansprechen statt über Oberflächen. Wir stellen MCP-Server vor bestehende Domänen, definieren Werkzeug-APIs mit klaren Verträgen und sichern jeden Aufruf über Berechtigungen, Mandantentrennung, Ratenbegrenzung und Auditierbarkeit ab.
KI-gestützte Anwendungen
Retrieval-Augmented Generation mit Vektor- und Hybrid-Suche, LLM-Gateways für Routing, Kosten und Protokollierung, Evaluationen und Guardrails als Teil der Deployment-Pipeline – auf Wunsch mit eigenen Modellen, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen.
KI-assistierte Entwicklung
Wir arbeiten mit Coding-Agenten im eigenen Alltag – mit Spec-Driven Development und Review-Guardrails, die Qualität sichern statt sie zu ersetzen. Diese Praxiserfahrung geben wir im Agentic Coding Coaching ins Team weiter.
Im gemeinsamen Projekt mit inovex möchte RTL Technology (ehem. CBC) eine sichere und innovative Plattform für die kommenden Herausforderungen im TV/Entertainment-Markt entstehen lassen. Ziel ist es, die Plattform in die Cloud zu verlagern, die Themen und Teams neuzustrukturieren und auf agile Arbeitsweise umzustellen.
Einen neuartigen, auf Millionen Nutzer:innen ausgelegten Streaming-Service von Grund auf aufzubauen stellt eine große Herausforderung dar, bietet aber auch die Möglichkeit, modernste Architekturen und Entwicklungsmethoden in der Praxis anzuwenden. Diese Möglichkeit nahm inovex wahr, als es darum ging, gemeinsam mit EXARING das Backend von waipu.tv zu entwerfen und umzusetzen.
Eine moderne Plattform für Microservices in einer historisch gewachsenen Infrastruktur aufzubauen ist weder in der Theorie noch in der Praxis ein leichtes Unterfangen. Dass ein solches Vorhaben aber nicht nur gelingen kann, sondern dem Geschäftsbereich sogar eine Art Vorbildfunktion beschert, zeigt das gemeinsame Projekt von 1&1 Mail & Media GmbH und inovex.
Wir passen unsere Werkzeuge individuell an Ihre Anforderungen, Zielarchitekturen und Ihr Team an – frei von Technologie-Dogmen.
Auf der JVM arbeiten wir mit Java und Kotlin und setzen dabei auf Spring Boot, Quarkus und Jakarta EE – bewährt für Systeme, die über Jahre wachsen und betrieben werden müssen. Go nutzen wir für Cloud-native Services und Infrastruktur-Tooling, Rust dort, wo Performance und Speichersicherheit zusammenkommen müssen.
Im Microsoft-Umfeld entwickeln wir mit .NET, und wenn Frontend und Backend ein Team teilen, arbeiten wir mit TypeScript und NestJS auf Node.js, Deno oder Bun. Welche Sprache zum Einsatz kommt, entscheiden Anforderung, Team und Betriebsmodell – nicht die Gewohnheit. Wir halten alle Bausteine grundsätzlich auf dem aktuellen, herstellerseitig unterstützten Stand.
Als Datenbasis nutzen wir relationale Datenbanken wie PostgreSQL, NoSQL für spezielle Zugriffsmuster und Vektorsuche für semantische Anwendungsfälle – die Voraussetzung für Retrieval-Augmented Generation. Für Daten in Bewegung setzen wir auf Apache Kafka, Stream Processing und Event-getriebene Muster wie CQRS; als Confluent-Partner begleiten wir auch den Betrieb.
Beim Datenaustausch wählen wir gezielt die passende Technologie: REST mit OpenAPI für bewährte und zuverlässige Zugriffe, GraphQL für aggregierende Layer und Backends for Frontends, gRPC für interne Kommunikation mit engen Latenzbudgets und MCP-Server als Zugang für KI-Agenten. API-Gateways, Versionierung und verbindliche Verträge gehören für uns zur Architektur – nicht zur Dokumentation.
Als Laufzeitumgebung dient Kubernetes, ergänzt durch Service Mesh für Verkehr und Verschlüsselung zwischen Diensten sowie Resilience4j und Spring Cloud Gateway für Ausfalltoleranz. Infrastructure as Code und GitOps machen Deployments reproduzierbar – auf Wunsch als interne Entwicklungsplattform über unser Platform Engineering, betrieblich getragen von DevOps.
Beobachtbar wird der Betrieb über OpenTelemetry für Traces, Metriken und Logs, ausgewertet mit Prometheus und Grafana, gesteuert über Service Level Objectives und Fehlerbudgets. Dazu kommen Kostentransparenz und Energieeffizienz als Teil jeder Architekturentscheidung.
Auf der Sicherheitsseite: OpenID Connect und OAuth für Authentifizierung, mTLS und Zero-Trust-Prinzipien zwischen Diensten, Secrets Management und Policy as Code. In der Lieferkette SBOM, signierte Artefakte und Abhängigkeitsprüfungen – die Grundlage für Nachweise gegenüber NIS2 und dem Cyber Resilience Act. Vertiefend: Security, Digital Quality und Souveräne Cloud.
Backend-Architektur verändert sich derzeit vor allem an zwei Stellen: Systeme müssen für KI-Agenten ansprechbar werden, und Betrieb wie Lieferkette müssen nachweisbar sein. In unserem projektübergreifenden Austausch bewerten wir laufend, was davon in Kundenprojekte gehört – und was Hype bleibt.
Die meisten Backend-Projekte beginnen nicht auf der grünen Wiese, sondern in einer gewachsenen Landschaft mit langen Releasezyklen und wenig Testabdeckung. Wir modernisieren schrittweise: Domänen schneiden, Schnittstellen vorschalten, Daten synchron halten und Verantwortung Stück für Stück verlagern – bis der Altbestand ohne Stillstand abgeschaltet werden kann.
Moderne Plattformen müssen anders konzipiert werden, damit sie ihre Aufgaben erfüllen können – agiler, feingranularer und flexibler, aber immer domänenspezifisch und bedarfsgerecht.
Der Anlass ist fast immer derselbe: Immer mehr Bereiche in Wirtschaft und Gesellschaft werden durch datenbasierte Services getragen, und das Wachstum an Diensten, Datenvolumina, Schnittstellen und Abhängigkeiten überfordert monolithische Architekturen, deren Grundzüge teils aus den frühen 2000ern stammen.
Wie der Weg dorthin geplant wird – von der Ist-Analyse über die Zieldefinition bis zur Umsetzung – beschreibt unsere Replatforming-Strategie. Messbar wird das Ergebnis an Kennzahlen, die das Geschäft versteht: Vorlaufzeit für Änderungen, Deployment-Frequenz, Ausfallzeit und Kosten pro Anfrage.
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