Technologie-Recherche & Architektur-Design
Lösungsevaluation: Zu Beginn erfolgte eine systematische Analyse und Auswahl einer geeigneten Datenbank mit starkem Fokus auf die Kompatibilität zur bestehenden Systemlandschaft.
Entscheidung für TimescaleDB: Die Wahl fiel auf TimescaleDB, eine PostgreSQL-Erweiterung, die mit Batching und automatischer Partitionierung speziell auf Zeitreihendaten ausgelegt ist und dabei volle SQL-Kompatibilität bietet.
Architektur-Konzeption: Daraufhin wurde eine maßgeschneiderte Persistenzstrategie designt, die eine effiziente Skalierung und die problemlose Ausführung paralleler Schreibprozesse ermöglicht.
Anpassung der Persistenzschicht & Backend-Optimierung
Refactoring des Persistence Layers: Die Java-Datenbankschicht wurde technisch umfassend überarbeitet und an das spezifische Datenformat der Zeitreihendaten angepasst.
Implementierung von Batching-Mechanismen: Im Backend wurden robuste Batching-Logiken aufgebaut, um den I/O-Overhead zu reduzieren und die Schreibdurchsätze drastisch zu maximieren.
Query-Optimierung: Zusätzlich wurden bestehende SQL-Abfragen und Indizierungsstrategien systematisch überarbeitet und getuned, um auch bei Lese- und Aggregationszugriffen höchste Performance zu gewährleisten.
Integration, Testing & Rollout
Performance-Testing: Vor dem Go-Live wurden intensive Benchmarks unter Last durchgeführt, um die gesteigerte Schreib- und Lese-Performance unter realistischen Bedingungen zu validieren.
Nahtlose Migration: Abschließend konnte die neue Persistenzschicht in den Produktionsbetrieb überführt werden, ohne dass die laufende Anwendung unterbrochen werden musste.
