Edgenet Netzwerk Optimieren

Ein führender US-amerikanischer Autoteile-Distributor kämpfte mit inkonsistenten Produktdaten, die zu hohen Retourenquoten führten. Die manuelle Überprüfung der Datensätze war fehleranfällig und nicht skalierbar. Die zentrale Herausforderung bestand darin, die Qualitätssicherung im Edgenet Produkt Inhalts Netzwerk zu automatisieren, ohne die bestehende Legacy-Infrastruktur zu gefährden.

Unser augmentiertes Team aus drei Senior Java-Entwicklern implementierte eine robuste Middleware-Lösung auf Basis von Spring Batch. Diese Lösung validiert eingehende Datenströme gegen strenge GDSN-Regelwerke, bevor sie in das PIM-System gelangen. Durch den Einsatz von asynchroner Verarbeitung konnte die Systemlast während der Spitzenzeiten minimiert werden. Das Team arbeitete eng mit den internen Architekten des Kunden zusammen, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten.

Das Ergebnis war eine drastische Reduzierung fehlerhafter Datensätze. Die Datenqualität stieg auf 99.9% Genauigkeit, was die Retourenquote signifikant senkte und das Vertrauen der Händler stärkte.

Ein global agierender Einzelhändler stand vor dem Problem, dass Produktupdates zu lange brauchten, um in allen Online-Kanälen sichtbar zu sein. Diese Verzögerung im Edgenet Produkt Inhalts Netzwerk führte zu verpassten Verkaufschancen und Kundenbeschwerden über veraltete Informationen. Das Ziel war eine Near-Real-Time-Synchronisation.

Smartbrain stellte ein Team von Java-Backend-Experten bereit, die eine ereignisgesteuerte Architektur (Event-Driven Architecture) unter Verwendung von Apache Kafka und Java Microservices entwickelten. Diese Lösung ersetzte die veralteten Batch-Prozesse. Änderungen an Produktdaten werden nun sofort erfasst und parallel an alle angeschlossenen Systeme propagiert. Die Entwickler integrierten zudem automatisierte Tests, um die Stabilität bei Hochlast zu garantieren.

Die Latenzzeit für Datenupdates wurde von 24 Stunden auf unter 5 Minuten reduziert. Dies ermöglichte dem Kunden, Flash-Sales und Preisänderungen dynamisch und wettbewerbsfähig zu steuern.

Ein großer Elektronik-Großhändler hatte massive Performance-Probleme mit seiner API-Schnittstelle zum Edgenet Produkt Inhalts Netzwerk. Bei Katalog-Updates mit Millionen von Artikeln brach die Verbindung häufig ab oder war extrem langsam. Dies blockierte interne Workflows und verzögerte die Listung neuer Produkte.

Unsere Java-Performance-Spezialisten analysierten den bestehenden Code und identifizierten Engpässe im Datenbankzugriff und im Memory-Management. Sie refakturierten die kritischen Komponenten der API und implementierten effizientes Caching sowie Connection Pooling. Zusätzlich wurde eine skalierbare Cloud-Infrastruktur aufgesetzt, die sich automatisch an die Last anpasst.

Nach der Optimierung konnte die API die dreifache Datenmenge verarbeiten, bei einer gleichzeitigen Reduzierung der Antwortzeiten um 65%. Die Stabilität des Systems ist nun auch bei massiven Katalog-Updates gewährleistet.