Lenny Daume
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Hamburg

SMS-Reengineering mit 17x Durchsatz

Software Developer Enterprise Java

Mai 2012 - Juni 2012
2 Monate
Vollzeit
Produktarbeit
Hamburg

Relevanz

Warum dieser Case relevant ist

Diese Einordnung macht sichtbar, was für Hiring oder Zusammenarbeit zählt: Wirkung, Belege, Fit und AI-/Delivery-Relevanz.

Systemwirkung

Kritisches SMS-System durch Reengineering von 40 auf 700 SMS pro Sekunde gebracht und damit das stärkste dtms-Proof-Signal gesetzt.

AI-/Delivery-Relevanz

Der Case zeigt ein wichtiges Muster für AI-native Systeme: bestehende Verarbeitung verstehen, Engpässe finden und Performance messbar verbessern.

dtmsReengineeringPerformanceEnterprise Java

Proof

17x

Durchsatzsteigerung

700/s

Zielkapazität

Echtzeit

Betriebssichtbarkeit

Passt besonders bei

  • Für Teams, die nicht nur Features bauen, sondern bestehende Systeme messbar leistungsfähiger machen müssen.
  • Für Unternehmen mit kritischen Backend-Prozessen, bei denen Reengineering direkt operativen Wert hat.

Case-Kontext

Überblick

Ein kritisches SMS-Verarbeitungssystem musste deutlich mehr Durchsatz tragen. Ich leitete das Reengineering und erhöhte die Verarbeitung von 40 auf 700 SMS pro Sekunde, während Wortfilterung und ein Echtzeit-SMS-Ticker für den operativen Betrieb hinzukamen.

Die Arbeit verband Systemanalyse, Architektur-Redesign und iterative Performance-Arbeit für hohe SMS-Volumina. Jersey JAX-RS, JPA/Hibernate und Google Guice bildeten die technische Grundlage für Verarbeitung, Filterung und Monitoring.

Verantwortung

Aktivitäten

  • System-Reengineering: Vollständiges Architektur-Redesign für 17x Performance-Verbesserung (40→700 SMS/Sek)
  • Performance-Optimierung: High-Throughput-Message-Processing, Concurrent-Handling, Memory-Optimierung
  • Feature-Entwicklung: Wortfilterungs-System, Echtzeit-SMS-Ticker, erweiterte Message-Management-Funktionen
  • API-Integration: Jersey JAX-RS-Implementierung, RESTful-Endpoints, skalierbare Service-Architektur
  • Qualitätssicherung: TestNG-Testing-Framework, Performance-Testing, Load-Validierung

Arbeitsweise

Methodik

  • Iterative Inkrementelle Entwicklung: Schrittweise Optimierung mit kontinuierlichem Performance-Monitoring
  • Performance-First-Architektur: High-Throughput-Design, Concurrent-Processing, skalierbare Message-Handhabung
  • Feature-Driven Development: Wortfilterung, SMS-Ticker, erweiterte Message-Management-Funktionen
  • Enterprise-Integration: JPA/Hibernate-Persistierung, Google Guice Dependency Injection, Tomcat-Deployment

Technischer Kontext

Technologie-Stack

Die Tools sind hier kein Selbstzweck. Relevant ist, welche Systemebenen im Projekt zusammengebracht wurden.

7Bereiche
18Technologien

Backend

5
Java 7Jersey JAX-RSJPAHibernateGoogle Guice

Messaging & Event Streaming

2
High-Performance-SMS-VerarbeitungMessage Filtering

Datenbanken & Storage

1
MySQL

DevOps

4
TomcatPerformance-OptimierungPerformance-MonitoringMaven

Sonstige

1
Parallele Verarbeitung

Tools

4
TestNGEclipseJiraTwiki

CI/CD & Delivery Pipelines

1
Jenkins

Nächster Schritt

Wenn du ähnliche Wirkung für Hiring, Zusammenarbeit oder eine konkrete Transformation prüfen willst, ist das der richtige Einstieg.

Schreib kurz, welche Lage du gerade einordnen willst. Ich antworte persönlich und sage klar, ob mein Profil passt.

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