19.10.2026 aktualisiert
100 % verfügbar
Hands-On Cloud & Software Architekt für AWS & Legacy Modernisierung · Go / PHP / Terraform
Geilenkirchen, Deutschland
Nur Remote
Fachinformatiker für AnwendungsentwicklungÜber mich
Alter PHP-Code, steigende AWS-Rechnung, Backend am Limit? Genau da steige ich ein. Ich modernisiere Legacy-Systeme, entwerfe AWS-Architekturen, migriere dorthin und baue Go-Services für hohe Last. Bei laufendem Betrieb, ohne Ausfall. Über 20 Jahre Praxis, 6× AWS Certified.
Skills
AI AgentsAWS SQSRAGTailwind CSSFinOpsBedrockOKRSageMakerIAMJavaScriptPHPAPIsCloudfrontAmazon Elastic Compute CloudAmazon S3
Über 20 Jahre Softwareentwicklung, heute entwerfe und baue ich geschäftskritische Systeme auf AWS. Meist an Systemen, die dabei weiterlaufen müssen. Ich baue selbst um, statt Empfehlungen zu hinterlassen.
Ich habe mich in Legacy-Codebases eingearbeitet, die niemand mehr anfassen wollte, Systeme stabilisiert, die unter Last brachen, und manuelle Abläufe durch Services ersetzt, die seitdem ohne Zutun laufen.
Ausgewählte Ergebnisse:
→ −83 % AWS-Kosten: 15.000 € → 2.500 € pro Monat
→ 3 Mio.+ Requests pro Tag unter 10 ms Latenz (Go-Service)
→ 6 Mio.+ Nutzer auf einer geschäftskritischen Payment-Plattform
→ 20 Jahre alte Redaktionsplattform modernisiert, ohne einen Tag Stillstand
Typische Einsätze:
→ Legacy-Anwendung schrittweise modernisieren und nach AWS bringen, ohne Big-Bang-Rewrite
→ AWS-Kosten analysieren und senken, ohne Abstriche bei der Verfügbarkeit
→ Backend oder API stabilisieren, die unter Last bricht
→ AWS-Architektur für ein neues Produkt aufsetzen, mit Terraform von Tag eins
Schwerpunkte:
AWS-Architektur und -Migration, Legacy-Modernisierung, AWS-Kosten und Ausfallsicherheit, Backend-Entwicklung in Go und PHP, Infrastruktur als Code mit Terraform.
Tech-Stack:
Go, PHP 8, gRPC, REST, AWS (ECS/Fargate, EKS, EC2, RDS, DynamoDB, S3, CloudFront, SQS, Athena, Glue, IAM) · Terraform, Docker, Kubernetes · PostgreSQL, MySQL, Valkey, CI/CD, Observability
Agentic Engineering gehört zum Alltag und macht die Umsetzung deutlich schneller. An der Sache ändert es nichts: Architektur, Qualität und die Entscheidung, was gebaut wird, bleiben meine Verantwortung.
6× AWS Certified, darunter Solutions Architect Professional, Generative AI Developer Professional und Security Specialty. HashiCorp Terraform Associate.
Remote aus Geilenkirchen, auf Deutsch und Englisch.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2003
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherFranzösischGrundkenntnisse
Projekthistorie
Die Ausgangssituation
Die Traffic-Attributierung einer globalen AdTech-Plattform war auf mehrere Abteilungen verteilt – kein zentrales System, kein einheitlicher Prozess. Mit steigendem Traffic und wachsender Kampagnenzahl konnten Media Buyer nur einen Bruchteil der möglichen Kampagnen tracken.
Die Herausforderung
Die Anforderungen waren kompromisslos: Jeden Request in unter 10ms mit Attributierungswerten anreichern, kein Single Point of Failure, global verfügbar in EU und US. Attributierungswerte tageweise vergeben, konsistent und atomar verwaltet.
Mein Ansatz
Go als Sprache der Wahl für hohe Concurrency und niedrige Latenz. Deployment in EU und US, jede Region eigenständig hochverfügbar. AWS Global Accelerator leitet Traffic zur nächstgelegenen Region, ein ALB verteilt die Last innerhalb der Region.
Drei Cache-Layer: In-Memory für häufig abgefragte Werte, Valkey für verteiltes Caching, DynamoDB für persistente tagesweise Vergabe mit atomaren Transaktionen – keine Race Conditions, keine Inkonsistenzen unter Last.
Der Service ist von Grund auf multi-tenant-fähig: mehrere Mandanten isoliert auf derselben Infrastruktur, ohne gegenseitige Beeinflussung.
Das Ergebnis
- 5x mehr Kampagnen trackbar für Media Buyer
- <10ms Latenz zuverlässig auch unter Last
- 3 Mio.+ Requests täglich – kein Produktionsausfall seit Launch
Ein verteilter manueller Prozess wurde durch einen zentralen hochverfügbaren Service ersetzt, der automatisch mit dem Traffic skaliert.
Die Ausgangssituation
Ein neu gegründetes Team übernahm PHP-Legacy-Code für das Revenue-Reporting, aber über Jahre gewachsen: keine Testabdeckung, keine dokumentierte Infrastruktur, kein Infrastructure as Code. Revenue-Feeds von externen Partnern wurden täglich importiert, Kampagnen-Reports ausgeliefert. Fehler hatten unmittelbare geschäftliche Konsequenzen.
Die Herausforderung
Keine Tests bedeutet Blindflug. Incidents passierten regelmäßig, Ursachen waren schwer zu finden, Fixes riskant. Die Infrastruktur war manuell konfiguriert, nicht dokumentiert, nicht reproduzierbar. Aufgabe: modernisieren, auf PHP 8 migrieren, in eine saubere AWS-Umgebung überführen bei laufendem Betrieb, kein Ausfall erlaubt.
Mein Ansatz
Testabdeckung von 0 auf über 90% aufgebaut – PHPUnit für Unit Tests, Codeception für Acceptance Tests. Erst absichern, dann modernisieren. Gesamten Legacy-Code auf PHP 8 migriert.
Cloud-Migration auf AWS: ECS, EC2, SQS/SNS, RDS, Athena und Glue. Gesamte Infrastruktur in Terraform, versioniert und reproduzierbar. Estimates-Per-Click täglich berechnet und für Media Buyer bereitgestellt. Revenue-Daten über AWS DataZone intern für alle Abteilungen verfügbar.
Das Ergebnis
- –90% Incidents durch vollständige Testabdeckung
- 90%+ Testabdeckung – Systemverhalten vollständig abgesichert
- 100% Infrastructure as Code – kein manuelles Klicken mehr
Legacy-Modernisierung bei laufendem Betrieb in einem neunstelligen Umsatzumfeld, kein einziger Tag Ausfall.
Die Ausgangssituation
Ein internationales SaaS-Produkt mit mehreren Millionen Kunden betrieb eine Payment-API die für eine andere Größenordnung gebaut worden war. Jede Lastspitze war ein Risiko, neue Provider-Integrationen dauerten Wochen, das Deployment war ein manueller Prozess. Das Produkt sollte international skalieren, das System war dafür nicht gebaut.
Die Herausforderung
Komplettrewrite keine Option. Das System verarbeitete täglich tausende Transaktionen, ein Ausfall bedeutete direkten Umsatzverlust. Modernisierung bei laufendem Betrieb, neue Funktionalität parallel zum Altbetrieb, über mehrere Jahre ohne Destabilisierung.
Mein Ansatz
Testabdeckung eingeführt, kritische Abhängigkeiten dokumentiert, Deployment automatisiert. Dann schrittweise Microservice-Architektur in Go, kein Big Bang, sondern kontrollierter Aufbau. Bestehende PHP-Komponenten über gRPC integriert, Kubernetes auf AWS für Orchestrierung, CI/CD über GitHub und GitLab.
Stripe, Braintree, Adyen, Paymentwall, Chargebee und Amazon Pay über saubere API-Schichten abstrahiert, jeder Provider austauschbar ohne das Gesamtsystem zu berühren. Grafana, Prometheus, CloudWatch und Sentry für Observability von Anfang an.
Das Ergebnis
- 6 Mio.+ Nutzer – System trägt die Last stabil
- –15 % Payment-Abbrüche durch optimierte Infrastruktur
- –75 % Deploymentzeit durch automatisierte CI/CD-Pipelines
Neue Provider in Tagen statt Wochen integrierbar. Kein Angst-Deployment mehr.