News-Archiv / Projekte

März 2020

TNG goes virtual

Manchmal muss man aus der Not eine Tugend machen. In Anbetracht des sich ausbreitenden SARS-CoV-2-Virus hat TNG am vergangenen Freitag ein Experiment gestartet - einen virtuellen Techday mit Workshops, Vorträgen und sogar einer virtuellen "Aktuellen Halben Stunde". Schon lange wird der wöchentliche unternehmensinterne Informationsvortrag der TNG-Partner zusätzlich zum Präsenzvortrag gestreamt, doch am Freitag fand er zum ersten Mal rein virtuell in einer Videokonferenz statt. Bis zu 230 Kollegen schalteten sich zu. Für Interaktivität sorgte parallel ein Chat - in welchem viel applaudiert (via Emoticons) und kommentiert wurde.

Allgemein gab es viel gutes Feedback der Mitarbeiter zum virtuellen Techday. Dennoch freuen wir uns, uns auch bald wieder in persona austauschen zu können.

März 2020

Abhilfe bei Performanceproblemen

Hierzu halten die Kollegen einen Vortrag beim Virtual Big Techday am 8. Mai 2020.

Black Friday: dieser umsatzstärkste Tag im Jahr stellt für unseren kräftig wachsenden Kunden aus dem Online-Retail jedes Jahr eine besondere technische Herausforderung dar. Der Webshop muss dauerhaft unter zuvor ungesehener Last zuverlässig funktionieren. Bereits im Vorfeld deuteten 2019 kurze Störungen zu Spitzenzeiten auf bevorstehende Probleme hin, trotz eines bereits erfolgten Hardwareupgrades.

In iterativer Vorgehensweise identifizieren und beseitigen wir mehrere Performancebottlenecks und optimieren die Konfiguration der Applikation. Dies geschieht mittels eines JMeter-Testplans mit am Kundenverhalten modellierter Requestverteilung. Die Ausführung erfolgt aus der Cloud heraus direkt auf Produktion und ermöglicht es uns, verschiedene Lastszenarien zu realisieren. Dabei sorgen technische und organisatorische Maßnahmen dafür, dass Kunden nicht beim Einkaufen gestört werden. Elastic Stack, Prometheus & Grafana dienen als Hauptwerkzeuge zur Identifikation und Analyse relevanter Backend-Metriken.

Die so erzielten Verbesserungen entfalten schließlich die gewünschte Wirkung: der mögliche Durchsatz wurde verdoppelt und die heiße Phase wird ohne Zwischenfälle überstanden. Dank neuen Monitorings lassen sich zukünftig auftretende Performanceprobleme leichter erkennen, verstehen und zeitnah beheben.

November 2019

Deep Fakes in Echtzeit

Deep Fakes sind auf Basis künstlicher Intelligenz erstellte Fälschungen von Bildern oder Videos, in der Regel werden Gesichter ausgetauscht. Somit entsteht die Illusion, eine andere Person in einem Video zu sehen. Als Forschungsprojekt hat sich das TNG Innovation Hacking Team das Ziel gesetzt, besser zu verstehen, was bei Deep Fakes technisch möglich ist. Darüber hinaus wollten wir herausfinden, wo deren Grenzen liegen - insbesondere inwieweit und mit welcher Bildqualität es möglich ist, solche Deep Fakes in Echtzeit zu erzeugen.

Als Ergebnis unserer Forschung können wir tatsächlich in einem von einer Kamera aufgenommenen Video-Stream in Echtzeit das Gesicht der gefilmten Person durch das Gesicht einer anderen Person ersetzen und dabei die Mimik und Bewegungen der ursprünglichen Person übernehmen.

Wir verwenden dazu verschiedene Techniken aus dem Bereich der Computer Vision und der neuronalen Netze, um Gesichter in der Videoeingabe zu erkennen, zu übersetzen und zurück in die Videoausgabe zu integrieren. Zum Einsatz kamen in dem Projekt in Keras trainierte Autoencoder-Netze. Trainiert wurden diese mittels sogenannter GANs (Generative Adversarial Networks), die auch gleichzeitig die Erkennung von Fälschungen ermöglichen. Zusätzlich verwenden wir verschiedene andere neuronale Netze zur Gesichtserkennung und Gesichtssegmentierung.

Juni 2019

KI-Größenempfehler für Mode

Für einen großen Fashion Retailer entwickelt TNG eine Applikation zur individuellen Größenempfehlung für die Kunden des Webshops. Die Lösung stellt sich der Aufgabe, trotz einer Vielzahl an Größengängen und zum Teil geringer Verfügbarkeit einzelnen Kunden nur solche Produkte anzuzeigen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit auch wirklich passen. Dazu starten wir mit einem Ideenworkshop, überzeugen unseren Kunden durch Entwicklung eines Prototypen und rollen schließlich eine produktive Lösung aus, die messbar erfolgreich ist. Für die kundenindividuellen Größenprofile werden verschiedene Machine Learning Ansätze ausprobiert und die finale Lösung dann auf AWS-Lambda und Elasticsearch implementiert.

April 2019

Livegang einer Realtime-Chat-App

Zur Stärkung des direkten Kontakts zwischen Kunde und Apotheke unterstützen wir ein pharmazeutisches Großhandelsunternehmen
bei der Entwicklung und dem Go-Live eines Chat-Systems.

Als "Progressive Web App" ist dieser Chat ohne vorherige Installation im Web verfügbar und für Mobilgeräte optimiert. Hierbei setzen wir auf Cloud-Dienste und verwenden neben vielen anderen Services eine GraphQL-Schnittstelle.

Das Feedback der Nutzer wird gesammelt und in agiler Arbeitsweise nach Scrum zusammen mit neuen Features und Verbesserungen eingearbeitet.

März 2019

Neue Architektur und UI zur Modularisierung einer monolithischen Bestandsapplikation

Für einen Dienstleister aus dem B2B Logistiksektor entwerfen und verifizieren wir eine neue Architektur, die eine schrittweise Migration aus zwei monolithischen Bestandsapplikationen in State-of-art Module ermöglicht. Dabei unterstützen wir intensiv bei der Risikominimierung durch verschiedene PoCs - vor allem zur nahtlosen Integration einer modernen React-UI in die bestehende ExtJS-Anwendung - sowie bei der Verifikation der Backend-Integrations-Mechanismen.

Februar 2019

Einführung einer Microservice-Plattform in der Cloud

Wir unterstützen einen Kunden im Rahmen eines weltweiten Technologieprogramms beim Aufbau einer Microservice-Plattform, basierend auf AWS und Kubernetes, welche als Blueprint für neue Serviceentwicklungen dient und dem Konzern sowohl die agile Arbeitsweise als auch DevOps näher bringen soll.

Die Implementierung einer automatisierten, cloudbasierten CI/CD-Pipeline und die Bereitstellung von Templates für Serviceentwicklung und Deployment-Prozesse ermöglichen eine stets qualitätsgesicherte und zudem kosteneffiziente Auslieferung von Services.

Januar 2019

Verbesserung des Bezahlprozesses

Wir unterstützen einen Kunden bei der Bewältigung des Problems, auch zu Stoßzeiten mit besonders hohem Bestellvolumen sämtliche Transaktionen erfolgreich abwickeln zu können und somit Umsatzverluste zu vermeiden.

Dazu modularisieren wir den bestehenden Code zur Anbindung der Zahlungsdienstleister und fügen zwei neue hinzu.

Der runderneuerte Bezahlprozess liefert seither Failover für einzelne ausgefallene Zahlungsmethoden und damit die gewünschte hohe Verfügbarkeit bei gleichzeitiger Reduzierung der Prozesskosten.

Dezember 2018

TNG ist Atlassian Platinum Solution Partner

Atlassian Platinum Solution Partner bezeichnet die höchste Stufe der Partnerschaft mit Atlassian, die wir seit Dezember 2018 eingegangen sind (zuvor waren wir Atlassian Expert und Gold Solution Partner). Seit über 10 Jahren setzen wir als Atlassian-Partner die Atlassian Tools in unseren Projekten ein und können somit unsere Kunden in allen Bereichen der Digitalisierung mit Jira, Confluence, Bitbucket und Co. unterstützen. Vom Anforderungsmanagement über die agile Softwareentwicklung hin zu Optimierungen und automatischen Reports für Business Intelligence - unser Team aus zertifizierten Atlassian-Experten hilft auch Ihnen gerne beim Erreichen Ihrer Ziele.

November 2018

Individualisierte Produktsortierung

Für eine der größten europäischen Onlineshopping Communities im Fashionsegment entwickelt TNG einen Sortieralgorithmus, der in Echtzeit anhand des Kaufverhaltens der Community sowie des einzelnen Kunden eine Umsortierung der dargestellten Produkte vornimmt. Dadurch werden den Shop-Besuchern diejenigen Produkte als Erstes angezeigt, die dem jeweiligen individuellen Größenprofil entsprechen, sodass zur Findung passender Produkte endkundenseitig keinerlei Größenfilter mehr erforderlich sind.
Die Größenprofilverwaltung ist mit Hilfe von AWS über eine einfache REST API ansprechbar. Zur Gewährleistung einer größtmöglichen Performance wird außerdem ein Elasticsearch Plugin entwickelt, das direkt im Shopsystem installiert wird und die Sortierung der Ergebnisliste anhand der Größenprofile vornimmt.

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