Realtime Decision Platform

KI-gestützte Echtzeit-Entscheidungsplattform. Eventgesteuerte Multi-Tenant-Architektur für hochfrequente Datenströme mit Predictive Intelligence und automatisierter Ausführung.

  flowchart LR
    A[Event-Quellen] --> B[Ingest-Daemon]
    B --> C[Entscheidungs-Engine]
    C --> D{"Risk-Score?"}
    D -->|Hoch| E[Action-Out]
    D -->|Niedrig| F[Durchlass]
    C --> G[(Audit-Log)]

Was die Plattform leistet

Eine produktionsreife Echtzeit-Pipeline, die rohe Datenströme in konvergente Entscheidungen verwandelt — vom Stream-Ingest bis zur validierten Aktion.

• 📡 Stream-Ingest — WebSocket-Erfassung aus drei primären und zwei Anreicherungs-Datenquellen, normalisiert, validiert, persistiert.
• 🧠 Predictive Intelligence — XGBoost-Modelle mit ONNX-Inference klassifizieren Regime in drei Dimensionen: Richtung, Volatilität, Qualität. Keine spekulativen Punktprognosen.
• ⚡ Eventgesteuert — PostgreSQL LISTEN/NOTIFY mit durable Events. At-least-once-Garantie, cursor-tracked Replay nach Reconnects.
• 👥 Multi-Tenant — Pro Mandant eigene Schlüssel, Limits, Kill-Switch, Risiko-Profile. Stored Procedures + Row-Level Security als harte Grenze.
• 🛡️ Produktionsreife — Circuit Breaker je Datenquelle, Health-Monitoring je Komponente, Feature-Validator mit DATAMISSING-Auto-Recovery, Email-/XMPP-Alerting.
• 🔄 Selbst-optimierend — Optuna-basiertes Hyperparameter-Tuning mit Walk-Forward-Holdout, Champion/Challenger-Waves, Outcome-Feedback-Loop und Quality-Gates.

Architektur-Prinzipien

Bewährte Entscheidungen, die Skalierung, Wartbarkeit und Auditierbarkeit garantieren.

• 🔁 Async-first — Alle I/O-Operationen asynchron. 51 % aller Funktionen async def. Tausende parallele Streams ohne Thread-Overhead.
• 📐 Config-driven — Datenquellen-Mappings, Fallback-Ketten, Einheits-Konvertierungen und Schwellwerte vollständig in JSON. Keine hardcoded Magic Numbers.
• ✅ Datenqualität zuerst — Single Source of Truth für jede Metrik. Validatoren vor Persistenz, Validatoren vor Modell-Training, Health-Monitoring zur Laufzeit.
• 🚀 Vektorisiert — NumPy-Bulk-Operationen für Training und Replay-Simulation. Keine Python-Schleifen auf der Daten-Hauptachse.
• 🧪 Simulator-Parität — Live-Pfad und Simulator teilen denselben Code für jede kritische Entscheidung. Replay-Ergebnisse spiegeln Produktion.
• 📊 Observability — 21 Live-Dashboards, strukturiertes Logging über Konsole, Datei und Datenbank. Heartbeats, Latenzen, Drift-Detection.

Technologie-Fundament

Reife Open-Source-Komponenten — produktionsbewährt, lizenzfrei, auditierbar.

Quantitative Kennzahlen

Aktueller Projektumfang nach 10 vollständig abgeschlossenen Entwicklungsphasen.

Marktwert

Konventionelle Aufwandsschätzung nach COCOMO-II inklusive Domänen-Komplexitäts-Faktoren.

Produktivitätsmultiplikator gegenüber konventioneller Solo-Entwicklung: 8–12×. Methodik dokumentiert und reproduzierbar.

Realtime Decision Platform — 10 Phasen · 7/7 Daemons · 100k SLOC · ML/KI-Pipeline produktiv