Obsyd überwacht deinen kompletten E-Commerce-Stack — vom CDN über den Checkout bis zum Payment-Webhook — und behebt Routine-Störungen automatisch, bevor sie Conversions kosten.
Im E-Commerce ist jede Minute Downtime direkter Umsatzverlust. Der Stack ist gleichzeitig fragil: Storefront, CDN, Checkout, Payment-Provider und Deployment-Pipeline greifen ineinander, und ein fehlgeschlagenes Deploy oder ein hängender Payment-Webhook bleibt oft unbemerkt, bis Kunden abspringen.
Obsyd, die KI-Ops-Engine von skalenta, legt sich als autonomer Watcher über genau diesen Stack. Sie erkennt einen 500er auf der Live-Seite, einen gebrochenen Netlify-/Vercel-Build oder ausbleibende Stripe-Events sofort, findet die Ursache und rollt defekte Deployments automatisch zurück — nachts wie am Black-Friday-Peak.
Obsyd legt sich als autonomer Watcher über deinen bestehenden Stack. Du behältst deine Tools — Obsyd beobachtet, behebt und dokumentiert über alle Ebenen hinweg.
Auslieferung der Shop-Seiten, Caching, DDoS-Schutz.
Checkout, Webhooks, Abos — hier zählt jeder verlorene Event.
Build-Pipeline und Live-Hosting der Anwendung.
Liegt über allem: erkennt, behebt, dokumentiert.
Echte Incident-Muster aus der Praxis — automatisch erkannt, behoben und als Root-Cause-Report dokumentiert.
Du pusht, der Build läuft grün — aber Vercel/Netlify liefert einen 500er aus. Obsyd erkennt den Fehler auf der Live-Seite, rollt zurück und meldet die Ursache als Pull-Request.
Bestellungen kommen an, aber Zahlungs-Events laufen nicht durch. Obsyd bemerkt die Lücke im Event-Strom, prüft die Anbindung und alarmiert mit konkretem Fix statt vagem Alarm.
Überprovisionierte Ressourcen nach dem Sale-Peak fressen Marge. Obsyd skaliert bedarfsgerecht zurück — durchschnittlich −33 % OPEX.
Besonders wirksam für Shops mit saisonalen Lastspitzen, Headless-Commerce-Setups und Anbieter, die auf Conversion-kritische Uptime angewiesen sind.
Ein Blick in die Obsyd-Oberfläche für diese Branche — mit Live-Audit-Log der KI-Aktionen. Klick auf „Incident simulieren“ und sieh zu, wie ein typischer Vorfall automatisch erkannt, behoben und dokumentiert wird.
Fokus: Checkout-Verfügbarkeit & Umsatzschutz · 5 Dienste überwacht
Deploy v2.3.1 verursachte 500er im Checkout. Automatisch auf v2.3.0 zurückgerollt.
CPU > 85 % auf web-storefront über 5 min. 2 Instanzen ergänzt, Last normalisiert.
3 ausgebliebene payment_intent.succeeded-Events idempotent erneut verarbeitet.
p95 der Such-API stieg auf 820 ms. Ursache (langsamer DB-Index) lokalisiert, Diagnose läuft.
Karten-Testing-Muster erkannt (1.240 Versuche / 3 min). Quelle per WAF-Regel gesperrt.
Nächtlicher Incident #4471 dokumentiert: Zeitachse, Ursache, Maßnahme, Audit-Trail.
| Dienst | Umgebung | Uptime (30 T) | p95-Latenz | Status |
|---|---|---|---|---|
| checkout-api | prod | 99,99 % | 142 ms | betriebsbereit |
| web-storefront | prod | 99,98 % | 88 ms | betriebsbereit |
| payments (Stripe) | prod | 100 % | 201 ms | betriebsbereit |
| search-api | prod | 99,82 % | 820 ms | eingeschränkt |
| worker-queue | prod | 99,95 % | — | erholt sich |
Demo-Oberfläche mit Beispieldaten — Branche oben links umschaltbar, „Incident simulieren" spielt einen echten Vorfall durch. Jede KI-Aktion landet revisionssicher im Audit-Log.
Ein sauberer DevOps-Stack auf Azure — einmal aufgebaut, seitdem autonom von KI-Ops betrieben, ganz ohne eigene DevOps-Stelle.
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