Obsyd automatisiert Betrieb, Incident-Response und Autoscaling deiner SaaS-Plattform, damit Wachstum nicht jedes Mal neue Stellen bedeutet.
SaaS-Plattformen wachsen in der Komplexität schneller als im Team. Multi-Tenant-Betrieb, ständige Deployments und Autoscaling binden Senior-Engineers in Routine und Nachtdiensten, Zeit, die für Produkt und Architektur fehlt.
Obsyd übernimmt die wiederkehrende Operations-Last: erkennt Deploy-Regressionen, fängt fehlerhafte Releases ab, hält die Tenant-übergreifende Uptime im Blick und remediiert Routine-Incidents automatisch. So skaliert die Infrastruktur mit, ohne dass der Headcount linear mitwachsen muss.
Obsyd legt sich als autonomer Watcher über deinen bestehenden Stack. Du behältst deine Tools, Obsyd beobachtet, behebt und dokumentiert über alle Ebenen hinweg.
Multi-Tenant-Anwendung, containerisiert und skalierbar.
Primärdaten und Caching, Konsistenz über alle Tenants.
Versionierte, reproduzierbare Releases und Infrastruktur.
Beobachtung, Triage und Rollback über den ganzen Stack.
Echte Incident-Muster aus der Praxis, automatisch erkannt, behoben und als Root-Cause-Report dokumentiert.
Ein Deploy läuft durch, aber bei bestimmten Tenants brechen Funktionen. Obsyd erkennt die Regression in der Telemetrie, rollt gezielt zurück und liefert den Root-Cause-Report.
Lastspitzen treffen die Plattform schneller, als manuelles Scaling reagiert. Obsyd steuert proaktiv gegen, bevor Kunden Latenz spüren.
23 fehlgeschlagene Logins auf einen Dienst, ein Mensch sieht das im Feierabend nicht. Obsyd liest die Logs, verknüpft das Wissen und löst per Neustart oder Rotation.
Ideal für SaaS-Anbieter im Sweet Spot von 30-70 Mitarbeitenden: genug Betriebskomplexität, aber (noch) kein vollausgebautes DevOps-Team.
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: Multi-Tenant-Zuverlässigkeit & Deployments · 5 Dienste überwacht
Memory-Leak in background-workers erkannt (RSS 1,9 GB). Restart ohne Job-Verlust.
Lastspitze eines Enterprise-Tenants. api-gateway um 3 Pods erweitert, p95 wieder < 90 ms.
Schema-Migration erhöhte Fehlerrate auf tenant-db. Automatisch zurückgerollt, Daten konsistent.
Ein Tenant überschritt das Rate-Limit (12k req/min). Drosselung aktiviert, Nachbarn geschützt.
Error-Rate nach Flag-Rollout > 2 %. Flag automatisch zurückgenommen, Fehler verschwunden.
Incident #5120 dokumentiert und an das On-Call-Team verteilt, inkl. Audit-Trail.
| Dienst | Umgebung | Uptime (30 T) | p95-Latenz | Status |
|---|---|---|---|---|
| api-gateway | prod | 99,98 % | 76 ms | betriebsbereit |
| auth-service | prod | 99,99 % | 54 ms | betriebsbereit |
| tenant-db (primary) | prod | 99,97 % | 112 ms | betriebsbereit |
| billing-service | prod | 99,90 % | 240 ms | erholt sich |
| background-workers | prod | 99,93 % | — | eingeschränkt |
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.
Case ansehenEine Tierschutzorganisation komplett nach Azure migriert, der Betrieb läuft seitdem autonom mit KI-Ops, ganz ohne eigene IT-Abteilung.
Case ansehenEine Web-Agentur von manuellen FTP-Deploys auf Git und automatisierte Pipelines gehoben, KI-Ops wacht seitdem über Uptime, Fehler und kritische Versionen.
Case ansehenIn 30 Minuten zeigen wir dir deinen konkreten Hebel, kostenlos und unverbindlich.