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.
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