// Beispiele

Case Studies & Beispiele

Technische Details unserer Migrationsprojekte – von der Analyse bis zum Ergebnis.

PHP 5.6 → 8.3 Symfony 2.8 → 6.4 E-Commerce

Fallstudie: E-Commerce-Platform

Ein gewachsener Online-Shop mit über 120.000 Zeilen Code, 15+ Custom-Bundles und hoher Transaktionslast.

vorher.log
PHP 5.6.40 (EOL seit 2018)
Symfony 2.8 (EOL seit 2019)
0 automatisierte Tests
Manuelles Deployment via FTP
Avg. Response: 1.8s
15 bekannte CVEs
nachher.log
PHP 8.3.0 (active support)
Symfony 6.4 LTS
847 Unit + Integration Tests
CI/CD via GitLab Pipeline
Avg. Response: 380ms (-79%)
0 bekannte CVEs
Herausforderung

Legacy-Abhängigkeiten

15 Custom-Bundles mit direkten MySQL-Queries, globale Variablen und keine Dependency Injection. Payment-Provider SDK nur für PHP 5 verfügbar.

Lösung

Schrittweise Migration

Zuerst PHP 7.4 als Zwischenschritt, dann PHP 8.3. Parallel dazu Symfony-Upgrade über 3.4 und 4.4. Payment SDK durch modernen API-Client ersetzt.

Ergebnis

79% schneller

Response-Zeiten von 1.8s auf 380ms reduziert. Vollständige CI/CD-Pipeline, 847 automatisierte Tests und null bekannte Schwachstellen.

PHP 7.2 → 8.2 Symfony 3.4 → 6.3 Logistik

Fallstudie: Logistik-Plattform

Echtzeit-Tracking-System für eine Spedition mit 200+ täglichen API-Aufrufen pro Minute und komplexem Queue-System.

vorher.log
PHP 7.2 (EOL seit 2020)
Symfony 3.4 (EOL seit 2021)
Keine Docker-Umgebung
Monolithische Architektur
Queue-Ausfaelle 2x/Woche
nachher.log
PHP 8.2 (active support)
Symfony 6.3 + Messenger
Docker + Docker Compose
Service-orientiert
0 Queue-Ausfaelle seit Go-Live
Herausforderung

Echtzeit-Anforderungen

200+ API-Calls pro Minute mit strikten Latenz-Anforderungen. Queue-Worker crashten regelmäßig unter Last. Kein Monitoring.

Lösung

Symfony Messenger

Queue-System auf Symfony Messenger + RabbitMQ umgestellt. Docker-Umgebung für konsistente Deployments. Prometheus-Monitoring integriert.

Ergebnis

Zero Downtime

Seit Go-Live kein einziger Queue-Ausfall. API-Latenz um 60% reduziert. Vollautomatisiertes Deployment via GitLab CI.

PHP 7.4 → 8.4 Symfony 4.4 → 7.1 Analytics

Fallstudie: Analytics Engine

Performance-kritische Datenverarbeitung mit Batch-Jobs, Redis-Caching und komplexen Aggregationen.

benchmark_before.sh
$ ./benchmark --suite=aggregation
Running 1000 iterations...
Avg: 2847ms
P95: 4120ms
Memory peak: 384MB
benchmark_after.sh
$ ./benchmark --suite=aggregation
Running 1000 iterations...
Avg: 1708ms (-40%)
P95: 2340ms (-43%)
Memory peak: 210MB (-45%)
Herausforderung

Performance-Anforderungen

Batch-Jobs verarbeiteten Millionen Datensätze. PHP 7.4 Fibers nicht verfügbar. Memory-Limits wurden regelmäßig erreicht.

Lösung

PHP 8.4 + Fibers

Migration auf PHP 8.4 mit Fibers für asynchrone Verarbeitung. JIT-Compiler aktiviert. Redis-Cache-Strategie optimiert.

Ergebnis

40% Schneller

Durchschnittliche Verarbeitungszeit um 40% reduziert. Memory-Verbrauch um 45% gesenkt. Keine manuellen Batch-Neustarts mehr nötig.

// Technologien

Unser Tech-Stack

Die Werkzeuge, mit denen wir arbeiten und die wir bei unseren Kunden einsetzen.

runtime
PHP 8.x
framework
Symfony 7
framework
Laravel
database
Doctrine ORM
testing
PHPUnit
quality
PHPStan
infra
Docker
ci/cd
GitLab CI
messaging
RabbitMQ
cache
Redis
database
MariaDB
server
Nginx

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