Auralink: Enterprise-Grade EV-Ladeplattform

Über den Kunden

Ein internes Flaggschiff-Projekt, das die KI-erweiterte Entwicklungsmethodik demonstriert, im Alleingang entwickelt.

Größe: 1 Entwickler

Die Herausforderung

Aufbau einer autonomen EV-Ladeinfrastruktur-Plattform auf Enterprise-Ebene von Grund auf.

• 300+ Cloud-Microservices zur Orchestrierung von Ladevorgängen über verteilte Netzwerke
• 56 Edge-Computing-Services für lokale Echtzeit-Intelligenz mit <50ms Latenz
• ~20 KI-Agenten einschließlich Multi-Agent Reinforcement Learning und physik-informierter neuronaler Netzwerke
• Vollständiges Ladegerät-Betriebssystem in Rust mit sicherheitskritischen Zertifizierungen (ISO 15118-20, OCPP 2.0.1)
• 200+ Partnerintegrationen über Energienetze, Zahlungsanbieter und Flottenmanagement-Systeme

Unsere Lösung

Nutzung von KI-erweiterter Entwicklung zum Aufbau einer Enterprise-Plattform im Alleingang.

Eine vierstufige verteilte Architektur nach Mustern der Technologiegiganten: Cloud (400+ Microservices) → Edge (56 Services) → Agent (~20 spezialisierte KI-Agenten) → ChargerOS (18 Rust Crates). Jede Komponente produktionsbereit mit umfassenden Tests, Sicherheitshärtung und Protokollkonformität.

Implementierungsphasen

• 1 WocheArchitektur & DesignEntwurf einer produktionsreifen vierstufigen verteilten Architektur mit klaren Service-Grenzen, API-Verträgen (OpenAPI, AsyncAPI) und Infrastructure-as-Code (Terraform, Kubernetes).
• 3 WochenCloud-Plattform (AuralinkCloud)Aufbau von 300+ Go-Microservices: Ladevorgänge, Abrechnung, Flottenmanagement, Netzintegration, Analytics und Enterprise-Sicherheitsplattform mit SIEM.
• 2 WochenKI/ML-Plattform (AuralinkAI)Implementierung von ~20 KI-Agenten: CAMAC-DRA Multi-Agent RL, hybride Bedarfsprognose, physik-informierte neuronale Netzwerke für Batterie-SoC/SoH und XAI für EU AI Act Compliance.
• 2 WochenEdge & ChargerOSEntwicklung von 56 Edge-Services auf Embedded Linux mit 72+ Stunden Offline-Betrieb, plus vollständiges Rust-Ladegerät-OS (18 Crates) mit Unterstützung für CCS, CHAdeMO, NACS und V2G bidirektionales Laden.

Go 1.23+ · Rust · Python · TypeScript · Flutter · PostgreSQL (14 Instanzen) · TimescaleDB · NATS JetStream · Kafka · Kong Gateway · Kubernetes · Terraform · OCPP 2.0.1 · ISO 15118-20 · Hyperledger Fabric

Ergebnisse & Wirkung

Lieferung einer produktionsbereiten Enterprise-EV-Ladeplattform in 2 Monaten im Alleingang. Die Kennzahlen stammen live aus dem Evidenzregister — siehe die Klassifizierung oben.

• ~1.7 million lines of code
• 400+ microservices
• ~20 AI agents
• 78% autonomous incident resolution

Gelieferte Services

KI-erweiterte Entwicklung · Architektur verteilter Systeme · KI/ML-Engineering · Edge Computing · Sicherheitskritische Systeme

Bereit für ähnliche Ergebnisse?

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