Legacy-Systeme modernisieren
Gewachsene Anwendungen werden schrittweise erneuert. Nutzerkonten, Daten, Berechtigungen, Schnittstellen und wichtige Geschäftsabläufe bleiben dabei so weit wie möglich erhalten.
westudiolab
Legacy-Systeme modernisieren. Verbindungen erhalten. Schlanke Anwendungen bauen.
Wir überführen gewachsene Software schrittweise in moderne Systeme, ohne Nutzerkonten, Daten, Schnittstellen oder bewährte Abläufe leichtfertig aufzugeben. Daraus entstehen schlanke Websites, Web-Apps und KI-gestützte Anwendungen, die zum Unternehmen und zu seinen bestehenden Verbindungen passen.
01 / Leistungen[01] [02] [03]
Vom verkorksten Legacy-System bis zur neuen Web-App
Nicht jedes Vorhaben braucht einen großen System-Audit. Wir unterscheiden zwischen komplexer Modernisierung, einer neuen digitalen Anwendung und gezielter KI-Integration – und wählen den Einstieg passend zur tatsächlichen Aufgabe.
Websites & Web-Apps entwickeln
Von einem fokussierten Unternehmensauftritt bis zur individuellen Web-App: schlank konzipiert, zentral pflegbar, mehrsprachig und auf den tatsächlichen Nutzen ausgerichtet.
KI sinnvoll integrieren
Wir entwickeln KI-gestützte Werkzeuge und Automatisierungen dort, wo sie Prozesse wirklich verbessern – mit nachvollziehbaren Datenwegen und ohne künstliches AI-Washing.
Strategische Erstberatung (Audit)
Strategische Legacy-Analyse – nach Absprache
Bei komplexen oder geschäftskritischen Systemen klären wir zunächst Architektur, Abhängigkeiten, Risiken und realistische Modernisierungswege. Umfang und Honorar richten sich nach der tatsächlichen Komplexität – vom klar abgegrenzten System bis zur gewachsenen Unternehmenslandschaft.
\"Das Ergebnis ist eine verständliche Bestandsaufnahme mit priorisierten nächsten Schritten – nicht automatisch ein überdimensioniertes Gutachten.\"
Audit anfragen →
Das vereinbarte Analysehonorar kann bei anschließender Auftragserteilung ganz oder anteilig angerechnet werden.
Aus dem Lab
LAB EXPERIMENT 001
Swarm Moiré – Zusammenarbeit wird sichtbar
Dieses Experiment visualisiert, wie 2500 autonome Agenten aus lokalen Entscheidungen eine gemeinsame Bewegung bilden. Der Schwarm ist kein dekorativer Effekt, sondern ein sichtbarer Ausschnitt unserer Arbeit an Multi-Agenten-Systemen.
Experiment öffnen →Ausgewählte Referenz
Richard Dragulejev Photography
Ein bildstarker, mehrsprachiger Portfolio-Auftritt für den Fotografen Richard Dragulejev – mit klarer Bildführung, zentral gepflegten Inhalten und automatisierter englischer Übersetzung.
Website ansehen →02 / Expertise
Langjährige Systemerfahrung trifft angewandte künstliche Intelligenz
westudiolab ist der Technologie- und Entwicklungsbereich der WE Studio Media GmbH. Er ist aus langjähriger Arbeit mit Software, digitalen Produktionsprozessen und künstlicher Intelligenz entstanden. Während WE Studio Räume sowie Foto- und Videoproduktionen anbietet, entwickelt das Lab digitale Systeme, Web-Apps und KI-gestützte Werkzeuge – eigenständig, aber unter einem gemeinsamen Unternehmensdach.
Peter Gesierich
PRINCIPAL SYSTEM ARCHITECT
40+ Jahre Software-Entwicklung – von Lochkarten-Systemen und dem Sinclair ZX Spectrum bis zur heutigen Web- und KI-Infrastruktur. Spezialist für System-Integration, pragmatische KI-Orchestrierung und technische Suchmaschinenoptimierung. Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Lösungen, die gewachsene Systeme schrittweise weiterentwickeln und geschäftskritische Verbindungen schützen. Prokurist der WE Studio Media GmbH und verantwortlich für den Aufbau des neuen Technologiebereichs westudiolab.
David Reger
LEAD INFRASTRUCTURE ENGINEER
Spezialist für Datenplattformen, AI-Integrationen und skalierbare Systemarchitekturen. Fokus auf dem Aufbau des Datenfundaments für produktive AI-Anwendungen – von Datenintegration über RAG-Systeme bis zu agentischen Workflows. Expertise in Python (FastAPI, SQLAlchemy), SQL/ Datenbank Engines, Kubernetes und modernen Data-Stacks. Erfahrung mit Web-Scraping, PDF-Parsing, ERP-Integrationen, semantischer Suche und Event-driven Architekturen. Technischer Schwerpunkt: Lakehouse-Plattformen, Streaming-Systeme, Datenaufbereitung, LLM-Orchestrierung und produktionsreife AI-Deployments. Von der Datenerschließung bis zur belastbaren Bereitstellung AI-fähiger Services.
03 / Produkt- & Systemstrategie
Bestehendes weiterentwickeln. Neues richtig aufbauen.
Strategie beginnt nicht mit einer Programmiersprache. Wir betrachten Ziele, Nutzer, Abläufe und vorhandene Werte – und entwickeln daraus eine Lösung, die heute funktioniert und morgen weiterwachsen kann.
[01]
Ziel und Nutzen zuerst
Wir klären, welche Aufgabe die Anwendung lösen soll, wer sie nutzt und welche Abläufe wirklich verbessert werden müssen. Erst danach entscheiden wir über Funktionen und Technik.
[02]
Wertvolles erhalten
Bei bestehenden Systemen schützen wir Nutzerkonten, Daten, Schnittstellen und funktionierende Prozesse. Modernisierung bedeutet für uns Weiterentwicklung statt vorschnellem Komplettabriss.
[03]
Schlank neu entwickeln
Neue Websites, Web-Apps und KI-Anwendungen entstehen modular und erweiterbar. Die Architektur richtet sich nach dem Vorhaben – nicht nach einer bevorzugten Programmiersprache.
[04]
Schrittweise wachsen
Wir liefern überprüfbare Etappen, testen mit realen Anforderungen und erweitern nur dort, wo ein messbarer Nutzen entsteht. So bleibt das Produkt verständlich, beherrschbar und langfristig tragfähig.
Technischer Ablauf einer Legacy-Modernisierung
Für technische Verantwortliche zeigen wir hier unser bewährtes Fünf-Phasen-Modell. Es hält Veränderungen kontrollierbar, rückrollbar und für bestehende Nutzer möglichst unbemerkt.
[01]
Phase 1 – Sichtbar machen & absichern
Aufnahme der Systemlandschaft, Prozesse und Abhängigkeiten. Einrichtung von Monitoring und Blue-Green-Deployment-Strategien, damit jede Änderung rückrollbar bleibt. Dabei setzen wir auf automatisierte Discovery-Tools und Tiefen-Scans der bestehenden Codebase.
[02]
Phase 2 – Modularisieren statt zerschlagen
Strukturierung des bestehenden Codes in einen "Modular Monolith". Einführung sauberer APIs zwischen den Modulen statt Wild-West-Datenzugriffen. Wir eliminieren zirkuläre Abhängigkeiten und schaffen eine saubere Trennung der Verantwortlichkeiten.
[03]
Phase 3 – Strangler-Ansatz & Hüllarchitektur
Einsatz des Strangler-Fig-Patterns: Neue Funktionen werden außen neu gebaut, alte Endpunkte nach und nach ersetzt, ohne dass Benutzer den Umbau merken. Diese Methode erlaubt es, neue Features in modernen Sprachen wie Go oder Python zu entwickeln.
[04]
Phase 4 – Datenmigration ohne Schock
Einsatz von Change-Data-Capture und Read-Replikas. Parallelbetrieb alter und neuer Datenpfade mit permanenter Validierung. Wir validieren jeden Migrationsschritt durch parallele Schatten-Datenbanken und Echtzeit-Abgleiche.
[05]
Phase 5 – Decommission & Aufräumen
Gezieltes Abschalten des Altsystems und Bereinigung von totem Code. Übergabe eines schlanken, modernen Kernsystems an Ihr Team. Erst wenn das neue System seine Überlegenheit bewiesen hat, wird die alte Infrastruktur sicher abgeschaltet.
04 / Technologie & Datenhoheit
Die Technik richtet sich nach dem Vorhaben – nicht umgekehrt.
Wir verbinden bewährte Softwareentwicklung mit sinnvoll eingesetzter künstlicher Intelligenz. Entscheidend ist nicht die längste Technologieliste, sondern eine Lösung, die verständlich, wartbar und unter Ihrer Kontrolle bleibt.
[01]
Websites 3.0
Aus einem digitalen Auftritt wird eine intelligente Anwendung: Sie verbindet Inhalte, Daten und Prozesse, unterstützt Nutzer mit KI und kann sinnvolle Abläufe automatisieren – ohne Kontrolle und Datenhoheit abzugeben.
[02]
Passende Architektur
Wir führen bestehende Technologien gezielt weiter oder wählen für neue Produkte den Stack, der zu Nutzung, Team und Wachstum passt. Entscheidend ist nicht die Programmiersprache, sondern eine langlebige und wartbare Lösung.
[03]
Kontrollierte Infrastruktur
Eigene KI-Infrastruktur auf NVIDIA DGX Spark sowie ein Hetzner-Serverstandort in Nürnberg ermöglichen kontrollierte, datenschutzorientierte Betriebsmodelle. Je nach Projekt können sensible Daten lokal oder in Deutschland verarbeitet werden.
Technologie im Detail
Für technische Teams: Die konkrete Auswahl richtet sich immer nach Aufgabe, Bestand und gewünschtem Betriebsmodell.
[01]
Backend & APIs: Python (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic), Node.js (Next.js, Express), RESTful APIs, GraphQL und WebSockets für Echtzeit-Integration.
[02]
KI & LLM: RAG-Pipelines, agentische Workflows, Multi-Model-Orchestrierung (OpenAI, Anthropic und lokale LLMs via Ollama), LiteLLM Gateway, semantische Suche und Embeddings.
[03]
Daten & Integration: relationale und dokumentenbasierte Datenbanken, Lakehouse-Architekturen, Web-Scraping (Playwright, BeautifulSoup), PDF-Parsing, ERP-/CRM-Integration und Event-Streaming (Kafka).
[04]
Frontend & SEO: Next.js mit App Router und Server Components, React, Tailwind CSS, technisches SEO, strukturierte Daten, Barrierefreiheit und Core Web Vitals.
[05]
DevOps & Infrastruktur: Docker, Kubernetes, CI/CD mit GitHub Actions, Ubuntu Linux, Caddy Reverse Proxy, systemd, Monitoring, NVIDIA DGX Spark mit Ubuntu-basiertem DGX OS für lokale KI-Workloads und Hetzner-Hosting in Nürnberg.
Einblicke aus dem Lab
Lokale KI dort einsetzen, wo Daten geschützt bleiben müssen
Nicht jede KI-Anwendung gehört ungeprüft in eine öffentliche Cloud. Im westudiolab erproben wir lokale Modelle und klar abgegrenzte Schnittstellen für Aufgaben, bei denen Kontrolle über Daten, Kosten und Betrieb entscheidend ist.
Dabei geht es nicht um möglichst große Technik, sondern um eine Lösung, die zum tatsächlichen Prozess passt und deren Grenzen verständlich bleiben.
Legacy modernisieren, ohne bestehende Nutzer zu verlieren
Ein Neuanfang auf der grünen Wiese klingt einfach, gefährdet aber häufig Konten, Berechtigungen, Datenbeziehungen und vertraute Abläufe. Wir untersuchen deshalb zuerst die realen Abhängigkeiten und ersetzen Teile schrittweise.
So kann ein neues, schlankes System entstehen, während wichtige Verbindungen kontrolliert übernommen und überprüft werden.
Zentrale Inhalte statt doppelt gepflegter Sprachversionen
Mehrsprachige Websites sollen nicht aus getrennten, schnell auseinanderlaufenden Textkopien bestehen. Unsere Inhaltsmodelle beginnen mit einer zentral gepflegten deutschen Fassung; die englische Version wird automatisch erzeugt und kann redaktionell kontrolliert werden.
Dieses Prinzip nutzen wir auch bei neuen Web-App-Projekten: eine verlässliche Quelle, mehrere passende Ausgaben.
Bereit für die Zukunft?
Beschreiben Sie kurz Ihr bestehendes System oder Ihre Idee. Wir melden uns mit einer ehrlichen Einschätzung des sinnvollen nächsten Schritts.