Überblick#

Ekonio.cloud ist meine Self-Hosted-Infrastruktur zum Deployment und Betrieb interner Engineering-Tools und strukturierter Beschaffungs-Workflows.

Das Projekt umfasst die vollständige Verantwortung über den Software-Lebenszyklus:

  • Architekturdesign
  • Backend-Entwicklung
  • Datenmodellierung
  • Deployment
  • Server-Konfiguration
  • Laufende Wartung

Es dient als produktionsnahe Umgebung für strukturierte Daten-Workflows, Automatisierungsskripte und Systemexperimente.

Technische Highlights#

  • VPS-Provisionierung und Linux-Server-Konfiguration
  • Service-Deployment auf Docker-Basis
  • Symfony-Backend-Architektur
  • Entity-basiertes Datenmodell (Component, Supplier, PriceDetail, OrderDetail)
  • CSV-Import-Pipelines für strukturierte Massendaten
  • Preisstaffel-Tracking und historische Kostenanalyse
  • Automatisierte Datenerfassung zur Lieferantenvergleichbarkeit
  • Sicherer Remote-Zugriff und Umgebungsisolation

Diese Umgebung betreibt reale Arbeitswerkzeuge und keine reine Demo-Software.

Wichtige Erkenntnisse#

  • Eigene Infrastruktur verändert, wie man Software entwirft
  • Datenmodellierung ist wichtiger als UI-Komplexität
  • Automatisierung entfaltet ihren Wert erst mit strukturierter Datenspeicherung
  • Beschaffungsintelligenz braucht Normalisierung und Historisierung
  • Self-Hosting erzwingt klares Denken über Zuverlässigkeit, Sicherheit und Wartbarkeit

Das Projekt hat einen systemischen Denkansatz weiter geschärft: Werkzeuge bauen, die Entscheidungsreibung durch Struktur reduzieren.

Technologien#

  • Linux (VPS-Umgebung)
  • Docker
  • Symfony (PHP-Backend-Framework)
  • MySQL und relationale Datenmodellierung
  • Python (Automatisierung und Datenerfassung)
  • CSV-Verarbeitungspipelines
  • Interne Endpunkte im REST-Stil
Ablaufdiagramm
Details
Ekonio.cloud hostet ein selbst entwickeltes Engineering-Ökosystem mit Parts-DB als Kern, einer strukturierten Plattform für Komponenten- und Beschaffungsmanagement. Das System modelliert: - Komponenten - Lieferanten - Bestellungen - Preisstaffeln - Historische Kostenänderungen Statt auf verstreute Tabellen oder Notizen zu setzen, bietet die Plattform normalisierte Datenspeicherung und nachvollziehbare Beziehungen über gesamte Beschaffungsabläufe hinweg. CSV-Ingestion-Pipelines ermöglichen Bulk-Updates, während Hilfswerkzeuge zur Datenerfassung Preisvergleiche und Anomalieerkennung unterstützen. Der Betrieb auf einem selbst verwalteten VPS ermöglicht: - Volle Deployment-Kontrolle - Debugging auf Infrastruktur-Ebene - Sichere Umgebungs-Konfiguration - Skalierbare Erweiterung für zukünftige Tools Das Projekt zeigt praxisnahes Backend-Engineering, Infrastruktur-Management und angewandte Datenmodellierung in einem realen operativen Kontext.

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