durchschnittliche Senkung der Server-Skalierungskosten
Senkung der Datenbank-Skalierungskosten
durchschnittliche Senkung der Kosten fĂĽr Bot-Abwehr
SystemĂĽberarbeitung dank Queue-it vermieden
- Lege einen sicheren Traffic-Schwellenwert fest und lasse Queue-it automatisch aktiv werden, sobald die Nachfrage ihn ĂĽberschreitet
- Steuere deinen Traffic rund um die Uhr – ohne Entwicklungsaufwand, das Verknüpfen verschiedener Signale oder manuelle Eingriffe
- Vermeide Kosten für reservierte Kapazitäten und Infrastruktur, die nur für gelegentliche Traffic-Spitzen überdimensioniert ist
- Ergänze deinen Stack um eine Traffic-Steuerung, ohne deine Architektur umzubauen oder Entwicklungszeit zu verschwenden
- Lass dich nicht länger von deinem am schwersten skalierbaren System einschränken – ob Legacy-App, Datenbank oder Drittanbieter-Abhängigkeit
- Nutze eine Implementierung fĂĽr alle zukĂĽnftigen geplanten und ungeplanten Traffic-Spitzen
- Vermeide das Vorskalieren von Servern, das Duplizieren von Datenbanken und Kosten für Drittanbieter-Kapazitäten, die du nur an wenigen Tagen im Jahr benötigst
- Halte Traffic außerhalb deiner Systeme und leite ihn mit der von dir festgelegten Rate weiter oder an ein anderes Ziel um, anstatt für zusätzliche Skalierung zu zahlen
- Vermeide unnötige Autoscaling-Kosten durch langsames Hoch- und noch langsameres Herunterskalieren
- Blockiere Bots, Missbrauch und doppelte Anfragen, bevor sie deine Server erreichen
- Reduziere das Traffic-Volumen und die Kosten deiner bestehenden Bot-Abwehr
- Beende Sitzungen nach einer festgelegten Zeit oder sobald Besucher Aktionen wie den Checkout abschließen, damit die Kapazität für den nächsten echten Kunden frei wird
- Setze Bot- und Traffic-Schutz gezielt dort ein, wo Anfragen die höchsten Kosten verursachen, etwa beim Checkout oder bei Zahlungen, statt auf der gesamten Website
30
Minuten
unsere schnellste Implementierung
25+
Konnektoren
mit clientseitigen, serverseitigen & Edge-Integrationen
- Â
- Â
"Bei Nachfragespitzen wie einem iPhone-Launch ist Queue-it die naheliegende Lösung. Große Events lassen sich damit erfolgreich bewältigen, ohne enorme Summen in die Umstrukturierung für Traffic-Spitzen zu investieren.“
TOM GRAMMER, HEAD OF MOBILE SERVICES
"Autoscaling reagiert nicht immer schnell genug, um sicherzustellen, dass wir online bleiben. Außerdem ist es sehr teuer, bei jeder Trafficspitze automatisch hochzuskalieren. Wenn wir das bei jedem Peak machen würden, wären die Kosten mehr als doppelt so hoch wie mit Queue-it. Deshalb war Queue-it einfach der bessere Weg – sowohl in Bezug auf Zuverlässigkeit als auch auf Kosten.”
Mijail Paz, Head of Technology
"Die Skalierung unserer Systeme hätte Upgrades in mehreren Bereichen erfordert, darunter Server, Datenbanken, Netzwerkinfrastruktur und Verbindungen zu Zahlungsanbietern. Wir schätzten die zusätzlichen Investitionen auf mindestens 100 Millionen Yen. Durch den Einsatz von Queue-it konnten wir die Kosten im Vergleich dazu um rund 80 % senken.“
Daichi Kimura, Section Chief, System Operation Control Team
* Basierend auf 203 Umfrageantworten von Queue-it-Kund:innen (2025).
Die Skalierung deiner Systeme ist sinnvoll, reicht aber oft nicht aus, um eine zuverlässige Performance unabhängig von der Nachfrage sicherzustellen. Wer sich allein auf Autoscaling verlässt, steht vor folgenden Herausforderungen:
- Es ist teuer, Server und Datenbanken auf ein Vielfaches der normalen Kapazität zu skalieren
- Es ist riskant, da sich manche Systeme möglicherweise nicht skalieren lassen, etwa Legacy-Backends, Login-, Zahlungs- und andere Drittanbietersysteme, und Traffic sowie Nutzerverhalten schwer vorhersehbar sind
- Es reagiert erst auf die Nachfrage: Steigt der Traffic innerhalb von Sekunden, während das Hochskalieren der Server Minuten dauert, kommt die zusätzliche Kapazität zu spät
- Es ist arbeitsintensiv, da Fachwissen und aktive Überwachung erforderlich sind, um sicherzustellen, dass die Nachfrage bewältigt wird
Mit Queue-it zur Steuerung des Trafficflusses kannst du:
- Kosten fĂĽr die Skalierung von Servern und Datenbanken senken
- Das Risiko von Systemausfällen durch nicht skalierbare Engpässe reduzieren
- Den Aufwand minimieren, um Systeme rund um die Uhr online zu halten
