Wir sind Ihr
DevOps-Experte
Mit Fokus auf Menschen, Prozesse und Technologie. Für die Transformation Ihres Unternehmens.
Österreichs führender Atlassian Platinum Solution Partner und erster AWS Premier Tier Services Partner.
DEVSECOPS
Ein intelligenterer Weg, Software zu entwickeln, abzusichern und bereitzustellen
Legacy-Systeme, spät integrierte Sicherheitsmaßnahmen und isolierte KI-Tools sind keine neuen Herausforderungen – doch sie zu ignorieren wird zunehmend kostspieliger. ByteSource integriert KI, Sicherheit und Continuous Delivery in einer durchgängigen Engineering-Pipeline – aufgebaut rund um die Tools, auf die Ihr Unternehmen bereits setzt.
KI integriert über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg
Von der Analyse bestehender Codebasen bis zur Generierung produktionsreifer Software sind KI-Tools wie Claude Code, Rovo Dev und Kiro direkt in Planung, Entwicklung und Testing eingebunden – nicht als isolierte Zusatzlösung, sondern als integraler Bestandteil des Engineering-Prozesses.
Sicherheit, die direkt in der Pipeline verankert ist
Dependency Scanning, SAST, DAST und Secret Detection laufen automatisiert bei jedem Commit. Schwachstellen werden blockiert, bevor sie gemerged werden – nicht erst in der Produktion entdeckt.
Lebende Dokumentation – automatisch erstellt
Architektur, Funktionen und APIs werden KI-gestützt auf Basis Ihres tatsächlichen Codes und Ihrer Unternehmensrichtlinien dokumentiert – gespeichert in Confluence, Git-Wikis oder dem Wissenssystem Ihrer Wahl.
Vollständige Nachverfolgbarkeit – von der Anforderung bis zum Deployment
Jede Codeänderung lässt sich auf eine Jira-Story zurückführen. Jeder Sicherheitsbefund wird einem nachvollziehbaren Ticket zugeordnet. Nichts passiert außerhalb des Systems – und nichts geht verloren.
Offen – kein Vendor Lock-in
GitLab, GitHub oder Bitbucket. Jira oder Azure DevOps. Snyk oder SonarQube. Die Pipeline passt sich Ihrer bestehenden Toolchain an und erweitert sie – sie ersetzt sie nicht.
Für Modernisierung entwickelt – nicht nur für Greenfield-Projekte
Der Ansatz von ByteSource wurde speziell für Teams entwickelt, die komplexe Legacy-Systeme übernehmen – und KI nutzen, um bestehende Anwendungen zu verstehen, zu dokumentieren und schrittweise zu modernisieren, ohne einen vollständigen Rewrite durchführen zu müssen.
OPEN DEVSECOPS
Ihre Tools. Ein integrierter Engineering-Workflow.
Die Open-DevSecOps-Integration von ByteSource verbindet führende Tools der Branche zu einer durchgängigen, KI-gestützten Engineering-Pipeline – entwickelt für Teams, die keine Kompromisse bei Geschwindigkeit und Kontrolle eingehen können.
Plan
Verstehen Sie Ihren Code, bevor Sie ihn verändern
Die meisten Teams arbeiten in Legacy-Systemen ohne vollständige Transparenz – wir ändern das.
⚠ Blindstellen in Legacy-Systemen
→ Vollständige Transparenz über die Codebasis
⚠ Dokumentationsdefizite
→ Lebende Dokumentation
⚠ Unklare technische Prioritäten
→ Umsetzbarer Modernisierungsplan
KI-Tools analysieren die bestehende Codebasis, um Architekturen abzubilden, technische Schulden sichtbar zu machen, toten Code zu identifizieren und versteckte Abhängigkeiten aufzudecken – und verschaffen Teams vollständige Transparenz über komplexe Systeme, bevor die Modernisierung beginnt.
Claude Code RovoDev Kiro
Funktionen, Architekturen und APIs werden automatisiert auf Basis der tatsächlichen Codebasis dokumentiert und direkt in Confluence, GitHub Wiki oder Ihrer bevorzugten Wissensplattform gespeichert. Die Dokumentation bleibt aktuell, da sie kontinuierlich generiert und nicht manuell gepflegt wird.
Claude Code RovoDev Kiro Confluence GitHub Wiki
→ Modernisierungs-Roadmap
Analyseergebnisse werden in einen strukturierten Umsetzungsplan überführt – mit Epics, Stories und Refactoring-Aufgaben, die direkt in Jira erstellt werden. Priorisiert nach geschäftlichem Mehrwert und technischem Risiko, bereit für die Sprint-Planung.
Claude Code Jira Confluence
→ Einrichtung von KI-Skills & Guidelines
Bevor KI eine einzige Zeile Code generiert, definiert Ihr Team die Regeln, denen sie folgt. Coding Standards, Architekturpatterns, Namenskonventionen und Sicherheitsanforderungen werden in wiederverwendbare KI-Skills eingebettet, die alle nachgelagerten Pipeline-Stufen konsistent steuern.
Claude Code RovoDev Kiro Confluence
→ Anforderungen & User-Story-Definition
Business-Anforderungen werden in strukturierte Jira-Stories und Akzeptanzkriterien überführt. So entsteht die Spezifikationsebene, die KI-Coding-Tools nutzen, um präzise und nachvollziehbare Implementierungsergebnisse zu generieren.
RovoDev Jira Confluence GitHub Wiki
Develop
Von der Spezifikation zum produktionsreifen Code – in einem Bruchteil der Zeit
KI ersetzt Entwickler:innen nicht. Sie reduziert Reibungsverluste, damit sich Teams auf die eigentliche Entwicklung konzentrieren können.
⚠ Lücken zwischen Spezifikation und Implementierung
→ Schnellere Umsetzung
⚠ Uneinheitliche Entwicklungsstandards
→ Standardisierte Softwareentwicklung
⚠ Manuelle Git-Workflows
→ Durchgängige Nachverfolgbarkeit
→ KI-gestützte Softwareentwicklung
Produktionsreifer Code wird aus Jira-Stories und technischen Spezifikationen mit Tools wie Claude Code, Rovo Dev oder Kiro generiert – abgestimmt auf Ihre Architekturvorgaben, Coding Conventions und internen KI-Richtlinien.
Claude Code RovoDev Kiro Cusrsor GitHub Copilot VS Code Jira Confluence
→ Branching & Versionskontrolle
KI-gestütztes Branching, automatisierte Commit-Erstellung und Pull-Request-Generierung sorgen für strukturierte Repositories und machen jede Änderung bis zur ursprünglichen Anforderung nachvollziehbar.
VS Code Bitbucket Jira GitLab GitHub
-> Secret- & Konfigurationsmanagement
API-Keys, Zugangsdaten und Umgebungskonfigurationen werden zentral verwaltet und über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg vor unbeabsichtigter Offenlegung geschützt.
HashiCorp Vault AWS Secrets Manager GitLab GitHub
→ Zusammenarbeit & Kommunikation
Entwicklungsaktivitäten bleiben mit Diskussionen, Dokumentation und Delivery-Entscheidungen verknüpft – das reduziert Kontextwechsel und sorgt für eine konsistente Zusammenarbeit entlang des gesamten Workflows.
Microsoft Teams Slack Confluence
Build
Sicherheit ist keine Phase. Sie ist Teil der Pipeline.
Schwachstellen, die während der Entwicklung erkannt werden, verursachen nur einen Bruchteil der Kosten im Vergleich zu Problemen in der Produktion.
⚠ Verwundbare Abhängigkeiten gelangen in die Produktion
→ Automatisierte CI/CD-Durchsetzung
⚠ Sicherheitsprüfungen erfolgen zu spät
→ Kontinuierliches Code- & Dependency-Scanning
⚠ KI-generierter Code entwickelt sich schneller als die Validierung
→ Richtlinienbasierte Blockierung von Schwachstellen
→ Continuous integration
Jede Codeänderung startet automatisierte Build- und Test-Pipelines – einschließlich Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests. Die Ergebnisse fließen direkt zurück in den Merge-Workflow.
GitLab CI GitHub Actions Bitbucket Pipelines JFrog Artifactory
→ Dependency security scanning (SCA)
Open-Source-Abhängigkeiten werden kontinuierlich auf bekannte Schwachstellen geprüft, bevor sie in die Artefakt-Registry gelangen. Dadurch wird verhindert, dass riskante Pakete durch die Pipeline weitergegeben werden.
Snyk JFrog Xray SonarQube GitLab SAST
→ Code security scanning (SAST/DAST)
Anwendungscode und bereitgestellte Umgebungen werden kontinuierlich mithilfe statischer und dynamischer Sicherheitstests auf Schwachstellen, offengelegte Secrets und unsichere Muster analysiert. Ergebnisse werden direkt in Jira erfasst, um Remediation und Governance nachvollziehbar zu steuern.
Snyk SonarQube GitLab SAST Agentic QA
Test
Testprozesse, die mit KI-gestützter Entwicklung Schritt halten
If test coverage doesn’t scale with development velocity, every release becomes a risk.
⚠ Manuelle Regressionstests werden zum Engpass
→ Automatisierte agentische QA-Abdeckung
⚠ Unvollständige Transparenz bei Testabdeckung
→ Durchgängige Nachverfolgbarkeit
⚠ Codegenerierung überholt die Validierung
→ Sicherheit als integraler Bestandteil des Testings
→ Funktionales Testing & Regressionstests
Automatisierte Test-Suites laufen bei jedem Build über Unit-, Integrations- und End-to-End-Ebenen hinweg. Agentic QA erstellt und pflegt Testfälle parallel zur Weiterentwicklung der Anwendung, damit die Testabdeckung kontinuierlich aktuell bleibt.
Xray for Jira Agentic QA JUnit / pytest Cypress Testrail
→ Sicherheits- & Penetrationstests
Dynamische Sicherheitsscans simulieren reale Angriffsszenarien gegen laufende Anwendungen, während Container-Images und Abhängigkeiten bereits vor dem Deployment auf Schwachstellen geprüft werden. Ergebnisse fließen direkt in Jira ein, um Maßnahmen nachvollziehbar zu verfolgen.
Snyk GitLab DAST JFrog Xray SonarQube
→ Performance- & Compliance-Testing
Load-, Stress- und Compliance-Tests stellen die Release-Bereitschaft vor dem Deployment sicher. Regulatorische und richtlinienbasierte Prüfungen – einschließlich DSGVO, SOC2 und branchenspezifischer Anforderungen – werden als Bestandteil des Delivery-Workflows dokumentiert und nachverfolgt.
k6 Confluence Jira Service Management
Release
Jedes Release ist signiert, versioniert und nachvollziehbar
Compliance-Teams benötigen Revisionssicherheit. Delivery-Teams benötigen Geschwindigkeit. Der Release-Prozess sollte beides ermöglichen.
⚠ Manuelle Release-Koordination
→ Automatisierte Release-Gates
⚠ Fehlende Transparenz für Audits
→ Durchgängige Nachverfolgbarkeit
⚠ Abweichende Umgebungskonfigurationen
→ Unveränderbare Artefaktverwaltung
→ Release orchestration & approval gates
Automatisierte Release-Pipelines setzen Freigabe-Workflows über Entwicklung, Sicherheit und Change-Management hinweg durch, bevor Artefakte weitergegeben werden. Integrierte Benachrichtigungen halten alle Beteiligten während des gesamten Release-Lebenszyklus auf dem aktuellen Stand.
Jira Atlassian Confluence Slack Microsoft Teams GitLab Releases
→ Veröffentlichung & Signierung von Artefakten
Container, Bibliotheken und Deployment-Pakete werden mit kryptografischen Signaturen veröffentlicht und vor der Freigabe in produktionsbereite Repositories anhand definierter Richtlinien validiert.
JFrog Artifactory JFrog Xray GitLab Package Registry GitHub Packages
→ Release Notes & Änderungsdokumentation
Die Release-Dokumentation wird automatisiert aus Jira-Issues, Git-Aktivitäten, Deployment-Metadaten und Testergebnissen erstellt. So entsteht eine vollständige Release-Historie, verknüpft mit zugehörigen Sicherheits- und Compliance-Ergebnissen.
Confluence Jira Claude Code Rovo Dev
Deploy
Deployments ohne Risiko. Rollbacks in Sekunden.
Inkonsistente Umgebungen und manuelle Deployments sind häufig der Ursprung operativer Risiken.
⚠ Konfigurationsabweichungen zwischen Umgebungen
→ Konsistente Infrastruktur durch Infrastructure as Code
⚠ Manuelle Deployment-Prozesse
→ Deployments ohne Downtime
⚠ Langsame oder risikobehaftete Rollback-Prozesse
→ Sofortige Wiederherstellungsmöglichkeiten
→ Container-Orchestrierung & Infrastructure as Code
Kubernetes orchestriert Container-Workloads über Cloud- und On-Premise-Umgebungen hinweg, während Terraform und Ansible reproduzierbare Infrastrukturkonfigurationen definieren. Drift Detection erkennt unbeabsichtigte Änderungen, bevor sie produktive Systeme beeinflussen.
Kubernetes Docker Ansible AWS Azure
→ Progressive Delivery & Feature Flags
Blue-Green- und Canary-Deployment-Strategien reduzieren Release-Risiken, indem sie die Auswirkungen während des Rollouts begrenzen. Feature Flags entkoppeln Deployment und Aktivierung voneinander und ermöglichen kontrollierte Releases sowie Rollbacks ohne Neuaufbau oder erneutes Deployment der Anwendung.
GitLab Environments GitHub Actions AWS CodeDeploy Azure DevOps
→ Post-Deployment-Validierung & Smoke-Tests
Automatisierte Smoke-Tests und Health Checks validieren kritische Anwendungspfade unmittelbar nach dem Deployment. Die Weiterleitung von Traffic erfolgt erst, wenn alle Readiness-Bedingungen bestätigt sind – so wird verhindert, dass umgebungsspezifische Fehler Nutzer:innen erreichen.
Datadog Synthetics Grafana NordStellar Jira Service Management
Operate & Monitor
Produktionssignale werden zu Anforderungen für den nächsten Sprint
Monitoring ohne Feedback Loop ist nur teures Logging.
⚠ Alert fatigue
→ Kontextbasierte Triage
⚠ Langsame Incident Response
→ Vollständige operative Transparenz
⚠ Kein Feedback Loop zur Entwicklung
→ Geschlossener Remediation-Prozess
→ Infrastruktur- & Application Observability
Einheitliche Dashboards führen Metriken, Logs und verteilte Traces über Services und Umgebungen hinweg zusammen. Anomalieerkennung macht Leistungsabfälle frühzeitig sichtbar, während kontextbezogene Alerts Teams helfen, sich auf konkrete Handlungsbedarfe zu fokussieren.
Datadog Grafana Prometheus AWS CloudWatch Azure Monitor
→ Security Operations & Threat Monitoring
Attack Surface Management identifiziert exponierte Assets, Fehlkonfigurationen und Sicherheitsanomalien zur Laufzeit über Cloud- und On-Premise-Systeme hinweg. Findings werden zur nachvollziehbaren Remediation in Jira Service Management überführt.
NordStellar Datadog Security Grafana Atlassian Compass Jira Service Management
→ Incident Management & Feedback Loop
Incidents werden automatisch mit Observability- und Sicherheitskontext angereichert. Post-Incident-Reviews in Confluence erzeugen Jira-Folgeaufgaben, die zurück in die Planung fließen – so werden Erkenntnisse aus der Produktion zu Delivery-Prioritäten.
Jira Service Management Confluence Slack Microsoft Teams Compass
Eine Pipeline. Alle Tools, die Ihr Team bereits nutzt.
Wir integrieren GitLab, GitHub, Jira, Confluence, AWS, Azure und führende KI-Coding-Assistenten in einen konsistenten, sicheren und KI-nativen Workflow. Ob Sie ein Legacy-System modernisieren oder Greenfield-Anwendungen entwickeln – unser Open-DevSecOps-Ansatz holt Sie genau dort ab, wo Sie heute stehen.
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