AirHelp – Technologie für den größten Verfechter der Passagierrechte

AirHelp wurde im Jahr 2013 als Start-up gegründet, um sich als globaler Marktführer im Bereich der Passagierrechte zu etablieren, indem es über 13 Millionen Menschen hilft, ihre Rechte zu verstehen und Entschädigungen für verspätete, annullierte oder überbuchte Flüge zu erhalten. Das Unternehmen unterstützt Passagiere nicht nur im Entschädigungsprozess, sondern kämpft auch für Gerechtigkeit, indem es sie in Gerichtsverfahren gegen Fluggesellschaften vertritt und sich auf Regierungsebene für faire Vorschriften einsetzt. Als Entwickler habe ich die Website AirHelp konzipiert und implementiert, indem ich fortschrittliche Funktionalitäten mit technischer Optimierung kombiniert habe, um den Anforderungen einer globalen Nutzerbasis gerecht zu werden. Im Folgenden finden Sie Details zur Umsetzung, Performance-Probleme sowie deren Lösungen.

Ziel von AirHelp und seine Zielgruppe

Die Website AirHelp wurde für ein Unternehmen entwickelt, dessen Mission es ist, Flugpassagiere über ihre Rechte aufzuklären, den Prozess der Entschädigungsforderung zu vereinfachen und in 24 Sprachen rechtlichen Support bereitzustellen. Die Plattform richtet sich an Privatpersonen, die ihre Ansprüche nicht kennen oder keine Zeit haben, diese selbst durchzusetzen, sowie an eine breitere Gemeinschaft – unterstützt durch Kooperationen mit Kanzleien in 30 Ländern und ein Team von 700 Mitarbeitern, darunter die weltweit größte Gruppe von Anwälten, die sich auf Flugrechte spezialisiert haben. Meine Aufgabe bestand darin, eine intuitive, skalierbare Website zu entwickeln, die diese Ziele mit einer modernen technischen Infrastruktur unterstützt.

Technische Funktionalitäten von AirHelp

Im Rahmen des Projekts habe ich gemeinsam mit einem fünfköpfigen Team, das ich als Team Pilot leitete, fortschrittliche technische Lösungen implementiert, die den Anforderungen von AirHelp gerecht werden:

• Mehrsprachigkeit und Zugänglichkeit – Die Frontend-Architektur basiert auf Next.js mit Server-Side Rendering (SSR) und unterstützt 24 Sprachen über i18n. Sie erfüllt die WCAG 2.1-Standards und ist für mobile Endgeräte sowie Desktop-Computer optimiert.
• Entschädigungsprozess – Ein Antragsformular, das Daten zu Flügen dynamisch über GraphQL lädt, integriert sich mit den APIs der Fluggesellschaften und speichert Informationen in einer PostgreSQL-Datenbank, die mit AES-256 verschlüsselt ist.
• Passagieraufklärung – Ein Informationsbereich mit rechtlichen Artikeln, der über eine REST API geladen wird, mit Caching in Redis und in React gerendert wird, um flüssige Abläufe zu gewährleisten.
• Technisches SEO – Optimierung für Schlüsselbegriffe (z. B. „Entschädigung bei verspätetem Flug“) mit dynamisch generierten XML-Sitemaps und beschleunigter Indexierung durch die Google Indexing API.
• Backups und hohe Verfügbarkeit – Automatische Backups auf Amazon S3 mit Replikation zwischen Regionen, Versionskontrolle und Zstandard-Kompression, um einen unterbrechungsfreien Betrieb zu garantieren.
• Leistung – Serverseitiges Caching mit Redis, Server Side Rendering, sowie Multimedia-Optimierung durch Cloudflare, das das AVIF-Format und HTTP/3 mit QUIC unterstützt.
• Benutzer-Dashboard – Ein Panel zur Verfolgung des Antragsstatus mit Echtzeitdaten via WebSocket, gecached in Memcached, um minimale Latenzzeiten zu gewährleisten.

Technische Herausforderungen und ihre Lösungen

Während der Umsetzung von AirHelp stießen wir auf mehrere wichtige Performance-Herausforderungen, die wie folgt gelöst wurden:

• Datenbankbelastung bei Millionen von Nutzern – Eine hohe Anzahl von Anträgen führte zu einer Überlastung der PostgreSQL-Datenbank. Lösung: Einsatz von Redis mit persistenter Speicherung für das Caching der am häufigsten verwendeten Abfragen sowie Datenbank-Sharding mit Lese-Replikaten auf Amazon RDS zur Lastverteilung.
• Langsames Laden des Antragsformulars – Die Integration mit den APIs der Fluggesellschaften verursachte Verzögerungen bei Verkehrsspitzen (z. B. nach massiven Flugausfällen). Lösung: Einsatz von RabbitMQ für die asynchrone Verarbeitung von API-Anfragen, mit einem Fallback auf statische, in Elasticsearch gecachte Daten bei Timeouts.
• Hohe Latenz bei Multimedia-Inhalten – Bilder und Grafiken in den Bildungsbereichen verzögerten das Laden der Seite auf mobilen Geräten in Regionen mit schlechter Internetverbindung. Lösung: Einsatz von Fastly CDN mit Brotli-Kompression, WebP-Format und Lazy Loading mittels Intersection Observer API sowie geo-optimaler Verteilung.
• Verzögerungen im Echtzeit-Dashboard – Updates des Antragsstatus via WebSocket skalierten bei 13 Millionen Nutzern nicht ausreichend. Lösung: Einsatz von Kafka für das Streaming von Echtzeitdaten mit Throttling auf Serverebene und einem AWS ALB Load Balancer zur gleichmäßigen Verteilung des Traffics.
• Veralteter Cache – Änderungen in den Antragsdaten wurden aufgrund aggressiven Cachings nicht sofort angezeigt. Lösung: Implementierung von Varnish mit einem maßgeschneiderten VCL, Purge-Funktion über Webhooks und Edge Side Includes für dynamische Abschnitte, ergänzt durch URL-Versionierung zum Cache-Busting.
• Hohe Ressourcennachfrage während Spitzenzeiten – Der Verkehr in Stoßzeiten, insbesondere bei Flugstörungen, führte zu Überlastungen. Lösung: Konfiguration von Auto-Scaling auf AWS EC2 mit CloudWatch zur Überwachung der Last, ergänzt durch Cloudflare Rate Limiting zum Schutz vor übermäßigem Bot-Verkehr.

Verwendete Technologien

Für den Aufbau und die Wartung von AirHelp kamen folgende Technologien zum Einsatz:

• Yoast SEO – Optimierung der Metadaten, dynamische XML-Sitemaps und automatische Suchmaschinenbenachrichtigungen bei Aktualisierungen.
• UpdraftPlus – Automatische Backups auf Amazon S3 mit Replikation zwischen Regionen und AES-256-Verschlüsselung.
• Cloudflare – CDN mit Argo Smart Routing, Brotli-Kompression und DDoS-Schutz durch Rate Limiting.
• Redis – In-Memory-Caching mit Sharding für Sessions und das Dashboard.
• Varnish – Serverseitiges Caching mit maßgeschneidertem VCL, Grace-Modus und ESI für dynamische Blöcke.
• Lighthouse – Core Web Vitals Audits, integriert in den CI/CD-Prozess via Jenkins.
• RabbitMQ – Queueing von Aufgaben, wie API-Verarbeitung und E-Mail-Versand, mit Wiederholungsmechanismen und Dead Letter Queue.
• Elasticsearch – Suchmaschine für Flüge und Inhalte mit Fuzzy Matching und Datenaggregation.
• Fastly – CDN für parallele Auslieferung von Multimedia-Inhalten mit geografischer Optimierung.
• Kafka – Streaming von Echtzeitdaten mit Partitionierung für Skalierbarkeit.

Management und technischer Support

AirHelp ist ein Projekt, das kontinuierliche Optimierung und Support erfordert. Ich aktualisiere regelmäßig das System und die Plugins, führe Tests in einer Staging-Umgebung mit vollständigen Backups auf Amazon S3 durch und setze Cloudflare, Redis und Fastly ein, um bei globalem Traffic eine hohe Leistung sicherzustellen. Varnish, RabbitMQ und Kafka stabilisieren dynamische Prozesse wie Aktualisierungen der Antragsdaten. Ich überwache den Traffic mit Google Analytics (nach 2010), optimiere SQL-/NoSQL-Abfragen mit Indizes und verwalte den Cache bei Inhaltsänderungen. Die Plattform kann um zusätzliche Funktionen erweitert werden – etwa durch die Integration mit ERP-Systemen, ein KI-Modul zur Analyse von Flügen oder einen rechtlichen Berichtbereich – um die Mission von AirHelp im Kampf für die Passagierrechte weiter zu unterstützen.

Planen Sie eine Website für Ihr Dienstleistungsunternehmen? Benötigen Sie eine skalierbare Plattform mit fortschrittlichem technischem Support? Kontaktieren Sie mich, um Details zu besprechen und eine Lösung zu entwickeln, die Ihren Anforderungen entspricht.