Inqbus Scientific Computing

Sie haben Ihren Weg zu uns wahrscheinlich gefunden, weil Sie ein Problem haben, das Ihr aktueller Code nicht lösen kann, oder nicht in der gewünschten Zeit.

Jeder kann um Python zu beschleunigen Numpy/Pandas/XArray/etc. nutzen um große Datenmengen zu verarbeiten. Aber wenn es dann immer noch klemmt ist tieferes Verständnis nötig.

Auch ist oftmals der Blick auf das große Ganze entscheidend. Eine Software mag serverseitig gut funktionieren um alle halbe Stunde mal eine Grafik zu generieren. Nun soll der Schritt zu interaktiver Web-Grafik gemacht werden. Das ist leider nicht damit getan, dass man sich einen Web-Entwickler einkauft. Die Performance-Charakteristik des Browser ist völlig anders wie die eines Servers. Daher sind angepasste Algorithmen nötig um das Problem vom Server auf den Browser zu bekommen. Schauen Sie sich mal E-profile.eu an. Dort zeigen wir interaktive Webgrafik auf höchstem Niveau. Wenn Sie auf eine der Grafiken klicken, öffent sich eine interaktive View in der Sie in Echtzeit zoomen und verschieben können.

Wir haben eine 25-jährige Erfahrung in der Entwicklung von High Performance Algorithmen in Python/Cython. Früher haben wir für ganz extreme Fälle in Assembler gecoded. Aber die aktuellen Compiler/Interpreter sind schon seit 10 Jahren besser als jeder selbst geschriebene Assembler-Code.

Wir arbeiten täglich mit NetCDF und HFD5 und anderen wissenschaftlichen Datenformaten.

Unsere Codes sind Datenbank-Agnostisch. Ob Sie also PostgreSQL oder Oracle oder sogar noch MySQL nutzen, unser Code kommt mit allen Datenbanken klar und kann darauf optimiert werden. Auch haben wir Erfahrungen mit nicht SQL-Datenbanken, z.B. die ZODB als Beispiel für Objektdatenbanken oder auch Blazegraph als Beispiel für Graphdatenbanken.

Unser Code ist einfach zu warten und erweitern, da er aus Komponenten besteht, die einfach (auf Wunsch sogar zur Laufzeit) ausgetauscht werden können.