17.06.2021

GraphCDN: Wiener “Content Delivery Network“ schnappt sich Silicon Valley-Angels

Der Wiener Max Stoiber hatte mit seinem bisherigen Unternehmungen großen Erfolg. Ein Startup verkaufte er an GitHub und sammelte in den USA Erfahrung. Nun ist er gemeinsam mit Co-Founder Tim Suchanek zurück und hat bereits namhafte Unterstützer an Board.
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GraphCDN
(c) GraphCDN - Max Stoiber und Tim Suchanek von GraphCDN.

Max Stoiber hat sein Unternehmen Spektrum an GitHub verkauft, dort und bei GatsbyJS reingeschnuppert und u.a. Changefeed und Feedback Fish mitgegründet. Vor ein paar Monaten haben er und Co-Founder Tim Suchanek ein neues Startup ins Leben gerufen und können bereits auf namhafte Investoren zurückblicken. Der Name: GraphCDN.

ProductHunt und GitHub dabei

„Wir haben eine Investment-Runde mit dem ‚Who’s Who der Silicon Valley‘-Technik-Angels, inklusive des CTO von GitHub, des CTO von ProductHunt, den CEOs von Algolia und Vercel, den Co-CEOs von Netlify und vielen mehr, aufgestellt“, sagt Stoiber zu seinem GraphQL-spezifischen „Content Delivery Network“ (CDN). Eine genaue Zahl nennt er nicht, erklärt aber, dass sie genug Kapital haben, um ein kleines Team für ein paar Jahre über Wasser zu halten. „Der Plan ist, so bald wie möglich dieses Team aufzubauen und die Kundenbasis so auszubauen, um nicht mehr vom Investments abhängig zu sein“, präzisiert er.

GraphCDN mit 58 Datenzentren

GraphCDN ist ein globales Netzwerk von 58 Datenzentren, in denen Daten für Kunden zwischengespeichert werden. Diese sind dann für deren Nutzer rund um die Welt „schneller“ verfügbar, egal wo der Kunde sein eigenes Datenzentrum stehen hat. Die Idee dazu kam beiden Foundern, da sie bei ihren letzten Startups GraphQL verwendet und große Skalierungsprobleme hatten. Im Detail: GraphQL wurde 2015 von Facebook erfunden. Heute nutzen es die größten Firmen der Welt, inklusive Amazon, IBM, PayPal, Expedia, Airbnb, Twitter oder Shopify, um die Kommunikation zwischen ihren Webseiten und Servern zu vereinfachen.

„GraphQL hat es uns erlaubt, viel schneller unsere Produkte auf den Markt zu bringen, aber dadurch, dass kein CDN es versteht, mussten wir unsere eigenen halbgaren Lösungen bauen, die nie wirklich gut funktioniert haben. GraphCDN ist nun die solide Lösung dafür, die wir damals gebraucht hätten“, so Stoiber. „Wir analysieren die Netzwerkanfragen und -antworten in Millisekunden und kombinieren diese mit unserem Wissen über die dahinter liegenden GraphQL APIs. Dadurch wissen wir welche Objekte, zum Beispiel der ‚Post mit der ID 5‘, abgefragt wurden und können alle zwischengespeicherten Anfragen, die diesen Post enthalten, sofort löschen, wenn er sich ändert. Weil jemand zum Beispiel den Text bearbeitet hat.“

Serverlast deutlich reduzieren

Mit GraphCDN soll die Serverlast der Kunden um bis zu 95 Prozent reduziert werden, da die Daten in den Datenzentren zwischengelagert sind und nicht mehr für jeden Nutzer extra geladen werden müssen. Zudem würden die „Customer“-Webseiten und Apps um bis zu 400 Mal schneller geladen werden, da die Daten geografisch näher an dem Nutzer dran sind und dadurch viel Zeit gespart werden kann. „Ein Nutzer aus Österreich lädt die Daten nicht aus den USA herunter, sondern aus unserem Datenzentrum in Wien“, so Stoiber.

GraphCDN als Google Analytics für GraphQL

Der Gründer bezeichnet sein Startup GraphCDN gerne als „Google Analytics für GraphQL“, denn neben der Zwischenspeicherung stellt das Founder-Duo ihren Kunden auch eine detaillierte Analyse ihre GraphQL API dar, die genau aufschlüsselt, welche Daten wie oft geladen werden und wie lange ihre Server brauchen, um sie bereitzustellen. Dadurch erhielten sie Einblick in die Verwendung ihrer API, der ihnen normalerweise verwehrt bleiben würde.

Hacker-Schutz

„GraphQL ist besonders flexibel. Das hilft Programmierer schneller fertig zu werden, aber eröffnet auch Hackern neue Möglichkeiten, um Server absichtlich zu überlasten. Auf diese sind Nutzer oft nicht vorbereitet. Wir wollen ihnen diese Last so gut wie möglich abnehmen, angefangen mit ‚Query depth limiting‘, erklärt Stoiber die Vorteile seines Networks. „Dies schränkt die Flexibilität von GraphQL gezielt so ein, dass ein Programmierer es normalerweise nicht merkt, aber es Hackern ein bisschen schwieriger gemacht wird. Weiters wollen wir bald automatisierte ‚Allowlisten‘ einführen, sodass nur Anfragen von den Programmierern selber angenommen werden.“

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Strom aus Wind und Sonne braucht Speicher. Für sie entwickelt das Projekt Phoenics neue Batteriezellen. Konzeptbild, mit KI erstellt. | (c) Virtual Vehicle
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Wind und Sonne liefern Strom, wann sie wollen, nicht wann ihn jemand braucht. Diese Lücke schließen Batteriespeicher. Sie werden damit zur Schlüsseltechnologie der Energiewende. Genau hier setzt Phoenics an: Ein steirisches Konsortium entwickelt die nächste Generation von Lithium-Ionen-Zellen für stationäre Speicher.

Koordiniert wird das Projekt von der Virtual Vehicle Research GmbH in Graz. Partner sind Varta Innovation, die Materials Center Leoben Forschung GmbH (MCL) und AVL List. Phoenics läuft 36 Monate und kostet 2,9 Millionen Euro. Knapp zwei Millionen davon kommen von der FFG, aus der Ausschreibung „Energieforschung 2024″.

Ein Material, zwei Ziele

Im Zentrum steht ein Kathodenmaterial: Lithium-Mangan-Eisenphosphat, kurz LMFP. Es ist eine Weiterentwicklung des etablierten Lithium-Eisenphosphats (LFP). LFP-Zellen gelten als sicher und robust, und sie kommen ohne kritische Rohstoffe wie Kobalt oder Nickel aus. LMFP soll zusätzlich bis zu 20 Prozent mehr spezifische Energiedichte liefern. Auf gleichem Bauraum ließe sich damit mehr Energie speichern.

Diesen Materialvorteil will das Konsortium in die fertige Zelle bringen. Die Zielmarken: 20 Prozent mehr Energiedichte, 40 Prozent längere Lebensdauer.

Was noch offen ist

Bis dahin bleiben Fragen. Wie verhält sich das Material über die Lebensdauer, wie altert es, und lässt es sich industriell verarbeiten und skalieren?

Das Konsortium kombiniert deshalb Experiment und Simulation. Die Partner untersuchen das Kathodenmaterial über den gesamten Lebenszyklus, mit Materialcharakterisierung, hochauflösender Bildgebung und KI-gestützter Auswertung. Parallel entstehen physikbasierte und datengetriebene Modelle. Sie bilden das Verhalten der Zelle von der Mikrostruktur bis zum kompletten Speichermodul ab und sollen Entwicklungszyklen verkürzen.

„Die Mikrostruktur von Elektrodenmaterialien beeinflusst maßgeblich Leistung, Lebensdauer und Zuverlässigkeit von Batteriezellen“, sagt Roland Brunner, Gruppenleiter am MCL.

Ein eigener Schwerpunkt gilt der Sicherheit. Spezielle Testverfahren sollen zeigen, ob LMFP-Zellen den Anforderungen an Betriebssicherheit und Zuverlässigkeit genügen. AVL bringt dafür seine Erfahrung in der elektrochemischen Modellierung ein. Verbinde man physikalische Modelle mit Methoden des maschinellen Lernens, ließen sich kritische Betriebszustände und Sicherheitsaspekte frühzeitig vorhersagen, sagt Roland Wanker, Geschäftsbereichsleiter Advanced Simulation Technologies bei AVL.

Aufbauen statt neu anfangen

Phoenics setzt die Zusammenarbeit aus dem Vorgängerprojekt OpMoSi fort. „Unsere Stärke liegt darin, modernste Simulations- und Analysemethoden mit industrieller Entwicklungskompetenz zu verbinden“, sagt Projektleiter Philip Kargl von Virtual Vehicle.

Varta Innovation steuert die Fertigungsseite bei, von der Materialentwicklung über die Elektrodenfertigung bis zur Zellintegration. Großes Potenzial sehen die Partner vorerst bei stationären Speichern. Langfristig könnten die Ergebnisse auch der Elektromobilität nützen.

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