Go-Systeme, die jede Größenordnung mit jeder Geschwindigkeit bewältigen.

Go zeichnet sich durch Anwendungsfälle aus, die eine hohe Parallelität, vorhersehbare Latenz und CPU-Effizienz erfordern: Echtzeit-APIs, Datenverarbeitungspipelines und Mikrodienste, die Tausende gleichzeitiger Anfragen verarbeiten. Node.js ist oft besser für E/A-gebundene Anwendungen mit schnellen Entwicklungsanforderungen. Python wird für Data Science- und ML-Workloads bevorzugt.

Ja, und zunehmend die bevorzugte Wahl. Das Parallelitätsmodell (Goroutinen) von Go macht es hervorragend für Bestandsverwaltungssysteme, Echtzeit-Preis-Engines und Auftragsabwicklungssysteme, die Traffic-Spitzen bei Flash-Verkäufen ohne Beeinträchtigung bewältigen müssen.

Go bietet im Vergleich zu Java in der Regel eine drei- bis fünfmal bessere Leistung pro CPU-Kern, bei deutlich einfacherer Bereitstellung (einzelne Binärdatei, keine JVM) und geringerem Speicherbedarf. Java verfügt über ein größeres Unternehmensbibliotheks-Ökosystem. Für neue Greenfield-Projekte empfehlen wir Go, es sei denn, es besteht eine bestimmte Java-Abhängigkeitsanforderung.

Ja. Wir migrieren häufig leistungskritische Dienste von Python, Node.js oder Ruby nach Go – insbesondere APIs, Hintergrundarbeiter und Datenverarbeitungskomponenten, bei denen die Leistungsmerkmale von Go den größten Einfluss haben.