HomeNSearch – internationale Immobilienplattform
Eine mehrsprachige Plattform für die Immobiliensuche mit über 12.500 Objekten aus mehr als 10 Ländern und Suchergebnissen in unter 200 ms.
- Kunde
- Immobilienplattform
- Jahr
- 2026
- Rolle
- Full-Stack: Architektur, Backend, Frontend, Infrastruktur
Kennzahlen
- Objekte aus über 10 Ländern
- 12.500+
- durchschnittliche Antwortzeit der Suche
- < 200 ms
- Sprachen der Oberfläche
- 40+
- PageSpeed-Wert
- 90+
Die Aufgabe
Ein schnelles, mehrsprachiges Immobilienportal für ein internationales Publikum: Suche in einem großen und wachsenden Bestand, Live-Inhalte und eine Infrastruktur, die mitwächst, ohne neu geschrieben werden zu müssen.
Was ich gebaut habe
- Backend mit Django und Django REST Framework, PostgreSQL als zentrale Datenbank und Redis für Caching und Sessions.
- Suche mit Amazon OpenSearch: Volltext-, Geo- und Facettenfilter mit Antwortzeiten unter 200 ms.
- Frontend mit Next.js (App Router, ISR) und Tailwind CSS, mit next-intl in über 40 Sprachen lokalisiert.
- Live-Aktivität über WebSockets – Besucher sehen, wie viele Personen ein Objekt gerade ansehen.
- Investitionsrechner – ROI, Cap Rate, Cash-on-Cash-Rendite und Finanzierung.
- Makler-Dashboard – Objekte veröffentlichen und Aufrufe auswerten.
- AWS-Infrastruktur von Grund auf – EC2 hinter einem Application Load Balancer, RDS PostgreSQL, S3 und CloudFront für Medien, CI/CD mit GitHub Actions.
Technologien
- Python
- Django
- Django REST Framework
- PostgreSQL
- Redis
- OpenSearch
- WebSockets
- Celery
- Next.js
- React
- TypeScript
- Tailwind CSS
- next-intl
- AWS (EC2, ALB, RDS, S3, CloudFront)
- Docker
- GitHub Actions
- Nginx
Ergebnis
Über 12.500 Objekte aus mehr als 10 Ländern, durchschnittliche Antwortzeit der Suche unter 200 ms, PageSpeed 90+, über 40 Sprachen von Anfang an. Die Architektur ist für 50.000 bis 60.000 Objekte ohne Leistungseinbußen ausgelegt.
Screenshots
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