Apache Kafka-udvikling og rådgivning
Apache Kafka-udvikling og rådgivning: eventdrevet arkitektur, producers og consumers i Java, .NET, Python og Go, Kafka Connect og Debezium change data capture, stream processing med Kafka Streams og Apache Flink, administreret Kafka på Confluent Cloud, Amazon MSK og Azure Event Hubs samt clusterdrift, migreringer og opgraderinger, med dedikerede Kafka-ingeniører til jeres team eller et Kafka-projekt leveret fra start til slut.
Det bygger vi med Kafka
Eventdrevet arkitektur på Kafka
Topics, partitioner, nøgler og retention designet omkring jeres forretningsevents, eventskemaer aftalt mellem teams og mønstre som transactional outbox og idempotente consumers, så et event hverken går tabt eller anvendes to gange.
Kafka-producers og -consumers
Tjenester i Java med Spring for Apache Kafka, .NET med Confluent.Kafka, Python og Go, med genforsøg, dead letter topics, transaktioner, hvor en dublet ville koste penge, og share groups (Queues for Kafka, produktionsklar siden Kafka 4.2), hvor arbejde fordeles over consumers som i en kø.
Kafka Connect og Debezium
Databaseændringer streamet ind i Kafka med Debezium, topics leveret til datavarehuse, søgeindeks og objektlager af sink-connectors og topics materialiseret som Iceberg- eller Delta-tabeller med Confluent Tableflow, på Confluent Cloud, MSK Connect eller Strimzi.
Stream processing med Flink og Kafka Streams
Joins, vinduesaggregeringer og berigelse i Kafka Streams inde i jeres Java-tjenester eller i Apache Flink-jobs og Flink SQL på Confluent Cloud, Amazon Managed Service for Apache Flink eller jeres eget cluster, til svindeltjek, live-metrikker og alarmer.
Confluent Cloud, MSK og Event Hubs
Administreret Kafka på Confluent Cloud, Amazon MSK med Express-brokers eller MSK Serverless, Azure Event Hubs gennem dets Kafka-endpoint, Aiven eller Redpanda, valgt efter gennemløb, retention, region og pris og provisioneret i Terraform.
Selvadministreret Kafka på Kubernetes
Kafka 4-clustre, der kører på KRaft uden ZooKeeper, på Kubernetes med Strimzi-operatoren eller på virtuelle maskiner, med rack-aware replikaer, tiered storage, Cruise Control til rebalancering og rullende opgraderinger uden nedetid.
Schema Registry og datakontrakter
Avro, Protobuf eller JSON Schema i Confluent Schema Registry, Apicurio Registry eller AWS Glue Schema Registry, med kompatibilitetsregler kontrolleret i CI, så en producer ikke kan ødelægge sine consumers med en ændring.
Kafka-migreringer og -opgraderinger
ZooKeeper-clustre flyttet til KRaft før opgraderingen til Kafka 4, workloads flyttet væk fra RabbitMQ, ActiveMQ eller IBM MQ og clustre flyttet mellem selvadministreret Kafka, MSK og Confluent Cloud med MirrorMaker 2 eller Cluster Linking, consumer offsets inkluderet.
Kafka-overvågning og -sikkerhed
Consumer lag, under-replikerede partitioner og gennemløb i Prometheus og Grafana eller Confluent Control Center, TLS på hver forbindelse, SASL med OAuth eller gensidig TLS, ACL'er pr. tjeneste og ændringer af topics, kvoter og ACL'er foretaget gennem kodegennemgang.
Ansæt Kafka-ingeniører
Dedikerede Kafka-ingeniører
Kafka-ingeniører, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres repositories, tracker og møder og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.
Levering af Kafka-projekter
Et team, der fører Kafka-projektet fra afgrænsning til release: estimering, udvikling, tests og udrulning, med en teknisk leder hos os, der ejer planen og kvaliteten.
Support og overtagelse af Kafka
Et eksisterende Kafka-system, der overtages fra et andet team eller holdes kørende: først en skrivebeskyttet gennemgang og en skriftlig liste over risici, derefter rettelser og nye funktioner i rækkefølge efter betydning.
Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.
Hvem arbejder på jeres Kafka-projekt
Kafka-ingeniører
Clusterdesign, drift, Connect og opgraderinger
Backend-udviklere
Java-, .NET-, Python- og Go-producers og -consumers
Dataingeniører
Stream processing og lakehouse-sinks
Cloud- og DevOps-ingeniører
Terraform, Kubernetes og overvågning
QA-ingeniører
Kontrakt- og belastningstests af eventflows
Event streaming, der kan drives
Design kommer før kode: partitionsnøgler valgt efter den rækkefølge, forretningen har brug for, skemaer med kompatibilitetsregler og leveringssemantik besluttet pr. flow, hvilket for de fleste flows betyder at-least-once-levering med idempotente consumers og for nogle få transaktioner. Topics, ACL'er, kvoter og connectors deklareres i kode og gennemgås som enhver anden ændring.
Før go-live belastningstestes clusteret ved den forventede spids med reservekapacitet til overs, alarmer sættes på consumer lag og under-replikerede partitioner, og runbooks dækker en tabt broker, en fastlåst consumer og genafspilning af et topic. Opgraderinger øves først i staging.
Andre data- og AI-ydelser, vi leverer
AI og machine learning
Udvikling inden for AI og machine learning: forecasting, svindeldetektion, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegenkendelse samt MLOps, med dedikerede machine learning-ingeniører eller projektleverance.
Data engineering
Data engineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, data warehouses og lakehouses i Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerede data engineers eller projektleverance.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashboards i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-test, finansiel rapportering og marketingrapportering, med dedikerede dataanalytikere og BI-udviklere eller projektleverance.
Databaseudvikling
Databaseudvikling og -administration: skemadesign, tuning af forespørgsler, migreringer og sikkerhedskopier i SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerede databaseudviklere og DBA'er eller projektleverance.
Computer vision-udvikling
Computer vision-udvikling: objektdetektion, visuel inspektion, OCR, videoanalyse, medicinsk billeddannelse og modeller på edge-enheder, med dedikerede computer vision-ingeniører eller projektleverance.
Dataannotering
Dataannotering og labelling til AI: labelling af billeder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontrol af hvert batch, fra dedikerede dataannotatorer eller projektleverance.
MLOps
MLOps og rådgivning: ML-platforme, CI/CD til modeller, model registries, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvågning af drift og LLMOps, med dedikerede MLOps-ingeniører eller projektleverance.
Databricks-udvikling
Databricks-udvikling og -rådgivning: opsætning af lakehouse, pipelines i Lakeflow, Unity Catalog, migreringer, AI/BI, machine learning og omkostningskontrol, med dedikerede Databricks-ingeniører eller projektleverance.
Snowflake-udvikling
Snowflake-udvikling og -rådgivning: design af warehouse, indlæsning med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhed og omkostningskontrol, med dedikerede Snowflake-udviklere eller projektleverance.
Workflow-automatisering
Workflow- og AI-automatisering: flows i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i workflows, automatisering af CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerede automatiseringsudviklere eller projektleverance.
Spørgsmål om Kafka-udvikling
Hvilke brancher arbejder jeres Kafka-ingeniører i?
Fintech, bank og forsikring til betalinger, transaktionsovervågning og handelsdata; e-handel og detail til ordrer, lager og clickstream; logistik til sporing af forsendelser og flådeevents; telekom og cloudinfrastruktur til netværks- og brugsevents; reklame- og marketingteknologi til bud- og visningsstrømme; produktion og energi til sensor- og måledata; og enterprise SaaS til events mellem mikrotjenester.
Confluent Cloud, Amazon MSK eller vores eget cluster?
Det afhænger af, hvor resten af jeres systemer kører, og hvor meget drift I vil tage på jer. Confluent Cloud samler administrerede connectors, Flink, Schema Registry og Tableflow i én tjeneste; MSK og Event Hubs ligger inde i jeres egen AWS- eller Azure-konto og -regning; et selvadministreret cluster med Strimzi giver fuld kontrol til gengæld for at drive det. Afvejningerne beskrives for jeres volumener, før noget købes.
Kan I opgradere et cluster, der stadig kører på ZooKeeper?
Ja. Kafka 4 kører kun på KRaft, så et ZooKeeper-cluster migreres først til KRaft på en 3.x-release, med controllere tilføjet og metadata flyttet, mens clusteret fortsat betjener trafik, og opgraderes derefter til Kafka 4, når klienterne er kontrolleret mod de fjernede API'er.
Hvor hurtigt kan Kafka-ingeniører starte?
Når den rette Kafka-ingeniør er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.
Hvordan ansætter vi Kafka-ingeniører gennem BigTree108?
Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.
Hvem ejer det arbejde, de producerer?
Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.
Bygger eller driver I Kafka?
Fortæl os om jeres eventvolumener, sprogene i jeres tjenester, og hvor clusteret kører. I får svar inden for én arbejdsdag: en plan, en arkitekturgennemgang eller kandidatprofiler.