Apache-Kafka-Entwicklung und -Beratung
Apache-Kafka-Entwicklung und -Beratung: ereignisgesteuerte Architektur, Producer und Consumer in Java, .NET, Python und Go, Kafka Connect und Debezium Change Data Capture, Stream-Verarbeitung mit Kafka Streams und Apache Flink, verwaltetes Kafka auf Confluent Cloud, Amazon MSK und Azure Event Hubs sowie Cluster-Betrieb, Migrationen und Upgrades, mit dedizierten Kafka-Ingenieuren für Ihr Team oder einem Kafka-Projekt, das wir Ende-zu-Ende umsetzen.
Was wir mit Kafka bauen
Ereignisgesteuerte Architektur auf Kafka
Topics, Partitionen, Schlüssel und Aufbewahrung, entworfen nach Ihren Geschäftsereignissen, zwischen Teams vereinbarte Ereignisschemas und Muster wie Transactional Outbox und idempotente Consumer, sodass ein Ereignis weder verloren geht noch doppelt angewendet wird.
Kafka-Producer und -Consumer
Dienste in Java mit Spring for Apache Kafka, .NET mit Confluent.Kafka, Python und Go, mit Wiederholungen, Dead-Letter-Topics, Transaktionen, wo ein Duplikat Geld kosten würde, und Share Groups (Queues for Kafka, seit Kafka 4.2 produktionsreif), wo Arbeit wie in einer Warteschlange auf Consumer verteilt wird.
Kafka Connect und Debezium
Datenbankänderungen werden mit Debezium in Kafka gestreamt, Topics durch Sink-Konnektoren an Data Warehouses, Suchindizes und Objektspeicher geliefert und Topics mit Confluent Tableflow als Iceberg- oder Delta-Tabellen materialisiert, auf Confluent Cloud, MSK Connect oder Strimzi.
Stream-Verarbeitung mit Flink und Kafka Streams
Joins, Fenster-Aggregationen und Anreicherung in Kafka Streams innerhalb Ihrer Java-Dienste oder in Apache-Flink-Jobs und Flink SQL auf Confluent Cloud, Amazon Managed Service for Apache Flink oder Ihrem eigenen Cluster, für Betrugsprüfungen, Live-Metriken und Alarme.
Confluent Cloud, MSK und Event Hubs
Verwaltetes Kafka auf Confluent Cloud, Amazon MSK mit Express Brokern oder MSK Serverless, Azure Event Hubs über seinen Kafka-Endpunkt, Aiven oder Redpanda, nach Durchsatz, Aufbewahrung, Region und Kosten gewählt und in Terraform bereitgestellt.
Selbst verwaltetes Kafka auf Kubernetes
Kafka-4-Cluster, die auf KRaft ohne ZooKeeper laufen, auf Kubernetes mit dem Strimzi-Operator oder auf virtuellen Maschinen, mit rack-bewussten Replikaten, Tiered Storage, Cruise Control fürs Rebalancing und Rolling Upgrades ohne Ausfallzeit.
Schema Registry und Data Contracts
Avro, Protobuf oder JSON Schema in der Confluent Schema Registry, Apicurio Registry oder AWS Glue Schema Registry, mit Kompatibilitätsregeln, die in der CI geprüft werden, sodass ein Producer seine Consumer nicht durch eine Änderung brechen kann.
Kafka-Migrationen und -Upgrades
ZooKeeper-Cluster werden vor dem Upgrade auf Kafka 4 auf KRaft umgestellt, Workloads von RabbitMQ, ActiveMQ oder IBM MQ weggezogen und Cluster zwischen selbst verwaltetem Kafka, MSK und Confluent Cloud mit MirrorMaker 2 oder Cluster Linking verschoben, Consumer-Offsets eingeschlossen.
Kafka-Monitoring und -Sicherheit
Consumer Lag, unterreplizierte Partitionen und Durchsatz in Prometheus und Grafana oder Confluent Control Center, TLS auf jeder Verbindung, SASL mit OAuth oder gegenseitiges TLS, ACLs pro Dienst und Änderungen an Topics, Quotas und ACLs per Code-Review.
Kafka-Ingenieure einstellen
Dedizierte Kafka-Ingenieure
Kafka-Ingenieure, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Repositories, Ihrem Tracker und Ihren Meetings arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.
Projektumsetzung mit Kafka
Ein Team, das das Kafka-Projekt vom Scope bis zum Release führt: Schätzung, Umsetzung, Tests und Deployment, mit einem Tech Lead auf unserer Seite, der Plan und Qualität verantwortet.
Support und Übernahmen für Kafka
Ein bestehendes Kafka-System, das von einem anderen Team übernommen oder am Laufen gehalten wird: zuerst eine rein lesende Prüfung und eine schriftliche Risikoliste, dann Fixes und neue Funktionen in der Reihenfolge ihrer Wirkung.
Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.
Wer an Ihrem Kafka-Projekt arbeitet
Kafka-Ingenieure
Cluster-Design, Betrieb, Connect und Upgrades
Backend-Entwickler
Producer und Consumer in Java, .NET, Python und Go
Data Engineers
Stream-Verarbeitung und Lakehouse-Senken
Cloud- und DevOps-Ingenieure
Terraform, Kubernetes und Monitoring
QA-Ingenieure
Contract- und Lasttests für Ereignisflüsse
Event Streaming, das sich betreiben lässt
Das Design kommt vor dem Code: Partitionsschlüssel nach der Reihenfolge, die das Geschäft braucht, Schemas mit Kompatibilitätsregeln und Zustellsemantik pro Fluss, was bei den meisten Flüssen At-least-once-Zustellung mit idempotenten Consumern bedeutet und bei wenigen Transaktionen. Topics, ACLs, Quotas und Konnektoren werden als Code deklariert und wie jede andere Änderung geprüft.
Vor dem Go-live wird der Cluster bei der erwarteten Spitze mit Reserve lastgetestet, Alarme auf Consumer Lag und unterreplizierte Partitionen gesetzt, und Runbooks decken einen verlorenen Broker, einen hängenden Consumer und das Wiedereinspielen eines Topics ab. Upgrades werden zuerst im Staging geübt.
Weitere Daten- und KI-Leistungen von uns
KI und Machine Learning
Services für die Entwicklung von KI und Machine Learning: Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, NLP und Spracherkennung sowie MLOps, mit dedizierten Machine-Learning-Engineers oder Projektlieferung.
Data Engineering
Services für Data Engineering: ETL-Pipelines, Spark, dbt und Streaming, Data Warehouses und Lakehouses auf Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift und Microsoft Fabric, mit dedizierten Data Engineers oder Projektlieferung.
Datenanalyse und Power BI
Services für Datenanalyse und Power BI: Dashboards in Power BI, Tableau und Looker, Produktanalytik, A/B-Tests, Finanz- und Marketing-Reporting, mit dedizierten Datenanalysten und BI-Entwicklern oder Projektlieferung.
Datenbankentwicklung
Services für Datenbankentwicklung und -administration: Schema-Design, Query-Tuning, Migrationen und Backups auf SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle und MongoDB, mit dedizierten Datenbankentwicklern und DBAs oder Projektlieferung.
Entwicklung von Computer Vision
Services für die Entwicklung von Computer Vision: Objekterkennung, visuelle Inspektion, OCR, Videoanalyse, medizinische Bildgebung und Modelle auf Edge-Geräten, mit dedizierten Computer-Vision-Engineers oder Projektlieferung.
Datenannotation
Services für Datenannotation und Labeling für KI: Labeling von Bildern, Videos, Texten, Audio und LiDAR, RLHF- und Evaluierungsdaten, mit Qualitätskontrolle bei jedem Batch, durch dedizierte Datenannotatoren oder Projektlieferung.
MLOps
Services und Beratung für MLOps: ML-Plattformen, CI/CD für Modelle, Model Registries, Serving und Autoskalierung, GPU-Infrastruktur, Drift-Monitoring und LLMOps, mit dedizierten MLOps-Engineers oder Projektlieferung.
Databricks-Entwicklung
Databricks-Entwicklung und -Beratung: Lakehouse-Einrichtung, Lakeflow-Pipelines, Unity Catalog, Migrationen, AI/BI, Machine Learning und Kostenkontrolle, mit dedizierten Databricks-Engineers oder Projektlieferung.
Snowflake-Entwicklung
Snowflake-Entwicklung und -Beratung: Warehouse-Design, Datenaufnahme mit Snowpipe und Openflow, dbt, Migrationen, Cortex AI, Sicherheit und Kostenkontrolle, mit dedizierten Snowflake-Entwicklern oder Projektlieferung.
Workflow-Automatisierung
Services für Workflow- und KI-Automatisierung: Flows in n8n, Make, Zapier und Power Automate, KI-Agenten in Workflows, Automatisierungen für CRM, Finanzen und Dokumente, mit dedizierten Automatisierungsentwicklern oder Projektlieferung.
Fragen zur Kafka-Entwicklung
In welchen Branchen arbeiten Ihre Kafka-Ingenieure?
Fintech, Banken und Versicherung, für Zahlungs-, Transaktionsüberwachungs- und Handelsdaten; E-Commerce und Handel, für Bestellungen, Bestand und Clickstream; Logistik, für Sendungsverfolgung und Flottenereignisse; Telekommunikation und Cloud-Infrastruktur, für Netz- und Nutzungsereignisse; Werbung und Marketing-Technologie, für Gebots- und Impression-Streams; Fertigung und Energie, für Sensor- und Zählerdaten; und Enterprise-SaaS, für Ereignisse zwischen Microservices.
Confluent Cloud, Amazon MSK oder ein eigener Cluster?
Das hängt davon ab, wo der Rest Ihrer Systeme läuft und wie viel Betrieb Sie übernehmen wollen. Confluent Cloud bringt verwaltete Konnektoren, Flink, Schema Registry und Tableflow in einem Dienst; MSK und Event Hubs liegen in Ihrem eigenen AWS- oder Azure-Konto und auf deren Rechnung; ein selbst verwalteter Cluster mit Strimzi gibt volle Kontrolle im Gegenzug für den Betrieb. Die Abwägungen werden für Ihre Volumen dargelegt, bevor etwas gekauft wird.
Können Sie einen Cluster aktualisieren, der noch auf ZooKeeper läuft?
Ja. Kafka 4 läuft nur auf KRaft, daher wird ein ZooKeeper-Cluster zuerst auf einem 3.x-Release auf KRaft migriert, wobei Controller hinzugefügt und Metadaten verschoben werden, während der Cluster weiter Datenverkehr bedient, und dann auf Kafka 4 aktualisiert, sobald die Clients gegen die entfernten APIs geprüft sind.
Wie schnell können Kafka-Ingenieure starten?
Steht für die Position Kafka-Ingenieur eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.
Wie stellen wir Kafka-Ingenieure über BigTree108 ein?
Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.
Wem gehören die Arbeitsergebnisse?
Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.
Bauen oder betreiben Sie Kafka?
Sagen Sie uns Ihre Ereignisvolumen, die Sprachen Ihrer Dienste und wo der Cluster läuft. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan, ein Architektur-Review oder Kandidatenprofile.