Services de développement et de conseil Apache Kafka
Développement et conseil Apache Kafka : architecture orientée événements, producers et consumers en Java, .NET, Python et Go, Kafka Connect et capture des changements de données avec Debezium, traitement de flux avec Kafka Streams et Apache Flink, Kafka managé sur Confluent Cloud, Amazon MSK et Azure Event Hubs, et exploitation, migrations et mises à niveau de clusters, avec des ingénieurs Kafka dédiés à votre équipe ou un projet Kafka livré de bout en bout.
Ce que nous réalisons avec Kafka
Architecture orientée événements sur Kafka
Topics, partitions, clés et rétention conçus autour de vos événements métier, schémas d’événements convenus entre équipes, et patterns comme la transactional outbox et les consumers idempotents, pour qu’un événement ne soit ni perdu ni appliqué deux fois.
Producers et consumers Kafka
Services en Java avec Spring for Apache Kafka, en .NET avec Confluent.Kafka, en Python et en Go, avec reprises sur erreur, dead letter topics, transactions là où un doublon coûterait de l’argent, et share groups (Queues for Kafka, prêts pour la production depuis Kafka 4.2) lorsque le travail est réparti entre consumers comme dans une file.
Kafka Connect et Debezium
Modifications de bases de données diffusées dans Kafka avec Debezium, topics livrés vers des entrepôts de données, des index de recherche et du stockage objet par des sink connectors, et topics matérialisés en tables Iceberg ou Delta avec Confluent Tableflow, sur Confluent Cloud, MSK Connect ou Strimzi.
Traitement de flux avec Flink et Kafka Streams
Jointures, agrégations fenêtrées et enrichissement dans Kafka Streams au sein de vos services Java, ou dans des jobs Apache Flink et Flink SQL sur Confluent Cloud, Amazon Managed Service for Apache Flink ou votre propre cluster, pour les contrôles de fraude, les métriques en direct et les alertes.
Confluent Cloud, MSK et Event Hubs
Kafka managé sur Confluent Cloud, Amazon MSK avec brokers Express ou MSK Serverless, Azure Event Hubs via son endpoint Kafka, Aiven ou Redpanda, choisis selon le débit, la rétention, la région et le coût, et provisionnés dans Terraform.
Kafka auto-géré sur Kubernetes
Clusters Kafka 4 fonctionnant sur KRaft sans ZooKeeper, sur Kubernetes avec l’opérateur Strimzi ou sur des machines virtuelles, avec réplicas tenant compte des racks, stockage hiérarchisé, Cruise Control pour le rééquilibrage et mises à niveau progressives sans interruption.
Schema Registry et contrats de données
Avro, Protobuf ou JSON Schema dans Confluent Schema Registry, Apicurio Registry ou AWS Glue Schema Registry, avec des règles de compatibilité vérifiées en CI pour qu’un producer ne puisse pas casser ses consumers par une modification.
Migrations et mises à niveau Kafka
Clusters ZooKeeper migrés vers KRaft avant la mise à niveau vers Kafka 4, charges migrées depuis RabbitMQ, ActiveMQ ou IBM MQ, et clusters déplacés entre Kafka auto-géré, MSK et Confluent Cloud avec MirrorMaker 2 ou Cluster Linking, offsets des consumers inclus.
Supervision et sécurité Kafka
Retard des consumers, partitions sous-répliquées et débit dans Prometheus et Grafana ou Confluent Control Center, TLS sur chaque connexion, SASL avec OAuth ou TLS mutuel, ACL par service, et modifications de topics, de quotas et d’ACL effectuées par revue de code.
Recruter des ingénieurs Kafka
ingénieurs Kafka dédiés
Des Ingénieurs Kafka qui rejoignent votre équipe à temps plein, travaillent dans vos dépôts, votre outil de suivi et vos réunions, et rendent compte à votre responsable. Vous les interviewez ; nous portons le contrat ukrainien, la paie, la facturation et les congés.
Réalisation de projets Kafka
Une équipe qui prend en charge le projet Kafka du cadrage à la mise en production : estimation, développement, tests et déploiement, avec un responsable technique de notre côté qui porte le plan et la qualité.
Support et reprise de systèmes Kafka
Un système Kafka existant repris d’une autre équipe ou maintenu en fonctionnement : d’abord une revue en lecture seule et une liste écrite des risques, puis des correctifs et de nouvelles fonctionnalités par ordre d’impact.
La page Équipe dédiée explique comment les spécialistes rejoignent votre équipe, et la page Externalisation couvre la livraison de projet, les reprises et notre mode de facturation.
Qui travaille sur votre projet Kafka
ingénieurs Kafka
Conception de clusters, exploitation, Connect et mises à niveau
Ingénieurs back-end
Producers et consumers en Java, .NET, Python et Go
Ingénieurs data
Traitement de flux et destinations lakehouse
Ingénieurs cloud et DevOps
Terraform, Kubernetes et supervision
Ingénieurs QA
Tests de contrat et de charge pour les flux d’événements
Un streaming d’événements que vous pouvez exploiter
La conception passe avant le code : clés de partition choisies pour l’ordre dont le métier a besoin, schémas avec règles de compatibilité, et sémantique de livraison décidée par flux, ce qui signifie pour la plupart des flux une livraison au moins une fois (at-least-once) avec des consumers idempotents et, pour quelques-uns, des transactions. Les topics, les ACL, les quotas et les connecteurs sont déclarés en code et relus comme n’importe quelle autre modification.
Avant la mise en production, le cluster est testé en charge au pic attendu avec une marge de sécurité, des alertes sont posées sur le retard des consumers et les partitions sous-répliquées, et des runbooks couvrent la perte d’un broker, un consumer bloqué et le rejeu d’un topic. Les mises à niveau sont d’abord répétées en préproduction.
Autres services data et IA que nous proposons
IA et machine learning
Services de développement d’IA et de machine learning : prévision, détection de fraude, systèmes de recommandation, vision par ordinateur, NLP et reconnaissance vocale, et MLOps, avec des ingénieurs machine learning dédiés ou une livraison de projet.
Data engineering
Services de data engineering : pipelines ETL, Spark, dbt et streaming, data warehouses et lakehouses sur Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift et Microsoft Fabric, avec des data engineers dédiés ou une livraison de projet.
Analyse de données et Power BI
Services d’analyse de données et de Power BI : tableaux de bord dans Power BI, Tableau et Looker, analytique produit, tests A/B, reporting financier et marketing, avec des data analysts et des développeurs BI dédiés ou une livraison de projet.
Développement de bases de données
Services de développement et d’administration de bases de données : conception de schémas, optimisation de requêtes, migrations et sauvegardes sur SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle et MongoDB, avec des développeurs de bases de données et des DBA dédiés ou une livraison de projet.
Développement de vision par ordinateur
Services de développement de vision par ordinateur : détection d’objets, inspection visuelle, OCR, analytique vidéo, imagerie médicale et modèles sur appareils edge, avec des ingénieurs en vision par ordinateur dédiés ou une livraison de projet.
Annotation de données
Services d’annotation et d’étiquetage de données pour l’IA : annotation d’images, de vidéos, de textes, d’audio et de LiDAR, RLHF et données d’évaluation, avec un contrôle qualité sur chaque lot, par des annotateurs de données dédiés ou une livraison de projet.
MLOps
Services et conseil MLOps : plateformes ML, CI/CD pour les modèles, registres de modèles, serving et autoscaling, infrastructure GPU, supervision de la dérive et LLMOps, avec des ingénieurs MLOps dédiés ou une livraison de projet.
Développement Databricks
Développement et conseil Databricks : mise en place d’un lakehouse, pipelines Lakeflow, Unity Catalog, migrations, AI/BI, machine learning et maîtrise des coûts, avec des ingénieurs Databricks dédiés ou une livraison de projet.
Développement Snowflake
Développement et conseil Snowflake : conception d’entrepôts de données, ingestion avec Snowpipe et Openflow, dbt, migrations, Cortex AI, sécurité et maîtrise des coûts, avec des développeurs Snowflake dédiés ou une livraison de projet.
Automatisation des workflows
Services d’automatisation des workflows et d’automatisation par IA : flux n8n, Make, Zapier et Power Automate, agents IA dans les workflows, automatisations CRM, financières et documentaires, avec des développeurs d’automatisation dédiés ou une livraison de projet.
Questions sur le développement Kafka
Dans quels secteurs travaillent vos ingénieurs Kafka ?
La fintech, la banque et l’assurance, pour les paiements, la surveillance des transactions et les données de trading ; l’e-commerce et la distribution, pour les commandes, les stocks et le clickstream ; la logistique, pour le suivi des expéditions et les événements de flotte ; les télécoms et l’infrastructure cloud, pour les événements de réseau et d’usage ; la publicité et les technologies marketing, pour les flux d’enchères et d’impressions ; l’industrie et l’énergie, pour les données de capteurs et de compteurs ; et le SaaS d’entreprise, pour les événements entre microservices.
Confluent Cloud, Amazon MSK ou notre propre cluster ?
Cela dépend de l’endroit où tourne le reste de vos systèmes et de la part d’exploitation que vous voulez assumer. Confluent Cloud réunit connecteurs managés, Flink, Schema Registry et Tableflow dans un seul service ; MSK et Event Hubs se placent dans votre propre compte et votre propre facture AWS ou Azure ; un cluster auto-géré avec Strimzi offre un contrôle total en échange de son exploitation. Les compromis sont exposés pour vos volumes avant tout achat.
Pouvez-vous mettre à niveau un cluster qui tourne encore sur ZooKeeper ?
Oui. Kafka 4 ne fonctionne que sur KRaft : un cluster ZooKeeper est donc d’abord migré vers KRaft sur une version 3.x, avec ajout de contrôleurs et déplacement des métadonnées pendant que le cluster continue de servir le trafic, puis mis à niveau vers Kafka 4 une fois les clients vérifiés par rapport aux API supprimées.
En combien de temps les ingénieurs Kafka peuvent-ils démarrer ?
Lorsque le bon ingénieur Kafka est disponible, le démarrage ne dépend que de votre entretien, du NDA et de la cession de propriété intellectuelle. Sinon, nous lançons une recherche, qui fournit en général des profils de candidats sous deux à trois semaines, et personne ne démarre avant que vous ayez donné votre accord.
Comment recruter des ingénieurs Kafka via BigTree108 ?
Indiquez-nous le travail à réaliser, le niveau de séniorité et les horaires dont vous avez besoin. Nous vous proposons une ou deux personnes avec leurs profils, vous les interviewez comme vous le feriez pour votre propre recrutement, puis vous signez un seul contrat avec BIG TREE 108 LLC et recevez une facture par mois.
À qui appartient le travail qu’ils produisent ?
C’est vous. Chaque spécialiste a signé avec BigTree108 un contrat qui cède à l’entreprise tous les livrables, et notre contrat avec vous vous les cède à son tour. Le code, les maquettes et les documents sont livrés dans vos propres dépôts et outils, et non conservés à un endroit où nous seuls pourrions les modifier.
Vous construisez ou exploitez Kafka ?
Indiquez-nous vos volumes d’événements, les langages de vos services et l’endroit où tourne le cluster. Vous recevez une réponse sous un jour ouvré : un plan, un audit d’architecture, ou des profils de candidats.