Tjenester for utvikling og rådgivning på Apache Kafka
Utvikling og rådgivning på Apache Kafka: hendelsesdrevet arkitektur, produsenter og konsumenter i Java, .NET, Python og Go, Kafka Connect og change data capture med Debezium, strømprosessering med Kafka Streams og Apache Flink, administrert Kafka på Confluent Cloud, Amazon MSK og Azure Event Hubs, og drift av klynger, migreringer og oppgraderinger, med dedikerte Kafka-ingeniører til teamet deres eller et Kafka-prosjekt levert fra ende til ende.
Dette bygger vi med Kafka
Hendelsesdrevet arkitektur på Kafka
Topics, partisjoner, nøkler og oppbevaring utformet rundt forretningshendelsene deres, hendelsesskjemaer avtalt mellom team, og mønstre som transactional outbox og idempotente konsumenter, slik at en hendelse verken går tapt eller anvendes to ganger.
Kafka-produsenter og -konsumenter
Tjenester i Java med Spring for Apache Kafka, .NET med Confluent.Kafka, Python og Go, med nye forsøk, dead letter topics, transaksjoner der en duplikat ville koste penger, og share groups (Queues for Kafka, produksjonsklare siden Kafka 4.2) der arbeid fordeles på konsumenter som i en kø.
Kafka Connect og Debezium
Databaseendringer strømmet inn i Kafka med Debezium, topics levert til datavarehus, søkeindekser og objektlagring av sink-koblinger, og topics materialisert som Iceberg- eller Delta-tabeller med Confluent Tableflow, på Confluent Cloud, MSK Connect eller Strimzi.
Strømprosessering med Flink og Kafka Streams
Joins, vindusaggregeringer og berikelse i Kafka Streams inne i Java-tjenestene deres, eller i Apache Flink-jobber og Flink SQL på Confluent Cloud, Amazon Managed Service for Apache Flink eller egen klynge, til svindelkontroller, målinger i sanntid og varsler.
Confluent Cloud, MSK og Event Hubs
Administrert Kafka på Confluent Cloud, Amazon MSK med Express-brokere eller MSK Serverless, Azure Event Hubs gjennom Kafka-endepunktet, Aiven eller Redpanda, valgt etter gjennomstrømning, oppbevaring, region og kostnad, og opprettet i Terraform.
Selvdriftet Kafka på Kubernetes
Kafka 4-klynger som kjører på KRaft uten ZooKeeper, på Kubernetes med Strimzi-operatoren eller på virtuelle maskiner, med rack-bevisste replikaer, tiered storage, Cruise Control til rebalansering og rullerende oppgraderinger uten nedetid.
Schema Registry og datakontrakter
Avro, Protobuf eller JSON Schema i Confluent Schema Registry, Apicurio Registry eller AWS Glue Schema Registry, med kompatibilitetsregler kontrollert i CI slik at en produsent ikke kan ødelegge konsumentene sine med en endring.
Migreringer og oppgraderinger av Kafka
ZooKeeper-klynger flyttet til KRaft før oppgraderingen til Kafka 4, arbeidsbelastninger flyttet bort fra RabbitMQ, ActiveMQ eller IBM MQ, og klynger flyttet mellom selvdriftet Kafka, MSK og Confluent Cloud med MirrorMaker 2 eller Cluster Linking, konsumentoffsets inkludert.
Overvåking og sikkerhet for Kafka
Konsumentforsinkelse, underreplikerte partisjoner og gjennomstrømning i Prometheus og Grafana eller Confluent Control Center, TLS på hver tilkobling, SASL med OAuth eller gjensidig TLS, ACL-er per tjeneste, og endringer av topics, kvoter og ACL-er gjort gjennom kodegjennomgang.
Lei inn Kafka-ingeniører
Dedikerte Kafka-ingeniører
Kafka-ingeniører som blir en del av teamet deres på heltid, jobber i repositoriene, oppgavesystemet og møtene deres, og rapporterer til lederen deres. Dere intervjuer dem, og vi tar oss av den ukrainske kontrakten, lønn, fakturering og fravær.
Prosjektleveranse med Kafka
Et team som tar Kafka-prosjektet fra omfang til utgivelse: estimat, utvikling, tester og utrulling, med en teknisk leder hos oss som eier planen og kvaliteten.
Support og overtakelse av Kafka-løsninger
Et eksisterende Kafka-system overtatt fra et annet team eller holdt i drift: først en gjennomgang med kun lesetilgang og en skriftlig liste over risikoer, deretter rettelser og nye funksjoner i rekkefølge etter betydning.
Siden om dedikert team forklarer hvordan spesialister blir med i teamet deres, og siden om outsourcing dekker prosjektleveranse, overtakelser og hvordan vi priser.
Hvem som jobber med Kafka-prosjektet deres
Kafka-ingeniører
Klyngedesign, drift, Connect og oppgraderinger
Backend-utviklere
Produsenter og konsumenter i Java, .NET, Python og Go
Dataingeniører
Strømprosessering og mottakere i lakehouse
Sky- og DevOps-ingeniører
Terraform, Kubernetes og overvåking
QA-ingeniører
Kontrakt- og lasttester for hendelsesflyter
Hendelsesstrømming dere kan drifte
Design kommer før kode: partisjonsnøkler valgt etter den rekkefølgen virksomheten trenger, skjemaer med kompatibilitetsregler, og leveringssemantikk avgjort per flyt, som for de fleste flyter betyr at-least-once-levering med idempotente konsumenter og for noen få betyr transaksjoner. Topics, ACL-er, kvoter og koblinger deklareres i kode og gjennomgås som enhver annen endring.
Før produksjonssetting lasttestes klyngen ved forventet topp med god margin, varsler settes på konsumentforsinkelse og underreplikerte partisjoner, og runbooks dekker en tapt broker, en fastlåst konsument og avspilling av et topic på nytt. Oppgraderinger øves først i staging.
Andre data- og KI-tjenester vi leverer
AI og maskinlæring
Utvikling av AI og maskinlæring: prognoser, svindeldeteksjon, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegjenkjenning, og MLOps, med dedikerte maskinlæringsingeniører eller prosjektleveranse.
Data engineering
Dataengineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, datavarehus og lakehouses på Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerte dataingeniører eller prosjektleveranse.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashbord i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-testing, finans- og markedsføringsrapportering, med dedikerte dataanalytikere og BI-utviklere eller prosjektleveranse.
Databaseutvikling
Databaseutvikling og databaseadministrasjon: skjemadesign, spørringsoptimalisering, migreringer og sikkerhetskopiering på SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerte databaseutviklere og DBA-er eller prosjektleveranse.
Utvikling av computer vision
Computer vision-utvikling: objektdeteksjon, visuell inspeksjon, OCR, videoanalyse, medisinsk bildeanalyse og modeller på edge-enheter, med dedikerte computer vision-ingeniører eller prosjektleveranse.
Dataannotering
Dataannotering og merking for AI: merking av bilder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontroll av hver batch, fra dedikerte dataannotatorer eller prosjektleveranse.
MLOps
MLOps-tjenester og rådgivning: ML-plattformer, CI/CD for modeller, modellregistre, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvåking av modelldrift og LLMOps, med dedikerte MLOps-ingeniører eller prosjektleveranse.
Databricks-utvikling
Databricks-utvikling og rådgivning: oppsett av lakehouse, Lakeflow-pipelines, Unity Catalog, migreringer, AI/BI, maskinlæring og kostnadskontroll, med dedikerte Databricks-ingeniører eller prosjektleveranse.
Snowflake-utvikling
Snowflake-utvikling og rådgivning: design av datavarehus, datainnlasting med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhet og kostnadskontroll, med dedikerte Snowflake-utviklere eller prosjektleveranse.
Arbeidsflytautomatisering
Automatisering av arbeidsflyter og AI: flyter i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i arbeidsflyter, automatisering av CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerte automatiseringsutviklere eller prosjektleveranse.
Spørsmål om Kafka-utvikling
Hvilke bransjer arbeider Kafka-ingeniørene deres i?
Fintech, bank og forsikring, til betalinger, transaksjonsovervåking og handelsdata; netthandel og detaljhandel, til ordrer, lager og klikkstrøm; logistikk, til sporing av forsendelser og hendelser fra kjøretøyparken; telekom og skyinfrastruktur, til nettverks- og bruksdata; annonsering og markedsføringsteknologi, til bud- og visningsstrømmer; produksjon og energi, til sensor- og måledata; og enterprise SaaS, til hendelser mellom mikrotjenester.
Confluent Cloud, Amazon MSK eller egen klynge?
Det avhenger av hvor resten av systemene deres kjører og hvor mye drift dere vil ta på dere. Confluent Cloud gir administrerte koblinger, Flink, Schema Registry og Tableflow i én tjeneste; MSK og Event Hubs ligger inne i deres egen AWS- eller Azure-konto og regning; en selvdriftet klynge med Strimzi gir full kontroll mot at dere driver den. Avveiningene legges frem for volumene deres før noe kjøpes.
Kan dere oppgradere en klynge som fortsatt kjører på ZooKeeper?
Ja. Kafka 4 kjører bare på KRaft, så en ZooKeeper-klynge migreres først til KRaft på en 3.x-utgivelse, med kontrollere lagt til og metadata flyttet mens klyngen fortsetter å betjene trafikk, og oppgraderes deretter til Kafka 4 når klientene er kontrollert mot de fjernede API-ene.
Hvor raskt kan Kafka-ingeniører starte?
Når rett Kafka-ingeniør er tilgjengelig, avhenger starten bare av intervjuet deres, NDA-en og IP-overdragelsen. Ellers gjennomfører vi et søk, som vanligvis gir kandidatprofiler innen to til tre uker, og ingen starter før dere har sagt ja.
Hvordan leier vi inn Kafka-ingeniører gjennom BigTree108?
Fortell oss om arbeidet, erfaringsnivået og timene dere trenger. Vi foreslår én eller to personer med profilene deres, dere intervjuer dem slik dere ville intervjuet en egen ansatt, og dere signerer én avtale med BIG TREE 108 LLC og får én faktura i måneden.
Hvem eier arbeidet de leverer?
Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.
Bygger eller driver dere Kafka?
Fortell oss om hendelsesvolumene, språkene tjenestene deres er skrevet i og hvor klyngen kjører. Dere får svar innen én arbeidsdag: en plan, en gjennomgang av arkitekturen eller kandidatprofiler.