Utvecklings- och rådgivningstjänster för Apache Kafka
Utveckling och rådgivning inom Apache Kafka: händelsedriven arkitektur, producenter och konsumenter i Java, .NET, Python och Go, Kafka Connect och change data capture med Debezium, strömbearbetning med Kafka Streams och Apache Flink, hanterad Kafka på Confluent Cloud, Amazon MSK och Azure Event Hubs samt klusterdrift, migreringar och uppgraderingar, med dedikerade Kafka-ingenjörer till ert team eller ett Kafka-projekt som levereras från början till slut.
Vad vi bygger med Kafka
Händelsedriven arkitektur på Kafka
Topics, partitioner, nycklar och lagringstid utformas utifrån era affärshändelser, händelsescheman som team kommit överens om och mönster som transactional outbox och idempotenta konsumenter, så att en händelse varken går förlorad eller tillämpas två gånger.
Producenter och konsumenter i Kafka
Tjänster i Java med Spring for Apache Kafka, .NET med Confluent.Kafka, Python och Go, med omförsök, dead letter-topics, transaktioner där en dubblett skulle kosta pengar och share groups (Queues for Kafka, produktionsklara sedan Kafka 4.2) där arbete fördelas över konsumenter som i en kö.
Kafka Connect och Debezium
Databasändringar strömmas in i Kafka med Debezium, topics levereras till datalager, sökindex och objektlagring av sink-connectors, och topics materialiseras som Iceberg- eller Delta-tabeller med Confluent Tableflow, på Confluent Cloud, MSK Connect eller Strimzi.
Strömbearbetning med Flink och Kafka Streams
Joins, fönsteraggregeringar och berikning i Kafka Streams inuti era Java-tjänster, eller i Apache Flink-jobb och Flink SQL på Confluent Cloud, Amazon Managed Service for Apache Flink eller ert eget kluster, för bedrägerikontroller, liveindikatorer och larm.
Confluent Cloud, MSK och Event Hubs
Hanterad Kafka på Confluent Cloud, Amazon MSK med Express-brokers eller MSK Serverless, Azure Event Hubs via dess Kafka-endpoint, Aiven eller Redpanda, valda utifrån genomströmning, lagringstid, region och kostnad och uppsatta i Terraform.
Självhanterad Kafka på Kubernetes
Kafka 4-kluster som körs på KRaft utan ZooKeeper, på Kubernetes med Strimzi-operatorn eller på virtuella maskiner, med rack-medvetna repliker, tiered storage, Cruise Control för ombalansering och rullande uppgraderingar utan driftstopp.
Schema Registry och datakontrakt
Avro, Protobuf eller JSON Schema i Confluent Schema Registry, Apicurio Registry eller AWS Glue Schema Registry, med kompatibilitetsregler som kontrolleras i CI så att en producent inte kan bryta sina konsumenter med en ändring.
Migreringar och uppgraderingar av Kafka
ZooKeeper-kluster flyttas till KRaft före uppgraderingen till Kafka 4, arbetslaster flyttas bort från RabbitMQ, ActiveMQ eller IBM MQ, och kluster flyttas mellan självhanterad Kafka, MSK och Confluent Cloud med MirrorMaker 2 eller Cluster Linking, konsumentoffsets inräknade.
Övervakning och säkerhet för Kafka
Konsumentfördröjning, underreplikerade partitioner och genomströmning i Prometheus och Grafana eller Confluent Control Center, TLS på varje anslutning, SASL med OAuth eller ömsesidig TLS, ACL:er per tjänst, och ändringar av topics, kvoter och ACL:er som görs via kodgranskning.
Anlita Kafka-ingenjörer
Dedikerade Kafka-ingenjörer
Kafka-ingenjörer som går med i ert team på heltid, arbetar i era repositories, ert ärendesystem och era möten och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.
Kafka-projektleverans
Ett team som tar Kafka-projektet från omfång till release: uppskattning, utveckling, tester och driftsättning, med en teknisk ledare hos oss som äger planen och kvaliteten.
Kafka-support och övertaganden
Ett befintligt Kafka-system som övertas från ett annat team eller hålls igång: först en skrivskyddad genomgång och en skriftlig riskförteckning, sedan rättningar och nya funktioner i ordning efter effekt.
Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.
Vilka som arbetar i ert Kafka-projekt
Kafka-ingenjörer
Klusterdesign, drift, Connect och uppgraderingar
Backend-utvecklare
Producenter och konsumenter i Java, .NET, Python och Go
Dataingenjörer
Strömbearbetning och lakehouse-mottagare
Moln- och DevOps-ingenjörer
Terraform, Kubernetes och övervakning
QA-ingenjörer
Kontrakts- och belastningstester för händelseflöden
Händelseströmning som går att driva
Design kommer före kod: partitionsnycklar väljs utifrån den ordning verksamheten behöver, scheman har kompatibilitetsregler och leveranssemantik avgörs per flöde, vilket för de flesta flöden innebär leverans minst en gång (at-least-once) med idempotenta konsumenter och för ett fåtal innebär transaktioner. Topics, ACL:er, kvoter och connectors deklareras i kod och granskas som alla andra ändringar.
Före driftsättning belastningstestas klustret vid den förväntade toppen med marginal över, larm sätts för konsumentfördröjning och underreplikerade partitioner, och runbooks täcker en förlorad broker, en fastnad konsument och omspelning av ett topic. Uppgraderingar övas först i staging.
Andra data- och AI-tjänster som vi erbjuder
AI och maskininlärning
Tjänster inom utveckling av AI och maskininlärning: prognoser, upptäckt av bedrägerier, rekommendationssystem, datorseende, NLP och taligenkänning samt MLOps, med dedikerade maskininlärningsingenjörer eller projektleverans.
Datateknik
Tjänster inom datateknik: ETL-pipelines, Spark, dbt och streaming, datalager och lakehouses på Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift och Microsoft Fabric, med dedikerade dataingenjörer eller projektleverans.
Dataanalys och Power BI
Tjänster inom dataanalys och Power BI: dashboards i Power BI, Tableau och Looker, produktanalys, A/B-testning, finansiell rapportering och marknadsföringsrapportering, med dedikerade dataanalytiker och BI-utvecklare eller projektleverans.
Databasutveckling
Tjänster inom databasutveckling och databasadministration: schemadesign, frågeoptimering, migreringar och backuper på SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle och MongoDB, med dedikerade databasutvecklare och DBA:er eller projektleverans.
Utveckling inom datorseende
Tjänster inom utveckling av datorseende: objektdetektering, visuell inspektion, OCR, videoanalys, medicinsk bildbehandling och modeller på edge-enheter, med dedikerade ingenjörer inom datorseende eller projektleverans.
Dataannotering
Tjänster inom dataannotering för AI: annotering av bild, video, text, ljud och LiDAR, RLHF och utvärderingsdata, med kvalitetskontroll av varje batch, från dedikerade dataannoterare eller projektleverans.
MLOps
MLOps-tjänster och rådgivning: ML-plattformar, CI/CD för modeller, modellregister, serving och autoskalning, GPU-infrastruktur, övervakning av drift och LLMOps, med dedikerade MLOps-ingenjörer eller projektleverans.
Databricks-utveckling
Databricks-utveckling och rådgivning: uppsättning av lakehouse, Lakeflow-pipelines, Unity Catalog, migreringar, AI/BI, maskininlärning och kostnadskontroll, med dedikerade Databricks-ingenjörer eller projektleverans.
Snowflake-utveckling
Snowflake-utveckling och rådgivning: design av datalager, inhämtning med Snowpipe och Openflow, dbt, migreringar, Cortex AI, säkerhet och kostnadskontroll, med dedikerade Snowflake-utvecklare eller projektleverans.
Arbetsflödesautomation
Tjänster inom arbetsflödes- och AI-automation: flöden i n8n, Make, Zapier och Power Automate, AI-agenter i arbetsflöden, automatisering av CRM, ekonomi och dokument, med dedikerade automationsutvecklare eller projektleverans.
Frågor om Kafka-utveckling
Inom vilka branscher arbetar era Kafka-ingenjörer?
Fintech, bank och försäkring, för betalningar, transaktionsövervakning och handelsdata; e-handel och detaljhandel, för ordrar, lager och klickströmmar; logistik, för spårning av försändelser och fordonshändelser; telekom och molninfrastruktur, för nätverks- och användningshändelser; reklam- och marknadsföringsteknik, för bud- och visningsströmmar; tillverkning och energi, för sensor- och mätardata; samt SaaS för företag, för händelser mellan mikrotjänster.
Confluent Cloud, Amazon MSK eller ett eget kluster?
Det beror på var resten av era system körs och hur mycket drift ni vill ta på er. Confluent Cloud ger hanterade connectors, Flink, Schema Registry och Tableflow i en enda tjänst; MSK och Event Hubs ligger i ert eget AWS- eller Azure-konto och på er faktura; ett självhanterat kluster med Strimzi ger full kontroll i utbyte mot att ni driver det. Avvägningarna redovisas för era volymer innan något köps.
Kan ni uppgradera ett kluster som fortfarande körs på ZooKeeper?
Ja. Kafka 4 körs bara på KRaft, så ett ZooKeeper-kluster migreras först till KRaft på en 3.x-version, med controllers som läggs till och metadata som flyttas medan klustret fortsätter att ta trafik, och uppgraderas därefter till Kafka 4 när klienterna har kontrollerats mot de borttagna API:erna.
Hur snabbt kan Kafka-ingenjörer börja?
När rätt Kafka-ingenjör finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.
Hur anlitar vi Kafka-ingenjörer via BigTree108?
Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.
Vem äger arbetet de producerar?
Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.
Bygger eller driver ni Kafka?
Berätta om era händelsevolymer, vilka språk era tjänster är skrivna i och var klustret körs. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan, en arkitekturgranskning eller kandidatprofiler.