Послуги з розробки та консалтингу на Apache Kafka
Розробка та консалтинг на Apache Kafka: подієва архітектура, продюсери й консюмери на Java, .NET, Python та Go, Kafka Connect і Debezium для change data capture, потокова обробка на Kafka Streams та Apache Flink, керований Kafka в Confluent Cloud, Amazon MSK і Azure Event Hubs, експлуатація кластерів, міграції й оновлення. Виділені Kafka-інженери у вашу команду або проєкт на Kafka, реалізований від початку до кінця.
Що ми створюємо на Kafka
Подієва архітектура на Kafka
Топіки, партиції, ключі та строки зберігання проєктуємо під ваші бізнес-події, схеми подій узгоджуємо між командами, а патерни на кшталт transactional outbox та ідемпотентних консюмерів гарантують, що подія не загубиться й не буде застосована двічі.
Продюсери й консюмери Kafka
Сервіси на Java зі Spring for Apache Kafka, .NET із Confluent.Kafka, Python і Go, з повторними спробами, dead letter-топіками, транзакціями там, де дублікат коштував би грошей, і share groups (Queues for Kafka, готові до використання в продакшні починаючи з Kafka 4.2), де робота розподіляється між консюмерами, як у черзі.
Kafka Connect і Debezium
Зміни в базах даних потрапляють у Kafka через Debezium, топіки доставляються у сховища даних, пошукові індекси й об'єктні сховища за допомогою sink-конекторів, а також матеріалізуються як таблиці Iceberg чи Delta через Confluent Tableflow. Усе це працює на Confluent Cloud, MSK Connect або Strimzi.
Потокова обробка у Flink і Kafka Streams
Об'єднання (joins), агрегації у часових вікнах і збагачення даних у Kafka Streams усередині ваших Java-сервісів або в завданнях Apache Flink і Flink SQL на Confluent Cloud, Amazon Managed Service for Apache Flink чи вашому власному кластері, для перевірок на шахрайство, метрик у реальному часі та сповіщень.
Confluent Cloud, MSK і Event Hubs
Kafka як керований сервіс на Confluent Cloud, Amazon MSK з Express-брокерами чи MSK Serverless, Azure Event Hubs через його endpoint для Kafka, Aiven або Redpanda. Вибір залежить від пропускної здатності, строку зберігання даних, регіону та вартості, а ресурси створюються в Terraform.
Kafka у власному розгортанні на Kubernetes
Кластери Kafka 4 на KRaft без ZooKeeper, у Kubernetes з оператором Strimzi або на віртуальних машинах, із rack-aware репліками, tiered storage, Cruise Control для перебалансування та послідовними оновленнями без простою.
Schema Registry і контракти даних
Avro, Protobuf або JSON Schema в Confluent Schema Registry, Apicurio Registry чи AWS Glue Schema Registry, з правилами сумісності, які перевіряються в CI, тож продюсер не може зламати своїх консюмерів зміною.
Міграції та оновлення Kafka
Кластери ZooKeeper переводяться на KRaft перед оновленням до Kafka 4, навантаження переносяться з RabbitMQ, ActiveMQ чи IBM MQ, а кластери мігрують між власними кластерами Kafka, MSK і Confluent Cloud через MirrorMaker 2 або Cluster Linking, разом зі зміщеннями (offsets) консюмерів.
Моніторинг і безпека Kafka
Відставання консюмерів, партиції з недостатньою реплікацією та пропускна здатність у Prometheus і Grafana чи Confluent Control Center, TLS на кожному з'єднанні, SASL з OAuth або взаємний TLS, ACL для кожного сервісу, а зміни топіків, квот і ACL проходять через код-рев'ю.
Наші Kafka-інженери для вашої команди
Виділені Kafka-інженери
Kafka-інженери, які приєднуються до вашої команди на повний робочий день, працюють у ваших репозиторіях, трекері й на ваших зустрічах і звітують вашому керівнику. Співбесіду проводите ви, а український договір, зарплата, рахунки й відпустки на нас.
Проєкти на Kafka під ключ
Команда, яка веде проєкт на Kafka від визначення обсягу до релізу: оцінка, розробка, тести й розгортання, а технічний лідер з нашого боку відповідає за план і якість.
Підтримка і прийняття проєктів на Kafka
Наявна система на Kafka, яку ми приймаємо від іншої команди або підтримуємо в роботі: спершу огляд без змін у коді й письмовий перелік ризиків, далі виправлення і нові функції в порядку їхньої користі.
На сторінці виділеної команди пояснено, як фахівці приєднуються до вашої команди, а на сторінці аутсорсингу описано реалізацію проєктів, прийняття систем від інших команд і те, як ми беремо оплату.
Хто працює над вашим проєктом на Kafka
Kafka-інженери
Проєктування кластерів, експлуатація, Connect і оновлення
Бекенд-інженери
Продюсери й консюмери на Java, .NET, Python і Go
Data-інженери
Потокова обробка та запис у lakehouse
Інженери з хмари та DevOps
Terraform, Kubernetes і моніторинг
QA-інженери
Контрактні та навантажувальні тести для потоків подій
Потокова передача подій, яку можна експлуатувати
Проєктування передує коду: ключі партицій обираються під порядок, потрібний бізнесу, схеми мають правила сумісності, а семантика доставки визначається для кожного потоку окремо. Для більшості потоків це доставка «щонайменше один раз» (at-least-once) з ідемпотентними консюмерами, для кількох інших транзакції. Топіки, ACL, квоти й конектори описуються в коді та проходять рев'ю, як і будь-яка інша зміна.
Перед запуском кластер проходить навантажувальне тестування на очікуваному піку із запасом потужності, сповіщення налаштовуються на відставання консюмерів і партиції з недостатньою реплікацією, а ранбуки описують дії у разі втрати брокера, зависання консюмера й повторного відтворення топіка. Оновлення спершу відпрацьовуються на staging.
Інші послуги у сфері даних і AI, які ми надаємо
AI і машинне навчання
Розробка AI і машинного навчання: прогнозування, виявлення шахрайства, рекомендаційні системи, комп'ютерний зір, NLP і розпізнавання мовлення, MLOps. Виділені інженери з машинного навчання або реалізація проєкту.
Data engineering
Data engineering: ETL-пайплайни, Spark, dbt і потокова обробка, сховища даних і lakehouse на Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift та Microsoft Fabric. Виділені інженери даних або реалізація проєкту.
Аналітика даних і Power BI
Аналітика даних і Power BI: дашборди в Power BI, Tableau і Looker, продуктова аналітика, A/B-тестування, фінансова та маркетингова звітність. Виділені аналітики даних і BI-розробники або реалізація проєкту.
Розробка баз даних
Розробка та адміністрування баз даних: проєктування схем, оптимізація запитів, міграції й резервне копіювання на SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle та MongoDB. Надаємо виділених розробників баз даних і DBA або виконуємо проєкт.
Комп'ютерний зір
Розробка комп'ютерного зору: виявлення об'єктів, візуальний контроль, OCR, відеоаналітика, аналіз медичних зображень і моделі на edge-пристроях. Надаємо виділених інженерів із комп'ютерного зору або виконуємо проєкт.
Розмітка даних
Анотація та розмітка даних для AI: зображення, відео, текст, аудіо й LiDAR, дані для RLHF та оцінювання, контроль якості кожної партії. Надаємо виділених анотаторів даних або виконуємо проєкт.
MLOps
Послуги та консалтинг з MLOps: ML-платформи, CI/CD для моделей, реєстри моделей, serving й автомасштабування, GPU-інфраструктура, моніторинг дрейфу та LLMOps. Надаємо виділених MLOps-інженерів або виконуємо проєкт.
Розробка на Databricks
Розробка та консалтинг із Databricks: налаштування lakehouse, пайплайни Lakeflow, Unity Catalog, міграції, AI/BI, машинне навчання й контроль витрат. Надаємо виділених інженерів Databricks або виконуємо проєкт.
Розробка на Snowflake
Розробка та консалтинг із Snowflake: проєктування сховища даних, завантаження даних через Snowpipe і Openflow, dbt, міграції, Cortex AI, безпека та контроль витрат. Надаємо виділених розробників Snowflake або виконуємо проєкт.
Автоматизація бізнес-процесів
Автоматизація робочих процесів та AI-автоматизація: сценарії в n8n, Make, Zapier і Power Automate, AI-агенти в робочих процесах, автоматизація CRM, фінансів і роботи з документами. Надаємо виділених розробників автоматизації або виконуємо проєкт.
Питання про розробку на Kafka
У яких галузях працюють ваші інженери Kafka?
Фінтех, банківська сфера та страхування (платежі, моніторинг транзакцій і торгові дані); e-commerce і рітейл (замовлення, залишки на складах і clickstream); логістика (відстеження відправлень і події автопарку); телеком і хмарна інфраструктура (мережеві події та події використання); реклама й маркетингові технології (потоки ставок і показів); виробництво та енергетика (дані сенсорів і лічильників); і корпоративний SaaS (події між мікросервісами).
Confluent Cloud, Amazon MSK чи власний кластер?
Це залежить від того, де працюють решта ваших систем і скільки експлуатації ви готові взяти на себе. Confluent Cloud об'єднує в одному сервісі керовані конектори, Flink, Schema Registry і Tableflow; MSK та Event Hubs працюють у вашому власному акаунті AWS або Azure і потрапляють у ваш рахунок; власний кластер зі Strimzi дає повний контроль, але його доводиться експлуатувати. Компроміси розписуються для ваших обсягів, перш ніж щось буде куплено.
Чи можете ви оновити кластер, який досі працює на ZooKeeper?
Так. Kafka 4 працює лише на KRaft, тому кластер на ZooKeeper спершу переводять на KRaft у релізі 3.x: додають контролери й переносять метадані, поки кластер продовжує обслуговувати трафік. Потім його оновлюють до Kafka 4, коли клієнтів перевірено на сумісність із вилученими API.
Як швидко можуть стати до роботи Kafka-інженери?
Якщо відповідний Kafka-інженер вільний, старт залежить лише від вашої співбесіди, NDA і передачі прав на інтелектуальну власність. Інакше ми проводимо пошук, який зазвичай дає профілі кандидатів за два-три тижні, і ніхто не починає роботу, доки ви не скажете «так».
Як найняти фахівців через BigTree108, якщо вам потрібні Kafka-інженери?
Розкажіть про роботу, рівень і години, які вам потрібні. Ми пропонуємо одну-двох людей з їхніми профілями, ви проводите з ними співбесіду так, як зі своїм власним кандидатом, підписуєте один договір із ТОВ «БІГ ТРІ 108» і отримуєте один рахунок на місяць.
Кому належать результати їхньої роботи?
Вам. Кожен фахівець має підписаний із BigTree108 договір, за яким усі результати роботи передаються компанії, а наш договір із вами передає їх далі. Код, дизайн-макети та документи постачаються у ваші власні репозиторії та інструменти, а не зберігаються там, де змінити їх можемо лише ми.
Будуєте на Kafka чи експлуатуєте її?
Розкажіть про обсяги подій, мови ваших сервісів і про те, де працює кластер. Протягом одного робочого дня ви отримаєте відповідь: план, рев'ю архітектури або профілі кандидатів.