Apache Kafka, das Nervensystem Ihrer Echtzeit-Daten
Wir konzipieren und betreiben Apache Kafka für Echtzeit-Datenstreaming und Event-Driven-Architekturen, als Nervensystem für Ihre datengetriebenen und KI-gestützten Anwendungen. Self-hosted in der EU, DSGVO-konform und mit vollständigem Monitoring.
orders.events.stream aktivWas ist Apache Kafka und wann brauchen Sie es?
Apache Kafka ist eine verteilte Plattform für Event Streaming. Anwendungen schreiben Ereignisse, sogenannte Events, in dauerhafte Logs, die Topics heißen. Beliebig viele Verbraucher lesen diese Events in der Reihenfolge, in der sie entstanden sind, in Echtzeit oder später.
Anders als eine klassische Datenbank speichert Kafka einen fortlaufenden Strom von Ereignissen. Das macht es zur idealen Grundlage für Echtzeit-Daten, Event-Driven-Architekturen und für Systeme, die mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz arbeiten müssen.
Wir konzipieren, bauen und betreiben Kafka für Sie, self-hosted in der EU und DSGVO-konform. Sie bekommen ein stabiles Nervensystem für Ihre Daten, mit Monitoring und klarer Abgrenzung, wo Streaming sinnvoll ist und wo ein Batch-Ansatz die bessere Wahl bleibt.
Apache Kafka auf einen Blick
Die wichtigsten Eckdaten im Überblick.
Wo heute Batch wartet, fließt morgen ein Echtzeit-Stream
Überall, wo Daten heute warten müssen, bis ein Batch sie abholt, bringt Kafka Tempo: Ereignisse fließen in dem Moment, in dem sie passieren.
Mehr als einen Cluster aufsetzen
Wir bauen Streaming-Architekturen, die produktiv halten, und denken Datenschutz, Durchsatz und Betrieb von Anfang an mit.
Kafka als Nervensystem Ihrer Daten
Apache Kafka verbindet Ihre Systeme zu einem zentralen Event-Log: Quellen schreiben Ereignisse hinein, beliebig viele Verbraucher lesen daraus. Datenbanken, Microservices, KI-Modelle und Dashboards hängen am selben Strom, entkoppelt und in Echtzeit. So entsteht ein verlässliches Nervensystem für datengetriebene und KI-gestützte Anwendungen.
Echtzeit statt Batch
Statt über Nacht in Batches zu rechnen, verarbeiten Sie Ereignisse in dem Moment, in dem sie entstehen. Entscheidungen, Alerts und Modelle reagieren in Sekunden.
Datenströme für KI
Wir speisen Machine-Learning- und LLM-Pipelines mit Live-Daten aus Kafka, damit Ihre Modelle auf dem aktuellen Stand arbeiten statt auf dem von gestern.
Event-Driven-Architektur
Wir entkoppeln Ihre Dienste über Events. Producer und Consumer kennen sich nicht, das macht Systeme robuster und leichter erweiterbar.
Self-hosted in der EU
Wir betreiben Kafka auf Servern in der EU, damit Ihre Daten Ihr Haus nicht verlassen. Volle Datensouveränität, DSGVO-konform.
Monitoring & Betrieb
Wir überwachen Cluster, Consumer-Lag und Durchsatz mit Prometheus und Grafana und sorgen dafür, dass die Ströme zuverlässig fließen.
Was wir mit Apache Kafka umsetzen
Wählen Sie einen Bereich, wir zeigen konkrete Datenströme aus der Praxis.
Echtzeit-Analytics & Dashboards
Kennzahlen sind sichtbar, sobald sie entstehen, nicht erst am nächsten Morgen.
Apache Kafka vs. Redis vs. Airflow
Streaming, schnelle Queue oder geplanter Batch? Welcher Weg passt, hängt von Latenz, Datenmenge und Anwendungsfall ab. Wir beraten unabhängig.
| Merkmal | Kafka |  Redis |  Airflow |
|---|---|---|---|
| Verarbeitungsmodell | Echtzeit-Event-Streaming | In-Memory Pub/Sub | geplante Batch-Jobs |
| Persistenz & Replay | dauerhaftes Log, Replay möglich | flüchtig, kurze Haltung | Task-Historie, keine Daten |
| Durchsatz | Millionen Events pro Sekunde | sehr hoch | nicht für Echtzeit gedacht |
| Latenz | wenige Millisekunden | Sub-Millisekunde | Minuten bis Stunden |
| Typischer Einsatz | Event-Backbone, Streaming | Cache, schnelle Queues | ETL- und Batch-Pipelines |
| Skalierung | horizontal über Partitionen | über Cluster | über Worker |
| Hosting & DSGVO | self-hosted in der EU | self-hosted in der EU | self-hosted in der EU |
Für geplante Batch-Verarbeitung kombinieren wir Kafka mit Apache Airflow. Kafka liefert den Echtzeit-Strom, Airflow orchestriert die geplanten Strecken. Oft ist die Kombination aus beidem die richtige Antwort.
Ihr Kafka-Projekt in 4 Schritten
Transparent, ohne Überraschungen und mit ehrlicher Empfehlung zwischen Streaming und Batch.
Kostenlose Erstanalyse
Wir klären, welche Daten in Echtzeit fließen sollten und wo heute ein Batch oder eine Datenbankabfrage bremst. Sie wissen danach, ob Kafka der richtige Hebel ist.
Architektur & Konzept
Wir entwerfen Topics, Partitionen und Schemas, schätzen Durchsatz und Latenz und legen fest, welche Quellen und Consumer angebunden werden.
Aufbau & Integration
Wir setzen den Cluster self-hosted in der EU auf, bauen Producer, Consumer und Connectoren und testen unter Last inklusive Fehlerfällen.
Go-Live & Betrieb
Die Datenströme laufen. Wir überwachen Lag und Durchsatz, skalieren mit und binden die nächsten Event-Quellen an, wenn Sie bereit sind.
Häufige Fragen zu Apache Kafka
Passt gut zu Apache Kafka
Data Engineering
Pipelines, Data Warehouse und saubere Datenmodelle als Fundament für Ihre Streaming-Architektur.
Apache Airflow
Der Batch-Gegenpart zu Kafka: geplante ETL- und Datenpipelines, zuverlässig orchestriert.
MLOps & LLMOps
Modelle in Produktion bringen und betreiben, gespeist mit Echtzeit-Daten aus Kafka.