פתרונות עיבוד נתונים והזרמה בזמן אמת. אנו בונים מערכות מונחות אירועים תוך שימוש ב-Kafka, Flink ו-Spark Streaming לעיבוד נתונים בקנה מידה גדול תוך פחות משנייה.
התחילו
עיבוד אצוות אינו מספיק עוד — יישומים מודרניים דורשים נתונים בזמן אמת. אנו מתכננים ומיישמים ארכיטקטורות הזרמה המעבדות מיליוני אירועים בשנייה עם שיהוי של פחות משנייה. מקליטת אירועים ועד לניתוח בזמן אמת, אנו בונים מערכות השומרות על הנתונים שלך רעננים ועל המשתמשים שלך מעודכנים.
אנו בונים עם Apache Kafka להזרמת אירועים, Apache Flink לעיבוד זרמים מבוסס מצב, Debezium עבור CDC, ו-ClickHouse או Druid עבור OLAP בזמן אמת. פריסה על Kubernetes עם טיפול נכון בלחץ חוזר (backpressure), סמנטיקה של "בדיוק פעם אחת" (exactly-once), וניטור מקיף.
יישומים הדורשים נתונים בזמן אמת — זיהוי הונאות, אנליטיקה חיה, עיבוד IoT, התאמה אישית בזמן אמת, או Microservices מונחי אירועים. אם תהליכי האצוות שלך גורמים לעיכוב בלתי מתקבל על הדעת, אנו מתכננים ארכיטקטורות הזרמה המספקות נתונים כשהם החשובים ביותר.
הגדרת דרישות השהיה, מקורות נתונים, לוגיקת עיבוד ויעדי פלט.
תכנון טופולוגיית סטרימינג, אסטרטגיית חלוקה, צינור עיבוד וערבויות של 'פעם אחת בדיוק'.
בניית מפיקי אירועים, מעבדי סטרימינג, צרכנים ולוחות מחוונים של אנליטיקה בזמן אמת.
בדיקת עומס עם קצבי אירועים דומים לייצור, אימות ערבויות סדר ובדיקת שחזור מכשלים.
פריסה עם ניטור השהיית צרכנים, מעקב אחר תקינות מחיצות ומדיניות קנה מידה אוטומטית.
בואו נבנה ארכיטקטורת הזרמה שתספק נתונים כשהם חשובים ביותר — בזמן אמת.
אנו בונים צינורות נתונים בזמן אמת באמצעות Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming, ו-AWS Kinesis. הבחירה שלנו תלויה בדרישות ה-latency שלכם, צרכי ה-throughput, והתשתית הקיימת.
MicrocosmWorks מציעה פיתוח עיבוד נתונים בזמן אמת במחיר של 25-50 דולר לשעה. עלות הפרויקט הכוללת תלויה בנפח הנתונים, במספר המקורות, במורכבות העיבוד, ובין אם אתה זקוק לערבויות אספקה של exactly-once.
כן, אנו מתכננים פתרונות ניתוח נתונים בזמן אמת באמצעות מנועי סטרימינג כמו Kafka Streams או Flink בשילוב עם מסדי נתונים מסוג Time-Series כמו ClickHouse או TimescaleDB, ומספקים זמן השהיה (latency) של שאילתות מתחת לשנייה על נתונים חיים.
אנו מיישמים אסטרטגיות חלונות עם Watermarks ניתנים להגדרה וספי איחור מותרים, באמצעות עיבוד לפי זמן אירוע (event-time processing) ב-Flink או ב-Kafka Streams כדי לטפל נכון באירועים שאינם לפי הסדר ללא אובדן נתונים.
בהחלט. MicrocosmWorks מתמחה בבניית ארכיטקטורות lambda ו-kappa המאחדות עיבוד זרמים בזמן אמת עם צינורות אצווה קיימים, ומבטיחות תוצאות עקביות בכל מצבי העיבוד.