Daten & Integration

Echtzeitsysteme

Preis auf Anfrage

Wir bauen Systeme, die Ereignisse verarbeiten, sobald sie eintreten, statt in nächtlichen Stapelläufen: Live-Positionsverfolgung, Auftragsstatusänderungen, Preisaktualisierungen, Sensordaten, die innerhalb von Sekunden auf ein Dashboard gestreamt werden. Unsere Engine zur maritimen Anomalieerkennung, ein internes Forschungsprojekt, verfolgt Live-AIS-Schiffspositionen und meldet Näherungsmuster mittels geohash-basierter Erkennung, aufgebaut auf Kafka und Neo4j.

Wir gestalten die Ereignis-Pipeline danach, was innerhalb von Sekunden passieren muss und was warten kann: WebSocket-Verbindungen senden Updates in Echtzeit an einen Browser, während Kafka Ereignisse zwischen Services puffert und in Warteschlangen hält, damit ein langsamer Consumer nicht den Rest des Systems blockiert. Wo Beziehungen zwischen Entitäten zählen, etwa welche Schiffe miteinander verbunden sind, nutzen wir eine Graphdatenbank, statt diese Struktur in relationale Tabellen zu zwingen.

Kafka-basiertes Event-Streaming zwischen Services
WebSocket-Verbindungen für Live-Dashboard-Updates
Graphbasierte Beziehungs- und Näherungserkennung
Monitoring und Alarmierung für Event-Pipelines

Technologie: Java 21, Spring WebFlux, Kafka, Neo4j, WebSocket, AWS.

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