Costruirò pipeline di dati in tempo reale con apache kafka, spark e aws

PIPELINE CHE SOPRAVVIVONO IN PRODUZIONE, NON SOLO NELLA DEMO.

Costruisco pipeline di dati batch e streaming che funzionano ogni giorno senza che qualcuno debba badarci.

COSA CONSEGNO

- Ingestione streaming: Kafka, Kinesis, RabbitMQ, NiFi, CDC dal tuo database

- Trasformazioni PySpark / Spark SQL, ottimizzate - non la configurazione di default

- Data lake su S3 con Apache Iceberg: evoluzione dello schema, viaggio nel tempo, MERGE upsert

- Caricamenti nel data warehouse su Redshift, Snowflake, Athena o BigQuery

- Storico SCD Tipo 2, deduplicazione, ri-esecuzioni idempotenti, gestione di dati in arrivo tardi

- DAG di Airflow, retry, alert e dashboard CloudWatch/Grafana

- CI/CD, test e documentazione per rendere tutto manutenibile

RECORD

3,5+ anni su una piattaforma di streaming di un operatore europeo: oltre 100 pipeline in produzione, 0,6 TB/giorno (18 TB/mese), milioni di utenti in 8 paesi. Riduzione del 50%+ del tempo di calcolo su oltre 100 lavori PySpark. Fewer job failures del 60%. Uptime superiore al 99,9%.

Ho anche migrato un workload Redshift a Apache Iceberg: query più veloci del 40%+ a costi inferiori.

Inviami la tua sorgente, la destinazione e il volume. Otterrai un scope fisso e una timeline reale prima di ordinare.