Streaming Data Platforms

Q: Warum On-Premise oder Hybrid statt Cloud-Only?

On-Premiseund Hybrid-Deployments bieten mehrere Vorteile: vollständige Datensouveränität für Compliance mit Regulierungen wie GDPR, vorhersehbare Kosten ohne Cloud-Billing-Überraschungen, Möglichkeit zur Nutzung bestehender Infrastruktur-Investitionen und vollständige Kontrolle über Sicherheit und Datenresidenz. Dies ist besonders wichtig für DACH-Unternehmen in Banking, Versicherung, Gesundheitswesen und Energie-Sektoren.

Eine moderne Streaming Data Platform — entworfen, gebaut und betrieben auf Ihrer Infrastruktur.

Unternehmen benötigen zuverlässige Echtzeit-Datenpipelines, Streaming-Analytik und SQL-basierte Transformationen, doch Cloud-Kosten, Compliance-Regeln und Fachkräftemangel begrenzen oft die Einführung.

Acosom entwirft und implementiert Streaming Data Platforms und Data-Engineering-Lösungen, die On-Premise oder in hybriden Umgebungen laufen und es mehreren Teams ermöglichen, Streaming-Anwendungen, SQL-Jobs und Datenprodukte zu entwickeln und bereitzustellen — ohne Vendor Lock-in und ohne unvorhersehbare Cloud-Rechnungen.

Dies ist kein Produkt.
Dies ist eine maßgeschneiderte, skalierbare Plattformarchitektur, die mit offenen Technologien wie Apache Flink, Kafka, Paimon, Iceberg, ClickHouse und Kubernetes erstellt wird — vollständig auf Ihr Unternehmen und Ihre Infrastruktur zugeschnitten.

Was Ihr Unternehmen gewinnt

Wir helfen Ihnen, die internen Fähigkeiten, Data-Engineering-Lösungen und Infrastrukturen aufzubauen, die Datenoperationen transformieren.

Ein zentrales Streaming-Plattform-Team (Center of Excellence)

Wir helfen Ihnen, ein Team aufzubauen, das verantwortlich ist für:

Plattformbetrieb & Skalierbarkeit
Onboarding von Streaming-Anwendungen
Datenverträge & Schema-Governance
Best Practices für Flink, Kafka & SQL-Pipelines
Team-übergreifende Unterstützung und Befähigung

Dies wird Ihre interne Data-Streaming-Kompetenz — ausgerichtet auf Data Mesh und moderne Platform Engineering Praktiken.

Ein einheitliches Event-Modell & Schema-Governance

Wir schaffen die strukturierte Grundlage, die den meisten Unternehmen fehlt:

Zentrale Schema-Registry & Event-Katalog
Standards für domain-getriebenes Event-Design
Schema-Evolutionsworkflows
Automatisierte CI/CD-Validierung
Datenverträge zwischen produzierenden und konsumierenden Teams

Dies ermöglicht konsistente Echtzeit-Analytik, hochwertige ML-Features und zuverlässige Geschäftskennzahlen.

Eine Multi-Team, abgesicherte Self-Service-Plattform

Mehrere Teams können sicher bereitstellen:

Flink Streaming-Jobs
SQL-basierte Transformationen
Batch + Streaming Hybrid-Pipelines
Datenaufnahme-Flows
Domänen-Datenprodukte

Alles ohne Expertise in Flink-Interna, Kubernetes oder Operator-Patterns zu benötigen.

Erfolgsgeschichte

Von fragmentierten Tools zu einheitlicher Plattform

Ein europäisches Versicherungsunternehmen kämpfte mit über 15 verschiedenen Daten-Teams, die inkompatible Tools nutzten und doppelte Pipelines erstellten. Wir entwarfen und implementierten eine Self-Service-Streaming-Plattform, die ihre Kafka- und Flink-Workloads auf einer einheitlichen Infrastruktur konsolidierte.

Ergebnis: 70% Reduktion der Infrastrukturkosten, 3x schnellere Time-to-Production für neue Streaming-Anwendungen und ein zentrales Plattform-Team, das 200+ Streaming-Jobs über alle Geschäftsbereiche hinweg unterstützt.

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Warum Self-Service Data & Streaming Plattformen wichtig sind

Self-Service-Funktionen werden für moderne Unternehmen, die Echtzeit-Analytik und datengetriebene Operationen skalieren möchten, zunehmend unverzichtbar. Dies sind die Ergebnisse, nach denen Organisationen suchen, wenn sie nach Self-Service-Datenplattformen, Echtzeit-Analytik-Plattformen oder Flink/Kafka-Beratung suchen.

Schnellere Bereitstellung von Streaming-Anwendungen

Teams stellen Pipelines unabhängig durch gesteuerte CI/CD-Workflows bereit und beschleunigen so die Time-to-Value für Analytik und operative Einblicke.

Operative Zuverlässigkeit & Governance eingebaut

Einheitliche Schema-Kataloge, Datenverträge, Lineage und Observability gewährleisten Konsistenz und Compliance über alle Datenflüsse hinweg.

Kosteneffizienz und Freiheit vom Cloud Lock-In

Ihre Plattform läuft effizient On-Premise oder hybrid und vermeidet unvorhersehbare Cloud-Rechnungen bei gleichzeitiger vollständiger Kontrolle über Ihre Daten.

Konsistente Domänensprache

Ein gemeinsames Event-Modell richtet Analytik, ML, Reporting und operative Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen aus.

Zukunftssichere Grundlage für KI & ML

Saubere, gesteuerte Echtzeit-Daten versorgen nachgelagerte KI-Systeme und On-Prem-LLMs und ermöglichen fortgeschrittenes Feature Engineering und Modelltraining.

Enterprise-Grade Skalierbarkeit

Basierend auf bewährten Open-Source-Technologien mit horizontalen Skalierungsfunktionen für wachsende Datenvolumen und Benutzeranforderungen.

Was wir entwerfen & implementieren

Von Self-Service-Streaming bis zur Enterprise-Grade Observability — wir bauen den kompletten Plattform-Stack.

Self-Service Streaming & Analytik

Automatisierter Flink-Job-Lebenszyklus (Submit, Scale, Rollback)
SQL-Runner integriert in CI/CD
Multi-Tenancy & Ressourcen-Isolation
Deployment-Templates & Guardrails
Domain-getriebene Job-Strukturen

Einheitliche Storage & Lakehouse-Schicht

Basierend auf offenen Tabellenformaten und Hochleistungs-Engines:

Apache Paimon / Apache Iceberg
ClickHouse für Echtzeit-Analytik
MinIO oder S3-kompatible Object Stores
PostgreSQL für Metadaten oder kleinere Datasets

Dies unterstützt Data Lakehouse, Streaming-ETL und Echtzeit-Analytik-Abfragen.

Observability & Zuverlässigkeit

Enterprise-Grade Monitoring:

Grafana + Prometheus Dashboards
Loki / ELK Logs und Trace-Views
SLA-getriebenes Alerting
High-Availability-Architekturen
Backup & Disaster Recovery Strategien

Ihre Plattform wird vorhersehbar, beobachtbar und sicher.

Governance, Compliance & Sicherheit

Ausgerichtet auf DACH-Anforderungen in Banking, Versicherung, Gesundheitswesen und Energie:

Schema- und Vertrags-Governance
Zugriffssteuerung & RBAC
Audit-Logging & Lineage
Datenqualitäts-Validierung
Umgebungstrennung

Perfekt für Organisationen mit Bedenken hinsichtlich KI-Governance, Data-Mesh-Governance oder regulatorischer Compliance.

Event-Driven Architektur & CDC

Echtzeit-Datenflüsse mit event-getriebenen Mustern aufbauen:

Change Data Capture (CDC) aus Datenbanken
Event-Streaming & Routing-Patterns
Event-Sourcing-Implementierungen
Domain-Events & Business-Event-Modellierung
Integration mit Legacy-Systemen

Verbinden Sie alle Ihre Datenquellen in einer einheitlichen Streaming Data Platform.

CI/CD & DevOps für Daten

Automatisierte Deployment-Pipelines für Daten-Teams:

GitOps-Workflows für Flink-Jobs
Automatisiertes Testing & Validierung
Environment-Promotion-Strategien
Infrastructure as Code (IaC)
Rollback & Recovery-Prozeduren

Befähigen Sie Teams, selbstständig und sicher zu deployen.

Technologie-Stack

Wir verwenden offene, industriestandard Technologien — kein Vendor Lock-in.

Apache Flink

Streaming & Processing mit Kubernetes Operator, OpenShift, Flink SQL & Table Ecosystem und Event-Time-Processing-Funktionen.

Apache Kafka

Messaging & Ingestion mit Change Data Capture (CDC) Pipelines und benutzerdefinierten Ingestion-Flows für zuverlässiges Event-Streaming.

Apache Paimon / Iceberg

Modernes Tabellenformat für Streaming-Data-Lakes, ermöglicht Hochleistungs-Abfragen auf Echtzeit- und historischen Daten.

Qdrant

Hochleistungs-Vektordatenbank für semantische Suche und KI-Anwendungen, die schnelle Ähnlichkeitssuche und Empfehlungssysteme ermöglicht.

Kubernetes / OpenShift

Platform Engineering mit GitOps-Workflows, automatisierten CI/CD-Pipelines und Enterprise-Grade Container-Orchestrierung.

Observability-Stack

Prometheus, Grafana, Loki und ELK für umfassendes Monitoring, Alerting und Troubleshooting.

Managed Operations (Optional)

Acosom kann Ihre Plattform unter Enterprise-SLAs für langfristige Stabilität betreiben.

SLA-basierter Support

8/5, 12/5 oder 24/7 Monitoring und Support, zugeschnitten auf Ihre operativen Anforderungen.

Kontinuierliche Optimierung

Job-Troubleshooting, Performance-Optimierung, Patch- & Upgrade-Zyklen und Kapazitätsplanung.

Sicherheit & Compliance

Plattform-Sicherheitsprüfungen, Compliance-Validierung und Einhaltung regulatorischer Anforderungen.

Strategische Roadmap

Kontinuierliche Plattform-Evolution, Technologie-Evaluierung und Ausrichtung auf Geschäftsziele.

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine Streaming Data Platform?

Eine Streaming Data Platform ist die einheitliche Infrastruktur, die Daten als kontinuierliche Event-Streams ingestiert, verarbeitet, speichert und bereitstellt — anstatt als Batch-Dateien. Sie ersetzt das historische Muster “Daten über Nacht bewegen, morgen abfragen” durch eine Live-Architektur, in der Analytics, Anwendungen und KI-Systeme auf aktuellen Daten operieren.

Eine produktive Streaming Data Platform umfasst typischerweise:

Event-Streaming-Backbone: Apache Kafka (oder Äquivalent) für durable, replayable Event-Transport
Stream Processing: Apache Flink für stateful Transformationen, Enrichment, Aggregationen und Event-Time-Semantik
Real-Time Storage: Lakehouse-Formate wie Apache Paimon oder Iceberg sowie Columnar Engines wie ClickHouse für Low-Latency-Analytics
Schema-Governance: Ein Schema Registry und Data Contracts, die Produzenten und Konsumenten synchron halten
Self-Service-Tooling: CI/CD für Streaming-Jobs, Job-Lifecycle-Management und Multi-Tenancy, sodass mehrere Teams sicher shipping können
Observability & SLAs: Metriken, Lineage, Alerting und operative Runbooks für produktionsreifen Betrieb

Acosom entwirft und betreibt Streaming Data Platforms auf Ihrer eigenen Infrastruktur — On-Premises, Hybrid oder Sovereign Cloud — gebaut mit offenen Technologien, damit Sie volle Kontrolle behalten und Vendor Lock-in vermeiden.

Was ist eine Self-Service-Datenplattform?

Eine Self-Service-Datenplattform ermöglicht es mehreren Teams, unabhängig Streaming-Anwendungen, SQL-Jobs und Datenpipelines zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, ohne tiefgreifende Expertise in Infrastruktur-Operationen zu benötigen. Sie bietet standardisierte Templates, automatisierte CI/CD-Workflows und Guardrails, die Zuverlässigkeit und Governance gewährleisten und gleichzeitig die Time-to-Value für Datenprodukte beschleunigen.

Warum On-Premise oder Hybrid statt Cloud-Only?

On-Premise- und Hybrid-Deployments bieten mehrere Vorteile: vollständige Datensouveränität für Compliance mit Regulierungen wie GDPR, vorhersehbare Kosten ohne Cloud-Billing-Überraschungen, Möglichkeit zur Nutzung bestehender Infrastruktur-Investitionen und vollständige Kontrolle über Sicherheit und Datenresidenz. Dies ist besonders wichtig für DACH-Unternehmen in Banking, Versicherung, Gesundheitswesen und Energie-Sektoren.

Welche Technologien verwenden Sie für diese Plattformen?

Wir bauen Plattformen mit bewährten Open-Source-Technologien: Apache Flink für Stream-Processing, Apache Kafka für Messaging, Apache Paimon und Iceberg für Lakehouse-Storage, ClickHouse für Echtzeit-Analytik, Kubernetes für Orchestrierung und umfassende Observability-Stacks (Prometheus, Grafana, Loki, ELK). Dies gewährleistet keinen Vendor Lock-in und gibt Ihnen volle Kontrolle.

Wie lange dauert die Implementierung einer solchen Plattform?

Implementierungszeiten variieren je nach Umfang und Komplexität, aber eine minimum viable Plattform benötigt typischerweise 3-6 Monate. Dies umfasst Architektur-Design, Core-Infrastructure-Setup, Schema-Governance-Implementierung und Onboarding der ersten Teams. Vollständige Plattform-Reife mit umfassenden Self-Service-Funktionen erfordert typischerweise 9-12 Monate mit iterativen Verbesserungen.

Können Sie mit unseren bestehenden Systemen integrieren?

Ja, wir sind auf hybride Umgebungen spezialisiert. Wir können mit bestehenden Datenbanken über Change Data Capture (CDC) integrieren, mit Legacy-Systemen über custom Connectors verbinden und neben Ihrer aktuellen Cloud- und On-Premise-Infrastruktur arbeiten. Unsere Plattformen sind darauf ausgelegt, während einer schrittweisen Migration mit bestehenden Systemen zu koexistieren.

Bieten Sie fortlaufenden Support nach der Implementierung?

Ja, wir bieten flexible Managed Operations mit Enterprise-SLAs (8/5, 12/5 oder 24/7 Support). Dies umfasst Plattform-Monitoring, Troubleshooting, Performance-Optimierung, Security-Updates, Kapazitätsplanung und kontinuierliche Evolution Ihrer Plattform, während Ihre Anforderungen wachsen.

Lassen Sie uns Ihre Self-Service-Daten- & Streaming-Plattform entwerfen — maßgeschneidert auf Ihre Infrastruktur.

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