Event-driven & streaming

Streaming is waar integratie- en data-architectuur samenkomen. Goed gedaan verandert een Kafka-ruggengraat broze nachtelijke batches in betrouwbare, observeerbare, bijna-realtime stromen waarop teams door de hele organisatie heen kunnen bouwen, zonder elke wijziging via een centrale queue te hoeven coördineren.

Wat ik doe

• Streaming-ruggengraten op Kafka. Apache Kafka en Confluent Cloud, AWS MSK, Azure Event Hubs — met Schema Registry die de evolutie governt, zodat producers en consumers onafhankelijk van elkaar kunnen bewegen.
• Stream processing. Kafka Streams, Spark Streaming en Kinesis voor de transformaties en aggregaties die tussen ruwe events en bruikbare data in zitten.
• Event-driven patronen die productie overleven. Outbox, idempotentie en event sourcing — plus de observability om te weten dat er iets mis is voordat een consumer dat merkt.

Aangetoond door

• Confluent Kafka dataproductplatform — 20+ geproductiseerde datastreams over 30+ bronsystemen, met schema-governance en domeineigenaarschap.
• Cloud Gateway — event-driven integratie-adapters (SNS/SQS, Lambda-transformaties) binnen een cross-cloud API-platform.

Achtergrond: diepgaande Kafka (Connect, Schema Registry, Streams), plus NiFi, Hive en Spark over 20+ jaar datasystemen.