Apache ZooKeeper Experten in Germany
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die die ZooKeeper-Koordination stabil halten, Leader-Election- und Service-Discovery-Abläufe entwerfen und Kafka- oder verteilte System-Setups mit sauberen operativen Runbooks unterstützen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich Apache ZooKeeper eingesetzt haben
Uday Vanaparthy
Letzte Position:
Full Stack JAVA Developer & DevOps Engineer bei Deutsche Börse (DBAG)
Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)
Settlement-Plattform für mehrere Handels- und Clearing-Plattformen — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Settlement-Volumens, zentrales Risikomanagement und Post-Trade-Anonymität.
Technologien: Java 17, Spring Boot 3, Microservices, Spring Data JPA, SonarQube, Fortify (SCST), Mockito, Jenkins, OpenShift, Maven, Podman, GitHub, JIRA, Liquibase, Swagger, AMQP, Apache Camel, Terraform, PostgreSQL, Instana, Graylog.
- CVEs in Drittanbieter-Bibliotheken mit SCA-Tools identifiziert und behoben, um die Sicherheit der Produktionskomponenten zu stärken.
- 90 % Codeabdeckung mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
- Helm-Charts und values.yaml-Konfigurationen für 3 Umgebungen (ACT, SIMU, PROD) erstellt und angepasst, um die Deployment-Flexibilität und -Konsistenz zu erhöhen.
- mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert, um verschlüsselte und zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchzusetzen.
- Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
- Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
- Podman und OpenShift für die Container-Orchestrierung sowie Liquibase für die Datenbankversionierung genutzt.
- Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Performance der Anwendung zu verbessern.
- Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über den DBAG Artifactory Repository Manager verwaltet.
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Bianca Schlüter
Letzte Position:
OpenSearch-Berater bei SHI GmbH
- Optimierung der Onlineshop-Suchfunktion auf Basis von Magento und OpenSearch
- Beratung zur Beseitigung von Such-Problempunkten (Kompositasuche, Suche ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung)
- Datenmodellierung von Produkten (parent) und Artikeln (child)
- Workshops zur Vermittlung fachlichen Suchverständnisses
Jacqueline Haefke
Letzte Position:
Küchengerätehersteller
Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems
Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora
Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)
Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks
Einführung von Logging mit Loki
Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python
Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines
Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS
Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests
Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs
Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)
Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks
Hendrik Belitz
Letzte Position:
Dozent bei Dozent Front- und Fullstackentwicklung
- Unterricht in JavaScript, HTML, CSS, React, Node.js, MongoDB, MariaDB und Express
- Unterrichtsgestaltung und -vorbereitung
- Klassenunterricht und Einzelcoachings
Danijel Hrvaćanin
Letzte Position:
Leitender Engineering-Manager bei InstaMotion GmbH
- Führte die Entwicklung und Umsetzung der Engineering-Strategie über mehrere Teams (Engineering, DevOps, SysAdmin, QA), definierte vierteljährliche OKRs und Roadmaps zur Ausrichtung an den Unternehmenszielen.
- Etablierte ein umfassendes Framework für Engineering-Exzellenz, einschließlich Coding-Standards, Karrierepfaden und wichtigen betrieblichen Richtlinien.
- Führte erfolgreich technische Due-Diligence-Prüfungen während Finanzierungsrunden durch und präsentierte die technologische Infrastruktur potenziellen Investoren.
- Entwickelte und implementierte wichtige Organisationsrichtlinien wie Incident-Management, Bereitstellungsrichtlinien und Sicherheitsprotokolle.
- Straffte den Rekrutierungsprozess und leitete Leistungsbeurteilungen, was zu einer verbesserten Teamzusammensetzung und -kompetenz führte.
- Entwarf und implementierte Full-Stack-Lösungen mit TypeScript, Node.js im Backend und Next.js im Frontend mit Styled Components.
- Entwarf und optimierte eine serverlose Architektur unter Verwendung von AWS Lambda, Step Functions, State Machine, ECS, API Gateway und mehreren Datenbanken (DynamoDB, MongoDB, Postgres, MariaDB, OpenSearch).
- Implementierte GraphQL für Frontend-Anfragen und REST-APIs für Backend-Services, um die Systemkonnektivität und den Datenfluss zu verbessern.
- Etablierte robuste CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions und Jenkins, inklusive Quality Gates und Sicherheitschecks.
- Integrierte SonarCloud für statische Code-Analyse und verbesserte so die Codequalität in allen Repositories.
- Leitete Initiativen zur Verbesserung der Infrastrukturstabilität und -sicherheit und optimierte dabei die Betriebskosten.
- Implementierte ein automatisiertes Testframework mit Jest für Backend/Frontend und Playwright für E2E-Tests.
- Erstellte wiederverwendbare Tooling-Module für Logging, Datenbankanbindung, Parameter-Store-Integration und Bibliotheken.
- Entwarf und implementierte eine Microservices-Architektur mit AWS ECS und dokumentierte diese mit OpenAPI-Spezifikationen.
- Optimierte Erstellungs- und Deployment-Prozesse durch standardisierte Vorlagen und automatisierte Pipeline-Erstellung.
- Lieferte mehrere Projekte fristgerecht und unter Einhaltung hoher Qualitätsstandards und Best Practices.
- Führte regelmäßige 1:1-Gespräche und Mentoring-Sitzungen durch, um das Wachstum und die berufliche Entwicklung des Teams zu fördern.
- Nahm an abteilungsübergreifenden Management-Meetings teil und sorgte für die Abstimmung technischer Initiativen mit den Unternehmenszielen.
- Identifizierte Wissenslücken und schloss sie durch gezieltes Mentoring und Schulungsprogramme.
- Implementierte Atomic-Design-Prinzipien für die Frontend-Entwicklung und verbesserte so die Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit von Komponenten.
Anton Klonov
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), OpenStack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Ioan Dobre
Letzte Position:
Senior Software Entwickler bei ING
- Tribe Home, Product Area 4 - Customer in Life, Squad Cybertron.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von neue Anforderungen von Optimmo, Baufinazierung Software.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von JEE Anwendung MWS kredit-baufi.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von Wicket Optimmo Anwendung.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von kredit-baufi Batch-Programme.
- Migration zum RHEL9 von kredit-baufi Batches.
- CiL SCS Consumer Pacts mit Finagle.
- CiL ScS Touch Point Architecture Integration.
- Teamgröße: 10.
- Tools / Frameworks: OpenJDK Java 17, Kotlin 1.6.0, Azure, Jenkins, Stash, JEE, Gitlab, JIRA, Confluence, git, Spring 6.0, Sping Cloud, Spring Data, Hibernate, JPA, JMS, Kafka, Oracle, PL/SQL, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Maven, REST, JBoss, Intellij IDEA, Wicket 9 und 10, Istio.
Michal Budzyn
Letzte Position:
Senior Golang-Entwickler bei STACKIT / Schwarz Gruppe
- Verantwortlich für Softwareentwicklung und DevOps in der Data & AI Platform – Intake- und PubSub-Projekten bei STACKIT, dem Cloud-Anbieter der Schwarz Gruppe.
- Technologien: Golang, Kubernetes, Kubernetes Operatoren, OpenAPI v3, REST-API, Azure DevOps, CI/CD, k6, Kafka, Strimzi, Apache Iceberg, RBAC, IAM, Terraform, Helm, Infrastrukturautomatisierung, Lastverteilung, Traefik, ArgoCD, kuttl, Kyverno Chainsaw, Kustomize, Velero, Prometheus, Grafana, Checkly / Playwright (TypeScript), NATS/Jetstream, WebSockets, gRPC, SSE
Kalyani Kumar
Letzte Position:
Assistenz-Vizepräsident bei Deutsche Bank
- Technologien: Java, React, Python, Scala, Spring Boot, JPA, Microservices, Kubernetes, Docker, OpenShift, Eureka, Prometheus, Grafana, Zookeeper
- Führte das Design und die Entwicklung einer unternehmensweiten Data-Warehouse-Plattform für effizienten und sicheren Datenaustausch mit zustandslosen, ereignisgesteuerten Microservices-Architekturen
- Diente als Komponentenverantwortlicher und Scrum Master für drei Microservices, stellte nahtlose Integration sicher und bewahrte hohe Datenintegrität
- Optimierte die Performance mithilfe von Prometheus und Grafana und erreichte messbare Systemresilienz
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache ZooKeeper einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
88%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
90%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Germany verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Germany, die Apache ZooKeeper einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es macht
Apache ZooKeeper ist ein Koordinationsdienst für verteilte Systeme. Teams nutzen ihn, um Konfigurationen zu speichern, die Cluster-Mitgliedschaft zu verwalten, Leader auszuwählen und Sperren oder Namensauflösung über Services hinweg zu koordinieren. Oft läuft er im Hintergrund von Kafka, Hadoop und anderen Systemen, die gemeinsamen Zustand ohne fehleranfälligen eigenen Code brauchen.
Wo es passt
- Cluster-Koordination und Leader-Election
- Service Discovery und Konfigurationsprüfungen
- Verteilte Sperren und Sperren für kritische Aufgaben
- Metadaten-Speicherung für Infrastrukturkomponenten
- Operative Unterstützung für Kafka und verwandte Stacks
Ökosystem
ZooKeeper wird oft mit Kafka, Hadoop, HBase und anderen verteilten Tools kombiniert, die auf stabile Koordination angewiesen sind. Starke Experten kennen sein Knotenmodell, ACLs, Watches, das Quorum-Verhalten und wissen, wie sich Ensemble-Änderungen sicher durchführen lassen. Sie verstehen auch, wie sich Client-Bibliotheken und Deployment-Entscheidungen auf die Zuverlässigkeit auswirken.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen suchen meist freiberufliche Spezialisten, wenn ein Cluster instabil ist, eine Migration riskant wird oder eine App von ZooKeeper abhängt, dem Team aber tiefes Operationswissen fehlt. Das ist auch in Germany häufig, besonders wenn Systeme über gemischte Teams laufen und der Vor-Ort-Zugriff begrenzt ist. Klare Dokumentation und sorgfältige Change-Kontrolle sind hier wichtig.
Was starke Experten liefern
Ein starker Profi macht mehr, als nur einen Dienst neu zu starten. Er analysiert Quorum-Probleme, prüft Konfigurationen, optimiert Speicher und Netzwerk und senkt das Risiko von Split-Brain oder Session-Verlust. Außerdem hinterlässt er praxistaugliche Runbooks, damit interne Teams ZooKeeper mit weniger Rätselraten betreiben können.
Wie man die Passung prüft
Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Ensembles, Wiederherstellung, Upgrades und Client-Verhalten bei Fehlern. Fragen Sie, wie die Person mit Watch-Stürmen, ACL-Design, Backup und Restore sowie sicheren Rollout-Plänen umgeht. Gute Experten erklären Abwägungen einfach und konzentrieren sich darauf, die Koordination vorhersehbar zu halten.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Apache ZooKeeper wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Apache ZooKeeper wird verwendet, um verteilte Dienste zu koordinieren, die gemeinsamen Zustand und vorhersagbares Verhalten brauchen. Typischerweise übernimmt er Konfiguration, Leader-Election, Namensauflösung und verteilte Sperren. In der Praxis hilft er mehreren Komponenten, wie ein einziges System zu handeln statt wie viele getrennte.
Viele Plattformen sind bereits auf ZooKeeper für die Koordination angewiesen, daher kann ein Austausch mehr Risiko bringen, ohne das eigentliche Problem zu lösen. Teams behalten ihn, wenn der aktuelle Stack funktioniert, wenn Clients ihn weiterhin erwarten oder wenn eine Migration viele Services auf einmal betreffen würde. Das Hauptziel ist meist Stabilität, nicht Neuheit.
Apache ZooKeeper wird oft für reife verteilte Systeme mit etablierten Koordinationsmustern gewählt. etcd ist häufig in Kubernetes-nahen Setups zu finden, während Consul oft für Service Discovery und Infrastruktur-Tools genutzt wird. Die beste Wahl hängt vom vorhandenen Stack, der Client-Unterstützung und davon ab, wie viel Koordinationslogik die Anwendung bereits hat.
Ein guter ZooKeeper-Spezialist kennt meist Java-Ökosysteme, Kafka-Betrieb, Linux, Netzwerke und grundlegende Konzepte verteilter Systeme. Erfahrung mit quorum-basierten Systemen, TLS, ACLs und sorgfältiger Upgrade-Planung ist ebenfalls wertvoll. Wenn die Arbeit Kafka betrifft, sollte die Person auch Broker-Koordination und Fehlerbehandlung verstehen.
Sie brauchen kein großes internes Team, um von Apache ZooKeeper-Know-how zu profitieren. Freie Hilfe ist sinnvoll, sobald das System geschäftskritisch, schlecht dokumentiert oder an einer Migration oder Ausfallanalyse beteiligt ist. Je schwieriger das Koordinationsproblem, desto nützlicher wird ein Spezialist.
Ja, die meiste ZooKeeper-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie sich auf Konfiguration, Logs, Client-Verhalten und sichere Change-Pläne konzentriert. Vor-Ort-Zeit ist nur nötig, wenn Zugriffsregeln, ältere Infrastruktur oder sensible Abläufe es erfordern. In Germany kombinieren viele Teams Remote-Analyse mit kurzen Vor-Ort-Terminen für Rollout-Fenster.
Bitten Sie um Beispiele für Ensemble-Wiederherstellung, Client-Timeout-Debugging und sichere Upgrade-Arbeit an Apache ZooKeeper. Starke Experten erklären Fehlerbilder klar und können beschreiben, wie sie das Betriebsrisiko in früheren Systemen gesenkt haben. Sie sollten sich auch mit Konfigurationsprüfungen, Monitoring-Lücken und praxistauglichen Runbooks wohlfühlen.
Häufige Session-Abläufe, instabile Führungswahl, verwirrende ACL-Fehler und wiederholte manuelle Eingriffe sind klare Warnzeichen. Wenn das Team nicht erklären kann, warum ein Knoten nicht verfügbar wurde, wird wahrscheinlich ZooKeeper-Know-how gebraucht. Das gilt auch, wenn ein abhängiges System wie Kafka nach Konfigurationsänderungen weiterhin unvorhersehbar reagiert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Apache ZooKeeper in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 766 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Apache ZooKeeper in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Apache ZooKeeper in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Apache ZooKeeper in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Spanisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Apache ZooKeeper in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (60%) und Einzelhandel (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Apache ZooKeeper in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (90%) und Business Intelligence (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache ZooKeeper eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
