Elastic Stack Experten in Frankfurt
mit geprüften, verfügbaren Spezialisten und der Kraft von KI.Stelle Experten ein, die Such-, Log-Analytics- und Observability-Setups mit Elasticsearch, Kibana, Logstash und Beats aufbauen. Sie helfen dir dabei, Indexierung, Dashboards, Alarme und Datenpipelines zu optimieren, während FRATCH dich schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammenbringt.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Elastic Stack eingesetzt haben
Prasad Tilloo
Letzte Position:
Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform bei BRITA
- Leitete die Discovery-Phase und den POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in EMEA-Märkten und bewertete die Eignung der Plattform, die technische Architektur sowie Multi-Brand-/Multi-Country-Funktionen anhand der Business-Anforderungen.
- Entwarf die Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
- Definierte die Migrationsstrategie mit Analyse von Data Mapping, Cutover-Ansatz und Zero-Downtime-Deployment-Patterns unter Einsatz von Varnish-Cache, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Vendor-Teams hinweg.
- Entwickelte ein Multi-Tenant-Governance-Modell für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Storefront-Anpassung und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
- Prototypte KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD) für die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen und zeigte damit Potenziale für die Performance nach dem Go-live auf.
- Definierte mit C-Level-Strategie-Workshops die EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte, einschließlich gestaffeltem Rollout, marktspezifischen Konfigurationen und Ressourcenbedarf.
- Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka
Tan Pham
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Basil Sattler
Letzte Position:
Senior Entwickler / Dateningenieur bei Großunternehmen Energiebranche
- Mitgründung des Teams Real-Time Data, welches im Laufe der Zeit auf 10 Personen angewachsen ist.
- Entwicklung und Bereitstellung zentraler Datenprodukte.
- Optimierung der Performance von Echtzeit-Anwendungen sowie Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Logging-Lösungen zur Sicherstellung der Systemstabilität.
- Erstellen und Pflegen von Deployment-Pipelines.
- Zusammenarbeit mit Teamkollegen, Architekten und Experten in einem agilen SCRUM-Umfeld.
- Anwendungsbetrieb, Analysieren, Testen und Troubleshooting von Softwarelösungen.
Kurt Rosenberg
Letzte Position:
Lead Solution Architect (AI HealthTech) / Interim-CTO & Produkt-Mitinhaber bei Physio-Agil Frankfurt
- Allgemeine CTO-Verantwortlichkeiten (Architekturdesign, operative Einrichtung, externe Laufzeitanalyse des Produkts, Investorenbeteiligung, regulatorische Compliance)
- Aufsicht der Softwareentwicklung (tiefgehende Implementierungsarbeit) sowie Workflow-Design
- Produkt-Mitinhaberschaft
- Technik/Tools/Frameworks: proprietäre Software (Java, JavaScript), Kubernetes, Postgres, MinIO, Ollama (intern), mehrere xAI-APIs (extern), OpenTofu (Terraform), Keycloak, Kafka, Prometheus, ELK Stack, GitHub, GitHub Workflows, Argo CD, ISO 27001, BSI-ISM, EU AI Act
Oluwasegun Adebayo
Letzte Position:
Observability Specialist bei ING GmbH
- Anforderungsanalyse für die unternehmensweite Observability-Plattform.
- Erstellung von Playbooks und Pipelines für den Rollout von Envoy, OpenTelemetry Collectors und OpenTelemetry Agents.
- Durchführung von Lasttests zur Kapazitätsplanung von Metriken für die Observability-Plattform.
- Dokumentation und Implementierung von Compliance-Standards zur Produktionsreife des Produkts.
- Erstellung und Design von RED-Metriken-, Spanmetrics-, JBoss- und Tomcat-Dashboards für geschäftskritische Anwendungen.
- Einrichtung von Alerts für kritische Anwendungen zur proaktiven Incident Response.
- Integration von OpenShift-Anwendungen in den unternehmensweiten Observability-Stack.
Delly Fofie
Letzte Position:
Papa von 2 Töchter bei Familie
Rashid Ibragimov
Letzte Position:
Java-Entwickler bei IT-Unternehmen
- Transformationen von Daten
- IT-Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern
- Softwareherstellung
- Datenaugmentierung und Normalisierung, Transformation von Bildern, Konvertierung von Formaten, Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
- Werkzeugsatz: Java, Helm, Kubernetes, Kafka, OpenCV, IntelliJ IDEA, gradle, git, Docker, Containers, Scrum
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Elastic Stack einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,4 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
57% (Deutschland: 52%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
7 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die Elastic Stack 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
Suche und Logs
Elastic Stack wird genutzt, um große Datenmengen zu durchsuchen, Logs an einem Ort zu zentralisieren und Systeme zu überwachen. Teams nutzen es, um Anwendungsereignisse, Infrastruktur-Logs und Sicherheits-Signale leichter abzufragen und zu prüfen.
Kern-Tools
- Elasticsearch für Indexierung und schnelle Suche
- Kibana für Dashboards, Exploration und Alarme
- Logstash für das Parsen und Weiterleiten von Daten
- Beats und Elastic Agent für das Senden von Daten
Wo es passt
Unternehmen holen sich Elastic Stack Spezialisten, wenn sie zuverlässige Observability, bessere Fehleranalyse oder eine sauberere Suchschicht für Produkte und interne Tools brauchen. In Frankfurt ist das oft wichtig für Finance-, SaaS-, Logistik- und Operations-Teams, die große Datenmengen verarbeiten und klare Transparenz benötigen.
Was gute Experten tun
Gute Fachleute verstehen Mappings, Analyzer, Shard-Design, Query-Struktur und das Index Lifecycle Management. Sie wissen auch, wie man Cluster stabil hält, das Speicherwachstum kontrolliert und langsame Suchen durch schlechtes Datenmodellieren vermeidet.
Typische Aufgaben
- Ein Sucherlebnis für Web-Apps oder Portale entwerfen
- Log-Pipelines und Dashboards für den Betrieb aufbauen
- Alerting für Vorfälle und den Zustand von Services einrichten
- Index-Performance und Aufbewahrungsrichtlinien verbessern
Hinweise für die Einstellung
Hole dir freiberufliche Unterstützung, wenn dein aktuelles Team Elastic Stack zwar betreiben, aber nicht gut genug optimieren kann, oder wenn ein Rollout mehrere Systeme und Datenquellen betrifft. Die besten Spezialisten hinterlassen klare Dashboards, stabile Pipelines und Dokumentation, die dein Team weiter pflegen kann.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Elastic Stack, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Elastic Stack wird genutzt, um Daten zu durchsuchen, Logs zu zentralisieren und Observability-Ansichten über Apps und Infrastruktur hinweg aufzubauen. Unternehmen setzen es auch für Sicherheitsanalysen, Audit-Trails und die Produktsuche ein, wenn schnelle Filterung wichtig ist.
Elastic Stack ist der übergeordnete Name für das Ökosystem, das viele Teams immer noch ELK nennen. ELK bezieht sich meist auf Elasticsearch, Logstash und Kibana, während Elastic Stack auch Tools wie Beats und Elastic Agent umfasst.
Ein Elastic Stack Spezialist ist sinnvoll, wenn die Suche langsam ist, Dashboards unübersichtlich sind oder Logdaten schwer zu vertrauen sind. Freiberufliche Hilfe macht auch bei Migrationen, Cluster-Tuning und dem Aufbau eines sauberen Observability-Setups Sinn, ohne Kernmitarbeiter von anderer Arbeit abzuziehen.
Ein starker Elastic Stack Profi sollte Elasticsearch-Mappings, Analyzer, Aggregationen und Index-Design verstehen. Nützliche Zusatzskills sind Linux, JSON, Datenpipelines, Fehleranalyse bei Vorfällen und grundlegendes Sicherheits-Monitoring.
Elastic Stack wird oft für flexible Suche und Observability mit hoher Kontrolle über das Datenmodell gewählt. Splunk wird häufig für schlüsselfertige Log-Analytics genutzt, während OpenSearch eine gängige Alternative ist, wenn Teams einen Open-Source-Weg mit ähnlichen Suchfunktionen wollen.
Elastic Stack-Projekte, die nur Dashboards oder einfaches Log-Shipping umfassen, können von einem Generalisten mit guter Anleitung umgesetzt werden. Cluster-Größe, Performance-Tuning und Search-Design in der Produktion brauchen einen Spezialisten, der mit echtem Traffic und echten Problemen in der Datenstruktur gearbeitet hat.
Ja, viele Elastic Stack Spezialisten können remote arbeiten, weil die meisten Aufgaben auf Konfiguration, Analyse und Prüfung beruhen. Frankfurter Teams brauchen oft nur vor Ort Zeit für Workshops, Zugriffsplanung oder Meetings mit Security- und Operations-Stakeholdern.
Ein guter Elastic Stack Freelancer erklärt Kompromisse klar, fragt nach Datenvolumen und Query-Mustern und vermeidet Standardlösungen von der Stange. Achte auf praktische Ergebnisse wie saubere Mappings, nützliche Dashboards, stabile Pipelines und einen Plan für Aufbewahrung und Cluster-Gesundheit.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 784 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 57% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (71%) und Bank- und Finanzwesen (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Betrieb (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Elastic Stack eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
