Data Panda brengt de queues, exchanges en dead-letter-traffic uit je RabbitMQ-broker samen met de data uit de rest van je bedrijf. Vanop één plek maken we er dashboards, workflows, AI-toepassingen en apps van die je team elke dag gebruikt.
RabbitMQ is een open-source broker die berichten verplaatst tussen producers en consumers over AMQP 0-9-1, AMQP 1.0, MQTT 5.0, STOMP en zijn eigen Stream-protocol. Producers publiceren naar exchanges, exchanges routeren via bindings naar queues, en consumers krijgen de berichten gepusht of pollen ze op een channel binnen een lang-levende TCP-connectie. Het model is de smart-broker-kant van messaging: routing, retries, TTL, priorities, dead-lettering en toegangscontrole zitten in de broker, niet in elke consumer apart.
Het project ontstond in 2007 bij Rabbit Technologies, werd in 2010 overgenomen door SpringSource, ging via Pivotal terug naar VMware en zit vandaag bij Broadcom, onder MPL 2.0-licentie. De Erlang-kern is de reden dat duizenden teams het stilletjes draaien als de bus tussen orderintake en fulfilment, tussen webhook-ingestie en achterliggende workers, tussen IoT-toestellen en de rest van de stack.
Het punt van RabbitMQ naar een warehouse halen is niet om de message-payloads zelf te landen, die zijn meestal transient en horen op de hot path. Wel om de broker-laag zichtbaar te maken: queue-diepte per service over tijd, publish- en deliver-rates per exchange, channel- en connection-aantallen per app, dead-letter-volume per reden, vhost-split per tenant. Die data staat naast Salesforce-omzet, Stripe-facturatie en de applicatiedatabank, en de vraag of de traagheid van vorige dinsdag aan de broker, de consumer of het bronsysteem lag, stopt met gissen.
Queue-, exchange- en dead-letter-telemetrie gekoppeld aan omzet en CRM in SQL.
Laat RabbitMQ-statuswijzigingen acties starten over je stack heen.
Gebruik broker-telemetrie om gedrag te scoren en te voorspellen waar de volgende backlog ontstaat.
Interne tools die RabbitMQ-telemetrie lezen zonder toegang tot de management-UI.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op RabbitMQ-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Waarom stapelden de orders zich dinsdag op in RabbitMQ?
Queue-diepte, consumer-lag, dead-letter-volume en node-geheugen op dezelfde tijdlijn als deploys, verkeer en de gezondheid van de downstream consumers. Het verhaal van de dinsdag-backlog stopt met gissen tussen platform, services en bronsysteem, en wordt een grafiek die iedereen op dezelfde manier leest.
Welke dead-letter-redenen blijven terugkomen, en uit welke queue?
DLX-verkeer opgesplitst per reden (rejected, TTL verlopen, queue-length overschreden, delivery-limit bereikt) per bron-queue en consumer. Toont de consumer die stilletjes elke zoveelste boodschap nackt, de queue met een TTL die te kort staat voor de downstream-latency, en het pieken-patroon dat exact op een deploy valt.
Wat kost onze broker eigenlijk per tenant?
Broker-uitgaven gekoppeld aan message-volume, aantal queues en aantal connections per vhost en tenant in het warehouse. De infrastructuurlijn krijgt een noemer, en account managers praten concreet over welke tenants de volgende cluster-upgrade naar voren trekken.
Broker-uitgaven gekoppeld aan message-volume, vhost en tenant. De RabbitMQ-cluster-lijn is geen vlakke infrastructuurkost meer, maar krijgt een noemer per klant die finance kan verdedigen in de budgetbespreking.
Per-tenant message-doorvoer en queue-gebruik op de CRM-fiche. Account managers praten concreet over plan-limieten, overage en upgrade-triggers zonder eerst engineering een cijfer te laten opdiepen uit de management-UI.
Queue-diepte, dead-letter-volume, consumer-lag en node-druk op één plek over deploys en piekbelasting heen. De on-call post-mortem vertrekt van een grafiek, niet van een vermoeden over welke service traag was.
Dit zijn de 2 tabellen die we vandaag uit RabbitMQ naar je warehouse halen. Je bevraagt ze rechtstreeks in SQL, koppelt ze aan de rest van je stack, of bouwt er rapporten op.
Mis je een tabel? We kunnen de sync uitbreiden. Laat ons weten wat je mist en we bouwen het erbij.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je RabbitMQ-data staat.
OAuth-authenticatie. Standaard read-only. Wij tekenen een DPA en je admin houdt de sleutels.
Data stroomt naar je warehouse op het schema dat jij kiest. Bijna real-time of 's nachts, aan jou. Jij bent eigenaar.
We bouwen het eerste dashboard, de eerste workflow of AI-toepassing samen met jou, en geven de sleutels over. Of we blijven erbij voor doorlopende levering.
Wij zetten de basis op. Jouw team bouwt erop verder.
Beste match Teams die al een BI-analist of data engineer in huis hebben en zelf willen bouwen.
Wij bouwen het geheel, van A tot Z.
Beste match Teams zonder BI- of dev-capaciteit in huis. Jij zegt wat je nodig hebt en wij leveren het.
Jij. Ze komt in jouw warehouse terecht, op jouw cloud-account. Wij verkopen ze niet door en aggregeren ze niet. Stop je met ons, dan blijft het warehouse van jou en blijft het draaien.
Bijna real-time voor de meeste operationele systemen. Voor zwaardere bronnen plannen we per uur of per nacht. Je kiest op basis van wat de rapporten nodig hebben.
Nee. Heb je er geen, dan helpen we je er een kiezen en zetten we het op als deel van de eerste levering. Gangbare startpunten zijn Snowflake, Microsoft Fabric of een kleine Postgres-start.
Nee, en dat is bewust. Message-payloads zijn meestal transient en horen op de hot path tussen services. Wij halen de management-API-metadata: queue-diepte, publish- en deliver-rates, aantal connections en channels, dead-letter-activiteit per reden, resource-gebruik per node. Die metadata beantwoordt de ops- en capaciteitsvragen. Als een specifieke queue records draagt die je wel in het warehouse wil, splitsen we die expliciet af per queue, met bewaartermijnen en PII-regels eraan gekoppeld.
De RabbitMQ-management-plugin is bedoeld voor basis-observability en aggregeert stats op interval. Wij pollen op een tempo dat aansluit bij wat de management-UI zelf doet, gescoped per vhost, en cachen lokaal, zodat een warehouse-refresh de belasting niet vermenigvuldigt. Voor zware clusters leunen we op de metrieken die de broker zelf al aggregeert, in plaats van per queue afzonderlijk te bevragen.
We bekijken je RabbitMQ-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.