Top 6 der Ereignissammler mit geringer Latenz, die Entwicklerteams verwenden, um Produktereignisse ohne Drittanbieter in ClickHouse/BigQuery zu streamen

Produktteams verlassen sich heute stark auf Echtzeit-Erkenntnisse aus Benutzerinteraktionen. Die Erfassung von Ereignissen mit geringer Latenz ist die Grundlage für Produktanalysen, Wachstumsexperimente und die Optimierung des Kundenerlebnisses. Viele Unternehmen verlangen, dass Daten in Echtzeit in analytische Backends wie ClickHouse oder BigQuery gestreamt werden, verlassen sich aber aus Compliance-, Kosten- und Kontrollgründen lieber nicht auf Drittanbieter.

TLDR

Wenn Sie Produktereignisse mit minimaler Verzögerung und ohne Drittanbieter an ClickHouse oder BigQuery streamen möchten, sind dies die sechs Tools, denen Entwicklungsteams am meisten vertrauen. Sie bieten Open-Source- oder selbsthostbare Optionen mit geringer Latenz und unterstützen Anpassung und Skalierung. Tools wie Redpanda, Vector und Benthos bieten belastbare Pipelines, während OpenTelemetry und Kafka Ihnen die Kontrolle über Trace-Daten und Nachrichtenverteilung geben. Entdecken Sie, was am besten zu Ihren Stack- und Sicherheitsanforderungen passt.

Warum die Erfassung von Ereignissen mit geringer Latenz wichtig ist

Moderne Produktteams erfordern Echtzeit-Feedbackschleifen. Unabhängig davon, ob Sie A/B-Funktionen testen, Benutzerströme verfolgen oder die Produktleistung verstehen, können veraltete oder verzögerte Ereignisdaten zu ungenauen Erkenntnissen führen. Das direkte Streamen von Ereignissen in Warehouses wie ClickHouse oder BigQuery reduziert Abhängigkeiten und Latenzzeiten, ermöglicht schnellere Entscheidungen und verbessert die Beobachtbarkeit.

Wenn Sie sich ausschließlich auf Analyselösungen von Drittanbietern verlassen, kann dies zu Folgendem führen:

• Latenzaufwand durch Routing- und Verarbeitungsverzögerungen
• Datenschutzbedenken bei der externen Weitergabe von Verhaltensdaten
• Höhere Kosten im Zusammenhang mit der Lizenzierung und der Preisgestaltung pro Veranstaltung

Hier werden selbstverwaltete Eventsammler unverzichtbar.

Die 6 besten Ereignissammler mit geringer Latenz

1. Redpanda – Eine Kafka-kompatible Streaming-Plattform ohne JVM

Redpanda ist eine leistungsstarke, Kafka-kompatible Streaming-Engine, die auf niedrige Latenz und Ressourceneffizienz ausgelegt ist. Im Gegensatz zu Apache Kafka ist es in C++ implementiert und läuft auf einer einzigen Binärdatei ohne die Java Virtual Machine (JVM), wodurch der Speicherverbrauch und die Startzeit reduziert werden.

Zu den Funktionen, die Redpanda ideal für das Echtzeit-Streaming von Produktereignissen machen, gehören:

• Kafka-API-Kompatibilität – Integrieren Sie sich sofort in Ihre Kafka-Produzenten und -Konsumenten
• Einzelne Binäroperation – Reduziert die betriebliche Komplexität
• Geringe Latenz – Ziel ist eine End-to-End-Latenz von weniger als 1 ms

Sie können Redpanda mit Tools wie ClickHouse Sink Connector verbinden oder Ereignisse mithilfe eines benutzerdefinierten Verbrauchers aufnehmen, der in die Streaming-API von BigQuery schreibt.

2. Vector – Schnelle, erweiterbare Open-Source-Observability-Pipeline

Vector von Datadog ist eine weitere herausragende Wahl für die Erfassung von Produktereignissen. Es handelt sich um ein leichtes Open-Source-Tool zum Sammeln, Umwandeln und Weiterleiten von Protokollen, Metriken und Ereignissen mit äußerst geringem Overhead. Es unterstützt WASM-basierte Logik und ist damit ein leistungsstarkes Tool zum Anpassen der Ereignistransformation am Rande Ihrer Infrastruktur.

Hauptfunktionen:

• Senken für ClickHouse und BigQuery – Senden Sie Ereignisse direkt, ohne dass Zwischenwarteschlangen erforderlich sind
• Schema-Durchsetzung – Entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenqualität in Lagern
• Edge-to-Core-Tracing – Integrieren Sie ganz einfach Tracing-Daten zusammen mit Ereignismetriken

Teams stellen Vector häufig als Daemonset auf Kubernetes bereit, sammeln Frontend- und Backend-Telemetriedaten und leiten sie in Echtzeit direkt an ClickHouse weiter.

3. Kafka mit Fluent Bit – Das anpassbare Power-Duo

Wenn Sie Apache Kafka bereits ausführen, bietet die Kombination mit Fluent Bit eine leistungsstarke Ereignispipeline. Fluent Bit ist ein Open-Source-Protokollprozessor und -Weiterleitung, der für leichtgewichtige Umgebungen optimiert ist. Es kann strukturierte Produktereignisse aus Microservices oder Frontend-Ingestion analysieren und an Kafka-Themen weiterleiten.

Von Kafka aus stehen Ihnen zwei leistungsstarke Routing-Optionen zur Verfügung:

• Verwenden Sie Kafka Connect mit Senkenanschlüssen für ClickHouse oder Google BigQuery
• Nutzen Sie einen benutzerdefinierten Service, der Transformationen vor dem Laden in Ihr Lager anwendet

Mit dieser Kombination können Teams umfangreiche Streaming-Arbeitslasten bewältigen, ohne Drittanbieter einbinden zu müssen. Obwohl es nicht besonders einfach zu konfigurieren ist, ist es äußerst vielseitig für anspruchsvolle ETL-Pipelines.

4. Benthos – Daten optimieren, ohne Code schreiben zu müssen

Benthos ist ein weniger bekanntes, aber leistungsstarkes Single-Binary-Streaming-Tool, das speziell für die Ausfallsicherheit beim Verschieben von Daten entwickelt wurde. Es bietet eine YAML-basierte Konfiguration und erfordert kein Schreiben von benutzerdefiniertem Code zum Parsen, Ändern und Weiterleiten von Produktereignissen.

Zu den Vorteilen der Verwendung von Benthos gehören:

• Über 100 Eingabe- und Ausgabe-Plugins – einschließlich Kafka, HTTP, Datei und direkte Datenbanksenken
• Flexible Pipelines – Nutzen Sie Verzweigungen, Filter, Datenanreicherung und Stapelverarbeitung
• Starke Beobachtbarkeit – Native Unterstützung für Metriken und Ablaufverfolgung mit Prometheus

Benthos ist ideal für Entwicklerteams, die eine flexible Pipeline wünschen, ohne eine Infrastruktur wie Kafka pflegen zu müssen, und verbindet sich nahtlos direkt über HTTP-Writer oder benutzerdefinierte Plugins mit ClickHouse oder BigQuery.

5. OpenTelemetry Collector – Einheitliche Aufnahme für Ereignisse, Protokolle und Traces

Während OpenTelemetry (OTel) in erster Linie für Nachverfolgung und Metriken bekannt ist, hat sich der OTel Collector zu einem robusten Tool für die Ereigniserfassung entwickelt – insbesondere, wenn Teams Konsistenz über Observability- und Produktanalyse-Pipelines hinweg wünschen.

Warum Ingenieurteams es verwenden:

• Umfangreiche Unterstützung für Protokolle und Exporteure, einschließlich HTTP, gRPC und OTLP
• Standardisierung von Telemetriedaten vor der Weiterleitung an Analyse-Backends
• Starke Integration mit Cloud-nativen Stacks wie Kubernetes, Prometheus und Jaeger

Sie können Exporteure einrichten, um strukturierte Ereignistelemetrie vom OTel Collector über Pub/Sub direkt an BigQuery oder über benutzerdefinierte Adapter an ClickHouse zu streamen.

6. Snowplow Open Source – Ereignisanalyse mit vollem Eigentum an Benutzerdaten

Die Open-Source-Lösung von Snowplow, die ursprünglich für Verhaltensanalysen bekannt war, dient nun auch als leistungsstarke Echtzeit-Ereignispipeline. Es unterstützt benutzerdefinierte Ereignisschemata und eignet sich daher perfekt für Teams, die vollständige Transparenz und Kontrolle über den Sammlungsstapel ihrer Produktereignisse wünschen.

Zu den Funktionen gehören:

• Echtzeit-Streaming mit Kafka und GCP Pub/Sub
• Erstellen Sie Ihre eigene Pipeline-Architektur vom Tracker bis zum Loader
• Starke Schemavalidierung mit Unterstützung für JSON-Schemas

Snowplow kann Ereignisse mit minimaler Verzögerung an BigQuery streamen und lässt sich über von der Community entwickelte Loader in ClickHouse integrieren. Ideal für erfahrene Produktteams, die bereit sind, in einen hochgradig anpassbaren Analyse-Stack zu investieren.

Letzte Gedanken

Die Auswahl des richtigen Event-Collector-Stacks hängt von der Infrastruktur Ihres Teams, den Sprachpräferenzen, den Latenzanforderungen und den Compliance-Anforderungen ab. Tools wie Redpanda und Benthos bieten Einfachheit und Geschwindigkeit, während Lösungen wie Kafka + Fluent Bit und OpenTelemetry enorme Flexibilität und Ökosystemunterstützung bieten.

Wichtig ist, dass alle sechs hervorgehobenen Tools die Abhängigkeit von Drittanbietern vermeiden und Ihrem Team eine bessere Kontrolle über den Datenschutz und die Betriebskosten geben. Für jedes moderne Entwicklerteam, das eine durchgängige Echtzeiteinsicht in die Produktnutzung wünscht, ist die Beherrschung eines oder zweier dieser Tools von entscheidender Bedeutung.

Empfohlene nächste Schritte

• Starten Sie einen PoC mit einem dieser Collectors, der an Ihre ClickHouse- oder BigQuery-Instanz weitergeleitet wird
• Messen Sie die End-to-End-Latenz und Verarbeitungszuverlässigkeit unter Last
• Beobachtbarkeitsfunktionen auswerten (Metriken, Protokolle, Wiederholungsverhalten)
• Bewerten Sie die Transformations- und Schemavalidierungsfunktionen

Produktanalysen mit geringer Latenz sind nicht mehr nur Big-Tech-Unternehmen vorbehalten – mit den richtigen Tools kann jedes Team robuste, selbstverwaltete Streaming-Pipelines aufbauen.