Los 6 principales recopiladores de eventos de baja latencia que los equipos de desarrollo utilizan para transmitir eventos de productos a ClickHouse/BigQuery sin proveedores externos

Hoy en día, los equipos de productos dependen profundamente de la información en tiempo real de las interacciones de los usuarios. La recopilación de eventos de baja latencia es fundamental para el análisis de productos, los experimentos de crecimiento y la optimización de la experiencia del cliente. Muchas organizaciones requieren que los datos se transmitan en tiempo real a backends analíticos como ClickHouse o BigQuery, pero prefieren no depender de proveedores externos debido a consideraciones de cumplimiento, costos y control.

TLDR

Si busca transmitir eventos de productos a ClickHouse o BigQuery con un retraso mínimo y sin proveedores externos, estas son las seis herramientas en las que más confían los equipos de ingeniería. Ofrecen opciones de baja latencia, de código abierto o autohospedables, lo que admite personalización y escalamiento. Herramientas como Redpanda, Vector y Benthos proporcionan canales resistentes, mientras que OpenTelemetry y Kafka le brindan control sobre los datos de seguimiento y la distribución de mensajes. Explore qué se adapta mejor a sus requisitos de pila y seguridad.

Por qué es importante la recopilación de eventos de baja latencia

Los equipos de productos modernos exigen ciclos de retroalimentación en tiempo real. Ya sea que esté realizando pruebas A/B de funciones, rastreando flujos de usuarios o comprendiendo el rendimiento del producto, los datos de eventos obsoletos o retrasados ​​pueden generar información inexacta. La transmisión de eventos directamente a almacenes como ClickHouse o BigQuery reduce las dependencias y la latencia, lo que permite tomar decisiones más rápidas y mejorar la observabilidad.

Depender únicamente de soluciones analíticas de terceros puede introducir:

• Gastos generales de latencia debidos a retrasos en el enrutamiento y el procesamiento
• Preocupaciones sobre la privacidad de los datos al compartir datos de comportamiento externamente
• Mayores costos relacionados con las licencias y los precios por evento

Aquí es donde los recopiladores de eventos autogestionados se vuelven indispensables.

Los 6 principales recopiladores de eventos de baja latencia

1. Redpanda : una plataforma de streaming compatible con Kafka sin JVM

Redpanda es un motor de transmisión de alto rendimiento compatible con Kafka diseñado para ofrecer baja latencia y eficiencia de recursos. A diferencia de Apache Kafka, está implementado en C++ y se ejecuta en un único binario sin la máquina virtual Java (JVM), lo que reduce el uso de memoria y el tiempo de inicio.

Las características que hacen que Redpanda sea ideal para la transmisión de eventos de productos en tiempo real incluyen:

• Compatibilidad API de Kafka : integre instantáneamente con sus productores y consumidores de Kafka
• Operación binaria única : reduce la complejidad operativa
• Baja latencia : orientada a una latencia de extremo a extremo de menos de 1 ms

Puedes conectar Redpanda con herramientas como ClickHouse Sink Connector o ingerir eventos mediante un consumidor personalizado que escribe en la API de transmisión de BigQuery.

2. Vector : canal de observabilidad de código abierto, rápido y extensible

Vector de Datadog es otra opción destacada para la ingesta de eventos de productos. Es una herramienta liviana de código abierto diseñada para recopilar, transformar y enrutar registros, métricas y eventos con una sobrecarga ultrabaja. Admite lógica basada en WASM, lo que la convierte en una poderosa herramienta para personalizar la transformación de eventos en el borde de su infraestructura.

Capacidades clave:

• Sumideros para ClickHouse y BigQuery : envíe eventos directamente sin necesidad de colas intermedias
• Aplicación de esquemas : crucial para mantener la calidad de los datos en los almacenes
• Seguimiento de extremo a núcleo : incorpore fácilmente datos de seguimiento junto con métricas de eventos

Los equipos suelen implementar Vector como un conjunto de demonios en Kubernetes, recopilando telemetría de frontend y backend y enrutandola directamente a ClickHouse en tiempo real.

3. Kafka con Fluent Bit : el dúo de poder personalizable

Si ya está ejecutando Apache Kafka, combinarlo con Fluent Bit ofrece una canalización de eventos de alto rendimiento. Fluent Bit es un procesador y reenviador de registros de código abierto optimizado para entornos livianos. Puede analizar eventos de productos estructurados desde microservicios o ingesta de frontend y reenviarlos a temas de Kafka.

Desde Kafka, tienes dos potentes opciones de enrutamiento:

• Utilice Kafka Connect con conectores de fregadero para ClickHouse o Google BigQuery
• Consume con un servicio personalizado que aplica transformaciones antes de cargar en tu almacén.

Esta combinación permite a los equipos manejar cargas de trabajo de transmisión de gran volumen sin tener que presentar proveedores externos. Si bien no es el más fácil de configurar, es extremadamente versátil para canalizaciones ETL sofisticadas.

4. Benthos : agilice los datos sin escribir código

Benthos es una herramienta de transmisión binaria única menos conocida pero poderosa, diseñada específicamente para brindar resiliencia en el movimiento de datos. Proporciona configuración basada en YAML y no requiere escribir código personalizado para analizar, modificar y enrutar eventos del producto.

Los beneficios de usar Benthos incluyen:

• Más de 100 complementos de entrada y salida , incluidos Kafka, HTTP, archivos y receptores de bases de datos directos
• Canalizaciones flexibles : utilice ramificaciones, filtros, enriquecimiento de datos y procesamiento por lotes
• Fuerte observabilidad : soporte nativo para métricas y seguimiento con Prometheus

Benthos es ideal para equipos de desarrollo que desean una canalización flexible sin mantener una infraestructura como Kafka, y se conecta perfectamente a ClickHouse o BigQuery directamente a través de escritores HTTP o complementos personalizados.

5. OpenTelemetry Collector : ingesta unificada de eventos, registros y seguimientos

Si bien OpenTelemetry (OTel) es conocido principalmente por el seguimiento y las métricas, OTel Collector ha evolucionado hasta convertirse en una herramienta sólida para la ingesta de eventos, especialmente cuando los equipos desean coherencia entre los canales de observabilidad y análisis de productos.

Por qué lo utilizan los equipos de ingeniería:

• Amplio soporte para protocolos y exportadores, incluidos HTTP, gRPC y OTLP
• Estandarización de los datos de telemetría antes de enrutarlos a los backends de análisis
• Fuerte integración con pilas nativas de la nube como Kubernetes, Prometheus y Jaeger

Puede configurar exportadores para transmitir telemetría de eventos estructurados desde OTel Collector directamente a BigQuery a través de Pub/Sub o a ClickHouse a través de adaptadores personalizados.

6. Código abierto de Snowplow : análisis de eventos con propiedad total de los datos del usuario

Originalmente conocida por el análisis del comportamiento, la solución de código abierto de Snowplow ahora funciona como un poderoso canal de eventos en tiempo real. Admite esquemas de eventos personalizados, lo que lo hace perfecto para equipos que desean total transparencia y control sobre la colección de eventos de su producto.

Las características incluyen:

• Streaming en tiempo real con Kafka y GCP Pub/Sub
• Cree su propia arquitectura de canalización, desde rastreadores hasta cargadores
• Validación sólida de esquemas con soporte para esquemas JSON

Snowplow puede transmitir eventos a BigQuery con un retraso mínimo y se integra con ClickHouse mediante cargadores desarrollados por la comunidad. Ideal para equipos de productos maduros que deseen invertir en una pila de análisis altamente personalizable.

Pensamientos finales

La elección de la pila de recopiladores de eventos adecuada depende de la infraestructura de su equipo, las preferencias de idioma, las necesidades de latencia y los requisitos de cumplimiento. Herramientas como Redpanda y Benthos ofrecen simplicidad y velocidad, mientras que soluciones como Kafka + Fluent Bit y OpenTelemetry brindan enorme flexibilidad y soporte de ecosistema.

Es importante destacar que las seis herramientas destacadas evitan la dependencia de proveedores externos, lo que le brinda a su equipo un mayor control sobre la privacidad de los datos y los costos operativos. Para cualquier equipo de desarrollo moderno que desee visibilidad de extremo a extremo en tiempo real sobre el uso del producto, dominar una o dos de estas herramientas cambia las reglas del juego.

Próximos pasos recomendados

• Inicie una PoC con uno de estos recopiladores enrutados a su instancia de ClickHouse o BigQuery.
• Mida la latencia de un extremo a otro y la confiabilidad del procesamiento bajo carga
• Evaluar características de observabilidad (métricas, registros, comportamiento de reintento)
• Evaluar las capacidades de transformación y validación de esquemas.

El análisis de productos de baja latencia ya no es exclusivo de las grandes tecnologías: con las herramientas adecuadas, cualquier equipo puede crear canales de streaming robustos y autogestionados.