Les 6 principaux collecteurs d'événements à faible latence que les équipes de développement utilisent pour diffuser des événements de produits dans ClickHouse/BigQuery sans fournisseurs tiers

Aujourd’hui, les équipes produit s’appuient largement sur les informations en temps réel issues des interactions des utilisateurs. La collecte d'événements à faible latence est fondamentale pour l'analyse des produits, les expériences de croissance et l'optimisation de l'expérience client. De nombreuses organisations ont besoin de diffuser des données en temps réel dans des backends analytiques tels que ClickHouse ou BigQuery, mais préfèrent ne pas s'appuyer sur des fournisseurs tiers pour des raisons de conformité, de coût et de contrôle.

TLDR

Si vous souhaitez diffuser des événements produits sur ClickHouse ou BigQuery dans un délai minimal et sans fournisseur tiers, ce sont les six outils auxquels les équipes d'ingénierie font le plus confiance. Ils offrent des options à faible latence, open source ou auto-hébergables, prenant en charge la personnalisation et la mise à l'échelle. Des outils tels que Redpanda, Vector et Benthos fournissent des pipelines résilients, tandis qu'OpenTelemetry et Kafka vous permettent de contrôler les données de trace et la distribution des messages. Découvrez ce qui correspond le mieux à votre pile et à vos exigences de sécurité.

Pourquoi la collecte d'événements à faible latence est importante

Les équipes produit modernes exigent des boucles de rétroaction en temps réel. Qu'il s'agisse de tests A/B de fonctionnalités, de suivi des flux d'utilisateurs ou de compréhension des performances d'un produit, les données d'événements obsolètes ou retardées peuvent conduire à des informations inexactes. La diffusion d'événements directement dans des entrepôts tels que ClickHouse ou BigQuery réduit les dépendances et la latence, permettant des décisions plus rapides et améliorant l'observabilité.

S'appuyer uniquement sur des solutions d'analyse tierces peut introduire :

• Frais de latence dus aux retards de routage et de traitement
• Problèmes de confidentialité des données lors du partage de données comportementales en externe
• Coûts plus élevés liés aux licences et à la tarification par événement

C’est là que les collectionneurs d’événements autogérés deviennent indispensables.

Top 6 des collecteurs d'événements à faible latence

1. Redpanda – Une plateforme de streaming compatible Kafka sans JVM

Redpanda est un moteur de streaming hautes performances compatible Kafka, conçu pour une faible latence et une efficacité des ressources. Contrairement à Apache Kafka, il est implémenté en C++ et s'exécute sur un seul binaire sans la machine virtuelle Java (JVM), réduisant ainsi l'utilisation de la mémoire et le temps de démarrage.

Les fonctionnalités qui rendent Redpanda idéal pour la diffusion en continu d'événements de produits en temps réel incluent :

• Compatibilité de l'API Kafka — Intégrez instantanément vos producteurs et consommateurs Kafka
• Opération binaire unique — Réduit la complexité opérationnelle
• Faible latence : ciblée sur une latence de bout en bout inférieure à 1 ms

Vous pouvez connecter Redpanda à des outils tels que ClickHouse Sink Connector ou ingérer des événements à l'aide d'un consommateur personnalisé qui écrit sur l'API de streaming de BigQuery.

2. Vector – Pipeline d’observabilité Open Source rapide et extensible

Vector de Datadog est un autre choix remarquable pour l’ingestion d’événements de produits. Il s'agit d'un outil léger et open source conçu pour collecter, transformer et acheminer les journaux, les métriques et les événements avec une surcharge ultra-faible. Il prend en charge la logique basée sur WASM, ce qui en fait un outil puissant pour personnaliser la transformation d'événements à la périphérie de votre infrastructure.

Capacités clés :

• Récepteurs pour ClickHouse et BigQuery : envoyez des événements directement sans avoir besoin de files d'attente intermédiaires
• Application des schémas : cruciale pour maintenir la qualité des données dans les entrepôts
• Traçage Edge-to-Core : intégrez facilement les données de traçage ainsi que les métriques d'événements

Les équipes déploient souvent Vector en tant que démon sur Kubernetes, collectant la télémétrie front-end et back-end et l'acheminant directement vers ClickHouse en temps réel.

3. Kafka avec Fluent Bit – Le Power Duo personnalisable

Si vous exécutez déjà Apache Kafka, son association avec Fluent Bit offre un pipeline d'événements performant. Fluent Bit est un processeur de journaux open source et un redirecteur optimisé pour les environnements légers. Il peut analyser les événements de produits structurés à partir de microservices ou d'ingestion frontend et les transmettre aux sujets Kafka.

Depuis Kafka, vous disposez de deux options de routage puissantes :

• Utilisez Kafka Connect avec des connecteurs de récepteur pour ClickHouse ou Google BigQuery
• Consommez avec un service personnalisé qui applique les transformations avant le chargement dans votre entrepôt

Cette combinaison permet aux équipes de gérer des charges de travail de streaming à volume élevé sans recourir à des fournisseurs tiers. Bien qu'il ne soit pas le plus simple à configurer, il est extrêmement polyvalent pour les pipelines ETL sophistiqués.

4. Benthos – Rationalisez les données sans écrire de code

Benthos est un outil de streaming mono-binaire moins connu mais puissant, spécialement conçu pour la résilience lors du déplacement des données. Il fournit une configuration basée sur YAML et ne nécessite pas l'écriture de code personnalisé pour analyser, modifier et acheminer les événements du produit.

Les avantages de l’utilisation de Benthos incluent :

• Plus de 100 plugins d'entrée et de sortie - y compris Kafka, HTTP, fichiers et récepteurs de bases de données directs
• Pipelines flexibles : utilisez le branchement, les filtres, l'enrichissement des données et le traitement par lots
• Forte observabilité — Prise en charge native des métriques et du traçage avec Prometheus

Benthos est idéal pour les équipes de développement qui souhaitent un pipeline flexible sans maintenir une infrastructure comme Kafka, et il se connecte de manière transparente à ClickHouse ou BigQuery directement via des rédacteurs HTTP ou des plugins personnalisés.

5. OpenTelemetry Collector – Ingestion unifiée pour les événements, les journaux et les traces

Alors qu'OpenTelemetry (OTel) est principalement connu pour le traçage et les métriques, OTel Collector est devenu un outil robuste pour l'ingestion d'événements, en particulier lorsque les équipes souhaitent une cohérence entre les pipelines d'observabilité et d'analyse de produits.

Pourquoi les équipes d'ingénierie l'utilisent :

• Large prise en charge des protocoles et des exportateurs, notamment HTTP, gRPC et OTLP
• Standardisation des données de télémétrie avant routage vers les backends d'analyse
• Forte intégration avec des piles cloud natives telles que Kubernetes, Prometheus et Jaeger

Vous pouvez configurer des exportateurs pour diffuser la télémétrie d'événements structurés depuis OTel Collector directement vers BigQuery via Pub/Sub ou vers ClickHouse via des adaptateurs personnalisés.

6. Snowplow Open Source – Analyse d'événements avec propriété complète des données utilisateur

Connue à l'origine pour l'analyse comportementale, la solution open source de Snowplow se double désormais d'un puissant pipeline d'événements en temps réel. Il prend en charge les schémas d'événements personnalisés, ce qui le rend parfait pour les équipes qui souhaitent une transparence et un contrôle total sur leur pile de collecte d'événements de produits.

Les fonctionnalités incluent :

• Streaming en temps réel avec Kafka et GCP Pub/Sub
• Créez votre propre architecture de pipeline , des trackers aux chargeurs
• Validation de schéma solide avec prise en charge des schémas JSON

Snowplow peut diffuser des événements sur BigQuery dans un délai minimal et s'intègre à ClickHouse à l'aide de chargeurs développés par la communauté. Idéal pour les équipes produit matures désireuses d’investir dans une pile d’analyse hautement personnalisable.

Pensées finales

Le choix de la bonne pile de collecteurs d'événements dépend de l'infrastructure de votre équipe, des préférences linguistiques, des besoins en latence et des exigences de conformité. Des outils comme Redpanda et Benthos offrent simplicité et rapidité, tandis que des solutions comme Kafka + Fluent Bit et OpenTelemetry offrent une flexibilité massive et une prise en charge de l'écosystème.

Il est important de noter que les six outils présentés évitent la dépendance à un fournisseur tiers, donnant ainsi à votre équipe un meilleur contrôle sur la confidentialité des données et les coûts opérationnels. Pour toute équipe de développement moderne souhaitant une visibilité de bout en bout en temps réel sur l’utilisation du produit, la maîtrise d’un ou deux de ces outils change la donne.

Étapes suivantes recommandées

• Démarrez un PoC avec l'un de ces collecteurs acheminé vers votre instance ClickHouse ou BigQuery
• Mesurez la latence de bout en bout et la fiabilité du traitement sous charge
• Évaluer les fonctionnalités d'observabilité (métriques, journaux, comportement de nouvelle tentative)
• Évaluer les capacités de transformation et de validation de schéma

L’analyse de produits à faible latence n’est plus exclusive aux grandes technologies : avec les bons outils, n’importe quelle équipe peut créer des pipelines de streaming robustes et autogérés.