6 Tim Pengembang Kolektor Peristiwa Latensi Rendah Teratas yang Digunakan untuk Mengalirkan Peristiwa Produk ke ClickHouse / BigQuery Tanpa Vendor Pihak Ketiga

Tim produk saat ini sangat bergantung pada wawasan real-time dari interaksi pengguna. Pengumpulan peristiwa berlatensi rendah merupakan dasar untuk analisis produk, eksperimen pertumbuhan, dan pengoptimalan pengalaman pelanggan. Banyak organisasi memerlukan data untuk dialirkan secara real-time ke backend analitis seperti ClickHouse atau BigQuery, namun memilih untuk tidak bergantung pada vendor pihak ketiga karena pertimbangan kepatuhan, biaya, dan kontrol.

TLDR

Jika Anda ingin melakukan streaming peristiwa produk ke ClickHouse atau BigQuery dengan penundaan minimal dan tanpa vendor pihak ketiga, berikut adalah enam alat yang paling dipercaya oleh tim teknisi. Mereka menawarkan opsi latensi rendah, sumber terbuka, atau dapat dihosting sendiri, mendukung penyesuaian dan penskalaan. Alat seperti Redpanda, Vector, dan Benthos menyediakan saluran pipa yang tangguh, sementara OpenTelemetry dan Kafka memberi Anda kendali atas data pelacakan dan distribusi pesan. Jelajahi apa yang paling sesuai dengan kebutuhan tumpukan dan keamanan Anda.

Mengapa Pengumpulan Peristiwa Latensi Rendah Penting

Tim produk modern menuntut putaran umpan balik secara real-time. Baik Anda melakukan pengujian fitur A/B, melacak alur pengguna, atau memahami kinerja produk, data peristiwa yang sudah usang atau tertunda dapat menyebabkan wawasan yang tidak akurat. Streaming peristiwa langsung ke gudang seperti ClickHouse atau BigQuery mengurangi ketergantungan dan latensi, memungkinkan pengambilan keputusan lebih cepat dan meningkatkan kemampuan observasi.

Mengandalkan hanya pada solusi analitik pihak ketiga dapat menyebabkan:

• Overhead latensi akibat penundaan perutean dan pemrosesan
• Masalah privasi data saat berbagi data perilaku secara eksternal
• Biaya yang lebih tinggi terkait dengan perizinan dan harga per acara

Di sinilah pengumpul acara yang dikelola sendiri menjadi sangat diperlukan.

6 Kolektor Peristiwa Latensi Rendah Teratas

1. Redpanda – Platform Streaming yang Kompatibel dengan Kafka Tanpa JVM

Redpanda adalah mesin streaming berkinerja tinggi yang kompatibel dengan Kafka yang dirancang untuk latensi rendah dan efisiensi sumber daya. Tidak seperti Apache Kafka, ini diimplementasikan dalam C++ dan berjalan pada biner tunggal tanpa Java Virtual Machine (JVM), sehingga mengurangi penggunaan memori dan waktu startup.

Fitur yang menjadikan Redpanda ideal untuk streaming acara produk real-time meliputi:

• Kompatibilitas Kafka API — Integrasikan secara instan dengan produsen dan konsumen Kafka Anda
• Operasi Biner Tunggal — Mengurangi kompleksitas operasional
• Latensi Rendah — Ditargetkan pada latensi end-to-end kurang dari 1ms

Anda dapat menghubungkan Redpanda dengan alat seperti ClickHouse Sink Connector atau menyerap peristiwa menggunakan konsumen khusus yang menulis ke API streaming BigQuery.

2. Vektor – Pipeline Observabilitas Sumber Terbuka yang Cepat dan Dapat Diperluas

Vector oleh Datadog adalah pilihan menonjol lainnya untuk penyerapan peristiwa produk. Ini adalah alat sumber terbuka ringan yang dirancang untuk mengumpulkan, mengubah, dan merutekan log, metrik, dan peristiwa dengan overhead yang sangat rendah. Ini mendukung logika berbasis WASM, menjadikannya alat yang ampuh untuk menyesuaikan transformasi peristiwa di ujung infrastruktur Anda.

Kemampuan utama:

• Sinks untuk ClickHouse dan BigQuery — Mengirim peristiwa secara langsung tanpa memerlukan antrean perantara
• Penegakan skema — Penting untuk menjaga kualitas data di gudang
• Penelusuran edge-to-core — Sematkan data penelusuran bersama dengan metrik peristiwa dengan mudah

Tim sering kali menerapkan Vector sebagai daemonset di Kubernetes, mengumpulkan telemetri frontend dan backend, lalu merutekannya langsung ke ClickHouse secara real-time.

3. Kafka dengan Fluent Bit – Power Duo yang Dapat Disesuaikan

Jika Anda sudah menjalankan Apache Kafka, memasangkannya dengan Fluent Bit akan menawarkan alur peristiwa yang berkinerja baik. Fluent Bit adalah pemroses dan penerus log sumber terbuka yang dioptimalkan untuk lingkungan ringan. Ini dapat mengurai peristiwa produk terstruktur dari layanan mikro atau penyerapan frontend dan meneruskannya ke topik Kafka.

Dari Kafka, Anda memiliki dua opsi perutean yang canggih:

• Gunakan Kafka Connect dengan konektor sink untuk ClickHouse atau Google BigQuery
• Konsumsi dengan layanan khusus yang menerapkan transformasi sebelum memuat ke gudang Anda

Kombo ini memungkinkan tim menangani beban kerja streaming bervolume tinggi tanpa memperkenalkan vendor pihak ketiga. Meskipun bukan yang termudah untuk dikonfigurasi, ini sangat serbaguna untuk pipeline ETL yang canggih.

4. Benthos – Merampingkan Data Tanpa Menulis Kode

Benthos adalah alat streaming biner tunggal yang kurang dikenal namun kuat, yang dibuat khusus untuk ketahanan dalam memindahkan data. Ini menyediakan konfigurasi berbasis YAML dan tidak memerlukan penulisan kode khusus untuk mengurai, memodifikasi, dan merutekan peristiwa produk.

Keuntungan menggunakan Benthos antara lain:

• 100+ Plugin Input dan Output — Termasuk Kafka, HTTP, File, dan sink database langsung
• Saluran Pipa Fleksibel — Gunakan percabangan, filter, pengayaan data, dan pengelompokan
• Observabilitas yang Kuat — Dukungan asli untuk metrik dan penelusuran dengan Prometheus

Benthos ideal untuk tim pengembang yang menginginkan pipeline fleksibel tanpa memelihara infrastruktur seperti Kafka, dan terhubung dengan lancar ke ClickHouse atau BigQuery langsung melalui penulis HTTP atau plugin khusus.

5. OpenTelemetry Collector – Penyerapan Terpadu untuk Peristiwa, Log, dan Jejak

Meskipun OpenTelemetry (OTel) terutama dikenal karena penelusuran dan metriknya, OTel Collector telah berkembang menjadi alat yang tangguh untuk penyerapan peristiwa—terutama ketika tim menginginkan konsistensi di seluruh alur observasi dan analisis produk.

Mengapa tim teknik menggunakannya:

• Dukungan luas untuk protokol dan eksportir termasuk HTTP, gRPC, dan OTLP
• Standarisasi data telemetri sebelum dirutekan ke backend analitik
• Integrasi yang kuat dengan tumpukan cloud-native seperti Kubernetes, Prometheus, dan Jaeger

Anda dapat menyiapkan eksportir untuk melakukan streaming telemetri peristiwa terstruktur dari OTel Collector langsung ke BigQuery melalui Pub/Sub atau ke ClickHouse melalui adaptor khusus.

6. Sumber Terbuka Snowplow – Analisis Peristiwa dengan Kepemilikan Data Pengguna Penuh

Awalnya dikenal dengan analitik perilaku, solusi sumber terbuka Snowplow kini berfungsi ganda sebagai saluran peristiwa real-time yang kuat. Ini mendukung skema acara khusus, menjadikannya sempurna untuk tim yang menginginkan transparansi penuh dan kontrol atas tumpukan koleksi acara produk mereka.

Fitur-fiturnya meliputi:

• Streaming real-time dengan Kafka dan GCP Pub/Sub
• Bangun arsitektur saluran pipa Anda sendiri mulai dari pelacak hingga pemuat
• Validasi skema yang kuat dengan dukungan untuk skema JSON

Snowplow dapat melakukan streaming peristiwa ke BigQuery dengan penundaan minimal dan terintegrasi dengan ClickHouse menggunakan loader yang dikembangkan komunitas. Ideal untuk tim produk matang yang ingin berinvestasi dalam kumpulan analitik yang sangat dapat disesuaikan.

Pikiran Terakhir

Memilih tumpukan pengumpul peristiwa yang tepat bergantung pada infrastruktur tim Anda, preferensi bahasa, kebutuhan latensi, dan persyaratan kepatuhan. Alat seperti Redpanda dan Benthos menawarkan kesederhanaan dan kecepatan, sementara solusi seperti Kafka + Fluent Bit dan OpenTelemetry memberikan fleksibilitas besar dan dukungan ekosistem.

Yang penting, keenam alat yang disorot menghindari penguncian vendor pihak ketiga, sehingga memberi tim Anda kendali lebih besar atas privasi data dan biaya operasional. Bagi tim pengembang modern mana pun yang menginginkan visibilitas menyeluruh dan real-time dalam penggunaan produk, menguasai satu atau dua alat ini akan membawa perubahan besar.

Langkah Berikutnya yang Direkomendasikan

• Mulai PoC dengan salah satu kolektor ini yang dirutekan ke instance ClickHouse atau BigQuery Anda
• Ukur latensi end-to-end dan keandalan pemrosesan saat beban
• Evaluasi fitur observabilitas (metrik, log, perilaku percobaan ulang)
• Menilai kemampuan transformasi dan validasi skema

Analisis produk berlatensi rendah tidak lagi hanya dimiliki oleh teknologi besar – dengan alat yang tepat, tim mana pun dapat membangun saluran streaming yang kuat dan dikelola sendiri.