I 6 principali raccoglitori di eventi a bassa latenza utilizzati dai team di sviluppo per trasmettere eventi di prodotto in ClickHouse/BigQuery senza fornitori di terze parti

Oggi i team di prodotto fanno molto affidamento sugli insight in tempo reale derivanti dalle interazioni degli utenti. La raccolta di eventi a bassa latenza è fondamentale per l'analisi dei prodotti, gli esperimenti di crescita e l'ottimizzazione dell'esperienza del cliente. Molte organizzazioni richiedono che i dati vengano trasmessi in tempo reale a backend analitici come ClickHouse o BigQuery, ma preferiscono non affidarsi a fornitori di terze parti per considerazioni di conformità, costi e controllo.

TLDR

Se stai cercando di trasmettere in streaming eventi di prodotto a ClickHouse o BigQuery con un ritardo minimo e senza fornitori di terze parti, questi sono i sei strumenti di cui i team di ingegneri si fidano di più. Offrono opzioni a bassa latenza, open source o self-hostable, che supportano la personalizzazione e la scalabilità. Strumenti come Redpanda, Vector e Benthos forniscono pipeline resilienti, mentre OpenTelemetry e Kafka ti danno il controllo sui dati di traccia e sulla distribuzione dei messaggi. Scopri cosa si adatta meglio al tuo stack e ai tuoi requisiti di sicurezza.

Perché è importante la raccolta di eventi a bassa latenza

I moderni team di prodotto richiedono cicli di feedback in tempo reale. Che tu stia eseguendo test A/B sulle funzionalità, monitorando i flussi degli utenti o comprendendo le prestazioni del prodotto, i dati sugli eventi obsoleti o ritardati possono portare a informazioni imprecise. Lo streaming di eventi direttamente in warehouse come ClickHouse o BigQuery riduce le dipendenze e la latenza, consentendo decisioni più rapide e migliorando l'osservabilità.

Affidarsi esclusivamente a soluzioni di analisi di terze parti può introdurre:

• Sovraccarichi di latenza derivanti da ritardi di routing ed elaborazione
• Problemi di privacy dei dati quando si condividono dati comportamentali esternamente
• Costi più elevati legati alle licenze e ai prezzi per evento

È qui che i raccoglitori di eventi autogestiti diventano indispensabili.

I 6 migliori raccoglitori di eventi a bassa latenza

1. Redpanda : una piattaforma di streaming compatibile con Kafka senza JVM

Redpanda è un motore di streaming ad alte prestazioni compatibile con Kafka progettato per bassa latenza ed efficienza delle risorse. A differenza di Apache Kafka, è implementato in C++ e funziona su un singolo binario senza Java Virtual Machine (JVM), riducendo l'utilizzo della memoria e i tempi di avvio.

Le funzionalità che rendono Redpanda ideale per lo streaming di eventi di prodotto in tempo reale includono:

• Compatibilità API Kafka : integra istantaneamente con i tuoi produttori e consumatori Kafka
• Operazione binaria singola : riduce la complessità operativa
• Bassa latenza : mirato a una latenza end-to-end inferiore a 1 ms

Puoi connettere Redpanda con strumenti come ClickHouse Sink Connector o importare eventi utilizzando un consumer personalizzato che scrive sull'API di streaming di BigQuery.

2. Vector : pipeline di osservabilità open source veloce ed estensibile

Vector di Datadog è un'altra scelta eccezionale per l'inserimento di eventi di prodotto. È uno strumento leggero e open source progettato per raccogliere, trasformare e instradare registri, metriche ed eventi con un sovraccarico estremamente basso. Supporta la logica basata su WASM, rendendolo un potente strumento per personalizzare la trasformazione degli eventi ai margini della tua infrastruttura.

Funzionalità chiave:

• Sink per ClickHouse e BigQuery : invia eventi direttamente senza bisogno di code intermedie
• Applicazione dello schema : fondamentale per mantenere la qualità dei dati nei magazzini
• Tracciamento edge-to-core : incorpora facilmente i dati di tracciamento insieme alle metriche degli eventi

I team spesso distribuiscono Vector come daemonset su Kubernetes, raccogliendo dati di telemetria frontend e backend e instradandoli direttamente a ClickHouse in tempo reale.

3. Kafka con Fluent Bit : il duo di potenza personalizzabile

Se stai già utilizzando Apache Kafka, abbinarlo a Fluent Bit offre una pipeline di eventi performante. Fluent Bit è un processore di log e forwarder open source ottimizzato per ambienti leggeri. Può analizzare eventi di prodotto strutturati da microservizi o acquisizione frontend e inoltrarli ad argomenti Kafka.

Da Kafka hai due potenti opzioni di routing:

• Utilizza Kafka Connect con connettori sink per ClickHouse o Google BigQuery
• Consuma con un servizio personalizzato che applica le trasformazioni prima del caricamento nel tuo magazzino

Questa combinazione consente ai team di gestire carichi di lavoro di streaming ad alto volume senza introdurre fornitori di terze parti. Sebbene non sia il più semplice da configurare, è estremamente versatile per sofisticate pipeline ETL.

4. Benthos : semplifica i dati senza scrivere codice

Benthos è uno strumento di streaming a binario singolo meno conosciuto ma potente, creato appositamente per la resilienza nello spostamento dei dati. Fornisce una configurazione basata su YAML e non richiede la scrittura di codice personalizzato per analizzare, modificare e instradare gli eventi del prodotto.

I vantaggi dell'utilizzo di Benthos includono:

• Oltre 100 plugin di input e output : inclusi Kafka, HTTP, File e sink di database diretti
• Pipeline flessibili : utilizza ramificazioni, filtri, arricchimento dei dati e batching
• Elevata osservabilità : supporto nativo per metriche e tracciamento con Prometheus

Benthos è ideale per i team di sviluppo che desiderano una pipeline flessibile senza mantenere un'infrastruttura come Kafka e si connette perfettamente a ClickHouse o BigQuery direttamente tramite writer HTTP o plug-in personalizzati.

5. Raccoglitore OpenTelemetry : acquisizione unificata per eventi, registri e tracce

Mentre OpenTelemetry (OTel) è noto principalmente per il tracciamento e le metriche, OTel Collector si è evoluto in uno strumento robusto per l'inserimento di eventi, soprattutto quando i team desiderano coerenza tra osservabilità e pipeline di analisi dei prodotti.

Perché i team di ingegneri lo utilizzano:

• Ampio supporto per protocolli ed esportatori tra cui HTTP, gRPC e OTLP
• Standardizzazione dei dati di telemetria prima dell'instradamento ai backend di analisi
• Forte integrazione con stack nativi del cloud come Kubernetes, Prometheus e Jaeger

Puoi configurare gli esportatori per trasmettere in streaming la telemetria degli eventi strutturati dal raccoglitore OTel direttamente a BigQuery tramite Pub/Sub o a ClickHouse tramite adattatori personalizzati.

6. Snowplow Open Source : analisi degli eventi con piena proprietà dei dati dell'utente

Originariamente nota per l'analisi comportamentale, la soluzione open source di Snowplow ora funge anche da potente pipeline di eventi in tempo reale. Supporta schemi di eventi personalizzati, rendendolo perfetto per i team che desiderano piena trasparenza e controllo sullo stack di raccolta degli eventi del prodotto.

Le caratteristiche includono:

• Streaming in tempo reale con Kafka e GCP Pub/Sub
• Crea la tua architettura di pipeline personalizzata , dai tracker ai caricatori
• Convalida avanzata dello schema con supporto per schemi JSON

Snowplow può trasmettere eventi a BigQuery con un ritardo minimo e si integra con ClickHouse utilizzando caricatori sviluppati dalla community. Ideale per team di prodotto maturi disposti a investire in uno stack di analisi altamente personalizzabile.

Considerazioni finali

La scelta dello stack di raccolta eventi corretto dipende dall'infrastruttura del team, dalle preferenze linguistiche, dalle esigenze di latenza e dai requisiti di conformità. Strumenti come Redpanda e Benthos offrono semplicità e velocità, mentre soluzioni come Kafka + Fluent Bit e OpenTelemetry forniscono enorme flessibilità e supporto dell'ecosistema.

È importante sottolineare che tutti e sei gli strumenti evidenziati evitano il vincolo dei fornitori di terze parti, offrendo al tuo team un maggiore controllo sulla privacy dei dati e sui costi operativi. Per qualsiasi team di sviluppo moderno che desidera una visibilità end-to-end in tempo reale sull'utilizzo del prodotto, padroneggiare uno o due di questi strumenti rappresenta una svolta.

Passaggi successivi consigliati

• Avvia un PoC con uno di questi agenti di raccolta instradato nella tua istanza ClickHouse o BigQuery
• Misura la latenza end-to-end e l'affidabilità dell'elaborazione sotto carico
• Valutare le caratteristiche di osservabilità (metriche, log, comportamento dei nuovi tentativi)
• Valutare le capacità di trasformazione e convalida dello schema

L'analisi dei prodotti a bassa latenza non è più un'esclusiva delle grandi tecnologie: con gli strumenti giusti, qualsiasi team può creare pipeline di streaming robuste e autogestite.