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開発チームがサードパーティ ベンダーを使用せずに製品イベントを ClickHouse / BigQuery にストリーミングするために使用するトップ 6 の低レイテンシ イベント コレクター

公開: 2026-01-03

今日の製品チームは、ユーザー インタラクションから得られるリアルタイムの洞察に大きく依存しています。低レイテンシのイベント収集は、製品分析、成長実験、顧客体験の最適化の基礎となります。多くの組織は、ClickHouse や BigQuery などの分析バックエンドにデータをリアルタイムでストリーミングすることを必要としていますが、コンプライアンス、コスト、管理の考慮事項により、サードパーティ ベンダーに依存したくないと考えています。

TLDR

遅延を最小限に抑え、サードパーティ ベンダーを使用せずに製品イベントを ClickHouse または BigQuery にストリーミングしたい場合、エンジニアリング チームが最も信頼する 6 つのツールは次のとおりです。これらは、低遅延、オープンソースまたはセルフホスト可能なオプションを提供し、カスタマイズとスケーリングをサポートします。 Redpanda、Vector、Benthos などのツールは回復力のあるパイプラインを提供し、OpenTelemetry や Kafka はトレース データとメッセージ配布を制御できます。スタックとセキュリティの要件に最も適合するものを検討してください。

低レイテンシのイベント収集が重要な理由

現代の製品チームはリアルタイムのフィードバック ループを求めています。機能の A/B テスト、ユーザー フローの追跡、製品パフォーマンスの理解のいずれの場合でも、古いイベント データや遅延したイベント データは不正確な洞察につながる可能性があります。イベントを ClickHouse や BigQuery などのウェアハウスに直接ストリーミングすることで、依存関係とレイテンシーが軽減され、より迅速な意思決定が可能になり、可観測性が向上します。

サードパーティの分析ソリューションのみに依存すると、次のような問題が発生する可能性があります。

  • ルーティングと処理の遅延によるレイテンシのオーバーヘッド
  • 行動データを外部と共有する場合のデータプライバシーの懸念
  • ライセンスおよびイベントごとの価格設定に関連するコストの増加

ここで、自己管理型のイベント コレクターが不可欠になります。

トップ 6 の低遅延イベント コレクター

1. Redpanda – JVM を使用しない Kafka 互換ストリーミング プラットフォーム

Redpanda は、低遅延とリソース効率を目的に設計された、高性能の Kafka 互換ストリーミング エンジンです。 Apache Kafka とは異なり、C++ で実装されており、Java 仮想マシン (JVM) を使用せずに単一のバイナリ上で実行されるため、メモリ使用量と起動時間が削減されます。

Redpanda をリアルタイムの製品イベント ストリーミングに最適にする機能は次のとおりです。

  • Kafka API の互換性— Kafka プロデューサおよびコンシューマと即座に統合します
  • 単一のバイナリ演算— 演算の複雑さを軽減します
  • 低レイテンシ— エンドツーエンドのレイテンシが 1ms 未満であることを目標としています。

ClickHouse Sink Connector などのツールを使用して Redpanda に接続したり、BigQuery のストリーミング API に書き込むカスタム コンシューマーを使用してイベントを取り込んだりできます。

2. Vector – 高速で拡張可能なオープンソースの可観測性パイプライン

Datadog の Vector は、製品イベントの取り込みのためのもう 1 つの優れた選択肢です。これは、超低オーバーヘッドでログ、メトリクス、イベントを収集、変換、ルーティングするように設計された軽量のオープンソース ツールです。 WASM ベースのロジックをサポートしており、インフラストラクチャのエッジでイベント変換をカスタマイズするための強力なツールになります。

主な機能:

  • ClickHouse および BigQuery のシンク— 中間キューを必要とせずにイベントを直接送信します
  • スキーマの適用— ウェアハウス内のデータ品質を維持するために重要
  • エッジツーコア トレース— イベント メトリクスとともにトレース データを簡単に埋め込みます

チームは多くの場合、Vector を Kubernetes 上のデーモンセットとしてデプロイし、フロントエンドとバックエンドのテレメトリを収集し、それをリアルタイムで ClickHouse に直接ルーティングします。

3. Fluent Bit を備えた Kafka – カスタマイズ可能なパワー デュオ

すでに Apache Kafka を実行している場合は、Fluent Bit と組み合わせることで、パフォーマンスの高いイベント パイプラインが提供されます。 Fluent Bit は、軽量環境向けに最適化されたオープンソースのログ プロセッサおよびフォワーダーです。マイクロサービスまたはフロントエンドの取り込みから構造化された製品イベントを解析し、Kafka トピックに転送できます。

Kafka には、次の 2 つの強力なルーティング オプションがあります。

  • ClickHouse または Google BigQuery のシンク コネクタでKafka Connect を使用する
  • ウェアハウスにロードする前に変換を適用するカスタム サービスを利用します。

このコンボを使用すると、チームはサードパーティ ベンダーを導入することなく、大容量のストリーミング ワークロードを処理できるようになります。構成はそれほど簡単ではありませんが、高度な ETL パイプラインにとって非常に多用途です。

4. Benthos – コードを書かずにデータを合理化

Benthos は、あまり知られていませんが、強力なシングル バイナリ ストリーミング ツールであり、データ移動時の復元力を目的として構築されています。 YAML ベースの構成が提供され、製品イベントを解析、変更、ルーティングするためのカスタム コードを作成する必要はありません。

Benthos を使用する利点は次のとおりです。

  • 100 以上の入出力プラグイン- Kafka、HTTP、ファイル、ダイレクト データベース シンクを含む
  • 柔軟なパイプライン— 分岐、フィルター、データ強化、バッチ処理を使用します。
  • 強力な可観測性— Prometheus によるメトリクスとトレースのネイティブ サポート

Benthos は、Kafka のようなインフラストラクチャを維持せずに柔軟なパイプラインを必要とする開発チームに最適であり、HTTP ライターまたはカスタム プラグインを介して ClickHouse または BigQuery に直接シームレスに接続します。

5. OpenTelemetry Collector – イベント、ログ、トレースの統合取り込み

OpenTelemetry (OTel) は主にトレースとメトリクスとして知られていますが、OTel Collector は、特にチームが可観測性と製品分析パイプライン全体で一貫性を必要とする場合に、イベント取り込みのための堅牢なツールに進化しました。

エンジニアリングチームがそれを使用する理由:

  • HTTP、gRPC、OTLP などのプロトコルとエクスポーターを幅広くサポート
  • 分析バックエンドにルーティングする前のテレメトリ データの標準化
  • Kubernetes、Prometheus、Jaeger などのクラウドネイティブ スタックとの強力な統合

構造化イベント テレメトリを OTel Collector から Pub/Sub 経由で BigQuery に直接ストリーミングしたり、カスタム アダプター経由で ClickHouse にストリーミングしたりするようにエクスポーターを設定できます。

6. Snowplow オープンソース– ユーザー データの完全な所有権を備えたイベント分析

Snowplow のオープンソース ソリューションはもともと行動分析で知られていましたが、現在では強力なリアルタイム イベント パイプラインとしても機能しています。カスタム イベント スキーマをサポートしているため、製品イベント コレクション スタックに対する完全な透明性と制御を必要とするチームに最適です。

特徴は次のとおりです。

  • Kafka と GCP Pub/Sub によるリアルタイム ストリーミング
  • トラッカーからローダーまで独自のパイプライン アーキテクチャを構築
  • JSON スキーマのサポートによる強力なスキーマ検証

Snowplow は、最小限の遅延でイベントを BigQuery にストリーミングでき、コミュニティが開発したローダーを使用して ClickHouse と統合します。高度にカスタマイズ可能な分析スタックに投資したい成熟した製品チームに最適です。

最終的な考え

適切なイベント コレクター スタックの選択は、チームのインフラストラクチャ、言語設定、待機時間のニーズ、およびコンプライアンス要件によって異なります。 RedpandaやBenthosなどのツールはシンプルさとスピードを提供し、 Kafka + Fluent BitやOpenTelemetryなどのソリューションは大きな柔軟性とエコシステムのサポートを提供します。

重要なのは、ここで取り上げた 6 つのツールはすべてサードパーティ ベンダーのロックインを回避し、チームがデータ プライバシーと運用コストをより適切に管理できるようにすることです。製品の使用状況をエンドツーエンドでリアルタイムに可視化したいと考えている現代の開発チームにとって、これらのツールの 1 つまたは 2 つを習得することは状況を大きく変えることになります。

推奨される次のステップ

  • これらのコレクターのいずれかを ClickHouse または BigQuery インスタンスにルーティングして PoC を開始します。
  • 負荷時のエンドツーエンドのレイテンシーと処理の信頼性を測定
  • 可観測性機能 (メトリクス、ログ、再試行動作) を評価する
  • 変換およびスキーマ検証機能を評価する

低レイテンシの製品分析はもはや大手テクノロジーだけのものではありません。適切なツールを使用すれば、どのチームでも堅牢な自己管理型ストリーミング パイプラインを構築できます。