6 najlepszych modułów zbierających zdarzenia o niskim opóźnieniu, których zespoły deweloperskie używają do strumieniowego przesyłania zdarzeń związanych z produktami do ClickHouse/BigQuery bez zewnętrznych dostawców

Obecnie zespoły produktowe w dużym stopniu polegają na wglądzie w czasie rzeczywistym wynikającym z interakcji użytkowników. Zbieranie zdarzeń o niskim opóźnieniu ma fundamentalne znaczenie dla analityki produktów, eksperymentów związanych z rozwojem i optymalizacji obsługi klienta. Wiele organizacji wymaga strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym do narzędzi analitycznych, takich jak ClickHouse lub BigQuery, ale wolą nie polegać na zewnętrznych dostawcach ze względu na kwestie zgodności, kosztów i kontroli.

TLDR

Jeśli chcesz przesyłać strumieniowo zdarzenia dotyczące produktów do ClickHouse lub BigQuery z minimalnym opóźnieniem i bez zewnętrznych dostawców, to jest sześć narzędzi, którym zespoły inżynierów ufają najbardziej. Oferują opcje o niskim opóźnieniu, oprogramowanie typu open source lub możliwość samodzielnego hostowania, obsługujące dostosowywanie i skalowanie. Narzędzia takie jak Redpanda, Vector i Benthos zapewniają niezawodne potoki, podczas gdy OpenTelemetry i Kafka zapewniają kontrolę nad danymi śledzenia i dystrybucją komunikatów. Sprawdź, co najlepiej pasuje do Twojego stosu i wymagań bezpieczeństwa.

Dlaczego zbieranie zdarzeń o niskim opóźnieniu ma znaczenie

Nowoczesne zespoły produktowe wymagają pętli informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym. Niezależnie od tego, czy przeprowadzasz testy A/B, śledzisz przepływ użytkowników, czy badasz wydajność produktu, nieaktualne lub opóźnione dane o zdarzeniach mogą prowadzić do niedokładnych wniosków. Przesyłanie strumieniowe zdarzeń bezpośrednio do hurtowni, takich jak ClickHouse lub BigQuery, zmniejsza zależności i opóźnienia, umożliwiając szybsze podejmowanie decyzji i poprawiając obserwowalność.

Poleganie wyłącznie na rozwiązaniach analitycznych innych firm może spowodować:

• Narzuty związane z opóźnieniami wynikające z opóźnień w routingu i przetwarzaniu
• Obawy dotyczące prywatności danych w przypadku udostępniania danych behawioralnych na zewnątrz
• Wyższe koszty związane z licencjonowaniem i cenami za wydarzenie

W tym miejscu niezastąpieni stają się samodzielnie zarządzani kolekcjonerzy wydarzeń.

6 najlepszych modułów zbierających zdarzenia o niskim opóźnieniu

1. Redpanda – platforma strumieniowa kompatybilna z Kafką bez JVM

Redpanda to wysokowydajny silnik strumieniowy zgodny z platformą Kafka, zaprojektowany z myślą o małych opóźnieniach i efektywnym wykorzystaniu zasobów. W przeciwieństwie do Apache Kafka, jest on zaimplementowany w C++ i działa w pojedynczym pliku binarnym bez wirtualnej maszyny Java (JVM), co zmniejsza zużycie pamięci i czas uruchamiania.

Funkcje, które sprawiają, że Redpanda jest idealna do przesyłania strumieniowego wydarzeń związanych z produktami w czasie rzeczywistym, obejmują:

• Zgodność z interfejsem API platformy Kafka — natychmiastowa integracja z producentami i konsumentami platformy Kafka
• Pojedyncza operacja binarna — zmniejsza złożoność operacyjną
• Niskie opóźnienia — docelowe opóźnienie od końca do końca mniejsze niż 1 ms

Możesz połączyć Redpandę z narzędziami takimi jak ClickHouse Sink Connector lub pozyskać zdarzenia za pomocą niestandardowego konsumenta, który zapisuje w interfejsie API przesyłania strumieniowego BigQuery.

2. Vector – szybki, rozszerzalny potok obserwowalności typu open source

Vector firmy Datadog to kolejny wyróżniający się wybór w zakresie pozyskiwania zdarzeń produktowych. To lekkie narzędzie typu open source przeznaczone do gromadzenia, przekształcania i kierowania dzienników, metryk i zdarzeń przy bardzo niskim nakładzie pracy. Obsługuje logikę opartą na WASM, co czyni go potężnym narzędziem do dostosowywania transformacji zdarzeń na obrzeżach infrastruktury.

Kluczowe możliwości:

• Ujścia dla ClickHouse i BigQuery — wysyłaj zdarzenia bezpośrednio, bez konieczności tworzenia kolejek pośrednich
• Egzekwowanie schematu — kluczowe dla utrzymania jakości danych w hurtowniach
• Śledzenie od krawędzi do rdzenia — z łatwością osadzaj dane śledzenia wraz ze wskaźnikami zdarzeń

Zespoły często wdrażają Vector jako zestaw demonów w Kubernetes, zbierając dane telemetryczne z frontendu i backendu i przesyłając je bezpośrednio do ClickHouse w czasie rzeczywistym.

3. Kafka z Fluent Bit – duet mocy z możliwością dostosowania

Jeśli już korzystasz z Apache Kafka, sparowanie go z Fluent Bit zapewnia wydajny potok zdarzeń. Fluent Bit to procesor logów typu open source i forwarder zoptymalizowany pod kątem lekkich środowisk. Może analizować ustrukturyzowane zdarzenia dotyczące produktów z mikrousług lub pozyskiwania frontendu i przekazywać je do tematów Kafki.

W Kafce masz dwie potężne opcje routingu:

• Użyj Kafka Connect ze złączami umywalkowymi dla ClickHouse lub Google BigQuery
• Korzystaj z niestandardowej usługi, która stosuje przekształcenia przed załadowaniem do magazynu

To połączenie umożliwia zespołom obsługę dużych obciążeń związanych ze strumieniowaniem bez konieczności wprowadzania zewnętrznych dostawców. Chociaż nie jest najłatwiejszy w konfiguracji, jest niezwykle wszechstronny w przypadku wyrafinowanych potoków ETL.

4. Benthos – Usprawnij dane bez pisania kodu

Benthos to mniej znane, ale potężne narzędzie do strumieniowego przesyłania pojedynczych plików binarnych, zaprojektowane specjalnie z myślą o odporności na przenoszenie danych. Zapewnia konfigurację opartą na YAML i nie wymaga pisania niestandardowego kodu w celu analizowania, modyfikowania i kierowania zdarzeń produktu.

Korzyści ze stosowania Benthosu obejmują:

• Ponad 100 wtyczek wejściowych i wyjściowych — w tym Kafka, HTTP, File i bezpośrednie ujścia baz danych
• Elastyczne potoki — korzystaj z rozgałęzień, filtrów, wzbogacania danych i przetwarzania wsadowego
• Silna obserwowalność — natywna obsługa metryk i śledzenia w programie Prometheus

Benthos jest idealny dla zespołów programistów, którzy chcą elastycznego potoku bez konieczności utrzymywania infrastruktury takiej jak Kafka, i bezproblemowo łączy się z ClickHouse lub BigQuery bezpośrednio za pośrednictwem modułów zapisujących HTTP lub niestandardowych wtyczek.

5. OpenTelemetry Collector – ujednolicone pozyskiwanie zdarzeń, dzienników i śladów

Podczas gdy OpenTelemetry (OTel) jest znany przede wszystkim ze śledzenia i metryk, OTel Collector przekształcił się w solidne narzędzie do pozyskiwania zdarzeń — szczególnie gdy zespoły chcą spójności w potokach obserwowalności i analityki produktu.

Dlaczego zespoły inżynieryjne z niego korzystają:

• Szeroka obsługa protokołów i eksporterów, w tym HTTP, gRPC i OTLP
• Standaryzacja danych telemetrycznych przed ich przekierowaniem do zaplecza analitycznego
• Silna integracja ze stosami natywnymi w chmurze, takimi jak Kubernetes, Prometheus i Jaeger

Możesz skonfigurować eksporterów do strumieniowego przesyłania danych telemetrycznych o uporządkowanych zdarzeniach z modułu Otel Collector bezpośrednio do BigQuery za pośrednictwem Pub/Sub lub do ClickHouse za pośrednictwem niestandardowych adapterów.

6. Snowplow Open Source – analiza zdarzeń z pełną własnością danych użytkownika

Rozwiązanie Snowplow o otwartym kodzie źródłowym, pierwotnie znane z analityki behawioralnej, obecnie pełni także funkcję potężnego potoku zdarzeń w czasie rzeczywistym. Obsługuje niestandardowe schematy zdarzeń, dzięki czemu idealnie nadaje się dla zespołów, które chcą pełnej przejrzystości i kontroli nad stosem kolekcji zdarzeń dotyczących produktu.

Funkcje obejmują:

• Przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym za pomocą Kafki i GCP Pub/Sub
• Zbuduj własną architekturę potoku, od modułów śledzących po moduły ładujące
• Silna walidacja schematu z obsługą schematów JSON

Snowplow może przesyłać strumieniowo zdarzenia do BigQuery z minimalnym opóźnieniem i integruje się z ClickHouse za pomocą programów ładujących opracowanych przez społeczność. Idealny dla dojrzałych zespołów produktowych, które chcą zainwestować w wysoce konfigurowalny stos analityczny.

Ostatnie przemyślenia

Wybór odpowiedniego stosu modułu zbierającego zdarzenia zależy od infrastruktury zespołu, preferencji językowych, potrzeb w zakresie opóźnień i wymagań dotyczących zgodności. Narzędzia takie jak Redpanda i Benthos oferują prostotę i szybkość, podczas gdy rozwiązania takie jak Kafka + Fluent Bit i OpenTelemetry zapewniają ogromną elastyczność i wsparcie ekosystemu.

Co ważne, wszystkie sześć wyróżnionych narzędzi pozwala uniknąć uzależnienia od dostawców zewnętrznych, zapewniając Twojemu zespołowi większą kontrolę nad prywatnością danych i kosztami operacyjnymi. Dla każdego nowoczesnego zespołu programistów, który chce mieć pełny wgląd w użytkowanie produktu w czasie rzeczywistym, opanowanie jednego lub dwóch z tych narzędzi zmienia zasady gry.

Zalecane kolejne kroki

• Uruchom PoC z jednym z tych modułów zbierających skierowanym do Twojej instancji ClickHouse lub BigQuery
• Zmierz opóźnienia od końca do końca i niezawodność przetwarzania pod obciążeniem
• Oceń funkcje obserwowalności (metryki, dzienniki, zachowanie ponawiania prób)
• Oceń możliwości transformacji i sprawdzania poprawności schematu

Analityka produktów o niskim opóźnieniu nie jest już dostępna wyłącznie dla dużych technologii – dzięki odpowiednim narzędziom każdy zespół może zbudować solidne, samodzielnie zarządzane potoki przesyłania strumieniowego.