Os seis principais coletores de eventos de baixa latência que as equipes de desenvolvimento usam para transmitir eventos de produtos para ClickHouse/BigQuery sem fornecedores terceirizados

As equipes de produto hoje dependem profundamente de insights em tempo real provenientes das interações dos usuários. A coleta de eventos de baixa latência é fundamental para análises de produtos, experimentos de crescimento e otimização da experiência do cliente. Muitas organizações exigem que os dados sejam transmitidos em tempo real para back-ends analíticos como ClickHouse ou BigQuery, mas preferem não depender de fornecedores terceirizados devido a considerações de conformidade, custo e controle.

TLDR

Se você deseja transmitir eventos de produtos para ClickHouse ou BigQuery com atraso mínimo e sem fornecedores terceirizados, essas são as seis ferramentas em que as equipes de engenharia mais confiam. Eles oferecem opções de baixa latência, código aberto ou auto-hospedáveis, com suporte para personalização e dimensionamento. Ferramentas como Redpanda, Vector e Benthos fornecem pipelines resilientes, enquanto OpenTelemetry e Kafka fornecem controle sobre dados de rastreamento e distribuição de mensagens. Explore o que melhor se adapta à sua pilha e aos requisitos de segurança.

Por que a coleta de eventos de baixa latência é importante

As equipes de produtos modernas exigem ciclos de feedback em tempo real. Esteja você testando recursos A/B, monitorando fluxos de usuários ou entendendo o desempenho do produto, dados de eventos desatualizados ou atrasados ​​podem levar a insights imprecisos. O streaming de eventos diretamente para armazéns como ClickHouse ou BigQuery reduz dependências e latência, permitindo decisões mais rápidas e melhorando a observabilidade.

Depender apenas de soluções analíticas de terceiros pode apresentar:

• Sobrecargas de latência causadas por atrasos de roteamento e processamento
• Preocupações com a privacidade de dados ao compartilhar dados comportamentais externamente
• Custos mais elevados relacionados ao licenciamento e preços por evento

É aqui que os coletores de eventos autogerenciados se tornam indispensáveis.

Os 6 principais coletores de eventos de baixa latência

1. Redpanda – uma plataforma de streaming compatível com Kafka sem JVM

Redpanda é um mecanismo de streaming de alto desempenho compatível com Kafka, projetado para baixa latência e eficiência de recursos. Ao contrário do Apache Kafka, ele é implementado em C++ e roda em um único binário sem a Java Virtual Machine (JVM), reduzindo o uso de memória e o tempo de inicialização.

Os recursos que tornam o Redpanda ideal para streaming de eventos de produtos em tempo real incluem:

• Compatibilidade da API Kafka – Integre-se instantaneamente com seus produtores e consumidores Kafka
• Operação Binária Única — Reduz a complexidade operacional
• Baixa latência – direcionada para menos de 1 ms de latência ponta a ponta

Você pode conectar o Redpanda com ferramentas como ClickHouse Sink Connector ou ingerir eventos usando um consumidor personalizado que grava na API de streaming do BigQuery.

2. Vector – Pipeline de observabilidade de código aberto rápido e extensível

Vector by Datadog é outra opção de destaque para ingestão de eventos de produtos. É uma ferramenta leve e de código aberto projetada para coletar, transformar e rotear logs, métricas e eventos com sobrecarga ultrabaixa. Ele oferece suporte à lógica baseada em WASM, tornando-o uma ferramenta poderosa para personalizar a transformação de eventos na borda da sua infraestrutura.

Principais capacidades:

• Sinks para ClickHouse e BigQuery — Envie eventos diretamente sem precisar de filas intermediárias
• Aplicação de esquema — Crucial para manter a qualidade dos dados em armazéns
• Rastreamento de ponta a ponta : incorpore facilmente dados de rastreamento junto com métricas de eventos

As equipes geralmente implantam o Vector como um daemonset no Kubernetes, coletando telemetria de front-end e back-end e roteando-a diretamente para ClickHouse em tempo real.

3. Kafka com Fluent Bit – O Power Duo personalizável

Se você já estiver executando o Apache Kafka, combiná-lo com o Fluent Bit oferece um pipeline de eventos de alto desempenho. Fluent Bit é um processador e encaminhador de log de código aberto otimizado para ambientes leves. Ele pode analisar eventos de produtos estruturados de microsserviços ou ingestão de front-end e encaminhar para tópicos do Kafka.

No Kafka, você tem duas opções de roteamento poderosas:

• Use o Kafka Connect com conectores de coletor para ClickHouse ou Google BigQuery
• Consumir com um serviço personalizado que aplica transformações antes de carregar em seu armazém

Essa combinação permite que as equipes lidem com cargas de trabalho de streaming de alto volume sem apresentar fornecedores terceirizados. Embora não seja o mais fácil de configurar, é extremamente versátil para pipelines ETL sofisticados.

4. Benthos – Simplifique dados sem escrever código

Benthos é uma ferramenta de streaming de binário único menos conhecida, mas poderosa, desenvolvida especificamente para resiliência na movimentação de dados. Ele fornece configuração baseada em YAML e não requer a gravação de código personalizado para analisar, modificar e rotear eventos de produto.

Os benefícios do uso do Benthos incluem:

• Mais de 100 plug-ins de entrada e saída — incluindo Kafka, HTTP, arquivo e coletores diretos de banco de dados
• Pipelines flexíveis — Use ramificações, filtros, enriquecimento de dados e lotes
• Forte observabilidade — Suporte nativo para métricas e rastreamento com Prometheus

Benthos é ideal para equipes de desenvolvimento que desejam um pipeline flexível sem manter infraestrutura como Kafka, e se conecta perfeitamente ao ClickHouse ou BigQuery diretamente por meio de gravadores HTTP ou plug-ins personalizados.

5. OpenTelemetry Collector – Ingestão unificada para eventos, logs e rastreamentos

Embora o OpenTelemetry (OTel) seja conhecido principalmente por rastreamento e métricas, o OTel Collector evoluiu para uma ferramenta robusta para ingestão de eventos, especialmente quando as equipes desejam consistência em pipelines de observabilidade e análise de produtos.

Por que as equipes de engenharia o usam:

• Amplo suporte para protocolos e exportadores, incluindo HTTP, gRPC e OTLP
• Padronização de dados de telemetria antes do roteamento para back-ends analíticos
• Forte integração com pilhas nativas da nuvem, como Kubernetes, Prometheus e Jaeger

Você pode configurar exportadores para transmitir telemetria de eventos estruturados do OTel Collector diretamente para o BigQuery via Pub/Sub ou para ClickHouse por meio de adaptadores personalizados.

6. Snowplow Open Source – Análise de eventos com propriedade total dos dados do usuário

Originalmente conhecida por análise comportamental, a solução de código aberto do Snowplow agora funciona como um poderoso pipeline de eventos em tempo real. Ele oferece suporte a esquemas de eventos personalizados, tornando-o perfeito para equipes que desejam total transparência e controle sobre sua pilha de coleta de eventos de produtos.

Os recursos incluem:

• Streaming em tempo real com Kafka e GCP Pub/Sub
• Crie sua própria arquitetura de pipeline, de rastreadores a carregadores
• Validação de esquema forte com suporte para esquemas JSON

O Snowplow pode transmitir eventos para o BigQuery com atraso mínimo e se integra ao ClickHouse usando carregadores desenvolvidos pela comunidade. Ideal para equipes de produtos maduras dispostas a investir em uma pilha de análises altamente personalizável.

Considerações Finais

A escolha da pilha de coletores de eventos certa depende da infraestrutura, das preferências de idioma, das necessidades de latência e dos requisitos de conformidade da sua equipe. Ferramentas como Redpanda e Benthos oferecem simplicidade e velocidade, enquanto soluções como Kafka + Fluent Bit e OpenTelemetry fornecem enorme flexibilidade e suporte ao ecossistema.

É importante ressaltar que todas as seis ferramentas destacadas evitam a dependência de fornecedores terceirizados, dando à sua equipe maior controle sobre a privacidade dos dados e os custos operacionais. Para qualquer equipe de desenvolvimento moderna que deseja visibilidade completa em tempo real sobre o uso do produto, dominar uma ou duas dessas ferramentas é uma mudança de jogo.

Próximas etapas recomendadas

• Inicie uma PoC com um desses coletores roteados para sua instância ClickHouse ou BigQuery
• Meça a latência ponta a ponta e a confiabilidade do processamento sob carga
• Avalie recursos de observabilidade (métricas, registros, comportamento de repetição)
• Avalie os recursos de transformação e validação de esquema

A análise de produtos de baixa latência não é mais exclusiva das grandes tecnologias – com as ferramentas certas, qualquer equipe pode construir pipelines de streaming robustos e autogerenciados.