6 лучших сборщиков событий с малой задержкой, которые команды разработчиков используют для потоковой передачи событий продукта в ClickHouse/BigQuery без сторонних поставщиков

Опубликовано: 2026-01-03

Сегодня продуктовые команды глубоко полагаются на информацию о взаимодействии с пользователями в режиме реального времени. Сбор событий с малой задержкой является основой для анализа продуктов, экспериментов по росту и оптимизации качества обслуживания клиентов. Многим организациям требуется потоковая передача данных в реальном времени в аналитические серверы, такие как ClickHouse или BigQuery, но они предпочитают не полагаться на сторонних поставщиков из-за соображений соответствия, стоимости и контроля.

TLDR

Если вы хотите транслировать события продукта в ClickHouse или BigQuery с минимальной задержкой и без сторонних поставщиков, это шесть инструментов, которым команды разработчиков инструментов доверяют больше всего. Они предлагают варианты с низкой задержкой, с открытым исходным кодом или самостоятельного размещения, поддерживая настройку и масштабирование. Такие инструменты, как Redpanda, Vector и Benthos, обеспечивают отказоустойчивые конвейеры, а OpenTelemetry и Kafka дают вам контроль над данными трассировки и распространением сообщений. Узнайте, что лучше всего соответствует вашему стеку и требованиям безопасности.

Почему важен сбор событий с малой задержкой

Современные продуктовые команды требуют обратной связи в режиме реального времени. Независимо от того, проводите ли вы функции A/B-тестирования, отслеживаете потоки пользователей или оцениваете производительность продукта, устаревшие или задержанные данные о событиях могут привести к неточной информации. Потоковая передача событий непосредственно в хранилища, такие как ClickHouse или BigQuery, снижает зависимости и задержки, позволяя быстрее принимать решения и улучшая наблюдаемость.

Использование исключительно сторонних аналитических решений может привести к:

Задержки из-за задержек маршрутизации и обработки.
Проблемы конфиденциальности данных при обмене поведенческими данными извне
Более высокие затраты, связанные с лицензированием и ценами за каждое мероприятие.

Именно здесь незаменимыми становятся самоуправляемые сборщики событий.

Топ-6 сборщиков событий с малой задержкой

1. Redpanda — Kafka-совместимая потоковая платформа без JVM

Redpanda — это высокопроизводительный Kafka-совместимый потоковый движок, разработанный для обеспечения низкой задержки и эффективности использования ресурсов. В отличие от Apache Kafka, он реализован на C++ и работает на одном двоичном файле без виртуальной машины Java (JVM), что сокращает использование памяти и время запуска.

Функции, которые делают Redpanda идеальным для потоковой передачи событий о продуктах в режиме реального времени, включают в себя:

Совместимость Kafka API — мгновенная интеграция с вашими производителями и потребителями Kafka.
Одиночная двоичная операция — снижает сложность эксплуатации.
Низкая задержка — рассчитана на сквозную задержку менее 1 мс.

Вы можете подключить Redpanda с помощью таких инструментов, как ClickHouse Sink Connector, или принимать события с помощью специального потребителя, который записывает данные в API потоковой передачи BigQuery.

2. Vector – быстрый, расширяемый конвейер наблюдения с открытым исходным кодом.

Vector от Datadog — еще один выдающийся выбор для приема событий о продукте. Это легкий инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для сбора, преобразования и маршрутизации журналов, показателей и событий со сверхнизкими накладными расходами. Он поддерживает логику на основе WASM, что делает его мощным инструментом для настройки преобразования событий на границе вашей инфраструктуры.

Ключевые возможности:

Приемники для ClickHouse и BigQuery — отправляйте события напрямую, без промежуточных очередей.
Применение схемы — крайне важно для поддержания качества данных в хранилищах.
Сквозная трассировка — легко встраивайте данные трассировки вместе с метриками событий.

Команды часто развертывают Vector в качестве демонсета в Kubernetes, собирая внешние и внутренние данные телеметрии и направляя их непосредственно в ClickHouse в режиме реального времени.

3. Kafka с Fluent Bit — настраиваемый мощный дуэт

Если вы уже используете Apache Kafka, его объединение с Fluent Bit обеспечит производительный конвейер событий. Fluent Bit — это процессор журналов с открытым исходным кодом и сервер пересылки, оптимизированный для облегченных сред. Он может анализировать структурированные события продукта из микросервисов или внешнего интерфейса и пересылать их в темы Kafka.

В Kafka у вас есть два мощных варианта маршрутизации:

Используйте Kafka Connect с соединителями приемника для ClickHouse или Google BigQuery.
Используйте специальный сервис, который применяет преобразования перед загрузкой на ваш склад.

Эта комбинация позволяет командам обрабатывать большие потоковые рабочие нагрузки без привлечения сторонних поставщиков. Хотя его не так просто настроить, он чрезвычайно универсален для сложных конвейеров ETL.

4. Бентос : оптимизация данных без написания кода

Benthos — менее известный, но мощный инструмент потоковой передачи одинарных двоичных файлов, специально созданный для обеспечения устойчивости при перемещении данных. Он обеспечивает конфигурацию на основе YAML и не требует написания специального кода для анализа, изменения и маршрутизации событий продукта.

Преимущества использования Бентоса включают в себя:

Более 100 плагинов ввода и вывода , включая Kafka, HTTP, File и прямые приемники баз данных.
Гибкие конвейеры — используйте ветвление, фильтры, обогащение данных и пакетную обработку.
Сильная наблюдаемость — встроенная поддержка метрик и трассировки с помощью Prometheus.

Benthos идеально подходит для команд разработчиков, которым нужен гибкий конвейер без поддержки инфраструктуры, такой как Kafka, и он легко подключается к ClickHouse или BigQuery напрямую через HTTP-писатели или специальные плагины.

5. OpenTelemetry Collector — унифицированный сбор событий, журналов и трассировок.

Хотя OpenTelemetry (OTel) в первую очередь известен благодаря отслеживанию и метрикам, OTel Collector превратился в надежный инструмент для приема событий, особенно когда командам нужна согласованность в конвейерах наблюдения и аналитики продуктов.

Почему инженерные команды используют его:

Широкая поддержка протоколов и экспортеров, включая HTTP, gRPC и OTLP.
Стандартизация данных телеметрии перед их отправкой на аналитические серверы.
Сильная интеграция с облачными стеками, такими как Kubernetes, Prometheus и Jaeger.

Вы можете настроить экспортеры для потоковой передачи телеметрии структурированных событий из OTel Collector непосредственно в BigQuery через Pub/Sub или в ClickHouse через специальные адаптеры.

6. Snowplow с открытым исходным кодом — аналитика событий с полным владением пользовательскими данными

Первоначально известное благодаря поведенческой аналитике, решение Snowplow с открытым исходным кодом теперь служит мощным конвейером событий в реальном времени. Он поддерживает настраиваемые схемы событий, что делает его идеальным для команд, которым нужна полная прозрачность и контроль над стеком сбора событий продукта.

Особенности включают в себя:

Потоковая передача в реальном времени с помощью Kafka и GCP Pub/Sub
Создайте свою собственную конвейерную архитектуру — от трекеров до загрузчиков.
Строгая проверка схемы с поддержкой схем JSON.

Snowplow может передавать события в BigQuery с минимальной задержкой и интегрируется с ClickHouse с помощью загрузчиков, разработанных сообществом. Идеально подходит для зрелых продуктовых команд, желающих инвестировать в настраиваемый стек аналитики.

Заключительные мысли

Выбор правильного стека сборщика событий зависит от инфраструктуры вашей команды, языковых предпочтений, требований к задержке и требований соответствия. Такие инструменты, как Redpanda и Benthos, предлагают простоту и скорость, а такие решения, как Kafka + Fluent Bit и OpenTelemetry , обеспечивают огромную гибкость и поддержку экосистемы.

Важно отметить, что все шесть выделенных инструментов позволяют избежать привязки к сторонним поставщикам, что дает вашей команде больший контроль над конфиденциальностью данных и эксплуатационными расходами. Для любой современной команды разработчиков, которой нужна сквозная видимость использования продукта в режиме реального времени, освоение одного или двух из этих инструментов меняет правила игры.