开发团队使用前 6 个低延迟事件收集器将产品事件流式传输到 ClickHouse/BigQuery 中，无需第三方供应商

已发表: 2026-01-03

如今的产品团队深深依赖于用户交互的实时洞察。低延迟事件收集是产品分析、增长实验和客户体验优化的基础。许多组织需要数据实时流入 ClickHouse 或 BigQuery 等分析后端，但出于合规性、成本和控制方面的考虑，宁愿不依赖第三方供应商。

总长DR

如果您希望以最小的延迟且无需第三方供应商将产品事件流式传输到 ClickHouse 或 BigQuery，那么这些是工程团队最信任的六种工具。它们提供低延迟、开源或自托管选项，支持定制和扩展。 Redpanda、Vector 和 Benthos 等工具提供了弹性管道，而 OpenTelemetry 和 Kafka 则让您可以控制跟踪数据和消息分发。探索什么最适合您的堆栈和安全要求。

为什么低延迟事件收集很重要

现代产品团队需要实时反馈循环。无论您是对功能进行 A/B 测试、跟踪用户流还是了解产品性能，陈旧或延迟的事件数据都可能导致不准确的见解。将事件直接流式传输到 ClickHouse 或 BigQuery 等仓库中可以减少依赖性和延迟，从而实现更快的决策并提高可观察性。

仅依靠第三方分析解决方案可能会带来：

路由和处理延迟造成的延迟开销
外部共享行为数据时的数据隐私问题
与许可和每次活动定价相关的成本较高

这就是自我管理的事件收集器变得不可或缺的地方。

前 6 个低延迟事件收集器

1. Redpanda – 一个兼容 Kafka 的无 JVM 流媒体平台

Redpanda 是一款高性能、兼容 Kafka 的流媒体引擎，专为低延迟和资源效率而设计。与 Apache Kafka 不同的是，它是用 C++ 实现的，并且在没有 Java 虚拟机 (JVM) 的单个二进制文件上运行，从而减少了内存使用量和启动时间。

使 Redpanda 成为实时产品事件流的理想选择的功能包括：

Kafka API 兼容性— 立即与您的 Kafka 生产者和消费者集成
单一二元运算——降低运算复杂性
低延迟——目标是低于 1 毫秒的端到端延迟

您可以将 Redpanda 与 ClickHouse Sink Connector 等工具连接，或使用写入 BigQuery 流式处理 API 的自定义使用者来摄取事件。

2. Vector – 快速、可扩展的开源可观测性管道

Datadog 的 Vector 是产品事件摄取的另一个出色选择。它是一个轻量级的开源工具，旨在以超低的开销收集、转换和路由日志、指标和事件。它支持基于 WASM 的逻辑，使其成为在基础设施边缘自定义事件转换的强大工具。

关键能力：

ClickHouse 和 BigQuery 的接收器— 直接发送事件，无需中间队列
架构执行——对于维护仓库中的数据质量至关重要
边缘到核心跟踪— 轻松嵌入跟踪数据和事件指标

团队经常将 Vector 部署为 Kubernetes 上的守护进程集，收集前端和后端遥测数据并将其直接实时路由到 ClickHouse。

3. Kafka 与 Fluent Bit——可定制的强大二人组

如果您已经在运行 Apache Kafka，将其与 Fluent Bit 配对可提供高性能的事件管道。 Fluent Bit 是一款开源日志处理器和转发器，针对轻量级环境进行了优化。它可以解析来自微服务或前端摄取的结构化产品事件并转发到 Kafka 主题。

从 Kafka 中，您有两个强大的路由选项：

将Kafka Connect与 ClickHouse 或 Google BigQuery 的接收器连接器结合使用
使用在加载到仓库之前应用转换的自定义服务

这种组合使团队可以处理大量流媒体工作负载，而无需引入第三方供应商。虽然不是最容易配置的，但它对于复杂的 ETL 管道来说非常通用。

4. Benthos – 无需编写代码即可简化数据

Benthos 是一种鲜为人知但功能强大的单二进制流工具，专为移动数据的弹性而构建。它提供基于 YAML 的配置，不需要编写自定义代码来解析、修改和路由产品事件。

使用 Benthos 的好处包括：

100 多个输入和输出插件- 包括 Kafka、HTTP、文件和直接数据库接收器
灵活的管道——使用分支、过滤器、数据丰富和批处理
强大的可观察性——对 Prometheus 指标和跟踪的原生支持

Benthos 非常适合需要灵活管道而无需维护 Kafka 等基础设施的开发团队，并且它可以通过 HTTP 编写器或自定义插件直接无缝连接到 ClickHouse 或 BigQuery。

5. OpenTelemetry Collector – 事件、日志和跟踪的统一摄取

虽然 OpenTelemetry (OTel) 主要以跟踪和指标而闻名，但 OTel Collector 已发展成为用于事件摄取的强大工具，尤其是当团队希望在可观察性和产品分析管道之间保持一致性时。

为什么工程团队使用它：

广泛支持协议和导出器，包括 HTTP、gRPC 和 OTLP
在路由到分析后端之前对遥测数据进行标准化
与 Kubernetes、Prometheus 和 Jaeger 等云原生堆栈的强大集成

您可以设置导出器，将结构化事件遥测数据从 OTel Collector 通过 Pub/Sub 直接流式传输到 BigQuery，或通过自定义适配器流式传输到 ClickHouse。

6. Snowplow 开源– 具有完全用户数据所有权的事件分析

Snowplow 的开源解决方案最初以行为分析而闻名，现在它还兼作强大的实时事件管道。它支持自定义事件架构，非常适合希望完全透明并控制其产品事件集合堆栈的团队。

特点包括：

使用 Kafka 和 GCP Pub/Sub 进行实时流传输
构建您自己的从跟踪器到加载器的管道架构
强大的模式验证并支持 JSON 模式

Snowplow 可以以最小的延迟将事件流式传输到 BigQuery，并使用社区开发的加载器与 ClickHouse 集成。非常适合愿意投资高度可定制的分析堆栈的成熟产品团队。

最后的想法

选择正确的事件收集器堆栈取决于您团队的基础架构、语言偏好、延迟需求和合规性要求。 Redpanda和Benthos等工具提供了简单性和速度，而Kafka + Fluent Bit和OpenTelemetry等解决方案提供了巨大的灵活性和生态系统支持。

重要的是，所有强调的六种工具都避免了第三方供应商锁定，使您的团队能够更好地控制数据隐私和运营成本。对于任何想要端到端实时了解产品使用情况的现代开发团队来说，掌握其中一两个工具将改变游戏规则。

建议的后续步骤

使用路由到 ClickHouse 或 BigQuery 实例的这些收集器之一启动 PoC
测量负载下的端到端延迟和处理可靠性
评估可观察性特征（指标、日志、重试行为）
评估转换和模式验证能力

低延迟产品分析不再是大型科技公司的专利——借助正确的工具，任何团队都可以构建强大的、自我管理的流媒体管道。