Ekspercki wywiad o wyzwaniach analityki czasu rzeczywistego, architekturze zbieżnej i gwarancjach bezpieczeństwa operacyjnego
W wielu obszarach współczesnego biznesu decyzje muszą być podejmowane w czasie liczonym w sekundach lub nawet ich ułamkach. W systemach przeciwdziałania nadużyciom finansowym analiza ryzyka powinna zakończyć się przed zatwierdzeniem transakcji. Zespoły SRE potrzebują szybkiego wglądu w ogromne wolumeny logów podczas incydentów infrastrukturalnych, a platformy e-commerce wykorzystują aktualne dane do personalizacji usług w trakcie sesji użytkownika. W takich zastosowaniach opóźnienie dostępu do informacji może oznaczać wymierne straty finansowe i operacyjne.
O wyzwaniach nowoczesnej architektury danych, specyfice silnika ClickHouse® oraz budowaniu stabilnych środowisk analitycznych klasy Enterprise rozmawiamy z ekspertem ds. platform bazodanowych Linux Polska.
Spis treści:
- Dlaczego tradycyjne hurtownie danych napotykają bariery w analityce operacyjnej?
- Co stanowi o przewadze technologicznej silnika ClickHouse?
- Jakie wymierne korzyści biznesowe przynosi wdrożenie ClickHouse w praktyce?
- Z jakimi wyzwaniami wiąże się wdrożenie otwartego silnika w środowisku produkcyjnym?
- W jaki sposób rozwiązanie EDB Postgres® AI for ClickHouse oraz Linux Polska odpowiada na te wymagania?
- Podsumowanie eksperckie
Dlaczego tradycyjne hurtownie danych napotykają bariery w analityce operacyjnej?
Ekspert: Klasyczne środowiska hurtowni danych były projektowane przede wszystkim z myślą o analityce historycznej, raportowaniu i przetwarzaniu dużych zbiorów danych w określonych cyklach. Współczesne hurtownie coraz częściej wykorzystują technologie kolumnowe i potrafią bardzo efektywnie wykonywać złożone zapytania analityczne. Problem pojawia się jednak wtedy, gdy oprócz dużej skali potrzebujemy również bardzo wysokiej świeżości danych, dużej współbieżności zapytań i krótkiego czasu odpowiedzi.
Dodatkowym ograniczeniem mogą być tradycyjne potoki ETL (Extract, Transform, Load), w których dane są okresowo przesyłane z systemów produkcyjnych do warstwy analitycznej. W architekturach wykorzystujących wsadowe przetwarzanie ETL opóźnienie może wynosić od minut do wielu godzin. Gdy biznes wymaga analizy danych niemal w czasie rzeczywistym, a z danych coraz częściej korzystają również rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, czas pomiędzy powstaniem informacji a możliwością jej analizy staje się istotnym parametrem architektury.
Co stanowi o przewadze technologicznej silnika ClickHouse?
Ekspert: ClickHouse® jest kolumnowym silnikiem OLAP zaprojektowanym z myślą o wykonywaniu zapytań analitycznych na bardzo dużych zbiorach danych.
Podczas gdy baza zorientowana wierszowo przy odczycie może pobierać wiele atrybutów danego rekordu, ClickHouse podczas typowych operacji analitycznych odczytuje przede wszystkim kolumny rzeczywiście potrzebne do wykonania zapytania. W połączeniu z kompresją danych, przetwarzaniem równoległym i odpowiednim sposobem organizacji danych przekłada się to na trzy kluczowe zalety:
- Bardzo krótki czas odpowiedzi: odpowiednio zaprojektowane zapytania agregujące mogą być wykonywane w czasie poniżej sekundy również na zbiorach obejmujących miliardy rekordów.
- Efektywna kompresja danych: przechowywanie wartości tego samego typu w kolumnach pozwala uzyskiwać bardzo wysoki stopień kompresji. Rzeczywisty poziom zależy od charakteru danych, ich kardynalności, sposobu sortowania oraz zastosowanych kodeków.
- Skalowalność i wydajność: silnik został zaprojektowany do obsługi dużych strumieni danych oraz wielu równoległych zapytań analitycznych.
Kluczowe cechy ClickHouse®
- analityka dużych zbiorów danych z czasem odpowiedzi liczonym często w ułamkach sekund,
- wysoka efektywność kompresji danych kolumnowych,
- obsługa dużych wolumenów napływających zdarzeń,
- możliwość skalowania poziomego,
- Converged Analytics: bezpośredni odczyt danych z PostgreSQL integracja z nowoczesnymi architekturami danych, w tym z formatami takimi jak Apache Iceberg®.
Jakie wymierne korzyści biznesowe przynosi wdrożenie ClickHouse w praktyce?
Ekspert: Publicznie opisane wdrożenia pokazują, że ClickHouse znajduje zastosowanie zarówno w observability, cyberbezpieczeństwie, jak i dużych środowiskach analitycznych.
- Observability i analiza logów: Tesla wykorzystuje ClickHouse w platformie observability przetwarzającej dane telemetryczne na bardzo dużą skalę. W testach skalowalności rozwiązanie obsłużyło ponad kwadrylion wierszy. Character.AI wykorzystuje ClickHouse do analizy logów i raportuje około 50% redukcji kosztów infrastruktury logowania oraz skrócenie wyszukiwania danych z minut do sekund.
- Cyberbezpieczeństwo: Cisco Talos wykorzystuje ClickHouse do analizy danych związanych z cyberzagrożeniami. W opublikowanym studium przypadku migracja środowiska przyniosła około 75% redukcji całkowitego kosztu posiadania infrastruktury.
- Optymalizacja kosztów analityki: Changan Ford wykorzystuje ClickHouse w środowisku analitycznym wspierającym działania marketingowe. Zmiana architektury pozwoliła ograniczyć roczne koszty infrastruktury obliczeniowej i pamięci masowej o ponad 40%.
- Usługi finansowe: architektury analityki czasu rzeczywistego mogą być wykorzystywane m.in. do oceny ryzyka, wykrywania anomalii, analizy zachowań klientów i innych zastosowań wymagających przetwarzania dużych strumieni zdarzeń przy bardzo krótkim czasie odpowiedzi.
Przykładowe udokumentowane wdrożenia ClickHouse®
| Firma / organizacja | Sektor / obszar | Zastosowanie | Wymierny rezultat biznesowy |
| Cisco Talos | Cyberbezpieczeń- stwo | Threat Intelligence / Log Analytics | ok. 75% redukcji TCO po zmianie modelu infrastruktury |
| Tesla | Automotive / IoT | Observability i telemetria | bardzo duża skala danych; ponad kwadrylion wierszy obsłużonych w testach skalowalności |
| Character.AI | AI / SRE | Observability i analiza logów | ok. 50% niższe koszty logowania; wyszukiwanie skrócone z minut do sekund |
| Changan Ford | Automotive / Marketing | Analityka danych | ponad 40% redukcji rocznych kosztów infrastruktury |
Z jakimi wyzwaniami wiąże się wdrożenie otwartego silnika w środowisku produkcyjnym?
Ekspert: Otwarty kod zapewnia dużą swobodę technologiczną, jednak w środowiskach klasy Enterprise sama dostępność oprogramowania nie rozwiązuje wszystkich problemów operacyjnych.
Szczególnie istotne są trzy obszary:
- Wsparcie i SLA: organizacje wykorzystujące platformę do obsługi krytycznych procesów biznesowych mogą potrzebować formalnego wsparcia technicznego, dostępnego w trybie 24/7, z określonym poziomem obsługi i rygorystycznymi czasami reakcji na incydenty.
- Bezpieczeństwo i podatności: potrzebny jest proces monitorowania podatności wraz z oceną ich wpływu oraz dostarczania i wdrażania zweryfikowanych poprawek bezpieczeństwa.
- Integracja bez tworzenia kolejnych silosów: warstwa analityczna powinna współpracować z istniejącymi źródłami danych, w tym z transakcyjną bazą danych np. PostgreSQL, przy jednoczesnym ograniczaniu niepotrzebnego kopiowania danych i utrzymywania skomplikowanych potoków integracyjnych ETL.
Dlatego w dużych organizacjach znaczenie ma nie tylko wybór odpowiedniego silnika analitycznego, ale również sposób jego wdrożenia, utrzymania, zabezpieczenia i integracji z całym środowiskiem danych.
W jaki sposób rozwiązanie EDB Postgres® AI for ClickHouse oraz Linux Polska odpowiada na te wymagania?
Ekspert: EnterpriseDB rozszerza ekosystem PostgreSQL o wspieraną wersję otwartego silnika ClickHouse. EDB dostarcza podpisane i utrzymywane pakiety oprogramowania oraz wsparcie techniczne zgodne z wybranym planem usług, obejmujące również obsługę problemów bezpieczeństwa i podatności.
Linux Polska uzupełnia tę warstwę lokalnymi usługami konsultingowymi i technicznymi: od analizy potrzeb i projektowania architektury, przez instalację i integrację rozwiązania, po wsparcie jego dalszej eksploatacji.
Istotnym elementem architektury EDB jest również koncepcja Converged Analytics, czyli połączenia świata transakcyjnego PostgreSQL z wyspecjalizowanymi silnikami analitycznymi.
Jednym z elementów tego podejścia jest wykorzystanie otwartego formatu Apache Iceberg®. W architekturze EDB dane PostgreSQL mogą być udostępniane do analityki poprzez warstwę opartą na Iceberg, z której może korzystać ClickHouse. Pozwala to ograniczać potrzebę budowania klasycznych, wsadowych potoków ETL oraz utrzymywania kolejnych niezależnych kopii danych wyłącznie na potrzeby analityki.
ClickHouse może również współpracować z pozostałymi komponentami platformy danych EDB, w tym z WarehousePG, tworząc środowisko, w którym odpowiedni silnik jest wykorzystywany do właściwego rodzaju obciążenia.
Rozwiązanie może być uruchamiane również we własnym centrum danych lub środowisku chmury prywatnej. Daje to organizacji większą kontrolę nad lokalizacją i sposobem przetwarzania danych, co jest szczególnie istotne dla przedsiębiorstw regulowanych oraz podmiotów posiadających restrykcyjne wymagania dotyczące architektury i bezpieczeństwa.
Dostępny model licencjonowania per-core dodatkowo zwiększa przewidywalność kosztów infrastruktury w środowiskach o znanej lub planowanej skali.
Podsumowanie eksperckie
Połączenie wydajnego silnika analitycznego ClickHouse® z transakcyjnym ekosystemem PostgreSQL oraz wsparciem technicznym EDB i Linux Polska daje możliwość budowy nowoczesnego środowiska analitycznego bez konieczności rezygnowania z otwartych technologii.
Wartość takiej architektury nie wynika wyłącznie z szybkości wykonywania pojedynczych zapytań. Równie istotne są możliwość przetwarzania bardzo dużych strumieni danych, skalowalność, integracja ze środowiskiem PostgreSQL oraz zapewnienie wsparcia i bezpieczeństwa wymaganego w zastosowaniach klasy Enterprise.
W efekcie ClickHouse może stać się wyspecjalizowanym silnikiem analitycznym dla organizacji, które potrzebują dostępu do aktualnych danych przy bardzo krótkim czasie odpowiedzi — od observability i cyberbezpieczeństwa, przez analizę zachowań klientów, aż po analitykę operacyjną i rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję.
