Аналитика, которая успевает раньше пользователя.
ClickHouse, Druid, Pinot и стриминговая инфраструктура под ними. Sub-second аналитика на свежих данных — для продуктовых поверхностей, operational-дашбордов и customer-facing опытов, которые они питают.
Какую проблему решаем
Как только продукту нужна аналитика, доступная внутри самого продукта — дашборды использования для клиентов, real-time operational-вид, алерты на поведение пользователя — warehouse-инструменты (10-секундные запросы) перестают быть приемлемыми. Построение real-time аналитического слоя — специализированная дисциплина: стриминговый ингест, columnar-движки, материализованные представления и тюнинг concurrency.
Что собираем
- 01Стриминговый ингест: Kafka, Redpanda, Kinesis в columnar-стораджи
- 02Real-time columnar-БД: ClickHouse, Apache Druid, Apache Pinot
- 03Материализованные представления и инкрементальная агрегация
- 04Stream-processing: Materialize, Bytewax, Flink
- 05Customer-facing embedded-аналитика
- 06Operational-дашборды с sub-second обновлением
- 07Тюнинг concurrency для многих одновременных пользователей
- 08Cost-aware партиционирование и TTL-стратегии
Что получаете
- Production real-time аналитический стек с задокументированными инвариантами
- Embedded-дашборд или operational-вид в вашем продукте
- Baseline производительности и concurrency
- Runbook на failure modes, специфичные для стриминга
Стек, к которому тянемся
Подходит
- → Продуктам, которые шипают customer-facing аналитику внутри приложения
- → Operations-командам, работающим на живых дашбордах (логистика, поддержка, маркетплейсы)
- → Trading и финансовым интерфейсам, требующим свежих данных
- → Компаниям, чьё хранилище не справляется с operational-запросами
Как идёт проект
- 01
Карта нагрузки
Паттерны запросов, требования к свежести, профиль concurrency — записаны до архитектуры.
- 02
Архитектура
Streaming → columnar → API → UI стек выбран под вашу специфичную форму.
- 03
Реализация
End-to-end пайплайн построен и настроен под целевые метрики.
- 04
Эксплуатация
Наблюдаемость, runbook'и, передача on-call.
Как сотрудничать
Feasibility Sprint
Прототип на ваших реальных данных, демонстрирующий sub-second латентность на concurrency.
Real-time Analytics Build
Production-стек с embedded-дашбордами и документацией.
Frequently asked.
01ClickHouse vs Druid vs Pinot?
ClickHouse для большинства современных команд — лучшая эргономика, широкое сообщество, отличная производительность. Druid там, где требуется глубокая operational-зрелость. Pinot для специфичных LinkedIn-масштабных кейсов. Подберём движок под вашу задачу.
02Можно ли использовать наше хранилище?
Для внутренней аналитики — обычно да. Для sub-second user-facing запросов на concurrency — нет, хранилища не спроектированы под эту нагрузку. Скажем, когда каждое уместно.
Есть задача, которую стоит решить как следует?
Напишите, какой результат нужен. Мы честно скажем, во что это обойдётся — письменно, в течение недели.
Начать разговор