私たちは、Kafkaストリームを事前に重複排除してClickHouseに取り込むオープンソースのストリーミングETL「GlassFlow」を開発し、その背景にはリアルタイム分析の誤りを解決したいという思いがあります。
Kafka、ClickHouse、NATS、ストリーミングETL、重複排除
2025-05-08
- ウェブサイト
ハイライト 1
アプリは、ClickHouseへの取り込み前に重複を処理することでデータの整合性を確保し、不正確な分析結果のリスクを排除します。
ハイライト 2
アプリは自動的にKafkaに接続し、セットアッププロセスを簡素化し、カスタムコンシューマーや手動ポーリングの必要性を減少させます。
ハイライト 3
ネイティブコネクタはClickHouseへのデータプッシュを最適化し、高パフォーマンスのスループットを提供し、失敗時の自動再試行メカニズムを備えています。
改善 1
製品は典型的なユースケースでうまく機能していますが、特に分散システムでの大規模ワークロードをより効率的に処理するためのさらなる最適化が求められます。
改善 2
セットアップガイドや高度な構成を含むより包括的なドキュメンテーションが、特定のニーズに合わせてソリューションを調整しようとするユーザーにとって役立つでしょう。
改善 3
自動再試行が組み込まれていますが、ストリーム処理中のトラブルシューティングを改善するために、より詳細でユーザーフレンドリーなエラーハンドリングおよび報告システムが必要です。
製品機能
分散システムや高スループット環境に対するより強力な処理を取り入れることで、大規模展開のスケーラビリティを改善する。
UI & UX
重複排除やストリーム結合パラメータの設定のために、よりユーザーフレンドリーなインターフェースを追加し、テクニカルスキルが少ないユーザーのセットアップを簡素化するためにグラフィカルインターフェースを検討する。
SEO またはマーケティング
実用的なユースケース、ケーススタディ、パフォーマンスベンチマークを紹介するコンテンツを作成することでSEOを強化し、潜在的なエンタープライズユーザーを引き寄せる。
多言語サポート
多言語サポートを追加することで、データエンジニアリングおよび分析分野で英語を話さない地域でのユーザーベースの拡大に貢献する可能性があります。
- 1
ClickHouse ETLは、ストリーミングデータの重複をどのように処理しますか？
この製品は、重複排除キーと時間ウィンドウを定義することでリアルタイムで重複を処理し、最新バージョンのレコードのみがClickHouseに取り込まれることを保証します。
- 2
ClickHouse ETLを使用して2つのKafkaストリームを結合できますか？
はい、この製品は時間的ストリーム結合をサポートしており、結合キーと時間ウィンドウのための簡単な設定入力を使用して、2つのKafkaストリームを即座に結合することができます。
- 3
ClickHouse ETLにはKafka統合のために追加のインフラが必要ですか？
いいえ、アプリには内蔵のKafkaソースコネクタが含まれており、自動的にKafkaクラスタに接続し、サブスクリプションとペイロードの解析を管理します。