Опубликованные истории пользователей ClickHouse показывают, почему команды выбрали платформу и какие инженерные задачи им пришлось решить. Используйте эти примеры, чтобы определить вопросы, которые стоит проверить на собственных данных.
В кратких обзорах ниже описаны заявленные сценарии использования. Перейдите к каждому источнику, чтобы узнать об архитектуре, масштабе и ограничениях.
Luzmo использует ClickHouse Cloud для встроенной аналитики по различным наборам клиентских данных. В истории описан переход с самостоятельно управляемого ClickHouse в облако для сокращения затрат на администрирование инфраструктуры.
Attentive рассказывает об упрощении разрозненной аналитической архитектуры с помощью ClickHouse Cloud. При поэтапном переносе сервисов команда использовала репрезентативные нагрузки, параллельные системы и сравнение результатов запросов.
По данным ClickHouse, Respan использует Cloud для наблюдаемости LLM, обрабатывая около 50 миллионов событий в день. В архитектуре применяются специализированные схемы и агрегации для выполнения аналитических запросов.
Масштаб и результаты другой организации дают контекст, но не прогноз. Используйте различия, чтобы сделать свою оценку точнее.
Сравните структуру данных, размер строк, срок хранения, набор запросов, распределение арендаторов, актуальность и число одновременных пользователей. Работа в одной отрасли не означает одинаковую нагрузку.
Учитывайте приём данных, преобразования, предварительную агрегацию, кэширование, поведение приложения и работу специалистов, эксплуатирующих систему.
Согласуйте условия по производительности, корректности, надёжности и стоимости, при которых изменение будет оправдано в вашей среде.
Расскажите об этом сценарии и о том, чем отличается ваша среда. Мы можем превратить сравнение в целевую оценку или пилотный проект.