本文字数6010估计阅读时间16 分钟作者Alex Fedotyev and David Ryder编者按本文译自 ClickHouse 原博客。 原文围绕「ClickHouse 可观测性架构中交互层与运维工作流平台的选型指南。」展开。文章准确捕捉了可观测性领域从单一可视化向智能体驱动工作流转型的趋势。对于已确定 ClickHouse 为存储底座的团队本文提供的选型维度具有较高的参考价值。TL;DR如果 ClickHouse 是你的主要可观测性存储且你希望在日志、链路追踪、指标、会话和排障调查中获得统一体验并准备自行构建 SRE 智能体agents请选择 ClickStack。如果 ClickHouse 只是更庞大、异构的监控体系涵盖多系统和多数据源的一部分请选择 Grafana。不过许多团队也会同时使用两者用 Grafana 进行跨数据源可视化用 ClickStack 提供一体化的 ClickHouse 可观测性体验并通过其 MCP 层驱动自建的 SRE 智能体与排障工作流。随着 ClickHouse 在可观测性数据存储领域日益普及人们关注的重点也发生了变化。由于 ClickHouse 兼具高写入吞吐、行业领先的压缩率和快速分析查询能力且能够长期保留原始遥测数据而无需依赖激进的采样或数据降采样rollups许多团队实际上已经敲定了底层的存储引擎。接下来的问题是要在其上构建怎样的交互界面。过去这仅仅意味着选择一个可视化层。而现在这往往还意味着要选择一个能驱动新兴智能体工作流agentic workflows的平台。对于 ClickHouse 用户目前最常见的选择有两种结合 ClickHouse 插件使用 Grafana或者使用专为 ClickHouse 打造的可观测性平台 ClickStack。接下来我们将探讨这两种方案的优势、设计理念的差异以及各自的适用场景。这里的讨论基于一个前提你已经选择 ClickHouse 作为可观测性后端。当前的问题不再是选用哪种存储引擎而是哪种交互体验更适合你的工程师团队。我们将 ClickStack 与 Grafana结合 ClickHouse 插件作为 ClickHouse 的用户界面及智能体界面进行比较而非将 ClickStack 与更庞大的 Grafana LGTM 生态系统进行对比后者有着自身的优势与取舍。设计理念的差异这两款工具对工程师的工作方式有着不同的预设了解这一点会很有帮助。在本文的对比中Grafana 专指通过 ClickHouse 数据源插件连接至 ClickHouse 时的核心 Grafana OSS 体验包括仪表盘、可视化、Explore 和告警功能。它并不指代更广泛的 Grafana Cloud 平台及相关 LGTM 技术栈后者提供了额外功能且各有其优缺点。Grafana 遵循“兼容并包”big tent的理念为众多数据源和运维系统提供通用接口。它起源于监控优先monitoring-first的工作流Prometheus 指标触发告警引导工程师查看仪表盘进而转入链路追踪、日志、性能剖析profiles或其他信号最终定位问题原因。Grafana 通过其插件架构支持多种数据源当故障模式已知且已在仪表盘或告警中配置时监控优先模式非常有效。但在凌晨 3 点遭遇未知故障或突发的延迟飙升超出预设视图与阈值时该模式的效果就会大打折扣。ClickStack 专为这些未知情况而设计采用排查优先investigation-first理念。它不预设相关问题、仪表盘或信号路径已配置完毕而是鼓励工程师直接从遥测数据入手寻找规律、验证假设顺藤摸瓜直至找出根本原因。这种方式与 ClickHouse 尤为契合因为在同一个分析引擎内就能对日志、链路追踪、指标、会话以及更广泛的应用上下文进行查询与关联。ClickStack 将日志、指标和链路追踪作为关联信号进行展示相同的数据不同的体验需要强调的是选择哪种界面并不会限制遥测数据写入 ClickHouse 的方式。尽管 OpenTelemetry 已成为许多团队的标准方案但 ClickHouse 依然能够通过 Fluent Bit、Fluentd、Logstash 和 Vector 等 Agent 与数据管道接收采用 OpenTelemetry 格式或 ClickHouse 原生集成方式的数据。数据存入 ClickHouse 后ClickStack 和 Grafana 都能处理标准的 OpenTelemetry schema 或自定义表。两者的区别在于各前端界面如何向用户呈现这些数据。Grafana 的“大帐篷”理念使其能通过通用接口支持多种数据源。这种灵活性是其最大优势之一但也意味着通常需要更多的显式配置。数据关联、仪表盘变量和查询行为都必须在 Grafana 的通用抽象层中定义用户往往需要使用 SQL或借助仪表盘和 Explore 提供的查询构建功能。Grafana 确实围绕自家的存储系统打造了更深入的专属体验但 ClickHouse 插件受限于 Grafana 的通用数据源框架以及仪表盘和 Explore 所提供的能力。我们持续优化 ClickHouse Grafana 插件让基于 Grafana 数据源框架的工作流更加顺畅并减少用户需要编写的 SQL 代码量。这包括在仪表盘和 Explore 中提供更多原生的过滤、数据探索、变量、注解以及查询构建体验。Grafana ClickHouse 插件新增的精简查询模式是为了减少手写 SQL 的需求。相比之下ClickStack 专为 ClickHouse 打造因此能围绕其数据模型和分析能力优化体验。它针对日志、链路traces、指标和会话提供了专属体验数据关联则作为原生功能内置于产品中。搜索优先与点击驱动的工作流封装了大部分底层 SQL同时依然允许用户在需要深入分析时直接编写 SQL。因此在这两者间做选择的风险相对较低。数据依然留在 ClickHouse 中写入流水线无需更改日后若想引入第二种界面也不必产生冗余存储。何时选择 ClickStack如果工程师把大部分时间用于探查可观测性数据而不是单纯查看预设的仪表盘或是遵循“从告警跳转到日志和链路”的固定工作流那么请选择 ClickStack。这一点体现在它的主要工作流就是搜索同时辅以 Event Deltas 和 Event patterns 等附加的数据分析工具。ClickStack 提供了调查优先的体验并将搜索作为核心工作流工程师可以使用熟悉的 Lucene 风格语法起步对事件进行过滤与分组、检查值分布、对比时间范围、在日志与链路追踪之间切换并随着排查的深入创建可视化图表。SQL 依然可用于高级分析但并非每个步骤都必须使用。当 ClickHouse 作为主要或唯一的可观测性存储时ClickStack 同样是更优的选择。由于专门针对单一引擎进行了优化它能够将日志、指标、链路追踪和会话整合为关联的体验。同时它能生成经过优化的 ClickHouse 查询、自动应用过滤条件、适配优化后的 Schema并直接透出数据库的专属能力而无需将其强行套入通用的数据源抽象中。ClickStack 秉承“自带智能体bring-your-own-agent”的理念专为开放的智能体未来而设计。团队可以将可观测性集成到现有的代码助手、IDE、内部智能体、聊天工具以及自动化框架中而无需被迫使用指定的专有智能体。为实现这一点它提供了一个 MCP server对外透出更上层的可观测性工具用于搜索日志、链路追踪和指标、识别模式、排查退化问题以及管理 ClickStack 资源。智能体可以直接调用这些专用操作而不必每次排查都直接用 SQL 重新构建逻辑从而获得更准确的评估结果、更高的工具效率以及更好的一致性。这种开放模式带来了协作挑战排查过程可能散布在不同的助手、IDE 与本地工具中导致推理过程与证据难以保存和共享。ClickStack AI notebooks 提供了一个统一界面能够完整记录查询、假设、证据与结论的完整过程。这产出的不仅是最终答案更是一份可复用的排查记录供工程师与未来的 Agent 审查和扩展。Grafana 提供了专有 AI 助手以及支持集成 MCP server 的架构。当底层可观测性存储为 ClickHouse 时它默认通过 Grafana MCP server 直接使用 SQL 查询数据。团队也可以选择在 Grafana 旁部署 ClickStack将其作为无头的 Agent 层headless agentic layer并接入 ClickStack 进阶的可观测性 MCP 工具。简而言之当需要搜索优先的排查体验、跨遥测信号的原生关联、会话回放或是需要一个能抽象常见 SQL 工作流的 ClickHouse 原生界面时建议选择 ClickStack。此外如果希望围绕自有的模型、助手与工具来构建 SRE Agent 工作流而非采用厂商预设的 AI 体验ClickStack 同样是更佳的选择。何时选择 Grafana 与 ClickHouse 插件组合如果核心需求是在异构环境中保持一致的操作界面请选择 Grafana 与 ClickHouse 组合。许多组织已经将 Grafana 作为统一的仪表盘层用于呈现基础设施、应用、云服务、业务指标与运维工具的数据。在这些环境中ClickHouse 只是众多重要数据源之一。借助 ClickHouse 插件团队可以在引入 ClickHouse 的同时保留现有的仪表盘、告警工作流与运维习惯。在应对复杂的仪表盘环境时Grafana 依然具备显著优势。团队可以构建高度定制化的视图组合不同后端的面板管理告警策略并利用丰富的插件生态扩展平台。对于以 Prometheus 为核心且已形成固定 PromQL 工作流的组织而言Grafana 也是顺理成章的选择。ClickHouse 和 ClickStack 对 PromQL 的支持目前仍处于实验阶段。撰写本文时已兼容约 65% 的 PromQL 测试套件且兼容性仍在不断提升。随着功能逐渐成熟我们预计会有更多依赖 PromQL 的 Prometheus 指标工作负载直接在 ClickHouse 上运行进而减少仅为这些场景保留 Grafana 的需求。如果需要跨多个数据库和供应商的通用仪表板层、依赖基于 Prometheus 的告警工作流或者已经部署了规模可观的 Grafana 环境建议优先考虑 Grafana。如果团队希望将遥测数据与 ClickHouse 之外的运营或业务数据结合Grafana 同样是更好的选择。Grafana 在设计上就是多引擎架构。其优势在于通过统一的框架展示来自不同系统的数据。代价则是 ClickHouse 必须与其他数据源一样在相同的通用抽象层下运行这限制了针对 ClickHouse 自身进行深度优化的空间。虽然插件可以提供查询构建器、仪表板、Explore探索和告警功能但其整体交互体验必须与 Grafana 的其他部分保持一致。这两种模式并没有绝对的优劣Grafana 的多引擎设计侧重于在广泛的技术栈中保持灵活性而 ClickStack 的单引擎设计则能实现更紧密的集成、更简单的关联分析以及针对 ClickHouse 的深度优化。许多团队两者并用对许多组织而言最好的方案是同时使用这两款工具。Grafana 可以继续作为精细定制的仪表板、跨系统监控、Prometheus 工作流和现有告警的核心。ClickStack 则可针对存储在 ClickHouse 中的高保真遥测数据提供更深度的排查环境同时通过其 MCP 接口和 notebook 作为代理化接口agentic interface用于共享排查结果。一种常见的部署模式是团队继续保留 Grafana 作为仪表板层同时以无头headless模式部署 ClickStack并将 Grafana 连接到 ClickStack 的 MCP 服务器。这既保留了用户熟悉的 Grafana 体验又将 ClickStack 用作代理化排查层。由于两个界面都可以基于相同的底层数据运行团队不需要独立的写入流水线也不需要冗余存储。一些实用的决策规则如果可观测性是主要的工作负载且 ClickHouse 是主要的遥测数据存储请选择 ClickStack。特别是当工程师需要搜索优先的排查、原生关联、会话回放以及对开放智能体工作流的支持时。如果你的环境中已经存在多种可观测性数据存储需要将 ClickHouse 与其他系统结合使用或者要维护大量依赖 Prometheus 和共享告警工作流的跨系统仪表盘请选择 Grafana。随着 ClickHouse 和 ClickStack 对 PromQL 及 Prometheus 的支持不断完善针对 Prometheus 的建议可能会发生变化。在做决策时请查阅最新的产品文档。或者如果 Grafana 已经用于当前的监控环境但工程师需要更专业的环境来排查 ClickHouse 遥测数据并希望寻找一个平台来构建智能体 SRE 工作流则可以两者结合使用。结论界面的选择应顺应团队的工作方式。如果多引擎环境看重跨多个系统的通用可视化、监控和告警层带有 ClickHouse 插件的 Grafana 是更合适的选择。如果 ClickHouse 是可观测性架构的核心且工程师需要一个统一的环境来进行排查、关联并构建自定义的智能体驱动分析那么 ClickStack 则更为契合。这一选择十分灵活可随时间调整。遥测数据始终保存在 ClickHouse 中同一份数据能够同时支持这两种体验。你可以先选择符合当前运维模式的界面若后续需求扩展再引入另一种。关于我们ClickHouse 是面向 AI 时代打造的高性能实时分析数据库能够以极致性能处理海量数据分析任务。凭借高并发、低延迟和云原生架构ClickHouse 广泛应用于可观测性、数据仓库、实时分析及 AI 数据基础设施等场景。我们致力于帮助企业在公有云平台上构建安全、弹性且高性价比的实时分析与 AI 数据平台加速释放数据价值推动智能化创新与数字化转型。目前Trip.com、DiDi、Meta、Sony、Netflix、Deutsche Bank、Sierra、Cloudflare 等全球领先企业均在使用 ClickHouse 支撑其关键业务和数据分析平台。
：实现原理与并发安全)
