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Article · ClickStack: from discovery to expertise

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This article is available in French.

1. Exploiter ClickHouse #

Les points d'attention.

Production #

SujetRecommandation
RéplicationReplicatedMergeTree sur au moins deux réplicas, ClickHouse Keeper pour la coordination
DisquesSSD pour les données récentes, stockage objet (S3) pour l'ancien via les politiques de stockage
InsertionPar lots (processeur batch du Collector, ou insertions asynchrones) : éviter les milliers de petites insertions
FusionsSurveiller le nombre de parties actives : trop de parties ralentit tout
RétentionTTL par table, différente selon le signal (logs 14 j, traces 7 j, métriques 13 mois)
-- Santé : parties actives par table et requêtes lentes
SELECT table, count() AS parties FROM system.parts WHERE active GROUP BY table ORDER BY parties DESC LIMIT 5;
SELECT query_duration_ms, substring(query, 1, 80) FROM system.query_log
WHERE type = 'QueryFinish' ORDER BY query_duration_ms DESC LIMIT 5;

2. Choisir #

Selon l'équipe et l'existant.

Comparatif #

CritèreSigNozClickStackStack Grafana (LGTM)Elastic
StockageClickHouseClickHouseObjet (Loki, Tempo, Mimir)Elasticsearch
Expérience APM intégréeForteBonneBonne (Grafana)Forte
Haute cardinalitéTrès bonneTrès bonneLimitée dans les labelsBonne
LangageQuery builder, SQL, PromQLLucene, SQLPromQL, LogQL, TraceQLKQL, ES|QL
Composants à exploiterPeu (ClickHouse est le cœur)PeuPlusieurs basesUn cluster Elasticsearch
Bonne Pratique : Si vos équipes connaissent SQL et ont besoin d'analyses à haute cardinalité (par client, par utilisateur), une plateforme ClickHouse est très pertinente. Si vous êtes déjà sur Grafana, ses bases spécialisées restent souvent le chemin le plus simple.

📄 Exploiter une plateforme d'observabilité sur ClickHouse et choisir son outil →

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