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Las cargas de trabajo de IA imponen un conjunto común de requisitos, independientemente del caso de uso:
  • alta concurrencia de consultas
  • tiempos de respuesta inferiores a un segundo
  • datos de máxima fidelidad a gran escala
Este documento explica cómo ClickHouse responde a esos requisitos en la analítica en tiempo real, el data warehousing y la observabilidad, y cómo esos casos de uso están convergiendo en una plataforma de datos unificada para aplicaciones basadas en agentes.

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ClickHouse para cargas de trabajo con agentes

Las funcionalidades de aplicaciones impulsadas por IA, como la generación de insights, la detección de anomalías, las recomendaciones y las interfaces en lenguaje natural para los datos del producto, requieren un ciclo de retroalimentación estrecho entre las escrituras transaccionales y las lecturas analíticas. La arquitectura estándar para esto es Postgres + ClickHouse:
  • Postgres gestiona las transacciones y el estado de la aplicación; ClickHouse se encarga de la analítica.
  • ClickHouse ofrece ingestión rápida, consultas en menos de un segundo sobre miles de millones de filas y los niveles de concurrencia que exigen las aplicaciones de cara al cliente.
A medida que las aplicaciones incorporan agentes, esta combinación se vuelve aún más crítica. Los agentes deben consultar continuamente datos del producto en tiempo real, lo que aumenta tanto la frecuencia de las consultas como la concurrencia. ClickHouse resuelve esto con una integración nativa de Postgres + ClickHouse que proporciona replicación automática de datos y una experiencia de desarrollo unificada, eliminando la necesidad de gestionar un pipeline de CDC independiente.

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Convergencia del data warehousing y la observabilidad

El data warehousing y la observabilidad han sido históricamente dominios separados, con proveedores, compradores y stacks distintos. Esa separación es cada vez más una convención que un requisito técnico. Hoy, ambos dominios escriben en almacenamiento de objetos. Ambos requieren consultas interactivas, de baja latencia y con alta concurrencia. Y, a nivel de los datos, los mismos eventos suelen almacenarse dos veces: una en una plataforma de observabilidad y otra en un data warehouse, con una frágil capa de sincronización entre ambas. Almacenar todo una sola vez en formatos abiertos, consultables tanto por las herramientas de AI Analyst como por las de AI SRE, elimina esa duplicación y hace que el contexto esté disponible en ambos flujos de trabajo.

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La capa de plataforma: interfaces preparadas para agentes y observabilidad de LLM

Se requieren dos componentes adicionales junto con la base de datos para contar con una plataforma completa de analítica agéntica. Interfaces preparadas para agentes Cuando los agentes de IA son la interfaz principal para acceder a los datos, la plataforma de datos debe exponer sus capacidades de formas que los agentes puedan consumir: APIs compatibles con MCP, interfaces en lenguaje natural y frameworks para agentes que se integren sin desarrollos a medida para cada caso de uso. Agentic Data Stack combina ClickHouse con LibreChat para ofrecer una solución llave en mano para implementar agentes de analítica sobre sus datos. Observabilidad de LLM A medida que proliferan los agentes, hacer seguimiento de su ejecución, supervisar el rendimiento del modelo, controlar los costos y depurar fallos en flujos de trabajo de varios pasos se convierte en un requisito fundamental de ingeniería. Langfuse se ejecuta en ClickHouse Cloud para proporcionar observabilidad de LLM en tiempo real y a escala.
Última modificación el 3 de julio de 2026