Tableau de bord d’observabilité avancé
- Advanced Dashboard : L’interface principale de tableau de bord, accessible via Monitoring → Advanced dashboard, offre une visibilité en temps réel sur le taux de requêtes, l’utilisation des ressources, l’état du système et les performances du stockage. Ce tableau de bord ne nécessite pas d’authentification distincte, n’empêche pas les instances de passer en idling et n’ajoute pas de charge de requête à votre système de production. Chaque visualization s’appuie sur des requêtes SQL personnalisables, avec des charts prêtes à l’emploi regroupées en métriques ClickHouse-specific, system health et Cloud-specific. Vous pouvez étendre le monitoring en créant des requêtes personnalisées directement dans la SQL Console.
L’accès à ces métriques n’exécute pas de requête sur le service sous-jacent et ne réactive pas les services idle.
- Native advanced dashboard : Une interface de tableau de bord alternative, accessible via « You can still access the native advanced dashboard » dans la section Monitoring. Elle s’ouvre dans un onglet séparé avec authentification et fournit une UI alternative pour le monitoring de l’état du système et du service. Ce tableau de bord permet des analyses avancées, dans lesquelles vous pouvez modifier les requêtes SQL sous-jacentes.
Query insights et surveillance des ressources
- Query Insights : interface intégrée pour l’analyse des performances des requêtes et le dépannage
- Resource Utilization Dashboard : suit la mémoire, l’allocation CPU et les tendances de transfert de données. Les graphiques d’utilisation du CPU et de la mémoire montrent la valeur maximale de la métrique d’utilisation sur une période donnée. Le graphique d’utilisation du CPU affiche une métrique d’utilisation du CPU au niveau système (PAS une métrique d’utilisation du CPU de ClickHouse).
Point de terminaison de métriques compatible avec Prometheus
- Option de métriques filtrées : le paramètre facultatif filtered_metrics=true réduit le payload de plus de 1 000 métriques disponibles à 125 métriques « critiques », afin d’optimiser les coûts et de faciliter le monitoring ciblé
- Distribution de métriques mises en cache : utilise des vues matérialisées actualisées chaque minute afin de minimiser la charge des requêtes sur les systèmes de production
Cette approche respecte le comportement d’idling des services, ce qui permet d’optimiser les coûts lorsque les services ne traitent pas activement de requêtes. Ce point de terminaison d’API s’appuie sur les identifiants de ClickHouse Cloud API. Pour obtenir les détails complets de configuration du point de terminaison, consultez la documentation Prometheus pour le Cloud.
Exemples d’intégration
Supervision Grafana Cloud
Supervision avec Datadog
ClickStack
Notez que cette approche réveillera les services inactifs, car HyperDX interroge directement les tables système.
Options de déploiement de ClickStack
- HyperDX dans ClickHouse Cloud (aperçu privé) : HyperDX peut être lancé sur n’importe quel service ClickHouse Cloud.
- Helm : Recommandé pour les environnements de débogage basés sur Kubernetes. Prend en charge l’intégration avec ClickHouse Cloud et permet une configuration propre à l’environnement, la définition de limites de ressources et la mise à l’échelle via
values.yaml. - Docker Compose : Déploie chaque composant (ClickHouse, HyperDX, OTel collector, MongoDB) séparément. Vous pouvez modifier le fichier Compose pour supprimer les composants inutilisés lors de l’intégration avec ClickHouse Cloud, en particulier ClickHouse et l’OpenTelemetry Collector.
- HyperDX Only : Conteneur HyperDX autonome.
Vous pouvez également collecter des métriques à partir du point de terminaison Prometheus de ClickHouse Cloud via un OpenTelemetry Collector et les transférer vers un déploiement ClickStack distinct pour les visualiser.
Intégration directe avec le plugin Grafana
Intégration directe avec Datadog
Cette intégration n’est pas recommandée pour les déploiements ClickHouse Cloud en raison de son incompatibilité avec le comportement de mise en veille optimisé pour les coûts et des limitations opérationnelles de la couche proxy du cloud.
Utiliser directement les tables système
system.query_log. À l’aide de la Console SQL ou du clickhouse client, les équipes peuvent identifier les requêtes lentes, analyser l’utilisation des ressources et suivre les tendances d’utilisation à l’échelle de l’organisation.
Analyse des performances des requêtes
Vous pouvez utiliser les journaux de requêtes de la table système pour analyser les performances des requêtes.
Exemple de requête : trouver les 5 requêtes dont l’exécution est la plus longue sur l’ensemble des répliques du cluster :
Solutions de monitoring communautaire
Comme les autres approches de monitoring direct de la base de données, cette solution interroge directement les tables système de ClickHouse, ce qui empêche les instances de se mettre en veille et nuit à l’optimisation des coûts.