エージェント型アナリティクス

生成インサイト、異常検知、レコメンデーション、プロダクトデータ向けの自然言語インターフェイスといった AI 活用アプリケーション機能では、トランザクション書き込みと分析読み取りの間で密接なフィードバックループが必要になります。 このための標準的なアーキテクチャが、Postgres + ClickHouse です。

• Postgres がトランザクションとアプリケーションの状態を処理し、ClickHouse が分析を担います。
• ClickHouse は、高速なインジェスト、数十億行に対するサブ秒のクエリ、そして顧客向けアプリケーションに求められる同時実行性を提供します。

アプリケーションのエージェント化が進むほど、この組み合わせの重要性はさらに高まります。 エージェントはライブなプロダクトデータを継続的にクエリする必要があるため、クエリ頻度と同時実行性の両方が増加します。 ClickHouse は、自動データレプリケーションと統一された開発者体験を提供するネイティブな Postgres + ClickHouse 連携によってこれに対応し、個別の CDC パイプラインを管理する必要をなくします。

自然言語分析インターフェイス (AI Analyst と呼ばれることもあります) は、実験段階から本番環境へ移行しつつあります。 ユーザーは平易な英語で質問し、数秒で答えが返ってくることを期待します。

インフラストラクチャの観点では、1 つの自然言語クエリが 1 つの SQL クエリを生成するわけではありません。通常は、エージェントが利用可能なデータセットを探索し、複数の推論経路を評価する中で、短時間に数十個のクエリを生成します。 その結果、社内アナリスト向けのワークロードは、同時実行性とレイテンシの特性において、外部の顧客向けワークロードに近づいていきます。

従来のデータウェアハウスは、低頻度でバッチ指向のクエリ向けに設計されていました。重視しているのは、多数のクエリ全体でのスループットであって、高い同時実行性におけるサブ秒の応答時間ではありません。このアーキテクチャで AI Analyst のワークロードを実行すると、許容できないレイテンシが発生するか、得られる価値を上回るペースでコストが増大します。

ClickHouse は、高い同時実行性のインタラクティブなクエリのために構築されています。ペタバイト規模のデータ、数千の同時ユーザー、数十億行に対するサブ秒の応答時間に対応します。

従来のオブザーバビリティスタックは、メトリクス、ログ、トレースという 3 つの独立した柱の上に構築されており、ストレージコストを抑えるためにデータは事前に集計され、サンプリングされています。このトレードオフは人手中心のワークフローでは許容できますが、AI SRE では成り立ちません。 自動インシデントトリアージ、根本原因分析、異常相関には、きめ細かく、高カーディナリティで、長期間保持されるデータが必要です。3 日前のデプロイメントイベントとエラーパターンを相関させる AI Agent は、サンプリングされたログやダウンサンプリングされたメトリクスでは機能しません。

AI SRE を支えるアーキテクチャは、列指向ストレージに保存された幅広い構造化イベントに基づく単一の信頼できる情報源です。完全な忠実度のイベントを一度だけ保存し、メトリクス、トレース、SLO はインジェスト時に事前集計するのではなく、クエリ時にそこから導出します。 ClickHouse はこのモデルに非常に適しています。

• ログおよびイベントデータに対する高い圧縮率
• 高カーディナリティな wide events に対するサブ秒のクエリ
• 本番インフラストラクチャ規模のデータ量でも効率的なインジェスト
• GB 単位のインジェスト料金ではなく、コンピュートとストレージに基づくコストモデル

ClickStack は、このモデルに基づいて構築された ClickHouse のオブザーバビリティスタックであり、データ収集レイヤーとして OpenTelemetry を使用します。 オープンソース版とマネージドサービスの両方で利用できます。