ClickHouse融资强化实时分析及AI平台技术架构

ClickHouse是一家专注于实时分析、数据仓库与可观测性的公司[citation:1]。近期，该公司宣布了其C轮融资的扩展[citation:1]。此次融资的具体金额未披露，是在2025年5月完成的3.5亿美元原始C轮融资基础上的追加[citation:1]。

此次融资将用于加速技术研发和市场拓展，旨在帮助企业处理大规模数据集并实现快速分析[citation:1]。

核心技术架构

ClickHouse的核心是一款为联机分析处理 设计的高性能、开源列式数据库管理系统[citation:3]。

• 列式存储与压缩：采用列式存储结构，并结合数据压缩技术，显著降低了I/O开销，从而提升了查询效率[citation:3]。
• 向量化执行引擎：通过向量化处理方式优化计算性能，能够支持对海量数据的秒级复杂分析查询[citation:3]。
• 分布式与可扩展性：基于分布式MPP架构设计，支持在分布式集群上进行水平扩展，同时也能进行垂直扩展[citation:3][citation:4]。
• 高吞吐与低延迟：该架构高度专注于实现高吞吐量和低延迟查询，能够处理每日超过1000亿条记录的插入，并支持每秒千万级以上的记录处理能力[citation:4]。

面向AI与可观测性的技术扩展

为适应人工智能和现代可观测性场景的需求，ClickHouse已扩展了其技术栈。

• AI与机器学习支持：

  • 在数据库层面，ClickHouse可作为机器学习工作负载的实时数据库，贯穿从数据探索、特征存储到模型训练与推理的整个流程[citation:7]。
  • 在应用层面，通过引入模型上下文协议服务器端点和AskAI助手等内置工具，开发者能够在ClickHouse数据之上快速部署智能的、交互式AI驱动应用[citation:1]。
  • 一项具体功能是AI驱动的SQL生成，允许用户使用自然语言描述数据需求，系统会通过探索数据库架构、分析表结构等步骤，自动将其转换为可执行的SQL查询语句[citation:1]。

• 统一可观测性平台ClickStack：

  • ClickStack是一个高性能的可观测性技术栈，旨在将日志、指标、追踪和会话回放统一到单一平台中[citation:1][citation:7]。
  • 其架构核心由三个组件构成[citation:10]：
    1. ClickHouse：作为核心数据库引擎，负责高效摄取和查询数TB级别的可观测性数据，并实现深度数据关联。
    2. OpenTelemetry Collector：一个预配置的数据采集器，通过标准化协议接收和批处理遥测数据，并导出至ClickHouse。
    3. HyperDX：提供统一用户界面，支持自然语言搜索、实时日志查看、仪表盘和告警配置等功能[citation:10]。
  • 该架构通过将应用状态数据存储在独立的MongoDB实例中来分离状态与事件数据，从而确保性能与可扩展性[citation:10]。

数据集成与生态

ClickHouse具备良好的数据连接能力，支持从多种数据源接入数据[citation:3]。

• 它兼容Kafka、S3等数据源，并支持联邦查询[citation:3]。
• 为了更无缝地集成外部数据，例如近期新增了对MongoDB变更数据捕获的支持，以实现MongoDB数据流与ClickHouse分析的无缝集成[citation:1]。

性能表现与应用场景

凭借其技术架构，ClickHouse在性能上表现突出，声称其运行速度可比传统方法快100至1000倍[citation:8]。典型的应用场景包括[citation:3][citation:7]：

• 实时分析：支持对数十亿行数据进行亚秒级查询响应，适用于交互式仪表盘和实时决策。
• 可观测性：针对时间序列数据优化，可轻松摄取和查询TB级的日志、指标与追踪数据。
• 数据仓库：支持大规模历史数据分析，并以高性价比的方式存储数据。
• 人工智能：作为AI/ML应用、实时分析及云数据仓库的关键支撑平台[citation:6]。
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