Quando ClickHouse passa a fazer sentido
Workload contínuo de query, dashboard que precisa abrir em sub-segundo, telemetria/logs em escala, produto analítico consumido por usuário final. Em todos esses, Snowflake e BigQuery viram conta gigante — e ClickHouse vira a escolha óbvia.
- ●Dashboards executivos lentos (10s+ pra abrir, recarregam várias vezes ao dia)
- ●Conta de BigQuery/Snowflake estourando com workload de telemetria, logs ou eventos de produto
- ●Produto analítico consumido por cliente final com SLA de latência (< 1s)
- ●Stream de eventos do Kafka/Redpanda chegando mais rápido que warehouse aguenta
- ●Necessidade de custo previsível (mensal fixo, não variável por query)
O que entregamos
ClickHouse implantado em produção (auto-hospedado, ClickHouse Cloud ou Altinity), modelado pro workload do cliente, integrado à pipeline existente e com time interno capacitado pra operar com autonomia.
Como funciona o projeto
- 01
Avaliação técnica
1-2 semanas: análise do workload atual, dimensionamento de cluster, escolha de modelo de hospedagem (self vs Cloud vs Altinity).
- 02
Implantação e modelagem
3-4 semanas: ClickHouse rodando em produção, modelo de dados desenhado pro workload, primeiro pipeline de ingestão.
- 03
Migração de workload
4-6 semanas: workloads críticos migrados de Snowflake/BigQuery/Athena pra ClickHouse, com dual-run e validação.
- 04
Capacitação e handover
2-3 semanas: workshop com o time interno, documentação operacional, plano de monitoramento e backup.
O que ficou medido
ClickHouse rodando em produção servindo dashboards e produtos analíticos com latência sub-segundo. Custo mensal previsível, time interno capacitado, queries que demoravam 30-60s agora respondem em 1-2s.