ライブな運用ダッシュボード
3.2M+ 行の実際の NYC タクシーデータ をオブジェクトストレージから直接投入 — 速さを体感できます。
ClickHouse BUILD シリーズ
3 時間のひと続きのセッションで、実際の分析アプリを ClickHouse Cloud 上で稼働させます。モジュールごとに手を動かし、AI コーディングエージェントが隣で一緒に進めます。
選ぶのは一度だけ。以降はどのページでも正しいセットアップ手順が表示されます。
講義ではありません。持ち帰るのは 動くプロトタイプ。
多くのワークショップが渡すのはスライドです。ここで渡すのは、実際に動く NYC タクシーの配車アプリ — React フロントエンド、FastAPI バックエンド、Postgres ソース — そのデータとインテリジェンスを、モジュールごとに ClickHouse Cloud へ移していきます。
ゼロから作ることはなく、置いていかれることもありません。コマンドはすべてコピー&ペーストで、タイピングはコーディングエージェントが担当するので、一つひとつの仕組みの理解に集中できます。各モジュールには必要な前提が明記されているので、詰まっても数秒で追いつけます。
セッションが終わってもトライアルは動き続け、作ったものもその上で動き続けます。そして リポジトリはあなたのもの なので、チームに持ち帰ってライブでデモできます。
持ち帰るもの
すべて自分の ClickHouse Cloud トライアル上で — セッション中にモジュールごとに接続していきます。
3.2M+ 行の実際の NYC タクシーデータ をオブジェクトストレージから直接投入 — 速さを体感できます。
自分のマネージド Postgres から ClickHouse へ、ClickPipe 経由で継続的にストリーミング。
ClickHouse Agents で自分のデータに自然言語で質問 — ガバナンス付きで、SQL は不要。
アプリのトレースとログが ClickStack / HyperDX に流れ、エージェントがその上にダッシュボードとアラートを作り、ライブの障害を診断します。
アプリ内 AI チャットの すべてのターン、生成、コストを Langfuse でエンドツーエンドにトレース。
会場が解散した後も、手元に残して拡張し、自分のデータ に向けられます。
ひとつのプラットフォームで、端から端まで
ClickHouse Cloud を巡るガイドツアー — 取り込みから AI まで、各要素を自分で接続して設定します。
加えて、アプリが呼び出す ClickHouse 以外のサービスは 1 つだけ: OpenAI（アプリ内 AI チャットの背後にあるチャットモデル）。
行程 · ハンズオン約 2h30
3 時間のセッション: 約 2h30 の構築に、オープニング、モジュール間の移行、最後のライブデモを加えた構成です。
アカウント、キー、ツール、エージェントスキル、そしてローカルで動くアプリ — すべて接続して検証します。
スキーマを作成し、オブジェクトストレージから 3.2M+ 行の履歴データを投入して、クエリ速度を体感します。
データが入った状態のアプリを一巡: Ops と Historical のダッシュボード、そしてチャットパネル。
自分のマネージド Postgres から、Postgres CDC ClickPipe でライブな行を ClickHouse へストリーミングします。
対話型 BI: タクシーデータ上にエージェントを作り、自然言語で探索します。
ClickStack を有効化し、アプリのトレースとログを HyperDX へ送ります。
エージェントを ClickStack の MCP に接続し、SRE ダッシュボードとアラートを作らせます。
現実的な障害を注入し、テレメトリから AI SRE とともに診断して、修正を出します。
アプリ内 AI チャットを使い、そのトレース、生成、コストを Langfuse で追います。
作ったものを振り返り、持ち帰り、自分のデータへ広げます。
講師ありでも、完全な自習でも進められます。 メインの経路はセルフサービスで、コーディングエージェントが講師役を兼ねます。テストで確認されたすべての失敗はトラブルシューティングリファレンスに載っています。
参加する前に
チーム、ノート PC、そしてコーディングエージェントを持って参加してください。ClickHouse Cloud 上で動くリアルタイムで可観測、AI 支援の分析アプリを持ち帰れます。