09 まとめ

作ったものを振り返り、持ち帰り、自分のデータへ広げる方法を学びます。

開始時点

build-workshop-v1 にいます — セッション中ずっと設定してきた完成版のアプリです。モジュール 07 で fault ブランチをチェックアウトした場合は、次に進む前にそのモジュールの stash-and-switch リセットを行ってください。所要時間は約 10分 です。

修了時には、動くプロトタイプとこのリポジトリが手元に残り、チームに見せられます。2時間半のハンズオンの構築作業はあっという間に過ぎます。3時間のファシリテーション付きセッションでは、残りの時間がオープニング、モジュール間の移行、最後のデモに充てられます。このモジュールでは、やったことを明確にします。何をデモできるのか、今日以降も動き続けるものは何か、そしてそれを自分のシステムに向け直すための1つの変更は何かです。

ゴール

自分が構築した各要素の名前を言えて、自分のデータに向けるために変える1つのことが分かっている状態になることです。

ステップ 1 — 作ったものを振り返る

NYC タクシーアプリを題材に、次のことを行いました。

履歴分析を ClickHouse Cloud に移し、オブジェクトストレージからデータを投入した（モジュール 01）。
ClickPipe 経由でマネージド Postgres からのリアルタイム CDC を追加した（モジュール 03）。
ClickHouse Agents でデータを対話的に探索した（モジュール 04）。
ClickStack と HyperDX でアプリを観測可能にした（モジュール 05）。
そのテレメトリ上に、エージェントで SRE ダッシュボードとアラートを構築させた（モジュール 06）。
AI SRE で実際のインシデントを診断して修復した（モジュール 07）。
Langfuse でエンドツーエンドにトレースされるアプリ内 AI チャットを接続した（モジュール 08）。

ステップ 2 — 持ち帰る

ClickHouse Cloud のリソースはトライアル期間中は残ります。ClickHouse サービス、マネージド Postgres、ClickPipe、ClickHouse Agent、そして ClickStack の成果物です。Langfuse のトレースは自分の Langfuse Cloud プロジェクトに残ります。アプリ、乗車データのライター、テレメトリコレクターはローカルなので、戻ってきたら Docker を再起動してください。.env.workshop は非公開で保存しておきます。これだけあれば、チームに次の5つをライブで説明できます。

ClickHouse Cloud 上のリアルタイム運用ダッシュボード（モジュール 01-03）
マネージド Postgres からストリーミングする変更データキャプチャパイプライン（モジュール 03）
ClickHouse Agents による自分のデータへの対話型 BI（モジュール 04）
テレメトリ上に AI が構築した SRE ダッシュボードとアラート（モジュール 05-06）
Langfuse でエンドツーエンドにトレースされたアプリ内 AI チャット（モジュール 08）

リポジトリを共有しますか？自習でも進められます

このリポジトリを渡した相手は、講師なしでワークショップを進められます。このワークショップを自習で進めるとトラブルシューティングのリファレンスを案内してください — この2つで、会場とファシリテーターが提供するはずだったものをすべてカバーできます。

ステップ 3 — 自分のデータへ広げる

`db/` と `.env.workshop`

価値までの最短経路は、パイプラインを自分のシステムに向け直すことです。

- Point a Postgres CDC ClickPipe at YOUR operational database instead of the workshop's managed instance.
- Adjust the schema and the back end's queries to your tables.
- Send YOUR app's OpenTelemetry to ClickStack and rebuild the SRE dashboard on it.

完了したかどうかの確認方法

何も見ずにエンドツーエンドのアーキテクチャを説明できる。
CDC を自分のデータベースに向けるための、たった1つの設定変更が分かっている。

まとめ

リアルタイムで、観測可能で、AI 支援付きの分析アプリケーションを、ClickHouse Cloud 上に一気に構築しました。しかもタイピングの大半はエージェントがやりました。持ち帰るべき学びはこれです。同じことが自分のスタックでも再現できます。

完了 — 次にやること

マネージドのクラウドリソースはトライアル期間中は残ります。使いたくなったらローカルのアプリを再起動してください。さらに先へ進む準備ができたら、次のどれかを選んでください。

自分のデータを持ち込む。 Postgres CDC の ClickPipe を自分の運用データベースに向け直し、スキーマとクエリを自分のテーブルに合わせて調整します（モジュール 03 がその形を示しています）。
ClickHouse Agents を掘り下げる。 ai.clickhouse.cloud で自分のデータセットにエージェントを向け、タクシーデータの先にある対話型 BI を探索します。
リポジトリはあなたのものです。 このリポジトリと保存した .env.workshop を持っておけば、どのモジュールでも再実行できます。チームメイトに渡すこともできます — 完全に自習で進められます。

何かがうまく動かないとき

トレースやデータが表示されませんか？そのモジュールの該当する You should see のチェックポイントをもう一度確認してください — 期待される出力が正確に書かれています。
セットアップや認証情報の問題ですか？トラブルシューティングに、テストで確認されたすべての失敗とその修正方法が載っています。
クリーンなベースラインが欲しいですか？ git switch build-workshop-v1 で完成版のアプリに戻れます。

終了状態

これでワークショップは終了です。ClickHouse docs を読み、気になるモジュールに戻ってさらに深く掘り下げてください。