Lộ trình học viên

Trong vài giờ tới, bạn sẽ lấy một ứng dụng taxi NYC đang chạy và xây lại tầng dữ liệu của nó trên ClickHouse Cloud: phân tích dữ liệu lịch sử thật, một luồng change-data-capture trực tiếp, BI hội thoại, một dashboard SRE do AI dựng, và một AI chat trong ứng dụng được trace từ đầu đến cuối. Hãy làm các module theo thứ tự - danh sách đánh số bên dưới cũng chính là bảng theo dõi tiến độ của bạn.

Workshop hỗ trợ cả macOS và Windows. Hãy chọn máy tính của bạn ở phần header trang; lựa chọn đó được giữ lại trên mọi trang học viên và giảng viên. Học viên Windows dùng Ubuntu trên WSL 2, nên sau khi thiết lập thì mọi khối lệnh dùng chung đều giống nhau.

Tiến độ của bạn

0. Thiết lập - tài khoản, key, công cụ, agent skills, và ứng dụng chạy local.
1. ClickHouse Cloud - xây schema và nạp mồi hơn 3.2 triệu dòng dữ liệu taxi thật từ object storage.
2. Ứng dụng nền - tham quan ứng dụng đang chạy, sau khi ClickHouse đã có dữ liệu, để biết bạn đang mở rộng cái gì.
3. Managed Postgres CDC - stream Postgres do ClickHouse quản lý vào ClickHouse bằng một ClickPipe.
4. ClickHouse Agents - đặt câu hỏi cho dữ liệu của bạn bằng ngôn ngữ thường ngày.
5. ClickStack - xem chính trace và log của ứng dụng trong HyperDX.
6. AI SRE - để agent của bạn dựng một dashboard SRE và cảnh báo trên telemetry đó.
7. Làm hỏng và sửa - tiếp nối từ AI SRE, tiêm một lỗi, chẩn đoán, và sửa nó.
8. Chat và Langfuse - đấu nối một AI chat trong ứng dụng và trace từng lượt hội thoại.
9. Tổng kết - điểm lại, mang về, mở rộng cho dữ liệu của riêng bạn.

Bạn sẽ xây được gì

Đến cuối buổi, các service dữ liệu có trạng thái và service quan sát của bạn chạy trên cloud. Ứng dụng, bộ sinh tải, các công cụ client, và bộ chuyển tiếp telemetry chạy local:

• một dashboard ops trực tiếp trên hơn 3.2 triệu dòng dữ liệu taxi NYC thật được nạp mồi thẳng từ object storage,
• một pipeline change-data-capture stream Postgres do ClickHouse quản lý vào ClickHouse liên tục,
• BI hội thoại trên dữ liệu đó với ClickHouse Agents,
• một dashboard SRE và cảnh báo do AI dựng trên chính telemetry của ứng dụng,
• và một AI chat trong ứng dụng được trace từ đầu đến cuối trong Langfuse.

Thời lượng

Khoảng 2 giờ 30 phút thực hành - và dashboard của bạn đã chạy trên dữ liệu thật trong 40 phút đầu.

Chi phí

Tín dụng dùng thử của ClickHouse Cloud bao trọn các service do ClickHouse quản lý. Hãy dự trù khoảng 5 đô la tín dụng OpenAI cho Module 08.

Mọi thứ đều là copy-paste

Mọi câu lệnh và truy vấn trên các trang này đều sẵn sàng để copy và chạy, và coding agent của bạn làm phần nặng nhọc - bạn đang chỉ đạo việc xây dựng, không phải gõ nó ra.

Mỗi bài học được cấu trúc thế nào

Mọi trang module đều theo cùng một hình dạng, để bạn luôn biết mình đang ở đâu:

1. Điểm khởi đầu - branch checkpoint cần checkout và những gì bạn cần có sẵn.
2. Vì sao - vì sao bước này quan trọng với ứng dụng bạn đang xây.
3. Mục tiêu - một kết quả cụ thể duy nhất cho module.
4. Các bước - được đánh số, mỗi bước bắt đầu bằng động từ, kèm chính xác các file bạn tiếp xúc và một checkpoint về kết quả mong đợi.
5. Cách kiểm chứng bạn đã hoàn thành - một phép kiểm bạn có thể tự chạy.
6. Tổng kết - vừa rồi điều gì đã diễn ra.
7. Trạng thái kết thúc - phần bàn giao sang module tiếp theo.

Đừng lo về việc theo kịp mọi người: mỗi module đều nêu một branch checkpoint mà bạn có thể checkout để bắt đầu lại từ đầu, nên bạn không bao giờ bị bỏ rơi.

Tự làm một mình

Bạn chạy workshop này mà không có giảng viên? Hãy đọc Tự học workshop này trước - nó chiếu những gì một giảng viên vốn sẽ cung cấp sang các phương án tự phục vụ đã được dựng sẵn trong tài liệu này. Nếu có gì hỏng, Xử lý sự cố liệt kê mọi lỗi thiết lập đã gặp khi kiểm thử cùng cách sửa.

Bắt đầu với 00 Thiết lập.