ClickHouse オブザーバビリティにおける ClickStack と Grafana の選択

オブザーバビリティデータの保存先として ClickHouse データベースの採用が急速に広がるにつれ、議論の焦点も移り変わってきました。高い取り込みレート、業界トップクラスの圧縮率、高速な分析クエリ、そして過度なサンプリングやロールアップに頼らず未加工のテレメトリを長期間保持できる能力により、多くのチームにとってストレージエンジンの選定はすでに解決済みの課題となっています。

次の課題は、その基盤の上にどのインターフェースを構築するかです。従来は単に可視化レイヤーを選ぶことを意味していましたが、最近では台頭しつつあるエージェント型ワークフローを支えるプラットフォームを選ぶことでもあります。

ClickHouse ユーザーの間では、特に一般的な選択肢として両者のアプローチが浮上しています。ClickHouse プラグインを併用した Grafana の利用と、ClickHouse 専用に構築されたオブザーバビリティプラットフォームである ClickStack の利用です。 本記事では、それぞれのアプローチの強み、設計思想の違い、そしてどのような場合にどちらのツールが最適であるかを詳しく見ていきます。

本記事は、オブザーバビリティのバックエンドとしてすでに ClickHouse を選定していることを前提としています。どのストレージエンジンを採用すべきかではなく、どの利用体験がエンジニアに最も適しているかが論点です。ここでは、独自の強みやトレードオフを持つ広範な Grafana LGTM エコシステムと ClickStack の比較ではなく、ClickHouse 向けのユーザーインターフェースおよびエージェント向けインターフェースとしての ClickStack と Grafana (ClickHouse プラグインを使用) の比較を取り上げます。

設計思想の違い #

エンジニアがどのように作業するかについて、両ツールがそれぞれ異なる前提から出発している点を理解しておくと役立ちます。

本記事の比較における Grafana とは、ダッシュボード、可視化、Explore、アラートなどを含め、ClickHouse データソースプラグイン経由で ClickHouse に接続した際のコア Grafana OSS エクスペリエンスを指します。独自の強みやトレードオフを持ち、追加機能を提供する広範な Grafana Cloud プラットフォームや関連する LGTM スタックを指すものではありません。

Grafana は広範な「ビッグテント」思想を採用しており、多数のデータソースや運用システムにまたがる共通インターフェースを提供します。そのルーツは「モニタリング優先 (monitoring-first)」のワークフローにあり、Prometheus メトリクスからのアラートを起点にエンジニアがダッシュボードへ移動し、そこからトレース、ログ、プロファイルなどのシグナルを辿って問題の原因を切り分けるスタイルです。

Grafana はプラグインアーキテクチャを通じて幅広いデータソースをサポート

このモニタリング優先モデルは、障害モードがすでに把握されており、ダッシュボードやアラートにあらかじめ定義されている場合にはうまく機能します。しかし、予期せぬレイテンシスパイクが事前に用意したビューやしきい値から外れるような、午前3時の未知のインシデント対応ではあまり有効ではありません。

ClickStack は、こうした未知の問題に対応すべく「調査優先 (investigation-first)」の思想で設計されています。関連する問い、ダッシュボード、あるいはシグナルを辿る道筋があらかじめ定義されているとは想定せず、テレメトリそのものから着手し、パターンの探索、仮説の検証、そして根本原因が突き止められるまでデータを追究することをエンジニアに促します。これは、ログ、トレース、メトリクス、セッション、さらに広範なアプリケーションコンテキストを単一の分析エンジン内でクエリし、相関づけられる ClickHouse に極めて適したアプローチです。

ClickStack はログ、メトリクス、トレースを相互に関連付けられたシグナルとして提示

共通のデータ、異なる体験 #

インターフェースの選択によってテレメトリーを ClickHouse に送る方法が決まるわけではないという点は、強調しておく必要があります。多くのチームにとって OpenTelemetry が標準的な経路ですが、ClickHouse は OpenTelemetry 形式やネイティブの ClickHouse 連携を利用して、Fluent Bit、Fluentd、Logstash、Vector などのエージェントやパイプライン経由でデータを受け取ることもできます。

データが ClickHouse に入れば、ClickStack と Grafana のどちらでも、標準の OpenTelemetry スキーマやカスタムテーブルを扱えます。違いは、各インターフェースがそのデータをどのようにユーザーへ見せるかにあります。

Grafana の「ビッグテント」の理念により、共通のインターフェースを通じて多種多様なデータソースをサポートできます。この柔軟性は最大の強みの 1 つですが、より多くの明示的な設定が必要になる場合が多いことも意味します。相関関係、ダッシュボード変数、クエリの動作は Grafana の汎用的な抽象化の枠組みの中で定義する必要があり、ユーザーは多くの場合、SQL や、ダッシュボードおよび Explore で提供されるクエリ作成機能を使う必要があります。

Grafana は独自のデータストアに対してはより深く専用に構築されたエクスペリエンスを提供していますが、ClickHouse プラグインは Grafana の汎用データソースフレームワークと、ダッシュボードや Explore を通じて公開される機能による制約を受けます。

私たちは、Grafana のデータソースフレームワークで利用できるワークフローをよりスムーズにし、ユーザーが書く必要のある SQL の量を減らすために、ClickHouse Grafana プラグインへの投資を続けています。これには、ダッシュボードと Explore 全体で、よりネイティブなフィルタリング、探索、変数、アノテーション、クエリ作成のエクスペリエンスが含まれます。

Grafana ClickHouse プラグインの新しいコンパクトクエリモードは、SQL を書く必要性を減らすよう設計されています。

対照的に、ClickStack は ClickHouse 専用に構築されているため、ClickHouse のデータモデルや分析機能に最適化したエクスペリエンスを提供できます。ログ、トレース、メトリクス、セッション向けに専用のエクスペリエンスを用意しており、相関関係の処理も製品のネイティブな機能として組み込まれています。検索起点でクリック主体のワークフローによって基盤となる SQL の多くが抽象化されている一方で、より高度な分析が必要な場合にはユーザー自身で SQL を書くことも可能です。

このため、最終的にどちらを選ぶかのリスクは比較的小さくなります。データは ClickHouse に保持されたままであり、取り込みパイプラインを変更する必要はなく、後からもう一方のインターフェースを追加してもストレージが重複することはありません。

ClickStack を選ぶべきケース #

エンジニアがあらかじめ定義されたダッシュボードを見たり、アラートからログやトレースへ所定の手順で進むことよりも、オブザーバビリティデータの調査に大半の時間を費やしているなら、ClickStack を選ぶのが適しています。

これは、主要なワークフローが検索であり、Event Deltas や Event patterns といった追加のデータ分析ツールがこれを補完している点に表れています。

ClickStack は検索を中心とした調査起点の体験を提供します

エンジニアは使い慣れた Lucene スタイルの構文から始め、イベントのフィルタリングやグループ化、値の分布の確認、時間範囲の比較、ログとトレース間の移動を行い、調査の進展に合わせて可視化を作成できます。高度な分析には引き続き SQL も使えますが、すべての手順で SQL が必須となるわけではありません。

ClickStack は、ClickHouse が主要な、あるいは唯一のオブザーバビリティストアである場合にも有力な選択肢です。単一のエンジンに特化しているため、汎用的なデータソースの抽象化に合わせることなく、ログ、メトリクス、トレース、セッションを相関付けられた 1 つのエクスペリエンスにまとめ、最適化された ClickHouse クエリの生成、フィルターの自動適用、最適化されたスキーマの利用、データベース固有の機能の活用が可能です。

ClickStack は、「bring-your-own-agent(好みのエージェントを持ち込む)」の理念に基づき、オープンなエージェント型の未来に向けて設計されています。指定された独自の専用エージェントを導入するのではなく、すでに使っているコーディングアシスタント、IDE、社内エージェント、チャットツール、自動化フレームワークにオブザーバビリティを組み込むことができます。

これを実現するために、ログ、トレース、メトリクスの検索、パターンの特定、リグレッションの調査、ClickStack リソースの管理を行う高レベルなオブザーバビリティツールを提供する MCPサーバー を備えています。エージェントはすべての調査を SQL で直接構築するのではなく、これらの目的に応じた専用の操作を通じて作業できるため、より正確な評価、高いツールの効率、優れた一貫性を得られます。

このオープンモデルには、コラボレーションにおける課題が生じます。調査がさまざまなアシスタント、IDE、ローカルツールにまたがって行われるため、その推論プロセスや根拠を保存して共有することが難しくなる点です。ClickStack AI ノートブック は、一連のクエリ、仮説、根拠、結論を記録できる共通の作業スペースを提供します。これにより、単なる回答だけでなく、エンジニアや将来のエージェントが確認して拡張できる、再利用可能な調査結果が残せます。

Grafana は独自の商用 AI アシスタントを提供しており、MCP サーバーと連携できるアーキテクチャを備えています。ClickHouse が基盤のオブザーバビリティストアである場合、デフォルトでは Grafana MCP サーバー を使用して SQL で直接データをクエリします。代わりに、チームは Grafana と並行して ClickStack をヘッドレスなエージェント型レイヤーとしてデプロイし、その上位レベルのオブザーバビリティ MCP ツールを接続することもできます。

まとめると、検索主導の調査体験、テレメトリシグナル間のネイティブな相関分析、セッションリプレイ、または一般的な SQL ワークフローを抽象化する ClickHouse ネイティブなインターフェースが必要な場合は、ClickStack を選ぶとよいでしょう。また、あらかじめ決められた AI 体験を導入するのではなく、独自のモデル、アシスタント、ツールを中心としたエージェント型 SRE ワークフローを構築したい場合にも、より適しています。

ClickHouse プラグインを備えた Grafana を選ぶべき場合 #

異種混合環境全体で一貫したインターフェースが主な要件である場合は、ClickHouse 向けに Grafana を選択してください。

多くの組織は、インフラストラクチャ、アプリケーション、クラウドサービス、ビジネスメトリクス、運用ツールの共通ダッシュボードレイヤーとして、すでに Grafana を使用しています。こうした環境では、ClickHouse は数ある重要なデータソースの 1 つです。ClickHouse プラグインを使用すると、チームはすでに使用しているダッシュボード、アラートワークフロー、運用プラクティスを置き換えることなく、ClickHouse を導入できます。

Grafana は、複雑なダッシュボード資産にとって特に強力であり続けています。高度にカスタマイズされたビューの構築、異なるバックエンドからのパネルの結合、アラートポリシーの管理、幅広いプラグインエコシステムを通じたプラットフォームの拡張が可能です。また、確立された PromQL ワークフローを持つ Prometheus 中心の組織にとっても自然な選択肢です。

ClickHouse および ClickStack における PromQL サポートは、依然として実験段階です。執筆時点での互換性は PromQL テストスイートの約 65% をカバーしており、継続的に改善されています。実装が成熟するにつれて、PromQL ワークフローを必要とする Prometheus メトリクスワークロードの多くが ClickHouse 上で直接実行されるようになり、これらのユースケースのためだけに Grafana を保持する必要性が減る可能性があります。

複数のデータベースやベンダーにまたがる共通のダッシュボードレイヤーが必要な場合、Prometheus 主導のアラートワークフローに依存している場合、またはすでに大規模な Grafana 資産を運用している場合は、Grafana を選ぶとよいでしょう。また、ClickHouse の外部にある運用データやビジネスデータとテレメトリを組み合わせたいチームにとっても、より強力な選択肢となります。

Grafana のアーキテクチャは意図的にマルチエンジンになっています。その強みは、共通のフレームワークを通じて異なるシステムのデータを提示できる点にあります。そのトレードオフとして、ClickHouse は他のすべてのデータソースと同じ汎用的な抽象化の中で動作する必要があり、エクスペリエンスを ClickHouse 自体に合わせてどこまで最適化できるかには限界があります。プラグインはクエリビルダー、ダッシュボード、Explore、アラートを提供できますが、それを取り巻く体験は Grafana の他の部分と一貫性を保つ必要があります。

どちらのモデルが普遍的に優れているというわけではありません。Grafana のマルチエンジン設計は幅広いテクノロジー資産にわたる柔軟性を優先し、ClickStack のシングルエンジン設計は ClickHouse を中心とした、より密接な統合、シンプルな相関分析、より深い最適化を実現します。

多くのチームは両方を使用 #

多くの組織にとって、最良の答えは両方のツールを使用することです。

Grafana は、高度に洗練されたダッシュボード、システム間モニタリング、Prometheus ワークフロー、確立されたアラートのための基盤であり続けることができます。ClickStack は、ClickHouse に保存された完全な忠実度を持つテレメトリのためのより深い調査環境を提供すると同時に、MCP インターフェースやノートブックを備えたエージェント型インターフェースとして機能し、調査結果を共有できます。

Grafana をダッシュボードレイヤーとして保持しながら ClickStack をヘッドレスでデプロイし、Grafana を ClickStack MCP サーバーに接続する一般的なデプロイモデル。使い慣れた Grafana の体験を維持しながら、ClickStack をエージェント型の調査レイヤーとして使用できます。

両方のインターフェースが同じ基盤データ上で動作できるため、別々の取り込みパイプラインを用意したりストレージを重複させたりする必要はありません。

実践的な判断基準 #

オブザーバビリティが主なワークロードであり、ClickHouse がメインのテレメトリストアである場合は、ClickStack を選択してください。特にエンジニアが検索主導の調査、ネイティブな相関分析、セッションリプレイ、オープンなエージェント型ワークフローのサポートを必要としている場合に適しています。

すでに広範なオブザーバビリティデータストア資産を運用している場合、ClickHouse を他の複数のシステムと組み合わせる必要がある場合、あるいは Prometheus や共通のアラートワークフローに依存する多数のクロスシステムダッシュボードを維持している場合は、Grafana を選択してください。

ClickHouse と ClickStack における PromQL および Prometheus のサポートが進化し続けるにつれて、Prometheus に関する推奨事項は時間とともに変わる可能性があります。この決定を行う際は、最新の製品ドキュメントを確認してください。

あるいは、すでに Grafana がモニタリング資産に対応しているものの、エンジニアが ClickHouse のテレメトリを調査するためのより特化した環境を必要としており、エージェント型 SRE ワークフローを構築するためのプラットフォームを探している場合は、両方を併用してください。

まとめ #

インターフェースの決定は、チームの働き方に合わせるべきです。ClickHouse プラグインを備えた Grafana は、多くのシステムにまたがる共通の可視化、モニタリング、アラートレイヤーを重視するマルチエンジン環境により適しています。ClickStack は、ClickHouse がオブザーバビリティアーキテクチャの中心であり、調査、相関分析、独自のカスタムエージェントによる分析のための統一された環境をエンジニアが必要としている場合により適しています。

この選択には適応性もあり、時間の経過とともに変更できます。テレメトリは ClickHouse に残り、同じデータで両方の体験をサポートできます。まずは現在の運用モデルに合ったインターフェースから始め、要件が拡大した段階でもう一方を追加してください。