PadletがClickHouse Cloudを活用してリアルタイムの教室分析を実現する方法

Padlet は、授業や課題、アクティビティを生徒が直接参加できる形に変えるためのツールを開発している会社です。プロダクトは本質的にビジュアル重視で、教室の教材を堅苦しくなく親しみやすいものに感じてもらえるよう設計されています。これらはすべて、同社が「良い教育のためのソフトウェアをつくる」と表現するミッションのためにあります。

「良い教育とは、子どもたちが好奇心や創造性を学び、協力することを学ぶことだと私たちは考えています」と、Padletの成長担当バイスプレジデントであるZoheb Jamal氏は語ります。「私たちは、教師がビジュアル的に魅力的なコンテンツを作れて、子どもたちが楽しく夢中になれるプロダクトをつくりたいのです。」

現在、Padletは世界246カ国のうち242カ国で利用されています。「まだ4カ国が残っていますが」とZoheb氏は冗談を交えます。「必ず制覇できると確信しています。」そのリーチが数千万人のユニークユーザーへと拡大するなかで、チームは、教師が教室データをどう活用したいかと、アナリティクスの提供のされ方との間に広がるギャップに気づき始めました。

Zoheb氏は先日シンガポールで開催されたClickHouseミートアップに登壇し、PadletがClickHouse Cloudを使ってリアルタイム分析ストリームを構築し、遅延レポートを待つことなく、生徒のエンゲージメント状況を教師が即座に把握できるようにした経緯を共有しました。

教室でリアルタイムが重要な理由 #

Padletを教室で使う教師たちからは、自然とエンゲージメントに関する疑問が上がるようになりました。生徒は授業に参加しているか? どのアクティビティが響いているか? ページにどれくらいの時間を費やしているか? 長らく、こうした疑問の答えを得るには、Padletにメールを送り、誰かが数字を集計してスナップショットを返してくれるのを待つしかありませんでした。

「これは良くありません」とZoheb氏は言います。「自分の銀行口座の残高を知りたいのに、銀行にメールを書いて2日後に数字が返ってくる、そんな感じですよ。私たちが解消したかったのはまさにそのような体験の悪さです。」

そこでチームは、教師が必要なときにいくつかのコア指標にアクセスできるようにすることに集中しました。目指したのは高度なレポーティングや複雑なダッシュボードではなく、授業の進行に合わせて何が起きているかを教師が見られるようにすることでした。

しかし、Padletの規模となると、その体験を提供するには現実的な技術上の制約が伴います。プロダクトは月間およそ4,000万人のユニークユーザーに利用されており、数十億件のイベントが発生します。「イベントの量がもう少し少なければ、Postgresのようなシンプルなソリューションで済んだでしょう」とZoheb氏は語ります。「ユーザーが少なければと思ったのは、おそらくその時が唯一です。」

教師が必要としているものと、Padletの既存スタックがサポートできるものの間には、明らかなギャップがありました。「私たちに必要なのは、もっと堅牢なソリューションでした」とZoheb氏は言います。

Padletが分析システムに求めたもの #

新しいデータベースを探し始めるにあたって、Padletは機能要件と非機能要件の両方をカバーするシンプルな評価基準を作成しました。

機能面では、リアルタイムが譲れない条件でした。「教師が教室でアクティビティを行っている最中に、その場で数字を見られるようにしたい。翌日では遅いのです」とZoheb氏は言います。

スピードも同じくらい重要でした。「速いというのは、クリックしたらすぐ結果が出るということです」とZoheb氏は説明します。パフォーマンスはプロダクト全体で重視されており、「専任のスピードチーム」がPadletを高速に保つことだけを仕事にしているとのこと。「遅い分析サービスをこっそりリリースするなんて、絶対に無理でしたよ」と笑います。

運用面のハードルも同様に高いものでした。約65人のチームで、専任のデータチームもいないなか、Padletはほぼ自動運転で動くものを求めていました。「サーバーの保守も、パッチ適用も、パイプラインの管理もしたくなかった」とZoheb氏は語ります。「ただセットアップして、後は動かしっぱなしにできるソリューションが欲しかったのです。」

コストも検討要素でした。Padletは最安オプションを求めていたわけではありませんが、利用量が増えても引き続き手の届く価格であってほしいと考えていました。Zoheb氏は「今日も使えて、将来も無理なく払い続けられる持続可能なものが欲しかった」と表現します。

最後に、長く使えることも重要でした。チームは過去、買収後に放棄されたり停止されたりした分析・BIツールに泣かされた経験がありました。「少なくとも21世紀いっぱい持つものが必要でした」とZoheb氏は言います。「つまり、あと70〜80年は使えるものですね。」

PadletがClickHouse Cloudを選んだ理由 #

数週間にわたって、チームは一連のPOCを実施し、どの選択肢が要件を満たすかを検証しました。最終的にZoheb氏は「ClickHouseがすべてのチェックボックスにチェックを入れた」と語ります。

まず際立ったのは取り込み速度です。ClickHouseは「とんでもなく速い取り込み」を実現し、遅延やバッチ処理待ちなしにライブ授業のユースケースをサポートできるようになりました。「リアルタイムに必要なのは、まさにこれ——すべてのイベントを非常に速く取り込める能力です」とZoheb氏は語ります。

クエリパフォーマンスも大きな魅力でした。チームは、データをコンパクトに保存し、クエリ時に積極的にプルーニングして、メモリにロードするデータをごく一部に絞り込めるMergeTreeやAggregatingMergeTreeといったClickHouseの専用エンジンに惹かれました。さらにマテリアライズドビューの強力なサポートが、Zoheb氏が「パフォーマンスのさらなる後押し」と呼ぶものを加えてくれました。

インフラを自社で運用するつもりは最初からなかったため、PadletはClickHouse Cloudを選択しました。「この1年、ずっと自動運転で動いています」とZoheb氏は言います。初期にパーティショニングに関する問題に遭遇したときも、迅速に特定・解決されました。「これが私たちが求めるターンキー型のソリューションであり、ClickHouseで得られたものです。」

マネージドサービスは妥当な価格設定で、導入も簡単だったとZoheb氏は付け加えます。「試してみようと思ったとき、営業チームと話す必要はありませんでした。」

最終的な決め手はClickHouseの成熟度でした。10年以上前にオープンソース化されたこのデータベースは、いまや世界の多くの巨大企業のリアルタイム分析で使われています。Zoheb氏は「実装さえ正しく行えば、このプロダクトを長く使い続けられるという確信を得られました」と述べています。

PadletのClickHouseベースの分析パイプライン #

ClickHouse Cloudを導入したPadletは、リアルタイムパイプラインの構築に着手しました。ゼロから作るのではなく、既存のイベントインフラの上に積み上げ、必要なところを拡張しつつ、全体設計をシンプルに保ちました。

Padletはすでにページビューや訪問といったコアなインタラクションを追跡していましたが、エンゲージメント時間は別のアプローチが必要でした。生徒がページに能動的に関与しているかを推測する複雑なクライアント側ロジックに頼るのではなく、「ハートビート」イベントに基づくよりシンプルで信頼性の高いモデルを採用しました。アクティブなセッションは30秒ごとに小さなイベントを発信し、それぞれのイベントが一定の長さのエンゲージメント時間を表します。

これらのエンゲージメントイベントは、ClickHouseのネイティブ取り込みサービスであるClickPipesを使ってClickHouseに取り込まれます。チームがClickPipesを選んだのは、追加のインフラを立ち上げて運用する必要をなくし、取り込みをシンプルに保つためです。「セットアップが簡単で、コスト効率も非常に良かったです」とZoheb氏は言います。既存のビューおよび訪問者イベントは引き続きPadlet内部のイベントパイプラインを通って流れ、両方のストリームが分析のためにClickHouseに集約されます。

ビュー、エンゲージメント時間、ユニーク訪問者をClickHouseに送り込むPadletのイベントパイプライン。

データがClickHouseに到着したら、Padletはマテリアライズドビューを活用してクエリを高速かつ予測可能に保ちます。ビューとエンゲージメント時間は日付別に事前集計され、ユニーク訪問者はHyperLogLogスケッチを使って時間範囲全体での効率的な集計を可能にしています。「特別な数学は一切やっていません」とZoheb氏は言います。「ClickHouseがネイティブで提供してくれているので、使うのは簡単でした。」

初期セットアップから本番稼働まで、パイプライン全体はおよそ1か月で完成しました。「素晴らしいエンジニアリングチームに恵まれたのと、ClickHouseという非常に堅実なプロダクトがあったおかげです」とZoheb氏は語ります。「だからこそ、これほど素早く動くことができました。」

圧倒的な速さと、これからに備えた設計 #

最終的にPadletが目指したのは、巨大な分析システムを構築することではなく、高速で、信頼でき、スケーラブルで、運用しやすいものを作ることでした。結果は明らかです。

Zoheb氏がシンガポールミートアップで共有したところによれば、Padletは1か月でおよそ80億件のイベントをClickHouseに取り込みました。現在のシステムは秒間約14リクエストをサポートし(当初目標の10から増加)、クエリの中央値レイテンシは45ミリ秒、P99応答時間は690ミリ秒です。教師にとってエンゲージメントデータは、瞬間が過ぎ去ってから届くものではなく、授業そのものの自然な延長のように感じられます。「クリックしたら、その場で結果が見えます」とZoheb氏は言います。

今後、Padletは分析の領域をこの第一段階を超えて大きく広げる計画です。プロダクト全体で新機能やAIを活用したツールが次々と展開されていくなか、教師たちはそれらの機能がどう使われ、生徒がどう関わっているかについて、より深い洞察を求めるようになっています。「これらのユースケースのほぼすべてをClickHouseで支えていく予定です」とZoheb氏は語ります。

ClickHouse Cloudによって、いくつかのコア指標を可視化することから始まった取り組みは、いまや小さなチームでも軽快に運用できるリアルタイム分析レイヤーへと成長しました。Padletが成長を続けるなかで、ClickHouseは——同社と、毎日Padletを頼りにしている教師たちが——学びをその瞬間に理解し改善していくための中心的な存在であり続けるでしょう。