Как правильно развернуть ClickHouse в облаке – от технических решений до импортонезависимой архитектуры

Сегодня ClickHouse перестал быть просто «аналитическим движком» – он стал основой для построения корпоративных хранилищ, Data Lakehouse, ML-платформ и real-time BI-систем. Однако его высокая производительность напрямую зависит от правильного выбора облачной инфраструктуры, архитектуры кластера и подхода к развертыванию. Ошибки на этапе проектирования – от выбора типа диска до конфигурации репликации – приводят к критическим инцидентам: замедлению merge-операций, зависанию реплик, «отравлению» кластера тысячами мелких партиций или аварийным остановам из-за нехватки памяти. В этих условиях развертывание ClickHouse в облаке перестает быть задачей инженерной и превращается в стратегическое решение, влияющее на надежность всей аналитической платформы.

Особую актуальность исследованию придает тренд на импортонезависимость. Уход западных облачных платформ, сложности с лицензированием и новые требования к безопасности (ФСТЭК, ГОСТ Р, ФЗ‑152) делают выбор локального облачного провайдера и отечественной модификации СУБД не просто предпочтительным, а зачастую обязательным – особенно для госсектора, банков, телекомов и крупных промышленных холдингов. В этой среде Arenadata QuickMarts (ADQM) становится альтернативой и даже зачастую единственно возможным решением: сертифицированное, с техподдержкой уровня L2/L3, встроенным мониторингом (Prometheus+Grafana), поддержкой Kerberos/LDAP, политико-ориентированной авторизацией через Apache Ranger и возможностью развертывания в 9 российских облаках.

Исследование охватывает три ключевых направления.

Во-первых, подробно анализируются подходы к развертыванию ClickHouse в облаке:

• IaaS-сценарий – ручная установка на виртуальные машины (Yandex Cloud, VK Cloud, Selectel и др.): полный контроль над конфигурацией, но требует экспертизы в тонкой настройке (merge-пулы, external_sort, replica lag thresholds);
• Kubernetes-сценарий – развертывание через Altinity Operator или Arenadata Helm-чарты: автоматизация, self-healing, IaC, но повышенная сложность диагностики (например, split-brain при мультизонных Keeper-нодах);
• PaaS-сценарий – управляемые облачные сервисы (ClickHouse Cloud, Yandex Managed ClickHouse, Altinity.Cloud): простота и скорость запуска, но ограничения по кастомизации (например, отсутствие прямого доступа к Keeper в Yandex Managed Service).

Во-вторых, впервые в открытом формате собраны и описаны реальные сложности, с которыми сталкиваются команды при эксплуатации ClickHouse в облаке – даже если архитектура изначально спроектирована правильно, а также предложены пути их решения На практике даже небольшие упущения на этапе развертывания могут привести к серьезным сбоям. Например, выбор «экономичных» сетевых дисков вместо высокоскоростных NVMe приводит к замедлению фоновых операций слияния данных – и со временем вставка новых записей начинает тормозить, а система – «задыхаться» под растущей нагрузкой. Распределение кластера по нескольким зонам облака ради отказоустойчивости тоже может сыграть злую шутку: при кратковременном сетевом сбое реплики иногда «зависают» – внешне все работает, но данные перестают обновляться, и обнаружить это без специальных проверок почти невозможно.

В IoT-проектах, где данные поступают каждую секунду, система легко перегружается: ClickHouse не справляется с потоком мелких порций и просто отказывается принимать новые записи, требуя вмешательства. А при восстановлении из резервной копии, сделанной без согласования с самой СУБД, можно получить поврежденные или неполные данные – как если бы вы сфотографировали дверь в момент, когда ее закрывают: на снимке окажется и проем, и пустота, и сама дверь – вперемешку. Даже в тестовых средах логи при максимальном уровне детализации способны за пару дней заполнить весь диск и полностью остановить сервер.

И, наконец, запросы к очень большим таблицам (например, с миллиардами строк) могут неожиданно «упасть» из-за нехватки памяти – просто потому, что система пытается отсортировать все в оперативной памяти, а не использует диск как временное хранилище. для каждого из них уже найдены и проверены на практике решения: правильный выбор дисков, буферизация входящих данных, корректное резервное копирование, разумные настройки логирования и сортировки. Именно такие «невидимые» решения и превращают ClickHouse из мощного, но капризного инструмента – в стабильную основу аналитики.

В-третьих, проведено системное сравнение ключевых облачных провайдеров (Yandex Cloud, VK Cloud, Selectel, K2 Cloud) по 27 критериям, сгруппированным в 7 блоков:

• инфраструктура – типы инстансов, дисков (NVMe/IOPS/latency), сетевая пропускная способность, зоны доступности;
• безопасность – VPC, IAM/RBAC, аудит, шифрование at-rest/in-transit, BYOK;
• хранение – S3-совместимость, поддержка Glacier, snapshot’ы, consistent backup на уровне приложения;
• контейнеризация – Managed Kubernetes, совместимость с ClickHouse Operator, Helm/CI/CD, autoscaling;
• мониторинг – интеграция с Prometheus/Grafana, централизованное логирование (Fluent Bit, Loki), алертинг в Telegram/Opsgenie;
• поддержка – SLA (от 99,90% до 99,98%), форматы (24/7, TAM), каналы связи;
• совместимость – готовые образы, производительность CPU/IO/network (включая данные по steal time и latency).

Особое внимание в исследовании уделено требованиям Arenadata к инфраструктуре – от запрета на переподписку CPU и обязательного использования Intel Cascade Lake+ до anti-affinity-правил для гипервизоров и требования двух независимых СХД для каждой реплики. Несоблюдение этих условий формально не запрещает развертывание, но лишает заказчика полной технической поддержки – провайдер оставляет за собой право ограничиться «общими рекомендациями».

Методология исследования основана на практико-ориентированном сопоставлении:

• анализ официальной документации, API и SLA провайдеров;
• запрос спецификаций на развертывание ADQM (16 ядер, 5 ТБ RAW) с последующей валидацией соответствия требованиям;
• сбор реальных инцидентов из проектов в госсекторе, ритейле и страховании;
• включение в отчет кейсов реальных клиентов – Unilever, Burger King, Ашан, «Ренессанс Страхование», – где показан переход от legacy-архитектур к облачным Big Data-платформам на базе ClickHouse и Arenadata DB.

Дополнительно в исследовании представлена Data Monetization Pack (DMP) – библиотека компонентов для low-code-платформы Loginom, автоматизирующая создание корпоративных хранилищ на ClickHouse/ADQM. DMP берет на себя рутину: генерацию движков таблиц, партицирование, замену партиций вместо full reload, контроль качества данных с Telegram-оповещениями и блокировкой ошибочных ETL-потоков – что позволяет разработчикам без глубоких знаний SQL и архитектуры ClickHouse строить масштабируемые DWH-решения.

Вместо упрощенного рейтинга авторы предлагают практически ориентированный подход к выбору архитектуры, исходя из реальных потребностей и возможностей организации – будь то стартап, стремящийся быстро запустить MVP без долгих инфраструктурных согласований, зрелая технологическая команда, готовая взять на себя гибкую настройку и сопровождение, или крупная корпорация с жесткими требованиями к безопасности, сертификации и импортонезависимости. Подход строится не на формальных сравнениях «лучше/хуже», а на соответствии решений конкретной бизнес-ситуации: уровню экспертизы команды, срокам вывода в промышленную эксплуатацию, регуляторным ограничениям и стратегическим приоритетам – от экономии ресурсов до максимальной отказоустойчивости.

«Практика доказывает, что ClickHouse – это высокоточный инструмент, требующий соответствующей инфраструктуры. В облаке он раскрывает весь потенциал только при условии осознанного выбора: не где дешевле, а где ниже latency, выше отказоустойчивость и ближе соответствие регуляторным требованиям. Мы надеемся, что наше исследование поможет коллегам построить архитектуру, которая будет масштабироваться, выдерживать пиковые нагрузки и оставаться под контролем в любом случае – даже когда «за бортом» кризис, санкции или рост данных в 10 раз», – отметил Сергей Громов, руководитель проекта «Круги Громова».