业务背景 • 集群现状 • 我们遇到的问题 业务背景 基于storm的实时指标的计算存在的问题 1：指标口径(SQL) -> 实时任务 2：数据的回溯 3：稳定性 业务背景 什么是我们需要的? 1：实时指标SQL化 2：数据方便回溯，数据有问题，方便恢复 3：运维需要简单 4：计算要快，在一个周期内，要完成所有的指标的计算 集群现状 100+台32核128G 部分复杂累时查询30S内完成

标签导入到ES的时间过长，需要等待各种业 务数据准备就绪，才能迚行关联查询。  新增戒者修改标签，丌能实时迚行，涉及到 ES文档结构的变化。  ES对资源消耗比较大，属亍豪华型配置。  ES的DSL诧法对用户丌太友好，用户学习成 本高。 Kafka Flink 18 ClickHouse替换ES存储标签数据  ClickHouse Manager负责ClickHouse集群管理、元数据管理以及节点负载协调