09 สรุปปิดท้าย

จุดเริ่มต้น

คุณอยู่บน build-workshop-v1 — แอปฉบับสมบูรณ์ที่คุณตั้งค่ามาตลอดเซสชัน ถ้าคุณ checkout fault branch ในโมดูล 07 ให้ใช้การรีเซ็ตแบบ stash-and-switch ของโมดูลนั้น ก่อนทำต่อ ตั้งงบเวลาประมาณ 10 นาที

ทำไม

คุณจะกลับไปพร้อมต้นแบบที่รันได้และ repo นี้เพื่อโชว์ทีมของคุณ สองชั่วโมงครึ่ง ของการลงมือสร้างผ่านไปเร็ว ในเซสชันสามชั่วโมงที่มีผู้ดำเนินการ เวลาที่เหลือ ครอบคลุมการเปิด การเปลี่ยนช่วง และเดโมปิดท้าย โมดูลนี้ทำให้สิ่งที่คุณทำ ชัดเจน: อะไรที่คุณเดโมได้ อะไรที่ยังรันต่อหลังวันนี้ และการเปลี่ยนแปลงหนึ่งอย่างที่ ชี้มันไปที่ระบบของคุณเอง

เป้าหมาย

สามารถบอกชื่อทุกชิ้นที่คุณสร้างได้ และรู้ว่าสิ่งเดียวที่คุณจะเปลี่ยนเพื่อชี้มัน ไปที่ข้อมูลของคุณเองคืออะไร

ขั้นที่ 1 — ทบทวนสิ่งที่คุณสร้าง

คุณเอาแอปแท็กซี่ NYC มาแล้ว:

• ย้ายการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังของมันไปบน ClickHouse Cloud โดยโหลดจาก object storage (โมดูล 01)
• เพิ่ม CDC แบบเรียลไทม์จาก Postgres แบบ managed ผ่าน ClickPipe (โมดูล 03)
• สำรวจข้อมูลแบบสนทนาด้วย ClickHouse Agents (โมดูล 04)
• ทำให้แอปสังเกตการณ์ได้ด้วย ClickStack และ HyperDX (โมดูล 05)
• ให้ agent ของคุณสร้างแดชบอร์ดและการแจ้งเตือน SRE บน telemetry นั้น (โมดูล 06)
• วินิจฉัยและแก้เหตุการณ์สดด้วย AI SRE (โมดูล 07)
• ต่อสายแชท AI ในแอปที่ถูก trace ครบวงจรใน Langfuse (โมดูล 08)

ขั้นที่ 2 — นำกลับบ้าน

ทรัพยากร ClickHouse Cloud ของคุณคงอยู่ตลอดช่วงทดลองใช้: เซอร์วิส ClickHouse, Postgres แบบ managed, ClickPipe, ClickHouse Agent และ artifact ของ ClickStack ส่วน trace ของ Langfuse อยู่ใน โปรเจกต์ Langfuse Cloud ของคุณ แอป ตัวเขียนข้อมูลการเดินทาง และตัวเก็บ telemetry อยู่ในเครื่อง ดังนั้น ให้รีสตาร์ท Docker เมื่อคุณกลับมา บันทึก .env.workshop ไว้เป็นส่วนตัว เท่านี้ก็พอที่จะพา ทีมของคุณดูห้าอย่างแบบสด:

• แดชบอร์ดปฏิบัติการแบบเรียลไทม์บน ClickHouse Cloud (โมดูล 01-03),
• ไปป์ไลน์ change-data-capture ที่สตรีมจาก Postgres แบบ managed (โมดูล 03),
• BI แบบสนทนาบนข้อมูลของคุณด้วย ClickHouse Agents (โมดูล 04),
• แดชบอร์ดและการแจ้งเตือน SRE ที่ AI สร้างบน telemetry ของคุณ (โมดูล 05-06),
• และแชท AI ในแอปที่ถูก trace ครบวงจรใน Langfuse (โมดูล 08)

ขั้นที่ 3 — ขยายไปสู่ข้อมูลของคุณเอง

db/ และ .env.workshop

เส้นทางที่สั้นที่สุดไปสู่คุณค่าคือชี้ไปป์ไลน์ไปที่ระบบของคุณเอง:

- Point a Postgres CDC ClickPipe at YOUR operational database instead of the workshop's managed instance.
- Adjust the schema and the back end's queries to your tables.
- Send YOUR app's OpenTelemetry to ClickStack and rebuild the SRE dashboard on it.

วิธีตรวจสอบว่าคุณทำเสร็จ

• คุณอธิบายสถาปัตยกรรมแบบครบวงจรได้โดยไม่ต้องดู
• คุณรู้ว่าการเปลี่ยนค่าตั้งค่าเดียวอันไหนที่ชี้ CDC ไปที่ฐานข้อมูลของคุณเอง

สรุปปิดท้าย

คุณสร้างแอปพลิเคชันวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ สังเกตการณ์ได้ และมี AI ช่วย บน ClickHouse Cloud ในรอบเดียว โดยมี agent พิมพ์ให้เกือบทั้งหมด นั่นคือสิ่งที่ได้กลับบ้าน: สิ่งนี้ ทำซ้ำได้บนสแต็กของคุณเอง

คุณทำเสร็จแล้ว — ต่อไปทำอะไร

ทรัพยากรบนคลาวด์แบบ managed ของคุณคงอยู่ตลอดช่วงทดลองใช้ รีสตาร์ทแอปในเครื่องเมื่อคุณต้องการ ใช้มัน เมื่อพร้อมจะไปต่อ ให้เลือกอันไหนก็ได้จากนี้:

• นำข้อมูลของคุณเองมา ชี้ Postgres CDC ClickPipe ไปที่ฐานข้อมูลปฏิบัติการของคุณ และปรับสคีมากับคิวรีให้เข้ากับตารางของคุณ (โมดูล 03 แสดงรูปแบบไว้)
• เจาะลึก ClickHouse Agents ต่อ ชี้ agent ไปที่ชุดข้อมูลของคุณเองที่ ai.clickhouse.cloud และสำรวจ BI แบบสนทนาให้ไกลกว่า ข้อมูลแท็กซี่
• repo นี้เป็นของคุณ เก็บ repository นี้และ .env.workshop ที่คุณบันทึกไว้ รันโมดูลไหน ซ้ำก็ได้ หรือส่งให้เพื่อนร่วมทีม — มันรันได้เต็มรูปแบบ แบบเรียนด้วยตัวเอง

ถ้ามีอะไรพัง

• trace หรือข้อมูลไม่ปรากฏ? ตรวจจุดตรวจ You should see ที่เกี่ยวข้องในโมดูล นั้นซ้ำ — มันระบุผลลัพธ์ที่คาดหวังไว้แน่นอน
• ปัญหาการติดตั้งหรือข้อมูลรับรอง? การแก้ปัญหา รวบรวมทุก ความล้มเหลวที่พบในการทดสอบพร้อมวิธีแก้
• ต้องการเส้นฐานที่สะอาด? git switch build-workshop-v1 พาคุณกลับไปที่แอปฉบับสมบูรณ์

สถานะปลายทาง

คุณจบเวิร์กช็อปแล้ว สำรวจ เอกสาร ClickHouse และกลับไปดูโมดูลไหนก็ได้เพื่อเจาะลึกต่อ