Tinybird

Tinybird 是什么？

Tinybird 是一个全面的数据平台，提供专为 AI 原生开发者和软件团队量身定制的托管 ClickHouse® 数据库。它使用户能够在海量数据集上构建、部署和扩展实时分析 API，而无需复杂的后端基础设施或大量数据工程。Tinybird 抽象化了管理高性能 OLAP 数据库的复杂性，使开发者能够更快地交付数据密集型功能，从面向用户的仪表板到 AI 驱动的应用程序。它提供“数据即代码”的方法，与开发者工作流程和现有工具无缝集成。

如何使用 Tinybird

用户可以通过安装 Tinybird 的 CLI 工具开始使用，该工具允许他们在本地开发，然后部署到 Tinybird 的云端。该平台支持“数据即代码”工作流程，其中表模式和数据管道被定义为纯文本文件，从而实现版本控制和 CI/CD 集成。开发者编写 SQL 查询，然后可以立即将其发布为可扩展且安全的 REST API。数据可以通过 HTTPs、Kafka 流式传输到 Tinybird，或从现有的对象存储（如 S3）连接。虽然内容中提到了定价链接，但未提供具体细节，不过“注册”选项表明存在注册流程。

Tinybird 的核心功能

托管 ClickHouse® 数据库：存储和查询数十亿事件，亚秒级延迟，无需管理烦恼。

生产就绪的托管 API：将任何 SQL 查询发布为安全、高性能且参数化的 OpenAPI 端点。

流式摄取：通过 HTTP 或原生 Kafka 连接器每秒流式传输数千（或数百万）事件。

对象存储源和汇：使用原生 S3 连接器连接现有数据，避免外部 ETL。

本地和云运行时：使用 Tinybird 本地容器进行开发，并通过一条命令部署到 Tinybird 云。

数据即代码：用代码定义表模式和构建数据管道，并提交到 Git。

即时部署和回滚：通过 CLI 一条命令部署，并轻松回滚。

基于 Git 的 CI/CD 工作流程：使用自动生成的 YAML 文件，在提交/合并时进行构建、测试和部署。

实时模式迁移：实时添加、删除或更新列和数据类型，不丢失数据。

AI 驱动的 IDE 集成：通过自动生成的 IDE 规则文件，以 AI 原生方式工作。

Tinybird 的使用场景

面向用户的仪表板

实时变更数据捕获 (CDC)

游戏分析

网站分析

实时个性化

用户生成内容 (UGC) 分析

内容推荐系统

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