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構築を始めよう。

3 時間の一気通貫で、自分の AI コーディングエージェントとともに実際の分析アプリを ClickHouse Cloud 上で稼働させます。リアルタイム CDC、対話型 BI、可観測性、AI SRE、そしてトレース付きの AI チャットまで。

公開されている予測市場のデータを ClickHouse Cloud にストリーミングし、1 分単位の集計を維持し、値動きを調査し、ライブのテーブルに AI エージェントをつなぎ、マーケットの動向ダッシュボードを公開します。

6 時間のハンズオンラボ。本番相当の Snowflake ワークロードを立ち上げ、移行を一つずつ判断しながら計画し、50M 行を ClickHouse Cloud へ移し、dbt パイプラインを MergeTree エンジン上で作り直し、7 つのクエリすべてをエンドツーエンドでベンチマークします。

A 4-hour hands-on lab: use MigrationRoom's AI-assisted workflow to move a Databricks TPC-H workload, prove Unity Catalog and a second REST catalog can stay zero-copy, and build a measured ClickHouse-native hot path.

Elasticsearch、Kibana、Filebeat、Elastic APM の本番相当のオブザーバビリティスタックを、ClickHouse Cloud、OpenTelemetry、HyperDX へ移行します。スキーマを設計し、ライブデータのパリティを検証して、安全に切り替えます。

Move a live e-commerce workload off AWS RDS Postgres onto ClickHouse Managed Postgres with a minute of write downtime, stream the analytical copy into ClickHouse with ClickPipes, and route the dashboard's queries to it without changing a line of SQL.

Three hours: export a BigQuery public dataset, query it in place from object storage, then take the schema BigQuery hands you and beat it three times over -- on compressed bytes, on rows read for a lookup, and on a per-minute conversion funnel no sort key can rescue.

90 分のハンズオンラボ。オブジェクトストレージから約 26.5M 件の為替ティックを読み込み、実際の市場分析クエリを実行し、組み込みの AI Assistant と Agents を試します。自分のデータでライブダッシュボードを作るオプションもあります。

90 分のハンズオンラボ。6 つのモデルと 3 つのプロンプト戦略を、ClickHouse に対する自然言語から SQL への変換で競わせ、実行精度で採点し、正解 1 件あたりのコストで採用するものを選びます。最初のステップから Langfuse を組み込んだまま進めます。

これは小規模な TypeScript サンプル アプリケーション (Dad IT Support Agent) を基にした段階的な Langfuse ワークショップです。このワークショップは、Langfuse による完全な AI エンジニアリング ループをカバーしています: トレーシング、プロンプト管理、監視、データセット、実験、評価。