5 principais problemas ao gerenciar um cluster Clickhouse

O ClickHouse se destaca como uma escolha robusta para análise de dados em larga escala. Mas, quando escalamos para ambientes distribuídos, novos desafios aparecem. Desatenção em detalhes aparentemente pequenos pode resultar em grandes dores de cabeça.

Neste artigo, mostramos os cinco erros mais comuns enfrentados por equipes ao administrar ambientes distribuídos do ClickHouse. Também apontamos soluções práticas e caminhos para evitar que problemas simples tomem proporções gigantescas. Experiências reais de projetos como os realizados pela DataCosmos mostram que, por trás de todo incidente crítico, está um padrão que pode ser enfrentado com a dose certa de preparação.

Vale lembrar: migrar para cloud, utilizar soluções Database as a Service, ou usufruir de partners especialistas não isenta o time desses cuidados. Os riscos mudam, mas não desaparecem. O segredo está no equilíbrio entre tecnologia, processos e pessoas.

1. Falhas na criação e uso das tabelas distribuídas

Em um ambiente com múltiplos nós, as tabelas distribuídas são o pilar para garantir consultas rápidas e balanceadas. Muitos administradores subestimam sua importância ou criam tabelas 'como sempre fizeram', sem considerar aspectos únicos do ClickHouse.

Os principais problemas

• Criação incorreta das tabelas Distributed que não indicam corretamente os shards

• Consultas diretamente em tabelas locais, evitando o balanceamento natural

• Uso errado do sharding_key, levando a hotspots ou distribuição desbalanceada

• Desalinhamento entre nomes de tabelas locais e distribuídas, confundindo aplicações

Ao criar a tabela Distributed, é fundamental apontar todos os shards e réplicas existentes no cluster. Cada nó precisa entender onde estão os dados para roteamento inteligente das consultas. O segredo mora nos detalhes:

• Sempre alinhe a nomenclatura de tabelas locais e distribuídas

• Pense com cuidado na sharding key: escolha uma coluna que realmente distribua os dados uniformemente

• Evite consultar diretamente tabelas locais - a não ser que haja justificativa técnica sólida

Esse ponto impacta desde desempenho até a correta tolerância a falhas do cluster. Projetos de missão crítica, como os atendidos pela DataCosmos, sofrem menos quando seguem essa disciplina, contando sempre com uma esteira estruturada de validação antes de mudanças em produção.

Soluções práticas

• Automatize a criação de tabelas para repetir padrões corretos;

• Verifique com scripts se todas tabelas locais correspondem a uma distribuída válida;

• Simule queries em ambiente de homologação antes de publicar em produção;

• Implemente alertas que identifiquem consultas diretas a tabelas locais;

• Documente permanentemente o mapeamento de tabelas distribuídas e locais.

Mais detalhes técnicos e estratégias usando tabelas distribuídas você encontra diretamente na página da Clickhouse

2. Má distribuição dos dados entre shards em um cluster Clickhouse

Uma das causas mais frequentes para queda de desempenho ou até de disponibilidade no cluster ClickHouse está na distribuição inadequada dos dados entre shards. Quando uma chave de sharding é escolhida de forma aleatória, ou sem considerar a cardinalidade de valores, o problema aparece rapidamente.

• Hotspot: apenas um nó processa a maior parte das consultas

• Tarefas de backup e restore ficam lentas ou ineficazes

• Escalonamento horizontal perde sentido, o cluster fica “torto”

• Custo de cloud aumenta: provisiona-se recurso à toa

Por vezes, a escolha da chave para distribuição dos dados acontece “por instinto”. Técnicos optam por uma coluna porque ela já existia como índice primário, sem checar se ela possui boa distribuição.

Como identificar um problema?

• Observe o tempo de resposta desigual entre diferentes nós

• Analise métricas de armazenamento e CPU por shard

• Conte instâncias de falhas e retries em queries distribuídas

Ferramentas de monitoramento integradas ou soluções de nuvem (CloudWatch, Prometheus, Zabbix, etc.) trazem indicadores valiosos. Mas nada substitui testar, simular cargas reais e registrar o comportamento para evitar surpresas.

Caminhos para remediar o cenário

1. Revise a escolha da sharding key baseado na atual distribuição dos valores;

2. Considere aplicar resharding programado em horários de baixa demanda;

3. Prefira campos de alta cardinalidade para distribuir informações (ex: hashes de IDs, user_id, etc.);

4. Implemente scripts de verificação periódica dos tamanhos das partições;

5. Ao migrar para outras clouds, analise se a estrutura do cluster precisa ser alterada;

6. No DBAAS, periodicamente solicite relatórios de distribuição ao provedor.

A experiência demonstra que, ao notar o desequilíbrio, é melhor agir rápido. Quanto mais arrasta-se, maior o impacto na produção. A DataCosmos sempre avalia distribuição em cada redesign de cluster, criando rotinas para identificar e corrigir o quanto antes qualquer desvio de padrão.

3. Configurações inadequadas de segurança e autenticação

Proteção dos dados é um tópico delicado. Para muitos, só ganha atenção depois de algum incidente. Em clusters distribuídos, deixar “para depois” pode custar caro. O risco não vem só de hackers externos, mas de acessos indevidos internos, scripts mal configurados, ou políticas frágeis de autenticação.

Alguns dos erros mais relatados são:

• Senhas padrão ou sem complexidade suficiente

• Contas com privilégios amplos demais

• Tráfego entre shards e réplicas sem criptografia (sem SSL/TLS)

• Logs sensíveis expostos em ambientes públicos

• Uso descuidado de permissões em integrações ou automações

Essas brechas são ampliadas em ambientes cloud ou dbaas, uma vez que a superfície de ataque aumenta. Estratégias básicas, como separação de ambientes ou autenticação multifator, tendem a ser ignoradas pela falsa sensação de segurança “terceirizada”. É necessário adotar postura ativa em todos os pontos:

1. Audite as contas de usuário do banco periodicamente;

2. Implemente scripts para rotacionar senhas automaticamente;

3. Habilite SSL/TLS obrigatório em toda comunicação interna e externa;

4. Divida acessar de leitura e escrita – mesmo entre times confiáveis;

5. Use integrações seguras com plataformas de gerenciamento de identidade;

6. Em dbaas, configure alertas de acesso incomum e uso anômalo de recursos.

4. Ausência de monitoramento, backup e políticas de atualização

A cultura do “funcionou, não mexe” ainda é um vilão frequente em clusters ClickHouse. Perder o controle sobre o que acontece no ambiente traz riscos silenciosos. Não monitorar, não fazer backups regulares ou ignorar atualizações torna o ambiente vulnerável a incidentes cada vez mais graves.

Organizações que implementam monitoramento ativo detêm uma vantagem real. Métricas de saúde, replicação, espaço em disco, alertas personalizados – tudo cria uma malha de proteção preventiva. Grandes bancos de dados não podem depender de notificações manuais ou verificações “quando sobra tempo”.

• Não monitorar uso de CPU, disco ou memória dos shards

• Ausência de alertas para falhas em réplicas ou quedas de nós

• Backup eventual sem validação de consistência

• Falta de automação para testes de restauração

• Ambiente desatualizado (patches, security fixes, novas versões)

Gerenciar backup é ainda mais sensível em dbaas. O provedor pode oferecer snapshots automáticos, mas teste a recuperação é responsabilidade do próprio cliente. Em ambientes cloud, scripts automatizados validados periodicamente são o caminho mais seguro.

Dicas de monitoramento e backup

• Ferramentas nativas (system.mutations, system.replication_queue, etc) revelam falhas e atrasos

• Automatize rotinas de backup diárias, salve em storage externo

• Valide restaurações ao menos uma vez por mês

• Configure alertas para falhas de replicação, tombamento de nós, e latência de queries

• Implemente esteira de atualização

Empresas que tratam monitoramento, backup e atualização como processos contínuos veem menos falhas, menos indisponibilidades, e recuperam-se mais rápido após incidentes. O time da DataCosmos realiza acompanhamento próximo em projetos, recomendando sempre automatização aliada a simulações estruturadas.

5. Falta de planejamento para cargas variáveis e escalabilidade na nuvem

Crescimento repentino da base de usuários, eventos sazonais, novas integrações – o ambiente ClickHouse na nuvem precisa ser preparado para lidar com picos e variações. Projetos que subestimam a necessidade de escalabilidade ou não preveem mecanismos de expansão/retração dinâmica enfrentam gargalos. E aí, não tem milagre: downtime ou lentidão aparecem.

• Provisionamento manual, reagindo sempre atrasado ao aumento de carga

• Clusters “inchados” porque ninguém desmonta infraestrutura após períodos de pico

• Falta de automação para auto scale up/down em cloud

• Não tratamento dos custos envolvidos com instâncias subutilizadas

• Testes de carga insuficientes, focando só na média e esquecendo extremos

No universo de bancos de dados, casos de uso em nuvem têm vantagens e desafios próprios. Soluções DBAAS oferecem auto scaling, mas exigem planejamento de particionamento, escolha de tipo de instância, e mapeamento de regras de governança.

Exemplo prático: durante campanhas de marketing, um cluster ClickHouse pode processar dezenas de vezes mais eventos do que a média diária. Se a estrutura não foi pensada para absorver esses picos, o impacto é imediato e perceptível.

Estratégias inteligentes garantem elasticidade, sem aumento desnecessário de custo ou complexidade.

• Configure limites de auto scaling para não exceder orçamento

• Faça simulações de carga extremas; não fique só no “número confortável”

• Revise periodicamente a arquitetura – cloud evolui rápido

• Documente políticas para subir e descer recursos

• Esteja atento ao consumo de storage, nem tudo escala na mesma proporção

Um relato ilustrativo de como a escalabilidade bem planejada faz diferença está entre os casos reais de uso ClickHouse processando bilhões de registros acompanhados pela DataCosmos. Não basta “aguentar o tranco”: é preciso também garantir que o ambiente seja sustentável financeiramente e operacionalmente mesmo com oscilações inesperadas.

Considerações finais

Administrar um cluster ClickHouse envolve desafios em múltiplas dimensões: técnica, operacional e organizacional. Como vimos, os problemas mais comuns orbitam as tabelas distribuídas, a má distribuição de dados, negligência com a segurança, falhas nas rotinas de monitoramento e backup, e a ausência de um plano sólido para escalabilidade na nuvem.

Evitar esses tropeços proporciona ambientes mais estáveis, escaláveis, protegidos e financeiramente equilibrados. A DataCosmos, referência em projetos de infraestrutura para bancos de dados e ambientes cloud, orienta empresas na jornada da modernização, evitando que pequenos deslizes se tornem grandes pesadelos. Quer aprofundar suas práticas e se preparar contra incidentes?

Conheça mais sobre as soluções em ClickHouse que a DataCosmos oferece. Surpreenda-se com a diferença que um suporte dedicado e especializado pode fazer.