Tinybird: eine Plattform für den schnellen Aufbau von Echtzeit-Datenanalyse-APIs

Tinybird ist eine Echtzeit-Datenanalyseplattform für Entwickler und Datenteams. Sie basiert auf der ClickHouse-Datenbank und ermöglicht es Anwendern, große Datenmengen schnell in Echtzeit-Einblicke und APIs umzuwandeln, Daten durch SQL-Abfragen zu verarbeiten und REST-APIs mit niedriger Latenz und hoher Gleichzeitigkeit zu erstellen, ohne dass eine komplexe Infrastrukturverwaltung erforderlich ist. Die Plattform unterstützt die Aufnahme von Daten aus mehreren Datenquellen und bietet Git-Integrationen, CLI-Tools und sofort einsetzbare Testfunktionen. Tinybird legt großen Wert auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit und ermöglicht es Entwicklern, Datenprodukte in wenigen Minuten zu erstellen. Es ist ideal für Teams, die schnell Benutzeroberflächen-Dashboards, personalisierte Echtzeit-Empfehlungen oder groß angelegte Datenanalysen erstellen müssen. Die Plattform bietet ein kostenloses Testprogramm für den schnellen Nachweis von Konzepten oder kleinen Produktionsanwendungen.

Funktionsliste

• Datenerfassung in EchtzeitUnterstützt Echtzeit-Datenimport aus Kafka, S3, Google Cloud Storage und vielen anderen Datenquellen.
• SQL-Abfragen und PipelinesErstellen von wiederverwendbaren Datenpipelines durch Schreiben von Datenverarbeitungslogik über SQL.
• Automatische API-ErstellungSchnelles Veröffentlichen von SQL-Abfragen als REST-APIs mit niedriger Latenz und hoher Gleichzeitigkeit mit Unterstützung der Swagger-Dokumentation.
• Git-Integration und CI/CDVerwaltung von Datenpipelines mit Git, Unterstützung von Versionskontrolle und automatischer Bereitstellung.
• Unterstützung der lokalen EntwicklungBereitstellung von Docker-Images und CLI-Tools zur Unterstützung lokaler Tests und Entwicklungen.
• DatensicherheitUnterstützt JWT-Authentifizierung, Sicherheit auf Zeilenebene und mandantenfähige Zugriffskontrolle und ist GDPR- und SOC 2 Typ 2-konform.
• Überwachung und OptimierungIntegrierte Beobachtungsoberfläche, die API-Latenzzeiten und Datenverarbeitungsstatistiken zur Leistungsoptimierung liefert.
• KI-Integration: durch Tinybird Code und MCP Server, die den direkten Zugriff von KI-Agenten auf Daten unterstützen.
• DatenexportUnterstützung für den Export von Abfrageergebnissen in Kafka, S3 oder Google Cloud Storage.

Hilfe verwenden

Installation und Ersteinrichtung

Tinybird ist eine Cloud-basierte Plattform, die keine komplizierte Installation erfordert, sondern über das CLI oder die Weboberfläche eingerichtet werden muss. Nachfolgend finden Sie die detaillierten Schritte:

1. ein Konto registrieren::
   • Interviews https://cloud.tinybird.co/Wenn Sie nicht sicher sind, ob Sie sich registrieren sollen, verwenden Sie Google, Microsoft, GitHub oder Ihre E-Mail-Adresse.
   • Wählen Sie die entsprechende Cloud-Region (z. B. USA, EU), um den Arbeitsbereich zu erstellen.
2. Installation der Tinybird CLI::
   • Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus, um das CLI-Tool zu installieren:

     curl -sSL https://tinybird.co | bash
     

   • Fügen Sie die CLI zur Umgebungsvariablen PATH hinzu:

     export PATH="/Users/your_username/.local/bin:$PATH"
     

   • Melden Sie sich bei Tinybird an:

     tb login
     

     Der Browser wird automatisch geöffnet, um die Authentifizierung abzuschließen.

3. lokale Entwicklungsumgebung (LDE)::
   • Starten Sie eine lokale Instanz von Tinybird:

     tb local start
     

     Dadurch wird Tinybird in einem Docker-Container gestartet, der für lokale Tests geeignet ist.

   • Erstellen Sie ein neues Projekt:

     tb create
     

     Dadurch wird das Projektverzeichnis erstellt, das die Datenquellen-, Pipeline- und Endpunktdateien enthält.

Dateneingabe

Tinybird unterstützt die Echtzeitaufnahme von mehreren Datenquellen:

• Ingestion aus KafkaVerwenden Sie den nativen Kafka-Konnektor, um Kafka-Themen direkt in eine Tinybird-Datenquelle zu streamen.
  • Konfigurieren Sie die Kafka-Datenquelle:

    tb datasource connect kafka --topic your_topic
    

• Import aus S3Der Import von Dateien aus Amazon S3 wird mit Platzhaltern und zeitgesteuerten Importen unterstützt.
  • Beispielbefehl:

    tb datasource connect s3 --bucket your_bucket --prefix your_prefix
    

• HTTP-Ereignis-EingabeSendet Daten direkt über die Ereignis-API:

  curl -X POST 'https://api.tinybird.co/v0/events?name=analytics_events' \
  -H "Authorization: Bearer $TB_TOKEN" \
  -d '{"timestamp":"2025-07-25T01:12:00Z","event":"click","user_id":"123"}'
  

Erstellen einer Datenpipeline

Die Datenpipeline wird durch SQL-Abfragen definiert und in der .pipe Datei. Im Folgenden werden die Schritte zur Erstellung einer einfachen Pipeline beschrieben:

1. existieren pipes/ Erstellen Sie eine Datei im Verzeichnis page_views.pipe::

   NODE page_views
   SELECT count(*) as views, page_url
   FROM analytics_events
   GROUP BY page_url
   

2. Einsatz-Pipeline:

   tb --cloud deploy
   

3. Veröffentlichen Sie die Pipeline als API-Endpunkt:
   • Wählen Sie die Pipeline in der Tinybird-Benutzeroberfläche aus und klicken Sie auf "Als API-Endpunkt veröffentlichen".
   • Abrufen der API-URL, z. B. https://api.tinybird.co/v0/pipes/page_views.json.

APIs veröffentlichen

Tinybird wandelt SQL-Abfragen automatisch in REST-APIs um:

• Generierung von APIsWählen Sie die Pipeline in der Benutzeroberfläche aus, klicken Sie auf "Endpunkt erstellen", legen Sie die dynamischen Parameter und die Authentifizierungsmethode (z. B. JWT) fest.
• Zugriff auf die API: Verwenden Sie die generierte Token Anrufen:

  curl 'https://api.tinybird.co/v0/pipes/page_views.json?token=TB_TOKEN'
  

• Unterstützung von mehreren MandantenBeschränkung des Datenzugriffs durch Sicherheit auf Zeilenebene:

  SELECT * FROM page_views WHERE tenant_id = {{tenant_id}}
  

Visualisierung der Daten

Tinybird unterstützt die Integration mit Tools wie Grafana, React und anderen, um schnell Dashboards zu erstellen:

• Grafana-IntegrationClickHouse: Verwenden Sie das ClickHouse-Plugin, um sich mit einer Tinybird-Datenquelle zu verbinden und Echtzeitdiagramme zu erstellen.
• React DashboardErstellen von dynamischen Dashboards unter Verwendung der Tinybird API in Verbindung mit der Tremor Komponentenbibliothek:

  import { Chart } from 'tremor/react';
  fetch('https://api.tinybird.co/v0/pipes/page_views.json?token=TB_TOKEN')
  .then(response => response.json())
  .then(data => <Chart data={data} />);
  

AI-Funktion

Tinybird Code ermöglicht es KI-Agenten, Daten direkt zu manipulieren:

• Konfigurieren Sie den MCP-Server:

  from agno.agent import Agent
  from agno.models.anthropic import Claude
  from agno.tools.mcp import MCPTools
  tinybird_api_key = os.getenv("TINYBIRD_TOKEN")
  async def main():
  async with MCPTools(url=f"https://mcp.tinybird.co?token={tinybird_api_key}") as mcp_tools:
  agent = Agent(model=Claude(id="claude-4-opus-20250514"), tools=[mcp_tools])
  await agent.aprint_response("top 5 pages with most visits in last 24 hours")
  

• Der KI-Agent erstellt automatisch SQL-Abfragen und liefert die Ergebnisse.

Leistungsoptimierung

• Physikalische AnsichtAccelerated Aggregate Queries:

  CREATE MATERIALIZED VIEW page_views_mv
  TO page_views_summary
  AS SELECT count(*) as views, page_url
  FROM analytics_events
  GROUP BY page_url;
  

• Überwachung der LeistungAPI-Latenz und Datenverarbeitungsstatistiken über die Tinybird-Benutzeroberfläche anzeigen, um die Abfrageeffizienz zu optimieren.

Anwendungsszenario

1. Benutzer-Dashboard in Echtzeit
   Unternehmen müssen ihren Kunden eine Schnittstelle für die Analyse von Echtzeitdaten, wie z.B. Website-Besuche oder Produktklicks, zur Verfügung stellen. Tinybird generiert schnell Dashboard-Daten durch SQL-Abfragen und APIs und unterstützt hochgradig gleichzeitigen Zugriff.
2. Analyse der Spieldaten
   Spieleentwickler müssen das Verhalten der Spieler in Echtzeit überwachen, z. B. die Abschlussrate von Levels, und Tinybird nimmt den Strom der Spielereignisse auf, um Echtzeit-Ranglisten oder personalisierte Empfehlungen zu erstellen.
3. Personalisierte Empfehlungen im elektronischen Geschäftsverkehr
   E-Commerce-Plattformen wollen Produkte auf Basis des Nutzerverhaltens in Echtzeit empfehlen. tinybird nimmt Clickstream-Daten aus Kafka auf, generiert eine Empfehlungs-API und integriert sie in das Frontend.
4. Erkennung von Anomalien
   Tinybird nutzt SQL, um Echtzeit-Datenströme zu analysieren und anomale Muster schnell zu erkennen.

QA

1. Benötigt Tinybird einen verwalteten Server?
   Tinybird ist eine vollständig gehostete serverlose Plattform, so dass die Nutzer keine Server verwalten oder sich um die Skalierung kümmern müssen. Die Entwickler konzentrieren sich einfach auf die Datenverarbeitung und die Erstellung von APIs.
2. Wie gewährleisten Sie die Datensicherheit?
   Tinybird unterstützt JWT-Authentifizierung, Sicherheit auf Zeilenebene und mandantenfähige Zugangskontrolle, ist GDPR- und SOC 2 Typ 2-konform und alle Daten sind standardmäßig verschlüsselt.
3. Unterstützt sie die lokale Entwicklung?
   Ja, Tinybird bietet Docker-Images und CLI-Tools für Entwickler, um Projekte lokal auszuführen und zu testen.
4. Was sind die Einschränkungen des kostenlosen Tinybird-Tarifs?
   Der kostenlose Plan bietet eine unbegrenzte Zeitnutzung und eignet sich für Proof-of-Concepts oder kleine Anwendungen, aber es gibt Grenzen für die Datenmenge und die Anzahl der Abfragen, die in der https://www.tinybird.co/pricing Ansicht.