Tinybird: uma plataforma para criar rapidamente APIs de análise de dados em tempo real

O Tinybird é uma plataforma de análise de dados em tempo real para desenvolvedores e equipes de dados. Baseada no banco de dados ClickHouse, ela permite que os usuários transformem rapidamente dados em grande escala em insights e APIs em tempo real, processem dados por meio de consultas SQL e criem APIs REST de baixa latência e alta simultaneidade sem a necessidade de gerenciamento de infraestrutura complexo. A plataforma suporta a ingestão de dados de várias fontes de dados e fornece integrações Git, ferramentas CLI e recursos de teste prontos para uso. O Tinybird enfatiza a simplicidade e a facilidade de uso, permitindo que os desenvolvedores criem produtos de dados em minutos. É ideal para equipes que precisam criar rapidamente painéis de interface de usuário, recomendações personalizadas em tempo real ou análises de dados em grande escala. A plataforma oferece um programa de teste gratuito para provas rápidas de conceitos ou pequenos aplicativos de produção.

Lista de funções

• Ingestão de dados em tempo realSuporte à importação de dados em tempo real do Kafka, S3, Google Cloud Storage e muitas outras fontes de dados.
• Consultas e pipelines de SQLCrie pipelines de dados reutilizáveis escrevendo lógica de processamento de dados por meio de SQL.
• Geração automática de APIPublique rapidamente consultas SQL como APIs REST de baixa latência e alta simultaneidade com suporte à documentação Swagger.
• Integração do Git e CI/CDGerencie pipelines de dados por meio do Git, dê suporte ao controle de versão e à implantação automatizada.
• Suporte ao desenvolvimento localFornecimento de imagens Docker e ferramentas CLI para dar suporte a testes e desenvolvimento locais.
• segurança de dadosSuporte à autenticação JWT, segurança em nível de linha e controle de acesso multilocatário, além de ser compatível com GDPR e SOC 2 Tipo 2.
• Monitoramento e otimizaçãoUI de observabilidade integrada que fornece estatísticas de latência da API e de processamento de dados para otimizar o desempenho.
• Integração de IA: através do Código Tinybird e MCP servidores que suportam o acesso direto aos dados por agentes de IA.
• Exportação de dadosSuporte para exportação de resultados de consultas para o Kafka, S3 ou Google Cloud Storage.

Usando a Ajuda

Instalação e configuração inicial

O Tinybird é uma plataforma baseada em nuvem que não requer uma instalação complicada, mas precisa ser configurada por meio da CLI ou da interface da Web. Veja abaixo as etapas detalhadas:

1. registrar uma conta::
   • entrevistas https://cloud.tinybird.co/Se não tiver certeza se deve se registrar, use o Google, a Microsoft, o GitHub ou seu endereço de e-mail.
   • Selecione a região de nuvem apropriada (por exemplo, EUA, UE) para criar o espaço de trabalho.
2. Instalação da CLI do Tinybird::
   • Execute o seguinte comando em um terminal para instalar a ferramenta CLI:

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

   • Adicione a CLI à variável de ambiente PATH:

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

   • Faça login no Tinybird:

     tb login
     

     O navegador será aberto automaticamente para concluir a autenticação.

3. ambiente de desenvolvimento local (LDE)::
   • Execute uma instância local do Tinybird:

     tb local start
     

     Isso iniciará o Tinybird em um contêiner do Docker, adequado para testes locais.

   • Crie um novo projeto:

     tb create
     

     Isso gerará o diretório do projeto que contém os arquivos de fonte de dados, pipeline e endpoint.

Ingestão de dados

O Tinybird suporta a ingestão em tempo real de várias fontes de dados:

• Ingestão do KafkaUse o conector nativo do Kafka para transmitir tópicos do Kafka diretamente para uma fonte de dados do Tinybird.
  • Configure a fonte de dados do Kafka:

    tb datasource connect kafka --topic your_topic
    

• Importar do S3Importação de arquivos do Amazon S3: a importação de arquivos do Amazon S3 é compatível com importações curinga e cronometradas.
  • Exemplo de comando:

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

• Ingestão de eventos HTTPAPI de eventos: envia dados diretamente pela API de eventos:

  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"}'
  

Criação de um pipeline de dados

O pipeline de dados é definido por consultas SQL e armazenado no .pipe arquivo. Veja a seguir as etapas para criar um pipeline simples:

1. existir pipes/ Crie um arquivo no diretório page_views.pipe::

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

2. Pipeline de implantação:

   tb --cloud deploy
   

3. Publique o pipeline como um ponto de extremidade de API:
   • Selecione o pipeline na UI do Tinybird e clique em "Publish as API Endpoint".
   • Obtenha o URL da API, por exemplo. https://api.tinybird.co/v0/pipes/page_views.json.

Publicação de APIs

O Tinybird converte automaticamente as consultas SQL em APIs REST:

• Geração de APIsSelecione o pipeline na interface do usuário, clique em "Create Endpoint" (Criar ponto de extremidade), defina os parâmetros dinâmicos e o método de autenticação (por exemplo, JWT).
• Acessando a APIUse a opção gerada Token Chamada:

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

• Suporte a vários locatáriosRestringir o acesso aos dados por meio da segurança em nível de linha:

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

Visualização de dados

O Tinybird oferece suporte à integração com ferramentas como Grafana, React e outras para criar painéis rapidamente:

• Integração com o GrafanaUse o plug-in ClickHouse para se conectar a uma fonte de dados Tinybird e plotar gráficos em tempo real.
• Painel de controle do ReactCrie painéis dinâmicos usando a API do Tinybird em conjunto com a biblioteca de componentes do Tremor:

  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} />);
  

Função de IA

O código Tinybird permite que os agentes de IA manipulem dados diretamente:

• Configure o servidor MCP:

  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")
  

• O agente de IA gera automaticamente consultas SQL e retorna os resultados.

otimização do desempenho

• Visão física: Accelerated Aggregate Queries (Consultas Agregadas Aceleradas):

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

• Monitoramento do desempenhoVisualização da latência da API e das estatísticas de processamento de dados por meio da interface do usuário do Tinybird para otimizar a eficiência da consulta.

cenário do aplicativo

1. Painel de controle do usuário em tempo real
   As organizações precisam fornecer a seus clientes uma interface para analisar dados em tempo real, como visitas a sites ou cliques em produtos. O Tinybird gera rapidamente dados de painel por meio de consultas SQL e APIs, suportando acesso altamente simultâneo.
2. Análise de dados de jogos
   Os desenvolvedores de jogos precisam monitorar o comportamento dos jogadores em tempo real, como as taxas de conclusão de níveis, e a Tinybird ingere o fluxo de eventos do jogo para gerar tabelas de classificação em tempo real ou recomendações personalizadas.
3. Recomendações personalizadas para comércio eletrônico
   As plataformas de comércio eletrônico querem recomendar produtos com base no comportamento do usuário em tempo real. O tinybird ingere dados de fluxo de cliques do Kafka, gera uma API de recomendação e a integra ao front-end.
4. detecção de anomalias
   Os sistemas financeiros ou de IoT precisam detectar eventos anômalos. O Tinybird usa SQL para analisar fluxos de dados em tempo real e identificar rapidamente padrões anômalos.

QA

1. O Tinybird precisa de um servidor gerenciado?
   O Tinybird é uma plataforma sem servidor totalmente hospedada, de modo que os usuários não precisam gerenciar servidores nem se preocupar com o dimensionamento. Os desenvolvedores se concentram apenas no processamento de dados e na criação de APIs.
2. Como você garante a segurança dos dados?
   O Tinybird oferece suporte à autenticação JWT, segurança em nível de linha e controle de acesso multilocatário, é compatível com o GDPR e o SOC 2 Tipo 2, e todos os dados são criptografados por padrão.
3. Ele apóia o desenvolvimento local?
   Sim, o Tinybird fornece imagens do Docker e ferramentas CLI para que os desenvolvedores executem e testem projetos localmente.
4. Quais são as limitações do plano gratuito do Tinybird?
   O plano gratuito oferece uso ilimitado do tempo e é adequado para provas de conceito ou aplicativos pequenos, mas há limites para a quantidade de dados e o número de consultas, que podem ser encontrados na seção https://www.tinybird.co/pricing Ver.