Headless Analytics Stack？

什么是 Headless CMS

Headless CMS 是最近很流行的一个概念，是前后端分离浪潮的一个产物，一般配合 JAMStack 一起，可以快速搭建 WEB 应用。典型代表是 Strapi 和 GraphCMS 。特点是灵活，低耦合，配合各种开源组件和云服务可以有巨大的想象空间。

什么是 Headless Analytics

其实并没有 Headless Analytics 这个概念。但和 Headless CMS 与 JAMStack 的流行有着相似的地方，我觉得把这种趋势的 BI 技术栈，MPP Database or SQL-MR （ bigquery 、clickhouse 、presto ） + self service BI （ metabase 、chartio 、cubejs ）称为 Headless Analytics 是很恰当。

前面提到，促成 Headless CMS 和 JAMStack 流行的两个因素是前后端分离和云服务设施的普及。

那么，Headless Analytics 流行的几个因素：

SQL 成为数据分析领域的第一语言，大数据领域的组件无论底层实现是什么，都会提供 SQL 接口，比如各种 SQL on hadoop 、SQL on HDFS，甚至 SQL on kafka 。还有一些坚持造自己的查询语言的组件，比如 elastic 和 influxdb，不过这都成为了永久的遗留问题。
分析型数据库的扩展能力和性能有了很大提升，像 bigquery 、clickhouse 、greenplum 、timescaledb 等开源产品和云服务的数据处理能力足够强大，在 PB 级数据量，Ad Hoc 查询也可以秒级响应，不需要像传统数仓预聚合之类的方案，也不需要很重的 ETL 。ELT 和 Data Lake 成为新的趋势。
Self Service BI 开源项目和云服务的流行，由于 SQL 的标准化接口和普及，才有了像 metabase 、superset 、chartio 、mode analytics 、cubejs 等开源和商业的自助式 BI 可视化工具的流行。SQL 作为统一的接口功不可没。

Hypercable Analytics

最近在做一个项目 Hypercable ，用 timescaledb 和 openresty 实现一个开源的 Google Analytics，基本上复制了 GA 的大部分功能。但最近想法有些变化，打算做成一个 Headless Web Analytics 集成工具，就是存储可以自由切换，可视化部分也可以由用户自己选择，Hypercable 只提供行为数据收集和 Data Model 定义的工作，当然对于没有耐心去定制的用户，Hypercable 还会提供默认的存储和 UI，只不过是以插件或 SaaS 的形式。

理论上，GA + BigQuery + datastudio 也是类似的效果，不过使用谷歌这套的特点就是贵，并且运营商锁定，并不是所有人都能用谷歌云。