ClickHouse + Confluent 서울 밋업

서울에서 열리는 이번 ClickHouse & Confluent 공동 밋업에서는 ClickHouse와 Kafka를 통합하여 활용하는 강력한 방법을 살펴봅니다. 전 세계 다양한 조직이 이 조합을 도입한 이유와, 대규모 데이터를 효율적으로 스트리밍 및 처리하여 낮은 지연 시간으로 고성능 실시간 분석을 구현하는 방법을 알아보세요.

## 아젠다

• 오후 6:30: 등록, 착석, 저녁 식사 및 네트워킹
• 오후 7:20: 환영 인사 및 소개
• 오후 7:25: Flink와 ClickHouse를 활용한 대규모 실시간 AI
• 발표자: 한성민, Customer Success Technical Architect @ Confluent
• 오후 7:55: ClickHouse를 활용한 광고데이터의 신선도와 정확도를 동시에 잡기
• 발표자: 김석주, 조직장 @ DelightRoom
• 오후 8:20: ClickHouse와 Kafka 연동을 통한 분석 성능 극대화
• 발표자: Ken Lee 이기훈, Solution Architect 이사 @ ClickHouse
• 오후 9:00: 네트워킹
• 오후 9:20: 마무리

👉🏼 지금 RSVP하고 자리를 확보하세요!

커뮤니티 구성원 중 이번 밋업이나 향후 행사에서 발표를 하고 싶으신 분은 CFP 양식을 작성해 주세요. 확인 후 연락드리겠습니다.

***

## 🎤 세션 상세: Flink와 ClickHouse를 활용한 대규모 실시간 AI

Apache Flink의 네이티브 AI 기능을 활용하여 스트림 내부에서 AI 에이전트를 직접 실행하고, 고성능 실시간 AI 에이전트 파이프라인을 구축하는 방법을 소개합니다. 또한 낮은 지연 시간의 머신러닝 워크플로를 실행하고, 그 결과를 ClickHouse에 적재하여 즉시 운영 분석(Operational Analytics)에 활용하는 방법도 다룹니다.

발표자: 한성민, Customer Success Technical Architect @ Confluent
한성민 님은 Confluent의 Technical Architect로, 실시간 데이터 스트리밍 아키텍처를 전문으로 하고 있습니다. Google Developer Expert(GDE, 머신러닝 분야) 및 네이버 MLOps 엔지니어로 활동한 경험을 바탕으로, 실시간 데이터 스트림과 실제 운영 환경의 AI를 연결하는 데 집중하고 있습니다.

## 🎤 세션 상세: ClickHouse를 활용한 광고데이터의 신선도와 정확도를 동시에 잡기

광고 수익 데이터는 미디에이션 리포트(D+7까지 정정), 실시간 SDK 이벤트, 내부 디멘션 DB — 세 가지가 제각각 다른 주기로 들어옵니다. Confluent Kafka와 ClickHouse를 조합해 이 데이터를 N개 퍼블리셔에게 일관된 수익 뷰로 제공하는 방법, 그리고 현재의 D+1 배치에서 H+2~H+3 시간 단위 신선도로 전환하는 과정에서 신선도와 정확도를 어떻게 균형 잡는지를 다룹니다.

발표자: 김석주, 조직장 @ DelightRoom

## 🎤 세션 상세: ClickHouse와 Kafka 연동을 통한 분석 성능 극대화

ClickHouse와 Kafka는 대규모 실시간 분석 플랫폼을 구축하기 위한 강력한 조합입니다. Kafka는 안정적이고 높은 처리량의 데이터 수집을 담당하고, ClickHouse는 대규모 데이터에 대한 초고속 분석 쿼리를 제공합니다. 이번 세션에서는 두 기술이 어떻게 함께 작동하여 실시간 리포팅과 분석을 가능하게 하는지 살펴보고, ClickPipes를 활용해 Kafka와 ClickHouse를 손쉽게 연동하는 방법을 데모와 함께 소개합니다.

발표자: Ken Lee 이기훈, Solution Architect 이사 @ ClickHouse

**********
In this ClickHouse & Confluent joint meetup in Seoul, we will explore the power of integrating ClickHouse with Kafka. Learn why organisations around the world have implemented this combination that enables high-performance, real-time analytics by efficiently streaming and processing large volumes of data with low latency.

Agenda

• 6:30 PM: Registration, Settle, dinner & networking
• 7:20 PM: Welcome remarks and introductions
• 7:25 PM: Real-Time AI at Scale with Flink and ClickHouse by Sungmin Han, Customer Success Technical Architect @ Confluent
• 7:55 PM: Achieving Both Freshness and Accuracy in Advertising Data with ClickHouse by Seokju Kim, Head of Organization @ DelightRoom
• 8:20 PM: Maximising Analytics with ClickHouse and Kafka Integration by Ken Lee, Solution Architect @ ClickHouse
• 9:00 PM: Networking
• 9:20 PM: Wrap-up

👉🏼 RSVP to secure your spot!

If anyone from the community is interested in sharing a talk at this meetup or future events, complete this CFP form and we’ll be in touch.

______________________________________________
🎤 Session Details: Real-Time AI at Scale with Flink and ClickHouse
Learn how to build a high-performance real-time AI Agent pipeline by leveraging Apache Flink's native AI features to run the agent directly inside your streams. This session covers how to execute low-latency machine learning workflows and sink the results into ClickHouse for instant operational analytics.

Speaker name: Sungmin Han, Customer Success Technical Architect @ Confluent
Sungmin is a Technical Architect at Confluent specializing in real-time data streaming architectures. Drawing from his background as an ML Google Developer Expert (GDE) and MLOps engineer at Naver, he focuses on bridging the gap between live data streams and production AI.

🎤 Session Details: Achieving Both Freshness and Accuracy in Advertising Data with ClickHouse
Advertising revenue data arrives on three different cadences: mediation reports (which can be revised up to D+7), real-time SDK events, and an internal dimension database. This session explores how Confluent Kafka and ClickHouse are used together to deliver a consistent revenue view to multiple publishers, and how we balance data freshness and accuracy while transitioning from the current D+1 batch process to an H+2/H+3 hourly freshness model.

Speaker name: Seokju Kim, Head of Organization @ DelightRoom

🎤 Session Details: Maximising Analytics with ClickHouse and Kafka Integration
ClickHouse and Kafka are a powerful combination for building real-time analytics platforms at scale. Kafka provides reliable, high-throughput data ingestion, while ClickHouse delivers fast analytical queries on large datasets. In this session, we'll explore how these technologies work together to enable real-time reporting and analytics, and demonstrate how to quickly connect Kafka to ClickHouse using ClickPipes.

Speaker name: Ken Lee, Solution Architect @ ClickHouse