ClickHouse

ClickHouse Self-Hosted: Deploy ได้ในคลิกเดียว

ClickHouse เป็นฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่รวดเร็วสำหรับการทำ query แบบเรียลไทม์ Automatio ช่วย deploy ลงเซิร์ฟเวอร์ของคุณพร้อม HTTPS ได้ในคลิกเดียว...

self-hosted clickhouseclickhouse vpsฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์open source olapdocker clickhouseเรียลไทม์แอนาลิติกส์
ClickHouse logo

ClickHouse

Analytics

ClickHouse เป็นฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่รวดเร็วสำหรับการทำ query แบบเรียลไทม์ Automatio ช่วย deploy ลงเซิร์ฟเวอร์ของคุณพร้อม HTTPS ได้ในคลิกเดียว...

self-hostedopen-sourcedatabaseolapanalytics

สิ่งที่คุณได้เมื่อดีพลอย ClickHouse

เซิร์ฟเวอร์ที่เราเช่าให้ ราคา และสิ่งที่ตัวติดตั้งจะถามคุณ

เซิร์ฟเวอร์
CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
เริ่มที่
$9/เดือน
การติดตั้ง
ไม่ต้องตั้งค่า

รวมอยู่ในทุกการดีพลอย

  • เซิร์ฟเวอร์เฉพาะ หนึ่งแอปต่อหนึ่งเครื่อง
  • ออกใบรับรอง HTTPS อัตโนมัติ
  • ซับโดเมนฟรี ใช้โดเมนของคุณเองได้
  • รีสตาร์ท ปรับขนาด สแนปช็อต และกู้คืน

โปรเจกต์

ทุกลิงก์บนหน้านี้ที่ออกนอก Automatio

ดีพลอย ClickHouse ในคลิกเดียว

บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง พร้อมข้อมูลของคุณเอง ไม่ต้องใช้เทอร์มินัล ไม่ต้องพิมพ์คำสั่ง Docker ไม่ต้องตั้งค่าใบรับรอง

  1. 1

    เลือกขนาด

    เริ่มจากเซิร์ฟเวอร์เล็กที่สุดที่พอ แล้วค่อยขยายทีหลังโดยไม่ต้องติดตั้งใหม่

  2. 2

    กดดีพลอย

    เราเช่าเซิร์ฟเวอร์ ติดตั้งแอปด้วย Docker แล้วชี้ซับโดเมนมาที่แอป

  3. 3

    รอดูมันขึ้น

    ระบบจัดเตรียมทำงานเองใช้เวลาไม่กี่นาที เมื่อได้ใบรับรอง HTTPS แอปก็พร้อมใช้งาน

ขนาดเซิร์ฟเวอร์

เรียกเก็บรายเดือนพร้อมแพ็กเกจ Automatio ลบเซิร์ฟเวอร์เมื่อไรค่าใช้จ่ายก็หยุด

ความสามารถของ ClickHouse

สำรวจสิ่งที่ Automatio สามารถทำได้สำหรับกรณีการใช้งานนี้

Columnar Storage Engine

ClickHouse จะจัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญสำหรับ query เชิงวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสูง สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้ระบบสามารถละเว้นข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องระหว่างการสแกน ลดการทำ I/O และเร่งความเร็วในการทำ aggregation ขนาดใหญ่ได้

  • 1MergeTree table engines
  • 2การบีบอัดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
  • 3Primary และ secondary indexing
  • 4Sparse index สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • 5ปรับแต่งสำหรับ SSD/NVMe

ความสามารถของ ClickHouse

  • Columnar Storage Engine

    ClickHouse จะจัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญสำหรับ query เชิงวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสูง สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้ระบบสามารถละเว้นข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องระหว่างการสแกน ลดการทำ I/O และเร่งความเร็วในการทำ aggregation ขนาดใหญ่ได้

    1. MergeTree table engines
    2. การบีบอัดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
    3. Primary และ secondary indexing
    4. Sparse index สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
    5. ปรับแต่งสำหรับ SSD/NVMe
  • การประมวลผล Query แบบเรียลไทม์

    ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) ClickHouse ให้เวลาตอบสนองระดับเสี้ยววินาทีบนข้อมูลหลักพันล้านแถว โดยใช้การรัน query แบบเวกเตอร์และการประมวลผลแบบขนานเพื่อใช้ประโยชน์จาก CPU cores ทั้งหมดบนเซิร์ฟเวอร์ของคุณสำหรับแดชบอร์ดและการมอนิเตอร์

    1. Vectorized execution engine
    2. การประมวลผลแบบขนาน (Parallel processing)
    3. รองรับการขยายสเกลหลายแกนประมวลผล
    4. การประมวลผล query แบบประมาณการ (Approximate query)
    5. การนำเข้าข้อมูลที่มี latency ต่ำ
  • รองรับ SQL อย่างครอบคลุม

    แม้ว่าจะเป็นฐานข้อมูล OLAP แต่ ClickHouse ก็นำเสนอการใช้งาน SQL ที่สมบูรณ์ซึ่งเข้ากันได้กับเครื่องมือ business intelligence ส่วนใหญ่ รวมถึงการรองรับ JOIN ที่ซับซ้อน, subqueries และฟังก์ชันเชิงวิเคราะห์ขั้นสูงสำหรับข้อมูลแบบ time-series และ log

    1. ภาษา SQL มาตรฐาน
    2. Window functions
    3. การทำ JOIN ที่ซับซ้อน
    4. รองรับข้อมูล JSON ในตัว
    5. ประเภทข้อมูลแบบ Array และ Nested
  • การทำ Replication และความปลอดภัยของข้อมูล

    ClickHouse ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะสามารถเข้าถึงได้ผ่านการทำ asynchronous multi-master replication ซึ่งช่วยให้เวิร์กโหลดการวิเคราะห์ยังคงทำงานได้ต่อเนื่องในกรณีที่ฮาร์ดแวร์ขัดข้องหรือในช่วงที่มีการบำรุงรักษา มอบความน่าเชื่อถือสำหรับสภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ระดับ production

    1. การทำ Asynchronous replication
    2. สถาปัตยกรรมแบบ Multi-master
    3. ระบบ Failover อัตโนมัติ
    4. การประมวลผลแบบกระจายศูนย์ (Distributed execution)
    5. มี ClickHouse Keeper ในตัว

content.selfHosted.whyTitle

content.selfHosted.tradeoffsTitle

ความเป็นท้องถิ่นของข้อมูล (Data Residency): เก็บข้อมูลการวิเคราะห์ที่มีความอ่อนไหวไว้บนโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง เพื่อให้เป็นไปตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวและข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยไม่มีบุคคลที่สามเข้าถึงได้
ความต้องการ RAM พื้นฐานที่สูง: ClickHouse เป็นระบบที่เน้นหน่วยความจำ การรันการทำ aggregation ที่ซับซ้อนบนเซิร์ฟเวอร์ที่มี RAM น้อยกว่า 8GB จะทำให้เกิดข้อผิดพลาด Out-Of-Memory บ่อยครั้ง
ต้นทุนที่คาดการณ์ได้: หลีกเลี่ยงรูปแบบการคิดเงินตามปริมาณ query หรือตามขนาดข้อมูลที่สแกน (per-GB) ของผู้ให้บริการคลาวด์แบบ managed ด้วยการจ่ายค่าบริการแบบเหมาจ่ายรายเดือนสำหรับ VPS ส่วนตัวของคุณ
การจัดการพื้นที่จัดเก็บ: ไม่เหมือนกับเวอร์ชันคลาวด์แบบ managed ที่ขยายพื้นที่จัดเก็บให้อัตโนมัติ คุณจะต้องคอยตรวจสอบการใช้งานดิสก์และปรับขนาด VPS ของคุณก่อนที่พื้นที่เต็ม
ควบคุมฮาร์ดแวร์ได้อย่างเต็มที่: ปรับแต่งการจัดสรร RAM และ CPU ของเซิร์ฟเวอร์ให้เข้ากับรูปแบบ query ของคุณโดยเฉพาะ เพื่อให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอโดยไม่มีเสียงรบกวนจากเพื่อนบ้านบนเซิร์ฟเวอร์ (noisy-neighbor)
ต้องใช้ SMTP ภายนอก: หากคุณวางแผนที่จะใช้ฟังก์ชันแจ้งเตือนภายใน คุณต้องกำหนดค่าผู้ให้บริการ SMTP ภายนอกด้วยตนเองเนื่องจากเซิร์ฟเวอร์ไม่สามารถส่งอีเมลได้โดยธรรมชาติ
การจัดเก็บถาวร: จัดเก็บล็อกและอีเวนต์ดิบย้อนหลังได้นานหลายปีตามความจุของดิสก์ โดยไม่ต้องถูกบีบให้ลบข้อมูลด้วยหน้าต่างเวลาสั้น ๆ ของผู้ให้บริการ SaaS
ข้อกำหนดในการ Batch ข้อมูลขาเข้า: ประสิทธิภาพจะลดลงหากคุณส่งข้อมูลทีละแถว คุณต้องทำการ batch ข้อมูลเป็นกลุ่มอย่างน้อย 1,000 ถึง 10,000 แถวเพื่อหลีกเลี่ยงภาระค่าใช้จ่ายในการ merge

comparisonTable.self-hosted.title

comparisonTable.self-hosted.description

เวลาในการติดตั้ง

comparisonTable.self-hosted.managedSaasทันที
comparisonTable.self-hosted.diy1-2 ชั่วโมง
comparisonTable.self-hosted.automatio15 นาที

ความเป็นเจ้าของข้อมูล

comparisonTable.self-hosted.managedSaasโฮสต์ของบุคคลที่สาม
comparisonTable.self-hosted.diyเป็นของคุณ 100%
comparisonTable.self-hosted.automatioเป็นของคุณ 100%

การบำรุงรักษา

comparisonTable.self-hosted.managedSaasศูนย์
comparisonTable.self-hosted.diyอัปเดตด้วยตัวเอง
comparisonTable.self-hosted.automatioอัตโนมัติ

โมเดลต้นทุน

comparisonTable.self-hosted.managedSaasตามจำนวน query/ข้อมูลที่สแกน
comparisonTable.self-hosted.diyค่า VPS คงที่
comparisonTable.self-hosted.automatioค่า VPS คงที่

TLS/HTTPS

comparisonTable.self-hosted.managedSaasรวมอยู่ด้วย
comparisonTable.self-hosted.diyใช้ Certbot ด้วยตัวเอง
comparisonTable.self-hosted.automatioตั้งค่าให้อัตโนมัติ

เหมาะกับใคร

คนที่รัน ClickHouse บนเซิร์ฟเวอร์ตัวเองจริง ๆ และสิ่งที่เปลี่ยนไป

โซโล่ฟาวเดอร์ที่กำลังติดตามแอปพลิเคชันอีเวนต์

ต้นทุนการวิเคราะห์แบบ managed ที่พุ่งสูงขึ้นตามสเกลของ user event

ราคาโครงสร้างพื้นฐานที่คงที่โดยไม่สนปริมาณ query ช่วยให้เติบโตได้อย่างยั่งยืนและสร้างแดชบอร์ดสำหรับลูกค้าได้

  • ติดตาม user event ระดับพันล้าน
  • สร้างแดชบอร์ดตัวชี้วัดสำหรับลูกค้า
  • ส่งออกรายงานการใช้งานแบบกำหนดเอง

ดาต้าแอนาลิสต์ที่กำลังสร้างแดชบอร์ด

ฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิมทำงานช้าเกินไปสำหรับการทำ aggregation แบบเรียลไทม์

ผลลัพธ์ query ที่รวดเร็วระดับเสี้ยววินาทีบนข้อมูลดิบ ช่วยให้ทดสอบสมมติฐานและทำ business intelligence ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่เกิด timeout

  • รัน SQL join ที่ซับซ้อนบนข้อมูลประวัติย้อนหลัง
  • เชื่อมต่อกับ Metabase เพื่อการแสดงผลภาพ
  • วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของอีเวนต์ข้ามเดือน

เดฟอปส์เอนจิเนียร์ที่กำลังจัดการระบบล็อก

เครื่องมือเก็บบันทึกข้อมูลเชิงพาณิชย์มีข้อจำกัดในการเก็บรักษาแค่ 30 วัน

จัดเก็บล็อกระบบดิบในระยะยาวสำหรับการตรวจสอบและตรวจจับความผิดปกติโดยไม่ต้องกังวลเรื่องกำแพงราคา

  • ทำ Index ให้กับ Nginx access logs
  • ตรวจจับแนวโน้มการจราจรในระยะยาว
  • ค้นหาความผิดปกติของ IP ย้อนหลัง

นักวิจัยที่กำลังประมวลผลชุดข้อมูล

ต้นทุน Public cloud ทำให้การสำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่มีราคาสูงเกินไป

การนำเข้าและ query ชุดข้อมูลเปิดในสเกลใหญ่กลายเป็นเรื่องคุ้มค่า เมื่อจ่ายเงินเฉพาะทรัพยากรเซิร์ฟเวอร์ดิบเท่านั้น

  • โหลดชุดข้อมูลสภาพภูมิอากาศหรือการเงิน
  • รันวิเคราะห์แนวโน้มข้ามหลายปี
  • เปรียบเทียบชุดข้อมูลข้ามทศวรรษ

พรอมต์นี้คืออะไร?

เรียนรู้ว่าพรอมต์นี้ทำอะไรและจะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างไร

พื้นที่จัดเก็บแบบคอลัมน์เพื่อความเร็วระดับเรียลไทม์

ClickHouse ถูกสร้างขึ้นเพื่อขับเคลื่อน Yandex.Metrica ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเว็บแอนาลิติกส์ที่ใหญ่เป็นอันดับสองของโลก โดยถูกออกแบบมาตั้งแต่ต้นเพื่อให้ประมวลผลข้อมูลนับล้านล้านแถวได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่จะจัดเก็บข้อมูลเป็นแถว หากคุณต้องการหาค่าเฉลี่ยของคอลัมน์เดียว พวกเขาจะต้องอ่านข้อมูลทั้งแถวมาจากดิสก์ แต่ ClickHouse จัดเก็บข้อมูลเป็นคอลัมน์ โดยจะอ่านเฉพาะข้อมูลเฉพาะเจาะจงที่มีการร้องขอเท่านั้น นี่คือเหตุผลว่าทำไมมันจึงทำงานได้เร็วกว่างานวิเคราะห์ทั่วไปถึง 100 ถึง 1,000 เท่า

สถาปัตยกรรม: MergeTree และการทำ Vectorization

ประสิทธิภาพที่ได้มาจาก MergeTree table engine เมื่อคุณเขียนข้อมูล ClickHouse จะจัดเก็บมันเป็นส่วน ๆ (parts) และทำการรวมพวกมันในเบื้องหลัง ในระหว่างกระบวนการนี้ มันสามารถทำ aggregation หรือลบข้อมูลที่ซ้ำกัน (deduplicate) ได้โดยอัตโนมัติ ตัวประมวลผล query ใช้ vectorized processing ซึ่งช่วยให้จัดการข้อมูลหลายจุดได้ในคำสั่ง CPU เดียว มันใช้ประโยชน์จากแกนประมวลผล CPU ทั้งหมดสำหรับหนึ่ง query เพื่อส่งผลลัพธ์กลับมาภายในมิลลิวินาที แม้กระทั่งบนชุดข้อมูลขนาดมหึมา

ชั่วโมงแรก: SQL และการนำเข้าข้อมูล (Ingestion)

ในชั่วโมงแรกของคุณ คุณจะเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ผ่านอินเทอร์เฟซ HTTP หรือ command line ดั้งเดิม คุณจะได้กำหนดตารางด้วย MergeTree engine และโหลดชุดข้อมูลชุดแรกของคุณ เนื่องจากการใช้ SQL มาตรฐาน คุณจึงสามารถรันคำสั่ง aggregation และ join ที่ซับซ้อนได้ทันที คุณไม่ต้องเรียนรู้ภาษา query ใหม่ ผู้ใช้ส่วนใหญ่จะเชื่อมต่อเครื่องมือแสดงผลข้อมูลอย่าง Metabase หรือ Grafana เพื่อสร้างแดชบอร์ดได้ทันที

จุดที่ ClickHouse เข้ามาตอบโจทย์

ClickHouse เหมาะที่สุดในสแต็กที่คุณต้องวิเคราะห์ event log, พฤติกรรมผู้ใช้ หรือข้อมูลจากเซ็นเซอร์ มันทำหน้าที่เป็นทางเลือกแบบ open-source แทนบริการอย่าง BigQuery หรือ Snowflake การโฮสต์บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเองช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงต้นทุนที่สูงจากการเรียกเก็บเงินตาม query ในขณะเดียวกันก็รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลดิบไว้ได้ มันทำงานได้ดีควบคู่ไปกับฐานข้อมูลทรานแซกชันอย่าง MySQL โดยรับหน้าที่งานวิเคราะห์หนัก ๆ ที่อาจทำให้ฐานข้อมูลหลักของแอปพลิเคชันของคุณช้าลง

การปรับแต่งและการบีบอัดข้อมูล

ต้รบับของระบบรองรับฟังก์ชันขั้นสูง เช่น window operations และการจัดการอาเรย์ ฟังก์ชันเหล่านี้ช่วยให้คุณวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดที่ยากลำบาก มันจัดการการบีบอัดข้อมูลให้อัตโนมัติ ซึ่งมักจะช่วยลดพื้นที่ที่ต้องใช้บนดิสก์ได้มากกว่า 80 เปอร์เซ็นต์ ประสิทธิภาพนี้ทำให้สามารถเก็บประวัติย้อนหลังหลายปีบน VPS ทั่วไปได้โดยไม่ต้องคอยเพิ่มพื้นที่จัดเก็บอยู่ตลอดเวลา การจัดการฐานข้อมูลเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบการใช้งานดิสก์และหน่วยความจำ เนื่องจาก ClickHouse ถูกออกแบบมาเพื่อให้ใช้ RAM ที่มีอยู่เพื่อความเร็ว มันจึงทำงานได้ดีที่สุดเมื่อได้รับสภาพแวดล้อมแบบเฉพาะตัว (dedicated)

พรอมต์นี้คืออะไร?

ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ ClickHouse

ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ ClickHouse

ความเร็วนี่น่ากลัวมาก Query ที่เคยใช้เวลา 30 วินาทีใน Postgres จบลงใน 20ms บน ClickHouse บนฮาร์ดแวร์ตัวเดียวกัน
data_wizard
reddit
กินแรมดุมาก แต่คุ้มค่า ถ้าคุณมี RAM เหลือเฟือ นี่คือสิ่งที่เร็วที่สุดที่คุณเคยรันมาแล้ว
sysadmin_pro
hackernews
การติดตั้งค่อนข้างซับซ้อนถ้าทำเองโดยเฉพาะ Zookeeper แต่พอรันได้แล้วคือนิ่งสุด ๆ
devops_guy
twitter
การบีบอัดข้อมูลโหดมาก เราประหยัดพื้นที่จัดเก็บไปได้ถึง 80% เมื่อเทียบกับระบบเดิมที่เป็นแบบ row-based
cloud_arch
reddit
ClickHouse เจ๋งมากแต่อย่าพยายามใช้มันเหมือน Postgres ห้ามอัปเดตเล็ก ๆ น้อย ๆ หรือสั่งลบทีละแถวเด็ดขาด
query_master
hackernews
สำหรับแดชบอร์ดเรียลไทม์ที่มีอีเวนต์ระดับพันล้าน ไม่มีอะไรในฝั่ง open-source ที่สูสีได้เลยจริง ๆ
analytics_dev
reddit

วิดีโอเกี่ยวกับ ClickHouse

ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ ClickHouse

มากกว่าแค่พรอมต์

เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI

Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง

AI Agents
การอัตโนมัติเว็บ
เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

เคล็ดลับมือโปรสำหรับ ClickHouse

เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก ClickHouse และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

เลือกใช้ RAM พื้นฐาน 8GB

ClickHouse ถูกออกแบบมาเพื่อให้ใช้หน่วยความจำสำหรับความเร็วในการรัน query เซิร์ฟเวอร์ CX33 คือพื้นฐานสำหรับความเสถียรในระดับ production

ใช้ MergeTree Engine

ควรใช้ MergeTree table engine สำหรับข้อมูลหลักของคุณเสมอ เนื่องจากเป็น engine ที่แข็งแกร่งที่สุดและรองรับการทำ indexing และ partitioning

รวมข้อมูลเป็น Batch เมื่อ Insert

ClickHouse จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อมีการ insert ข้อมูลเป็นก้อนใหญ่ (1,000 ถึง 10,000 แถว) แทนการ insert ทีละแถว เพื่อลดภาระการรวมข้อมูลเบื้องหลัง (background merge)

คำรับรอง

ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร

เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

ที่เกี่ยวข้อง Self-Hosted Apps

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ ClickHouse

ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ ClickHouse