> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-vortex-format.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Importar datos de trazas de Langfuse Cloud > Cómo cargar en ClickHouse Cloud con ClickPipes los datos de trazas de LLM exportados desde Langfuse Cloud. Esta guía explica paso a paso cómo cargar datos de trazas de LLM desde [Langfuse Cloud](https://cloud.langfuse.com/) en ClickHouse Cloud para realizar analítica en tiempo real.

Exportar desde Langfuse Cloud

Siga [esta guía](https://langfuse.com/docs/api-and-data-platform/features/export-to-blob-storage) para configurar una integración de Blob Storage en Langfuse Cloud y realizar exportaciones programadas. Puede programar la exportación de sus datos de trazas al almacenamiento de objetos con una frecuencia de hasta cada `20 minutes`, o bien con una programación `hourly`, `daily` o `weekly`. De forma predeterminada, cada exportación incluye sus `observations` (enriquecidas con atributos de trazas) y sus `scores`.

Estructura de los archivos exportados

La integración de Blob Storage de Langfuse Cloud escribe los datos en el bucket o contenedor de almacenamiento de destino con la siguiente estructura de directorios: ```text theme={null} {prefix}{project-id}/ ├── observations_v2/ # observations enriched with trace attributes ├── scores/ # scores └── manifests/ # one JSON file per completed run with export metadata ```

Importar a ClickHouse Cloud

Una vez configurada una integración de Blob Storage en Langfuse Cloud, los datos de trazas se exportarán periódicamente, según una programación, al bucket o contenedor de almacenamiento de destino. Para importar esos datos a ClickHouse Cloud, puede usar [ClickPipes](/es/integrations/clickpipes) y sus conectores administrados de almacenamiento de objetos: | Fuente de datos | Detalles | | - | - | | Logotipo de Amazon S3Amazon S3
y almacenes de objetos compatibles con S3 | Realice la integración con [S3 ClickPipes](/es/integrations/clickpipes/object-storage/amazon-s3/overview). | | Logotipo de Google Cloud Storage **Google Cloud Storage** | Realice la integración con [GCS ClickPipes](/es/integrations/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/overview). | | Logotipo de Azure Blob Storage **Azure Blob Storage** | Realice la integración con [ABS ClickPipes](/es/integrations/clickpipes/object-storage/azure-blob-storage/overview). |

Crear un ClickPipe

Este ejemplo utiliza el ClickPipe de S3 para importar datos desde un bucket de S3 que recibe exportaciones programadas de Langfuse Cloud, y puede servir de modelo para cualquier destino de exportación en almacenamiento de objetos. Para obtener indicaciones específicas de cada fuente de datos, consulte la [documentación de ClickPipes](/es/integrations/clickpipes). **1.** En ClickHouse Cloud, seleccione **Data sources** en el menú de navegación principal y haga clic en **Create ClickPipe**. Crear ClickPipe **2.** Haga clic en el mosaico **Amazon S3**. Este mosaico también le permite conectarse a otros servicios compatibles con S3 que no figuren en la interfaz de ClickPipes. Seleccionar la fuente de datos Amazon S3 **1.** Complete los datos que ClickPipes necesita para conectarse y autenticarse en el bucket que recibe sus exportaciones de Langfuse Cloud. * **Authentication method**: el S3 ClickPipe admite [credenciales de IAM](/es/integrations/clickpipes/object-storage/amazon-s3/overview#iam-credentials) (`Credentials`) y [autenticación basada en rol de IAM](/es/integrations/clickpipes/object-storage/amazon-s3/overview#iam-role) (`IAM role`). ClickPipes solo necesita acceso de lectura al bucket. Consulte la [documentación de referencia](/es/integrations/clickpipes/object-storage/amazon-s3/overview#access-control) para obtener más información sobre autenticación y permisos. * **S3 file path**: dirija el ClickPipe a un subdirectorio y utilice el comodín `*` para abarcar todos los archivos exportados. **Debe** crear un ClickPipe por subdirectorio, ya que los archivos exportados de cada subdirectorio tienen esquemas diferentes. | Subdirectorio | Ruta de archivo | | - | - | | `observations_v2/` | `https://{bucket-name}.s3.{region-code}.amazonaws.com/{prefix}{project-id}/observations_v2/*` | | `scores/` | `https://{bucket-name}.s3.{region-code}.amazonaws.com/{prefix}{project-id}/scores/*` | Consulte la [documentación de referencia](/es/integrations/clickpipes/object-storage/amazon-s3/overview#file-pattern-matching) para obtener más información sobre los patrones compatibles, incluido cómo hacer coincidir archivos en prefijos anidados. **2.** Seleccione **Continuous ingestion** para que los archivos nuevos se ingesten automáticamente a medida que Langfuse los escribe en el bucket de destino. Detalles de conexión para una exportación de Langfuse, con la ingestión continua habilitada. **3.** Haga clic en **Incoming data**. ClickPipes obtendrá los metadatos de su bucket e inferirá el esquema de la tabla de destino en el siguiente paso. **1.** ClickPipes se conectará a su bucket y mostrará los archivos de la ruta especificada, además de inferir su formato. En este ejemplo, utilizamos el formato de exportación predeterminado de Langfuse Cloud (Parquet). Archivos que coinciden con la ruta de exportación de Langfuse, con el tipo de archivo establecido en Parquet **2.** Haga clic en **Parse information**. ClickPipes utilizará un archivo de muestra para inferir el esquema de los datos exportados y asignará automáticamente los campos de origen a una tabla de destino de ClickHouse. **1.** En este paso, puede revisar el esquema inferido y personalizar la configuración de la tabla de destino, lo que incluye ajustar la asignación de tipos de datos, definir la [clave de ordenación](/es/best-practices/choosing-a-primary-key) y elegir el [motor de tabla](/es/reference/engines/table-engines). Una exportación de puntuaciones que escribe en una base de datos dedicada langfuse, con la clave de ordenación establecida en environment, name, timestamp, trace_id, observation_id e id En **Upload data to**, mantenga seleccionada la opción **New table** y configure: * **Database** y **Name**: una base de datos dedicada para sus datos de Langfuse (p. ej., `langfuse`) y un nombre legible para humanos para la tabla de destino (p. ej., `scores`). De forma predeterminada, ClickPipes usa `default.s3-` para evitar colisiones de nombres. * **Sorting key**: la [clave de ordenación](/es/best-practices/choosing-a-primary-key) de la tabla de destino, que determina cómo ClickHouse almacena los datos en disco. Para obtener un rendimiento óptimo, la clave de ordenación debe ajustarse a sus patrones de acceso a los datos, de modo que las consultas puedan evitar leer la mayor cantidad posible de datos. | Subdirectorio | Tabla de destino | Clave de ordenación sugerida | | - | - | - | | `observations_v2/` | `observations_v2` | `environment, start_time, trace_id, id` | | `scores/` | `scores` | `environment, name, timestamp, trace_id, observation_id, id` | Esta clave también se utiliza para la deduplicación en las tablas `ReplacingMergeTree`, por lo que el conjunto de columnas debe identificar cada registro de forma única. Si carga **varios proyectos de Langfuse** en una misma tabla, anteponga `project_id` a la clave de ordenación. Consulte la [documentación de referencia](/es/best-practices/choosing-a-primary-key) para obtener orientación sobre cómo elegir una clave de ordenación. * **Partition by**: déjelo en blanco, salvo que tenga previsto hacer caducar las trazas antiguas. En ClickHouse, el [particionamiento](/es/best-practices/choosing-a-partitioning-key) se utiliza para la gestión de datos, no para optimizar consultas; la clave de ordenación sugerida ya descarta los datos irrelevantes en las consultas por rango temporal. Si necesita una política de retención, particione por la columna de tiempo (`toYYYYMM(start_time)`, o `toYYYYMM(timestamp)` para `scores`), de modo que hacer caducar un mes de trazas se reduzca a una única operación `DROP PARTITION`. **2.** A continuación, despliegue **Advanced settings** y establezca **Engine** en [`ReplacingMergeTree`](/es/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree) para garantizar la deduplicación, con `updated_at` como columna **Version**. Configuración avanzada con el motor ReplacingMergeTree y updated_at como columna de versión Las ventanas de exportación de la integración de Blob Storage de Langfuse Cloud incluyen ambos extremos, por lo que un mismo registro puede aparecer en más de un archivo exportado. A menos que sus patrones de consulta analíticos sean idempotentes (p. ej., `uniq()`, `max()`, `min()`), **debe** gestionar la deduplicación en el modelo de datos posterior, utilizando `ReplacingMergeTree` como motor de destino. **Deduplicación con ReplacingMergeTree** Este motor de tabla elimina los duplicados mediante fusiones en segundo plano. Para lograr una deduplicación completa en lectura (es decir, semántica de fusión en lectura), **debe** usar el modificador `FINAL` (o agregaciones del tipo `argMax()`) al realizar la consulta. ClickPipes crea un usuario dedicado para escribir datos en la tabla de destino. Seleccione un rol para este usuario interno, ya sea un rol personalizado o uno de los roles predefinidos: * `Full access`: con acceso completo al cluster. Es necesario si utiliza una vista materializada o un diccionario con la tabla de destino. * `Only destination table`: con permisos de `INSERT` únicamente sobre la tabla de destino. Permisos Haga clic en **Complete setup** para crear el ClickPipe. ¡Y eso es todo! ClickPipes realizará primero un backfill histórico de todos los archivos de la ruta especificada y, a continuación, comenzará a ingestar los archivos nuevos a medida que lleguen al bucket. Los ClickPipes de observaciones y puntuaciones en ejecución en Data sources Repita los pasos de esta guía para cada subdirectorio que desee importar en ClickHouse Cloud.

Consultar datos de trazas

Una vez que los ClickPipes estén en funcionamiento, podrá consultar los datos de trazas de Langfuse Cloud directamente en ClickHouse Cloud. Los siguientes ejemplos muestran algunos patrones de consulta habituales: agregaciones de costo y latencia, reconstrucción de una traza individual y correlación de puntuaciones con modelos y prompts.

Agregaciones de métricas por intervalos de tiempo

Algunos campos, como `usage_details` y `cost_details`, se exportan como columnas `Map`. Para leer un único valor, acceda a él por su clave (p. ej., `sum(cost_details['total'])`). ```sql theme={null} SELECT toStartOfHour(start_time) AS t, provided_model_name, count() AS spans, quantile(0.95)(latency) AS p95_latency, sum(total_cost) AS cost, sum(usage_details['total']) AS tokens FROM observations_v2 FINAL WHERE start_time >= now() - INTERVAL 7 DAY -- AND environment = '' GROUP BY t, provided_model_name ORDER BY t; ```

Reconstrucción de trazas

```sql theme={null} SELECT * FROM observations_v2 FINAL WHERE trace_id = '' ORDER BY start_time; ```

Análisis de calidad

```sql theme={null} SELECT o.provided_model_name, s.name, avg(s.value) AS avg_score FROM "s3-26237f63-84dc-4a7d-a0e1-7361cf55ee0b" AS s FINAL JOIN "s3-80899034-ce1e-4dc9-a4e6-b059ddec4175" AS o FINAL ON s.trace_id = o.trace_id --WHERE s.environment = '' GROUP BY o.provided_model_name, s.name ORDER BY avg_score DESC; ```

Consulte también

* [Langfuse y ClickHouse](/es/products/cloud/features/ai-ml/langfuse) * [Exportación de Langfuse Cloud a Blob Storage](https://langfuse.com/docs/api-and-data-platform/features/export-to-blob-storage) * [ClickPipes para almacenamiento de objetos](/es/integrations/clickpipes/object-storage/amazon-s3/overview)