什麼是 Headless CMS

Headless CMS 是最近很流行的一個概念，是前後端分離浪潮的一個產物，一般配合 JAMStack 一起，可以快速搭建 WEB 應用。 典型代表是 Strapi 和 GraphCMS。 特點是靈活，低耦合，配合各種開源元件和雲服務可以有巨大的想像空間。

什麼是 Headless Analytics

其實並沒有 Headless Analytics 這個概念。 但和 Headless CMS 與 JAMStack 的流行有著相似的地方，我覺得把這種趨勢的 BI 技術棧，MPP Database or SQL-MR（bigquery、clickhouse、presto）+ self service BI（metabase、chartio、cubejs）稱為 Headless Analytics 是很恰當。

前面提到，促成 Headless CMS 和 JAMStack 流行的兩個因素是前後端分離和雲端服務設施的普及。

那麼，Headless Analytics 流行的幾個因素：

• SQL 成為數據分析領域的第一語言，大數據領域的元件無論底層實現是什麼，都會提供 SQL 介面，比如各種 SQL on hadoop、SQL on HDFS，甚至 SQL on kafka。 還有一些堅持造自己的查詢語言的元件，比如 elastic 和 influxdb，不過這都成為了永久的遺留問題。
• 分析型資料庫的擴展能力和性能有了很大提升，像 bigquery、clickhouse、greenplum、timescaledb 等開源產品和雲服務的數據處理能力足夠強大，在 PB 級數據量，Ad Hoc 查詢也可以秒級回應，不需要像傳統數倉預聚合之類的方案，也不需要很重的 ETL。 ELT 和 Data Lake 成為新的趨勢。
• Self Service BI 開源專案和雲服務的流行，由於 SQL 的標準化介面和普及，才有了像 metabase、superset、chartio、mode analytics、cubejs 等開源和商業的自助式 BI 可視化工具的流行。 SQL 作為統一的介面功不可沒。

Hypercable Analytics

最近在做一個專案 Hypercable ，用 timescaledb 和 openresty 實現一個開源的 Google Analytics，基本上複製了 GA 的大部分功能。 但最近想法有些變化，打算做成一個 Headless Web Analytics 集成工具，就是存儲可以自由切換，可視化部分也可以由使用者自己選擇，Hypercable 只提供行為數據收集和 Data Model 定義的工作，當然對於沒有耐心去客製化的使用者，Hypercable 還會提供預設的存儲和 UI，只不過是以外掛程式或 SaaS 的形式。

理論上，GA + BigQuery + datastudio 也是類似的效果，不過使用谷歌這套的特點就是貴，並且運營商鎖定，並不是所有人都能用谷歌雲。