BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по ClickHouse » Энциклопедия ClickHouse » подключение к clickhouse

подключение к clickhouse

 

Краткое введение

Подключение к ClickHouse - базовый и критически важный этап в любой аналитической архитектуре. Именно через аккуратно спроектированное соединение обеспечивается корректная передача запросов, стабильность работы пайплайнов, безопасность доступа и управляемость расходов. В курсе "Clickhouse" мы рассматриваем не только “как подключаться”, но и почему выбираются те или иные протоколы, как работает пул соединений, какие риски сопровождают конфигурацию и какие практики обеспечивают устойчивые и предсказуемые результаты.

Введение
ClickHouse предоставляет несколько способов подключения: через нативный TCP-проектируемый протокол, HTTP API, а также через различные драйверы и клиенты для языков программирования и SQL-инструменты. Правильный выбор протокола и конфигурации зависит от задач нагрузки, требуемой задержки, условий безопасности и совместимости с существующей стеком данных. Важные аспекты: поддержка TLS для шифрования канала, аутентификация и авторизация пользователей, поддержка репликации и распределения, а также интеграция с системами мониторинга и управления секретами. В рамках этой главы мы охватим теоретические основы, практические подходы к проектированию подключения, архитектурные решения и конкретные протоколы, которые чаще всего применяются в российских и зарубежных проектах.

 

Теоретические основы и терминология

  • Протоколы подключения
    • Нативный TCP протокол ClickHouse: низкая задержка, эффективная передача больших объемов данных, требует аккуратной настройки SSL/TLS.
    • HTTP API: простой способ интеграции, особенно для ETL-пайплайнов и инструментов, работающих без постоянного соединения; ограничение по размеру запроса и накладные расходы на текстовый протокол.
  • Аутентификация и авторизация
    • Пользователь/роль: схемы granular permissions, quotas, profiles.
    • TLS и mTLS: защита на уровне транспортного протокола, сертификаты сервера и клиента.
  • Драйверы и клиенты
    • Язык зависимости: Python, Java, Go, C#, Node.js - все они имеют нативные клиенты.
    • JDBC/ODBC: стандартные корпоративные способы интеграции в BI-слой и orchestration-менеджеры.
  • Архитектурные паттерны
    • Прямое подключение vs проксирование через сервисы-интерфейсы (gateway, API-layer).
    • Пулы соединений и повторные попытки (retry policy) для выдержки пиковых нагрузок.
  • Безопасность и комплаенс
    • Шифрование TLS1.2+/TLS1.3, настройка доверенных корневых сертификатов, валидация сертификатов.
    • Управление секретами: хранение паролей и ключей в секрет-менеджерах, вращение ключей и аудит.

       

Методологии и подходы

  • Подходы к конфигурации
    • Разграничение сред: dev, test, prod - разные параметры соединения и политики повторных попыток.
    • Принцип минимальных привилегий: пользователи с нужными только разрешениями для конкретных баз и таблиц.
  • Архитектура сетевых доступов
    • Локальный доступ в рамках VPC, ограничение по IP, использование TLS/мейдинговых сертификатов.
    • Разгрузка запросов через прокси или шлюз API, чтобы централизовать мониторинг и аудит.
  • Производительность и масштабирование
    • Выбор между HTTP и нативным протоколом в зависимости от workload.
    • Пул соединений и повторные попытки: балансировка нагрузки и устойчивость к временным сбоям.
  • Мониторинг и observability
    • Метрики TLS-соединений, времени установления и завершения транзакций, ошибок аутентификации.
    • Логирование запросов и трассировка: что логировать, какие поля важны.
  • Совместимость и миграции
    • Обеспечение обратной совместимости между версиями драйверов и клиентских приложений.
    • Пошаговые миграции: тестирование на стейдж-инфраструктуре, постепенно увеличивая долю продакшн-трафика.

       

Архитектура и технологическая реализация

  • Топология соединений
    • Клиент - ClickHouse сервер или кластер - результаты.
    • В случае секьюрного доступа через Internet используется TLS и, при необходимости, VPN/Direct Connect.
  • Локальные и удаленные подключения
    • Локальные подключения через порт 9000 (нeшифрованный) и 8443/443 (TLS-шифрование через HTTP). Нативный протокол может работать на 9000, 9001 и т. д., HTTP через 8123/8443.
  • Типовые конфигурации
    • Прямое подключение к одному узлу: простая конфигурация, низкая сложность.
    • Подключение к кластеру ReplicatedMergeTree: важно указывать корректный ZooKeeper для синхронизации.
  • Интеграции с экосистемой
    • BI-инструменты: Tableau, Power BI, Superset через ODBC/JDBC или HTTP-интерфейс.
    • ETL и оркестраторы: Apache Airflow, Dagster, Prefect - через HTTP API или драйверы.
    • Облачные провайдеры и управляемые сервисы: YaНндекс.облако/Яндекс.Облако, ClickHouse в облаке; внешние провайдеры - Altinity и другие дистрибутивы.
  • Примеры архитектурных решений
    • Архитектура с разделением обязанностей: агенты сбора из источников данных, сервисы агрегации и хранения, BI-слой.
    • Архитектура с использованием прокси/шлюза для централизованной авторизации и мониторинга.
  • Безопасность на уровне архитектуры
    • Раздельное хранение учетных данных, хранение секретов в Vault, Kubernetes Secrets, SOPS.
    • Ротация сертификатов и ключей, аудит доступа и регламентированная процедура.

       

Организационные и процессные аспекты

  • Управление конфигурациями
    • Версионирование конфигураций доступа, хранение секретов отдельно и синхронизация с автоматизированными пайплайнами.
  • Роли и обязанности
    • Архитектор данных отвечает за архитектуру подключения; инженеры данных - за стабилизацию конвейеров; DevOps - за секреты, сети и безопасность.
  • Политика обновлений
    • Пошаговые обновления драйверов и клиентов, тестирование совместимости, rollback-планы.
  • Соответствие требованиям
    • Соблюдение регламентов по защите данных (например, локализация трафика, хранение персональных данных).
  • Документация и обучение
    • Ведение единого репозитория по конфигурациям подключения, примеры использования драйверов, инструкции по эксплуатации и мониторингу.

Технические детали реализации (алгоритмы, схемы, протоколы, интеграции)

  • Пример архитектурного схемы (упрощенная текстовая диаграмма)

    • Клиент (SQL/HTTP) --> Load Balancer --> ClickHouse cluster (множество нод) --> ZooKeeper (для репликации) -> данные
    • При TLS: клиентский сертификат -> балансировщик > ClickHouse-серверы с TLS-поддержкой
  • Протоколы и последовательности

    • Нативный протокол ClickHouse: обмен фреймами, формат запросов и ответов, обработка больших блоков данных.
    • HTTP API: экранирование SQL-запросов, поддержка параметризированных запросов через GET/POST, целевые форматы (JSON, Табличный текст, CSV, Parquet).
  • Драйверы и примеры кода

    • Python (clickhouse-driver)
      
          from clickhouse_driver import Client
          client = Client(host='clickhouse.example.com', port=9000, user='analytics', password='Secret!', database='default', secure=True, verify=False)
          rows = client.execute('SELECT metric, value FROM system.metrics LIMIT 10')
      
  • Java (JDBC ru.yandex.clickhouse)

    
        import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDataSource;
        DataSource ds = new ClickHouseDataSource("jdbc:clickhouse://host:8123/default?ssl=true&sslmode=require");
        try (Connection conn = ds.getConnection()) {
            try (Statement stmt = conn.createStatement()) {
                ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT now()");
                // обработка
            }
        }
    
  • Go (github.com/ClickHouse/clickhouse-go)

    
        import "github.com/ClickHouse/clickhouse-go"
        conn, err := sql.Open("clickhouse", "tcp://host:9000?username=analytics&password=Secret&database=default&debug=true")
    
  • Node.js (https://github.com/TimonPost/node-clickhouse)

    
        const { ClickHouse } = require('clickhouse');
        const clickhouse = new ClickHouse({url: 'http://host:8123', queryOptions: { database: 'default' }});
        clickhouse.query('SELECT now()').toArray((err, rows) => { console.log(rows); });
    
  • Пул соединений и устойчивость

    • Использование пулла соединений в Java/Go/Python для повышения пропускной способности.
    • Стратегии повторных попыток: экспоненциальное backoff, jitter, ограничение числа попыток.
  • Поддержка TLS и секретов

    • Пример конфигурации TLS:
      • Нативный протокол: ssl=true, sslmode=verify-ca, sslrootcert=/path/to/ca.pem, sslcert=/path/to/client.pem, sslkey=/path/to/client-key.pem
      • HTTP API: параметры ?ssl=true&sslmode=require, а также передача клиентских сертификатов на уровне конфигурации клиента.
    • Инструменты секретов: Vault, Kubernetes Secrets, SOPS; процесс вращения ключей и секрета.
  • Интеграции и совместимость

    • Интеграция с BI-системами: через JDBC/ODBC или HTTP для дашбордов.
    • Интеграция с системами мониторинга: Prometheus экспортёры, ClickHouse system таблицы для мониторинга.

       

Риски, ограничения и типовые ошибки

  • Неправильный выбор протокола
    • Нативный протокол обеспечивает меньшую задержку, но требует более тщательного управления TLS и авторизацией; HTTP проще, но может быть медленнее.
  • Неправильная конфигурация TLS
    • Неправильный trust-chain, просроченные сертификаты или неверная роль клиента приводят к сбоям подключения.
  • Проблемы с производительностью пула соединений
    • Переполненный пул: задержки, timeouts, истощение ресурсов на сервере.
    • Неправильная настройка тайм-аутов, максимального числа одновременных соединений.
  • Безопасность и утечки данных
    • Риск утечки секретов, если ключи хранятся в открытом виде или логируются параметры соединения.
  • Репликация и ZooKeeper
    • Неправильная конфигурация ZooKeeper приводить к рассинхронизации реплик и задержкам в обновлениях метаданных.
  • Совместимость драйверов
    • Разные версии драйверов могут вести себя по-разному в части параметров и поддерживаемых функций, что особенно критично для больших проектов.

Заключение
Подключение к ClickHouse - это больше, чем просто настройка строки подключения. Это архитектурное решение, определяющее масштабируемость, безопасность и надёжность аналитических рабочих нагрузок. Умение выбирать между нативным и HTTP-подключением, настройка TLS, грамотное управление секретами, грамотное проектирование пула соединений и мониторинг позволяют не только обеспечить корректную работу систем, но и снизить операционные риски и затраты. В следующей части мы рассмотрим практические примеры построения устойчивой архитектуры данных, где подключение к ClickHouse становится одним из ключевых элементов общей стратегии data-driven организации.

 

FAQ (Вопросы и ответы)

  1. Какие протоколы поддерживает ClickHouse для подключений и чем они отличаются?
  • ClickHouse поддерживает нативный TCP-протокол и HTTP API. Нативный протокол обеспечивает более низкую задержку и эффективную передачу больших наборов данных, подходит для высоконагруженных аналитических запросов. HTTP API прост в интеграции и хорош для ETL и внешних инструментов, но может иметь больший накладной расход и ограничения по размеру запросов. В обоих случаях доступна TLS-шифрация, аутентификация пользователями и роли.
  1. Какие драйверы наиболее популярны и как выбрать?
  • Для Python - clickhouse-driver; для Java - JDBC драйвер ru.yandex.clickhouse; для Go - clickhouse-go; для Node.js - node-clickhouse. Выбор зависит от стека технологий вашей команды и требований к лицензированию. В крупных проектах часто предпочтение отдается JDBC/ODBC для BI-инструментов, а нативные драйверы - для сервисов и ETL. Встроенная совместимость с существующим пайплайном и возможность мониторинга важны для устойчивости.
  1. Как обеспечить безопасность соединения с ClickHouse?
  • Используйте TLS для шифрования канала, включайте верификацию сертификатов, применяйте mTLS при необходимости, управляйте пользователями и ролями, ограничивайте доступ по IP, применяйте секреты через Vault или Kubernetes Secrets, регулярно вращайте ключи. В продакшн-средах избегайте передачи паролей в открытом виде и логирования чувствительных параметров.
  1. Как выбрать между HTTP и нативным протоколом в продакшн?
  • Если ваша нагрузка ориентирована на высокую пропускную способность и низкую латентность - нативный протокол. Если нужна простота интеграции, совместимость с внешними системами и легкость деплоя - HTTP API. В некоторых случаях можно комбинировать: сервисы, работающие в реальном времени - нативный протокол, миграционные и BI-пайплайны - HTTP.
  1. Как реализовать устойчивость к сбоям при подключении к ClickHouse?
  • Используйте пул соединений с разумными ограничениями, реализуйте экспоненциальный backoff и jitter для повторных попыток, применяйте retry-логики, мониторинг и алерты по задержкам и ошибкам, резервируйте критически важные запросы на отдельные узлы. В кластерных конфигурациях учитывайте особенности ReplicatedMergeTree и ZooKeeper.
  1. Какие особенности есть для кластерной среды?
  • В кластере важно соблюдать корректную настройку ZooKeeper для репликации и уникальности реплик, настраивать балансировку нагрузки между нодами и мониторинг состояния кластера. В реплицируемых таблицах необходимо обеспечить согласованность и управление задержками репликации.
  1. Какие практики рекомендуется применить при настройке конфигураций в разных средах?
  • Разграничение конфигураций для dev/test/prod, использование секрет-менеджеров, хранение конфигураций в системе контроля версий, автоматические тесты на совместимость драйверов, внедрение инфраструктурного тестирования и контроль версий. Регулярно обновляйте драйверы и прокси до совместимых версий и применяйте миграции в тестовой среде перед продом.
  1. Какие российские и открытые решения можно привести как примеры?
  • Яндекс ClickHouse - родоначальная и основная открытая реализация, активно поддерживаемая сообществом и компанией. Яндекс.Облако предлагает управляемые сервисы ClickHouse, что позволяет снизить операционные риски. В сообществе есть множество драйверов и инструментов с открытым исходным кодом: python-side clickhouse-driver, Java ru.yandex.clickhouse, Go- и Node-библиотеки. Российские компании и консорциумы используют ClickHouse как ядро аналитики и ETL-пайплайнов; примером может служить интеграция с локальными системами мониторинга, финансовыми и телеком-решениями.
  1. Можно ли подключаться к ClickHouse через прокси или gateway?
  • Да. Прокси или Gateway могут централизовать аутентификацию, включить политики доступа, предоставить TLS termination и централизованный мониторинг. Однако необходимо учитывать задержки и потребность в передаче реального клиентского контекста к нодам ClickHouse, чтобы не нарушить распределение нагрузки и производительность.
  1. Какие распространенные ошибки встречаются при подключении к ClickHouse?
  • Неправильная настройка TLS/сертификатов, использование неподдерживаемых версий драйверов, несоответствие параметров пула соединений реальной нагрузке, игнорирование ограничений BI-инструментов по размерам запросов, недостаточная настройка прав пользователей, игнорирование обучения сотрудников безопасным практикам управления секретами.

     

Примеры российских и открытых практик

  • Открытое решение: использование официального ClickHouse и драйверов, поддержка протоколов нативного и HTTP, настройка TLS и аутентификации.
  • Российские практики: применение Yaндекс ClickHouse в рамках крупных data-охраны и аналитических решений, использование Яндекс.Облако как управляемого сервиса; внедрение мониторинга через Prometheus и Grafana, а также использование секрет-менеджеров, соответствующих требованиям локальных регламентов.
  • Архитектурные примеры: внедрение слоя прокси для разграничения доступа, использование пула соединений для высоких нагрузок, внедрение CI/CD для конфигураций подключения и миграций драйверов.

Итог
Глубокое понимание подключений к ClickHouse становится фундаментом для эффективной работы аналитиков и инженеров данных. В этой главе мы рассмотрели не только "что" и "как" работать с соединениями, но и "почему" определенные подходы работают лучше в конкретных условиях: производительности, безопасности, управляемости иCost. Освоив эти принципы, команда сможет строить устойчивые, масштабируемые и безопасные аналитические конвейеры на базе ClickHouse, адаптированные под требования бизнеса и регуляторной среды.

 

Приложение: дополнительные материалы и ресурсы

  • Официальная документация ClickHouse по драйверам и протоколам
  • Руководства по настройке TLS и секретов
  • Примеры конфигураций для Kubernetes и Docker
  • Руководства по мониторингу и логированию
  • Репозитории с примерами кода для Python, Java, Go и Node.js
← Предыдущая статья
clickhouse file
Следующая статья →
ClickHouse и MySQL: интеграция, миграция и аналитика

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • «ПрофХолод» — крупнейший в России производитель сэндвич-панелей с пенополиуретаном. 

  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • Русклимат
    Русклимат — международный торгово-производственный холдинг, концентрирующий опыт ведущих мировых производителей индустрии климата, мощный потенциал конструкторских бюро и лабораторий индустриального дизайна.
     
    Компания образована в 1996 году. За более чем двадцатилетнюю историю Русклимат прошел путь от локальной компании до мощной вертикально-интегрированной многопрофильной структуры.
     
  • Компания «Бизон-Трейд» является официальным дилером ведущих мировых производителей сельскохозяйственной техники (Fendt, Valtra, Lemken и др.) на Юге России. Входит в состав агрохолдинга «Бизон», основанного в 1994 году. Имеет 8 филиалов в Краснодарском и Ставропольском краях, Ростовской области.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.