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tracee

基于eBPF的运行时安全和可观察性工具

Tracee是一款运行时安全和可观察性工具,用于监控和分析系统及应用程序行为。它基于eBPF技术,能够捕获从普通系统活动到复杂安全事件的各类信息,有助于识别可疑行为模式。该工具兼容Docker和Kubernetes环境,支持多数常见Linux发行版和内核。Tracee提供快速入门指南和详细安装文档,是Aqua Security旗下的开源项目。

ThreatExchange - 多功能威胁情报和内容审核开源项目
APIGithubThreatExchange内容审核图像哈希开源项目视频哈希
ThreatExchange是一个综合性开源项目,集成了威胁情报共享和内容审核功能。它包括PDQ图像哈希、TMK视频哈希等多个子项目,以及HMA内容审核平台。项目提供Python库和命令行工具,支持内容扫描和信号交换。同时还包含Meta的ThreatExchange API示例,便于开发者使用威胁情报数据。该项目为安全专业人员提供了应对网络威胁的实用工具和资源。
etcd - 分布式高可用键值存储系统
GithubRaft算法etcd分布式存储开源项目键值存储高可用性
etcd是一个开源的分布式键值存储系统,专为存储分布式系统中的关键数据而设计。它采用Raft共识算法实现高可用性,提供简洁的gRPC API接口、自动TLS加密和快速的读写性能。etcd广泛应用于生产环境,特别适合与Kubernetes集成。系统自带etcdctl命令行工具,并通过严格的健壮性测试保证稳定可靠。
agent - 多生态系统兼容的可观测性数据收集与处理工具
GithubGrafana AgentOpenTelemetry可观测性开源项目数据收集遥测数据
Grafana Agent是OpenTelemetry Collector的一个分发版,采用类Terraform的配置方式。该工具支持Prometheus、OpenTelemetry和Grafana开源生态系统,通过可编程管道实现指标、日志、跟踪和连续剖析数据的高效收集、处理和传输。Grafana Agent适用于大规模部署环境,具有灵活性和高性能特点。
prometheus - 开源监控系统 多维度数据模型与灵活查询
GithubPromQLPrometheus开源项目指标收集时间序列数据监控系统
Prometheus是由Cloud Native Computing Foundation支持的开源监控系统。它采用多维数据模型和PromQL查询语言,支持单节点自治和HTTP拉取模型。Prometheus能够收集指标、评估规则、显示结果和触发警报,同时提供服务发现、可视化展示和联邦集群功能。作为一个灵活可扩展的监控解决方案,Prometheus适用于多种场景。
inspectit-ocelot - 零配置Java应用性能监控和分布式追踪工具
GithubJava agentOpenTelemetryinspectIT Ocelot分布式追踪开源项目性能监控
inspectIT Ocelot是一个基于OpenTelemetry和OpenCensus的Java代理工具,用于收集应用性能、追踪和行为数据。无需修改源代码,它可自动注入组件并与Prometheus、Zipkin等工具集成。该工具支持深度配置和热重载,能收集系统和JVM指标、HTTP请求响应时间,并实现跨JVM的分布式追踪。
fibratus - 专注安全的Windows内核探索工具
FibratusGithubWindows内核安全工具开源项目系统事件观测性
Fibratus是一款专注于Windows内核探索和可观测性的工具,主要用于安全分析。它可捕获系统范围内的事件,包括进程生命周期、文件系统操作、注册表修改和网络请求等。该工具具备强大的过滤和规则引擎,支持多种事件输出方式,并可通过Python脚本扩展功能。Fibratus无需额外驱动或第三方软件,能为Windows内核和进程提供深入的操作可见性。
triggermesh - 基于Kubernetes的事件驱动应用集成平台
GithubKubernetesTriggerMesh事件驱动应用云原生集成开源项目自定义资源定义
TriggerMesh是基于Kubernetes的事件驱动应用集成平台。它通过自定义资源定义(CRD)和控制器实现,支持声明式定义事件源和目标。该平台提供内容过滤、事件拆分、转换和函数处理等功能,简化了复杂事件流的管理。TriggerMesh适用于构建现代化、可扩展的事件驱动架构,为云原生应用提供灵活的集成方案。
tract - 神经网络推理工具,支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具,支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持,并附有详尽的技术文档和应用实例,适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具
AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗
carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。
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