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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。

Trace - 创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练
AI系统GithubPyTorchTrace优化开源项目自动微分
Trace是微软开发的创新AutoDiff工具,旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹,扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库,支持直接编写代码并优化特定部分,类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型,如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案,适用于各种复杂的AI训练场景。
tracy - 纳秒级精度的多功能性能分析工具
GithubTracy Profiler多语言支持实时监控开源项目性能分析远程遥测
Tracy是一款专业的性能分析工具,主要用于游戏和其他应用程序。它具备纳秒级精度的CPU、GPU分析能力,可监控内存分配和锁定情况。该工具还支持上下文切换追踪和自动截图。Tracy兼容C、C++、Lua、Python等多种编程语言,并支持主流图形API。通过实时远程遥测和混合帧采样分析,Tracy能够为开发者提供全面的性能数据。
pixie - Kubernetes应用程序的全方位可观测性解决方案
GithubKubernetesPixie可观测性开源项目自动遥测集群边缘计算
作为一个开源的Kubernetes可观测性平台,Pixie利用eBPF技术自动收集遥测数据,并在集群内执行边缘计算。它不仅支持网络监控、基础设施健康检查和服务性能分析,还提供数据库查询分析、请求追踪和持续应用程序分析等功能。Pixie通过Web界面、命令行和API提供便捷的操作方式,为开发者提供全面的Kubernetes应用监控和调试工具。
bpftime - 用户态eBPF运行时实现高性能Uprobe和系统调用钩子
GithubUprobebpftimeeBPF开源项目用户空间运行时系统调用钩子
bpftime是一个功能完善的eBPF用户态运行时,提供高性能的Uprobe和系统调用钩子。其用户态Uprobe较内核Uprobe快10倍,能安全高效地钩住进程的所有系统调用。该项目兼容现有eBPF工具链,支持跨平台JIT编译,可动态注入运行中的进程,并能与内核eBPF协作。bpftime为系统监控和性能分析提供了强大支持。
anteon - 快速部署Kubernetes监控 提升开发运维效率
AnteonGithubKubernetes监控eBPF开源项目性能测试服务地图
Anteon是开源的Kubernetes监控和性能测试平台,基于eBPF技术。它无需代码修改即可自动生成集群服务地图,提供实时性能洞察和异常警报。该平台集成多地点性能测试,简化监控流程,助力开发者快速定位系统瓶颈,有效提升工作效率。
coroot - 开源智能可观测性平台 全方位洞察系统性能
CorootGithubeBPF可观测性应用监控开源项目性能分析
Coroot是一个开源的智能可观测性平台,利用eBPF技术自动收集系统数据,无需代码修改。该平台提供服务地图、应用健康摘要、分布式追踪、日志分析和性能剖析等功能。Coroot可自动识别大部分系统问题,并具备部署跟踪和成本监控功能,协助开发人员快速诊断和解决问题,提升应用性能。
traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具,支持多种深度学习框架
GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习
TraceML 是一款强大的工具,用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成,方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口,并能生成详细的数据框架总结。
heaptrack - Linux堆内存分析利器 性能开销低数据丰富
GithubLinuxheaptrack内存分析内存泄漏开源项目性能优化
heaptrack是一款为Linux平台开发的堆内存分析工具。通过跟踪内存分配并添加堆栈注释,它能帮助开发者定位内存占用热点、泄漏、分配热点和临时分配。与Valgrind的massif相比,heaptrack性能开销更低,数据分析更全面。它提供命令行和图形界面分析工具,可视化呈现内存使用情况,协助开发者优化应用程序内存管理。
retina - Kubernetes网络可观测性开源平台
GithubKubernetesRetinaeBPF开源开源项目网络可观测性
Retina作为Kubernetes网络可观测性平台,集成了应用健康、网络状况和安全监控功能。该开源工具采用eBPF技术,实现了可定制的遥测数据采集,并支持多种数据存储和可视化选项。Retina的核心优势包括灵活配置、标准化指标和高效的数据包捕获,可在各类云环境和操作系统中部署使用,为网络管理和DevOps团队提供全面的可观测性支持。
deepflow - 适用于云原生与AI应用的深度可观测性平台
AI应用DeepFlowGithubeBPF云原生开源项目智能编码
DeepFlow项目为复杂的云原生与AI应用提供深度可观测性,通过eBPF实现零代码数据采集,涵盖全栈关联和高效访问所有观测数据。主要功能包括通用服务地图、零代码分布式追踪、连续函数分析和与主流观测堆栈的无缝集成。DeepFlow帮助开发者简化代码监测,为DevOps/SRE团队提供全面的监控与诊断能力。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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