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deepflow

适用于云原生与AI应用的深度可观测性平台

DeepFloweBPF云原生AI应用智能编码Github开源项目

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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Financial Flow - 智能金融资讯平台提供实时市场洞察
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tracee - 基于eBPF的运行时安全和可观察性工具
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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。
batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架
BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络
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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。
airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析
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Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架，为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源，如 Facebook、WhatsApp 等社交平台，并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流，简化数据摄取流程，并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件，实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程，还缩短了开发周期，同时增强了基础设施和应用的稳定性。
Logaflow - 提升网络平台的反馈与调试效率
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Logaflow为SaaS和电商平台提供便捷的反馈收集与调试服务，促进问题快速解决，优化用户体验，减少客户流失。通过捕获用户上下文和日志，改善测试与开发的沟通效率。
cloud-probe - 开源网络流量捕获与远程分析工具
GRE封装GithubNetis Cloud Probe开源项目流量监控网络抓包
Netis Cloud Probe是一款开源网络工具，用于解决跨机器网络流量分析的问题。它可以捕获本地网卡数据包，通过GRE封装发送至远程设备进行监控。该工具集包括pktminerg、pcapcompare和gredump等组件，适用于无TAP或SPAN设备的物理和虚拟网络环境。
deepstream.io - 开源实时服务器框架 支持数据同步消息传递和远程调用
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deepstream是一个受金融交易技术启发的开源实时服务器框架。它提供记录、事件和RPC三大核心功能，支持高效率大规模的数据同步、消息传递和远程调用。该框架适用于开发各类实时应用，并具备完善的身份验证和权限控制机制。deepstream安装便捷，使用简单，拥有活跃的社区支持。
ragflow - 基于深度文档理解的高效RAG工作流引擎
GithubLLMRAGFlow兼容异构数据源开源项目深度文档理解自动化RAG工作流程
RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎，适用于各种规模的企业。结合大型语言模型，它提供可靠的问答功能和可信的引用。RAGFlow支持多种数据格式，包括文本、图片和音频文件，并且兼容本地和远程LLM，提供自动化、无缝集成的RAG工作流，便于通过直观的API进行业务整合。
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