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lambda

环境监控与统计日志功能

Lambda项目实现了统计日志记录功能,用于监控和识别环境问题。该功能记录并分析环境数据,有助于及时发现和解决潜在问题,提升系统稳定性。这一机制为开发过程中的环境管理提供了有力支持。

grafana-loki-syslog-aio - 整合Grafana和Loki的Syslog日志管理系统
DockerGithubGrafanaLokisyslog开源项目日志监控
这是一个基于Docker的开源项目,集成Grafana、Loki、Promtail和syslog-ng,用于Syslog日志的收集、存储和可视化。系统支持从UDP 514端口接收传统日志,经syslog-ng和Promtail处理后存入Loki,最终在Grafana中展示。项目还整合了Prometheus、Node-Exporter和cAdvisor用于监控,并提供日志生成器供测试使用。该方案适用于需要快速部署现代日志分析系统的场景,尤其适合处理传统Syslog数据。
serverless-java-container - 优化Java应用在AWS Lambda上的部署与执行
AWS LambdaGithubJavaServerlessSpring容器开源项目
Serverless Java Container是一个开源工具,用于将基于Spring、Spring Boot、Apache Struts、Jersey或Spark框架的Java应用部署到AWS Lambda。该工具支持API Gateway的代理集成模型,提供多个版本以适配不同Java企业版标准和框架版本。项目包含快速入门指南和示例代码,便于开发者快速集成和使用。
aws-otel-collector - 亚马云支持的开源遥测数据收集器
ADOT CollectorAWSGithubOpenTelemetry可观测性开源项目遥测数据
ADOT Collector是亚马云支持的开源遥测数据收集工具,提供全面的可观测性解决方案。该工具兼容EC2、ECS和EKS等主流云计算平台,支持将数据传输至CloudWatch等多种后端服务。集成了OpenTelemetry社区精选组件,ADOT Collector现已全面支持指标、跟踪和日志数据的采集与处理,为用户提供强大的遥测数据管理能力。
loggie - 云原生的轻量级日志采集和处理工具
GithubGolangKubernetesLoggie开源项目数据传输日志收集
Loggie是一个基于Golang实现的轻量级、高性能的云原生日志代理和聚合器。它支持多种管道和可插拔组件,如数据传输、过滤、解析和告警,通过Kubernetes原生CRD进行操作和管理,提供生产环境下的可观测性、可靠性和自动化功能。Loggie可以构建可扩展的云原生日志数据平台,具备高性能、自适应并发、实时解析与转换以及日志聚合和监控功能,适用于多种架构部署,实现全面的日志数据采集与处理。
openllmetry - 开源的LLM应用观测扩展工具
GithubLLM应用OpenLLMetryOpenTelemetryTraceloop开源项目观测性
OpenLLMetry是一个基于OpenTelemetry的开源观测工具,支持OpenAI、Anthropic等LLM提供商及Chroma、Pinecone等向量数据库。标准化扩展和Traceloop SDK使集成和监测应用性能变得简单。兼容Datadog、Honeycomb等多种观测工具,实现全面的应用可观测性,优化系统性能。
statsd - 基于Node.js的统计数据收集和聚合系统
DockerGithubNode.jsStatsD开源项目数据统计监控系统
StatsD是一个基于Node.js的开源统计数据收集和聚合系统。它通过UDP或TCP接收各类统计信息,包括计数器和计时器,并将聚合数据发送至可配置的后端服务,如Graphite。StatsD支持Docker部署,配置灵活,使用简单。这个工具适用于各种规模的应用程序性能监控和数据分析需求,为开发者提供了高效的数据处理解决方案。
netdata - 高效实时监控服务器容器及应用的开源工具
GithubNetdata实时监控开源软件开源项目异常检测监控系统
Netdata是一款开源监控工具,每秒收集服务器、容器和应用的指标数据,通过低延迟仪表盘实时展示。支持从单机到大规模集群的监控,适用于物理机、虚拟机、云环境和Kubernetes。具备低维护成本、异常检测、自动化仪表盘等特性,是一种高效节能的监控解决方案。
phoenix - AI应用开发的全方位观测与评估工具
AI观察平台GithubLLM评估Phoenix开源项目数据可视化
Phoenix是一款开源AI观测平台,为大语言模型应用提供全面的跟踪、评估和实验功能。该平台集成了OpenTelemetry跟踪、LLM性能测试、数据集管理、实验记录和推理分析等特性。Phoenix支持主流AI框架和LLM服务,适用于本地和云端环境,为AI开发人员提供了强大的实验、评估和问题诊断能力。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
langfuse - 应用性能监控和开发平台
DockerGitHubGithubLangfuse开源项目数据集成软件开发工具
Langfuse为开发者提供综合的应用性能监控与开发解决方案,支持自托管与云部署。其SDK集和API能力让智能提示管理、应用数据跟踪变得简单,同时提供实时的关键数据洞察。Langfuse也优化了应用性能与用户体验,倾向于实现密集型的应用测试和数据跟踪。
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