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whylogs

开源数据日志库 追踪分析数据变化与质量

whylogs是一款开源数据日志库,可生成数据集摘要(whylogs profiles)。它能追踪数据变化、设置约束条件、快速可视化关键统计信息。whylogs profiles具有高效、可定制、可合并的特点,支持多种数据类型。该库集成了AWS S3、Apache Airflow等工具,可用于数据漂移检测、质量验证和探索性分析等任务,为数据科学家和工程师提供有力支持。

runpod - 环境问题诊断和日志统计工具
GithubHuggingface开源项目故障排查数据记录模型环境监测系统分析统计
RunPod是一个用于环境问题诊断的开源工具。它通过记录统计数据来检测环境中的异常情况,帮助开发者识别潜在问题。这个简单的日志系统为环境监控提供了基础支持,可用于分析系统稳定性。
dbt-data-reliability - 基于dbt的数据可观测性工具,增强数据管道监控
ElementaryGithubdbt包开源项目数据可观测性数据异常检测数据监控
Elementary是一个基于dbt的数据可观测性工具,旨在帮助数据和分析工程师监控数据管道。它提供快速设置、实时可见性、问题检测和警报功能。该工具包含一个dbt包,用于自动上传运行结果和元数据,并执行异常检测测试。Elementary支持自托管和云服务两种部署方式,适用于各种规模的数据团队。
cloudgrep - 跨云平台的高效日志搜索工具
AWS S3Azure StorageGithubcloudgrep云存储搜索开源项目日志文件
CloudGrep是一款开源的云存储日志搜索工具,支持AWS S3、Azure Storage和Google Cloud Storage。它能够直接搜索包括gzip和zip在内的压缩日志文件,通过并行处理提高效率。CloudGrep无需预先摄取或索引日志,适用于快速调试和安全分析。该工具提供灵活的搜索功能,包括正则表达式和自定义日志格式支持,为用户提供高效且经济的日志分析方案。
openHistorian - 高效实时时间序列数据管理平台
GithubopenHistorian实时数据处理开源项目数据归档时间序列数据高性能存储
openHistorian是一个高效的时间序列数据管理平台,专为过程控制数据的集成和归档而设计。它能快速处理和存储大量数据,包括高精度的亚秒级信息。系统采用先进的存储引擎,实现了快速数据插入和低延迟检索。openHistorian支持实时数据处理和可视化,适用于SCADA、同步相量测量和故障记录等多种工业应用场景。
lindb - 高性能、高可用、可水平扩展的开源时序数据库
GithubLinDB可扩展性开源项目时序数据库高可用性高性能
LinDB是一个基于Go语言开发的开源时序数据库系统。它采用独特架构设计,实现了高性能、高可用性和水平扩展能力。LinDB支持快速数据查询和分析,并提供直观的Web界面,包含监控仪表板、数据探索和查询解释等功能。作为开源项目,LinDB欢迎社区参与贡献。
influxdb - 开源时序数据库 高效处理指标事件和实时分析
GithubInfluxDB实时分析开源开源项目数据分析时序数据库
InfluxDB作为开源时序数据库,专注于高效处理指标、事件和实时分析。该系统支持大规模时间序列数据存储和快速查询,提供云服务和本地部署选项。InfluxDB拥有活跃社区、丰富学习资源和完善生态系统,广泛应用于实时监控、物联网数据处理等领域。
astra - 高性能云原生数据搜索与分析平台
AstraGithubKubernetes支持云原生搜索引擎全文搜索开源项目日志分析
Astra是一款云原生搜索和分析引擎,专门针对日志、追踪和审计数据设计。该引擎易于部署和管理,具有高成本效益,可扩展至PB级数据规模。Astra提供全文搜索功能,优先处理最新数据,并为Kubernetes和Grafana提供原生支持。它还具备自动扩展、多租户和零数据丢失等特性,可作为大多数Opensearch日志用例的替代方案。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具:该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具,供数据科学家和机器学习工程师选择使用,以简化机器学习流程,优化生产活动。
awesome-repos - GitHub优质开源项目资源汇总
GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术资料编程学习
Awesome-repos收录了众多高质量GitHub开源项目,涵盖API、人工智能、编程语言、前后端开发、云计算等技术领域。该资源库为开发者提供免费学习材料、实用工具和框架,有助于发现优质项目、提升编程能力,全面了解软件开发各个方面。
mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台
GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包
MLflow 是一个轻量级平台,帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署,并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry,助力全面管理机器学习生命周期。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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