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流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析

Airy Core数据平台开源流处理机器学习Github开源项目

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。

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sycamore - AI文档处理与数据抽取
Aryn Partitioning ServiceDETR AI modelGithubSycamore开源项目文档处理引擎矢量数据库
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awesome-infra - 优秀软件基础设施项目和公司的综合精选资源
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这是一份精心整理的软件基础设施项目和公司资源列表，涵盖数据库、消息队列、流处理、服务网格和函数即服务等多个领域。列表收录了Kafka、Airflow、Istio等知名开源项目，以及向量数据库和持久化执行引擎等新兴技术。该资源对于研究和选择现代软件基础设施的开发者和企业具有重要参考价值。
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Arkime是一个开源的大规模网络分析和数据包捕获系统。该系统存储和索引标准PCAP格式的网络流量，提供快速索引访问。它具有直观的Web界面，支持PCAP浏览、搜索和导出，同时提供API接口。Arkime可部署于多个系统，处理能力达数十Gbps。系统的PCAP保留时间取决于可用磁盘空间，元数据保留则基于Elasticsearch集群规模。
astra - 高性能云原生数据搜索与分析平台
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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。
datachain - 帮助机器学习和AI工程师进行数据分析的数据框架库
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DataChain是一个为AI特定场景设计的数据框架库。它通过在非结构化文件上构建的元数据层，帮助机器学习和AI工程师进行数据分析。支持处理各种存储中的原始文件并实现数据集版本控制。用户可以使用Python接口进行数据转换和元数据丰富。项目特色包括功能链式数据处理方法和数据版本控制，并区分CPU和GPU负载, 适用于分布式计算。
flink-ml - Apache Flink ML,简化机器学习流水线构建的开源库
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logging-flume - 分布式大规模日志收集与传输系统
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