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esper

开源实时数据流处理和复杂事件分析组件

Esper是一个用于Java和.NET平台的复杂事件处理(CEP)、流式SQL和事件序列分析组件。它支持实时数据流处理、复杂事件分析和流式SQL查询。Esper以GPL v2许可证开源,也提供商业授权选项。项目持续更新,9.0.0版本后要求Java 17环境。Esper为开发者提供了灵活的实时数据处理工具。

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。
activej - 现代化Java异步编程平台
ActiveJGithubHTTP服务器Java平台依赖注入开源项目异步IO
ActiveJ是一个现代化的Java平台,专注于异步编程。该平台提供了一系列独立模块,包括依赖注入、异步I/O、HTTP服务器/客户端和RPC通信等。ActiveJ采用简洁高效的设计理念,无需第三方依赖,开发者可根据项目需求自由选择和组合各个组件。其核心特点包括高性能事件循环、基于Promise的编程模型和创新的字节码操作技术,这些特性共同提升了Java应用的性能和开发效率。
jaeger - 高度可扩展的分布式追踪系统
GithubJaegerOpenTelemetry分布式追踪可观测性开源项目微服务监控
Jaeger是一个开源分布式追踪平台,用于监控微服务架构系统。它提供分布式上下文传播、事务监控、根因分析、服务依赖分析和性能优化功能。Jaeger具有高可扩展性,支持多种存储后端,提供现代化Web界面。该平台推荐使用OpenTelemetry SDK进行应用检测,并保持与Zipkin的兼容性。Jaeger由Uber创建,现已成为云原生计算基金会的顶级项目。Jaeger支持高并发场景,能处理每天数十亿span数据,充分体现其强大的性能优势。
talaria - 分布式高可用时序数据库与事件摄取平台
GithubTalaria事件摄取大数据实时查询开源项目数据库
Talaria是为大数据系统设计的分布式时序数据库。它既可作为事件摄取平台,又可用作热数据存储,每小时可查询2-3TB数据,具有低延迟和低成本特点。Talaria支持SQL查询,兼容多种工具生态系统,并提供多种存储接口。通过Presto Thrift连接器,可与Presto无缝集成。作为开源项目,Talaria为用户提供了灵活的部署选项和自定义可能性,特别适合需要快速处理和查询大量时序数据的场景。
tempo - 开源分布式追踪系统 支持多格式和TraceQL
GithubGrafana TempoOpenTelemetryTraceQL分布式追踪开源软件开源项目
Grafana Tempo是一款开源分布式追踪系统,具有高可扩展性和成本效益。它仅需对象存储即可运行,支持Jaeger、Zipkin等多种格式,并实现了TraceQL查询语言。Tempo与Grafana生态系统深度集成,适用于各种规模的追踪需求。其特点包括高性能、低成本和易操作性,为用户提供精确的spans选择和跳转功能。
incubator-kie-drools - Java平台开源规则引擎和事件处理系统
DroolsGithub专家系统业务规则管理复杂事件处理开源项目规则引擎
incubator-kie-drools是Java平台的开源规则引擎、DMN引擎和复杂事件处理(CEP)引擎。该系统采用前向链接和后向链接推理,支持快速可靠的业务规则评估和复杂事件处理。作为构建专家系统的基础组件,它可模拟人类专家的决策过程,为人工智能应用提供强大支持。
dolphinscheduler - 高性能低代码工作流编排平台
Apache DolphinSchedulerGithub云原生工作流调度开源项目数据编排
Apache DolphinScheduler是一款开源的数据工作流编排平台,支持低代码方式创建高性能工作流。该平台提供直观的用户界面,解决数据管道中的复杂任务依赖,并支持多种开箱即用的作业类型。DolphinScheduler易于部署,支持多种工作流管理方式,具有高可靠性和可扩展性。它支持云原生架构、多租户、工作流版本控制、状态管理和细粒度权限控制,适用于各种规模的数据处理需求。
easeagent - Java应用性能监控和云原生扩展的轻量级工具
APM系统EaseAgentGithubJava Agent云原生开源项目插件机制
EaseAgent是一款轻量级开源Java Agent工具,专为云原生环境和应用性能管理(APM)系统设计。它通过非侵入式方式收集分布式应用的追踪、指标和日志数据,显著提升系统可观察性。该工具支持Kafka、ElasticSearch、Prometheus和Zipkin等主流监控生态系统。EaseAgent的插件机制使其能够根据特定需求进行功能扩展,如实现流量重定向和流量着色。其核心设计原则强调安全性、低资源消耗和高扩展性,尤其适合微服务架构。
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。
elki - Java开源数据挖掘框架 聚焦聚类和异常检测研究
ELKIGithubJava开源项目异常检测数据挖掘聚类分析
ELKI是一个Java开源数据挖掘框架,重点研究聚类分析和异常检测算法。该框架提供了众多可参数化的算法和数据索引结构,以提升性能和扩展性。ELKI采用模块化设计,方便研究人员和学生进行扩展,并鼓励贡献新方法。作为一个公平、实用的算法评估和基准测试平台,ELKI支持多种数据类型、距离度量和文件格式。
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