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pyroscope

开源连续性能分析平台 帮助开发者优化代码

Pyroscope是一个开源的连续性能分析平台,可帮助开发者发现代码性能问题和瓶颈。它支持高基数标签分析,能够解决CPU使用率高、内存泄漏等问题,并可分析应用调用树。Pyroscope具有低CPU开销,支持水平扩展和高效压缩,兼容多种编程语言,并提供先进的分析界面。它能自动关联性能数据与追踪信息,是一个强大的代码性能优化工具。

autopprof - 自动性能分析工具 autopprof 优化Go应用资源利用
GithubGo应用开源项目性能分析报告生成自动分析资源监控
autopprof是一个为Go应用设计的自动性能分析工具。它监控应用的CPU和内存使用,在资源利用率超过阈值时生成性能报告并通过Slack等渠道发送。适用于Linux容器环境,安装简单,使用灵活,有助于开发者优化应用性能和资源利用。
opni - 开源多集群观测与智能运维平台
AIOpsGithubOpni可观察性多集群监控开源项目日志分析
Opni是一个开源的多集群观测和智能运维平台,集成了日志、指标和追踪的全面监控功能。该项目扩展了Opensearch和Cortex,提供便捷的日志搜索、可视化分析和Prometheus指标长期存储能力。Opni支持一键式数据收集,并利用人工智能技术进行深度分析。它不仅适用于单集群监控,还可作为多集群的中央观测数据中心,是一个全面的可观测性解决方案。
process-exporter - 基于Prometheus的进程监控及指标导出工具
GithubPrometheus开源项目性能优化指标收集进程监控配置文件
process-exporter是一个为Prometheus设计的导出工具,通过解析/proc目录获取选定进程的指标。它提供灵活的配置选项,支持自定义进程分组和命名。该工具可收集CPU使用率、内存占用和I/O操作等关键指标,特别适用于难以直接植入Prometheus监控代码的应用。process-exporter支持二进制包和Docker镜像安装,为IT运维人员提供了简便的进程监控方案。
kubeskoop - Kubernetes网络诊断与监控的开源解决方案
GithubKubeSkoopKuberneteseBPF开源项目监控网络诊断
KubeSkoop是一个为Kubernetes集群开发的开源网络诊断工具,兼容多种CNI插件和云服务提供商。该工具利用eBPF技术自动生成Pod网络流量图,监控分析内核关键路径,有效解决集群网络问题。KubeSkoop集成了网络诊断、内核监控、异常事件识别等功能,并提供Web控制台,协助管理员高效排查Kubernetes网络故障。
htop - 直观高效的跨平台进程监控工具
Githubhtop命令行工具开源软件开源项目系统监控进程查看器
htop是一款开源的跨平台交互式进程查看器,运行于命令行环境。它能实时显示系统资源使用情况,包括CPU、内存、负载等信息。用户可以自定义显示内容,对进程进行排序和过滤,以及执行进程管理任务。htop提供了直观的界面和灵活的操作,是系统管理员和开发者进行系统监控的理想工具。
php-spx - 简单易用的PHP性能分析扩展
GithubPHPSPX可视化开发工具开源项目性能分析
php-spx是一个开源的PHP性能分析扩展,无需修改代码即可进行分析。它支持22种性能指标监控,收集完整调用堆栈,并提供可视化界面。适用于Linux、macOS和FreeBSD平台,兼容PHP 5.4至8.x版本。该工具简单易用,有助于开发者高效地优化PHP应用性能。
cryostat-legacy - 容器化Java应用性能监控与诊断工具
CryostatGithubJDK Flight RecorderJVM监控容器原生开源项目性能分析
Cryostat是专为容器化Java应用设计的性能监控工具。它利用JDK飞行记录器收集数据,支持多种云平台部署,具备自动发现目标JVM、管理事件模板等功能。Cryostat为云原生Java应用提供全面的性能分析和问题诊断能力,帮助优化应用性能。
RPi-Monitor - 开源嵌入式设备实时监控应用
GithubRPi-MonitorRaspberry Pi实时监控嵌入式设备开源项目
RPi-Monitor是一个开源的嵌入式设备实时监控应用。它集成了Web服务器、警报系统和SNMP等功能,最初为Raspberry Pi开发,现可用于多种嵌入式平台。该工具提供直观的界面和灵活的配置选项,适用于各类嵌入式系统的性能监控和管理。
alerta - 分布式开源监控系统 支持多源警报和快速可视化
AlertaGithub开发测试开源项目数据库服务器配置监控工具
Alerta是一个开源的分布式监控系统,设计用于高度可扩展的环境。它能轻松接收各种来源的警报,并提供快速的可视化界面,支持深入分析。系统基于Python 3.9+开发,使用MongoDB或PostgreSQL作为数据存储。Alerta包含服务器、客户端和Web控制台组件,支持pip安装和Docker部署。该系统适配多种云平台,并提供完善的文档支持。
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