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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性能分析连续分析开源GrafanaGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
openobserve - 云原生可观测性平台 性能高 成本低
GithubOpenObserve可观测性平台开源项目数据分析日志管理监控系统
OpenObserve是专为日志、指标、追踪和实时用户监控设计的云原生可观测性平台。相比Elasticsearch，它操作更简单，启动仅需2分钟。存储成本降低140倍，支持PB级数据。功能全面，包含告警、仪表盘、高级摄取和查询。支持SQL和PromQL，提供多种存储选项，具备高可用性和集群能力。
parca - 开源连续剖析工具 优化性能降低成本
GithubParcaeBPF开源项目性能优化资源监控连续性能分析
Parca是一款开源连续剖析工具，用于分析CPU和内存使用情况。它利用eBPF技术自动发现目标，支持多种编程语言，并采用开放标准。通过优化存储和查询，Parca能有效聚合和比较剖析数据，助力节省基础设施成本、提升系统性能和可靠性。其直观的Web界面便于分析和可视化剖析数据。
hotspot - Linux性能分析的开源可视化工具
GUIGithubHotspotLinuxperf开源项目性能分析
Hotspot是一个开源的Linux性能分析图形界面工具。它能够可视化perf.data文件,提供火焰图、调用图等多种视图,并支持时间线过滤和离线CPU分析等功能。Hotspot集成了perf记录功能,可直接启动应用进行性能分析。此外,它还支持嵌入式系统分析,以及数据的导入导出,便于跨机器共享分析结果。Hotspot为Linux性能优化和调试提供了直观高效的分析体验。
newrelic-python-agent - 全面的Python应用性能监控解决方案
GithubNew RelicPython Agent应用程序分析开源项目性能监控问题排查
New Relic Python Agent是一个为Python应用提供性能监控的开源工具。它可以定位代码级性能问题，追踪数据库查询、第三方API和Web服务响应时间，并监控缓存层。该工具覆盖从用户体验到服务器的全面监控，有助于开发者优化应用性能和保障高流量下的稳定运行。通过pip安装后，用户可以轻松集成到现有Python应用中。New Relic Python Agent支持多种Python Web框架和WSGI服务器，提供实时性能数据和分析报告。它可以通过简单的配置文件进行设置，并提供了验证工具确保与New Relic服务的正确连接。该工具还具有故障排除功能，有助于快速识别和解决生产环境中的问题。
synthetic-monitoring-agent - Grafana网络监控探针 实时检测应用性能
GithubGrafanaSynthetic Monitoring Agent开源项目探针监控网络检查
synthetic-monitoring-agent是Grafana Synthetic Monitoring应用的核心组件，作为网络监控探针执行多种网络检查，从分布式位置监控远程目标。支持公共和私有探针部署，将指标和事件直接发送至Grafana Cloud，提供应用性能和可靠性的全面监控方案。该开源项目允许用户部署自己的私有探针，或选择公共探针进行检查。它支持多种信号处理和就绪状态检查，便于升级和维护。整体而言，synthetic-monitoring-agent为开发者和运维人员提供了灵活且强大的网络监控工具。
GraphScope - 统一分布式图计算平台
GithubGraphScopePython接口分布式系统图计算大规模图处理开源项目
GraphScope是一个统一的分布式图计算平台，通过Python接口在计算机集群上执行各种图操作。它整合了GRAPE、MaxGraph和Graph-Learn等技术，分别用于图分析、交互式查询和图神经网络计算，并利用Vineyard存储实现高效内存数据传输。该平台能够处理大规模图数据，适用于复杂的图计算场景，为用户提供全面的图数据处理解决方案。
dd-trace-py - Python应用性能监控和分布式跟踪库
GithubPython库ddtrace分布式追踪开源项目性能监控错误跟踪
dd-trace-py是一个Python库，提供分布式跟踪、性能分析和错误跟踪功能。它支持持续集成可视化、部署跟踪、代码热点分析和动态插桩。该库可帮助开发者了解应用性能，适用于各种监控需求。dd-trace-py集成了多种工具，为Python应用提供全面的性能管理解决方案。
uptrace - 开源APM工具Uptrace 实现全面应用监控与性能优化
ClickHouseGithubOpenTelemetry分布式追踪开源APM开源项目监控系统
Uptrace是一个开源应用性能监控(APM)工具，集成分布式追踪、指标和日志功能。该工具提供查询构建器、仪表板、告警和通知等功能，支持多种编程语言和框架。Uptrace采用OpenTelemetry采集数据，ClickHouse存储数据，可在单服务器上高效处理海量数据。此外，它还具备服务图表、多种数据接入方式以及Grafana兼容性等特性，有助于降低监控成本并提升效率。
browsertime - 开源Web性能测量与优化工具
BrowsertimeGithub开源工具开源项目性能测试浏览器自动化网页性能
Browsertime是一个基于Node.js的开源性能测量工具，作为sitespeed.io等项目的核心引擎，同时也被Mozilla用于Firefox性能测试。它能够进行全面的网页性能评估，测量页面加载时间、资源加载和用户交互等指标。Browsertime支持深度指标分析、JavaScript脚本定制和Docker集成，为Web性能优化提供了多样化的解决方案。
cloudprober - 主动式系统监控工具 提升可用性和性能管理
CloudproberGithub主动监控开源项目性能监控监控软件系统可用性
Cloudprober是一款开源的系统监控工具，专注于提升系统组件的可用性和性能管理。它通过运行HTTP、PING、TCP等探针，主动验证系统各组件的运行状态。特点包括自动目标发现、灵活部署、低资源占用，以及与Prometheus、DataDog等监控系统的无缝集成。Cloudprober适用于各类云环境和复杂系统架构，为IT运维提供可靠的监控解决方案。
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