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warp10-platform

专为物联网打造的时间序列数据分析平台

Warp10是一个专为物联网设计的开源平台,集成时间序列数据库和分析环境。它能高效收集、存储和分析传感器数据,提升历史数据存储能力,支持实时数据库扩展,并强化现有分析工具。Warp10简化了KPI和数据可视化过程,便于业务应用与系统数据交互。平台提供Standalone、Standalone+和Distributed三个版本,满足不同规模的部署需求。平台整合了先进的存储引擎、历史文件管理、分析引擎和动态仪表盘功能。它支持高吞吐量数据摄取,提供WarpScript编程语言和超过1300个专用函数,助力高效数据分析。Warp10可无缝集成现有数据湖基础设施,为时间序列数据提供定制化存储和分析解决方案。

orb - 现代化分布式网络可观测性解决方案
GithubOpenTelemetryOrb分布式分析实时编排开源项目网络可观测性
Orb是一款开源的网络可观测性平台,专为复杂的分布式网络环境设计。通过边缘流量分析、合成网络探测和OpenTelemetry集成,Orb提供了高效的网络洞察能力。其独特优势在于将分析推至数据源附近,降低处理成本,并支持远程代理的实时配置。Orb集成了分布式网络监控、边缘计算、实时编排等先进功能,可无缝对接现代可观测性技术栈,为企业和IT团队提供全面的网络可视化解决方案,助力优化网络性能和故障排查。
wgcloud - 轻量高效的分布式监控系统,快速部署与全面性能监控
GithubSpringBootWGCLOUD分布式开源项目性能监控监控系统
Wgcloud利用Spring Boot构建低负载高性能的分布式监控系统,支持CPU、内存、硬盘等硬件指标与进程、数据库等资源的监控。系统自动生成网络拓扑图、大屏可视化、统计分析图表等,并能推送告警信息。V2.3.7版本引入Oshi组件取代Sigar方法,显著提高监控效率,支持多平台部署,维护简便。
perspective - 交互式大规模数据分析与实时可视化工具
GithubPerspective交互式分析开源项目数据分析数据可视化流数据处理
Perspective是一款专为大规模和实时数据集设计的交互式分析与可视化工具。该工具采用C++编写的高效流式查询引擎,支持Apache Arrow格式,并集成了基于ExprTK的列式表达语言。用户可通过Perspective创建自定义报告、仪表板和应用,支持浏览器独立部署或与Python和JupyterLab协同使用。此外,Perspective还提供了跨框架的用户界面组件和JupyterLab插件,为数据分析人员和开发者提供了全面的解决方案。
openflow - 全面整合人机数据的管理平台
GithubIT系统OpenFlow事件管理开源平台开源项目数据收集
OpenFlow是一个事件和数据管理平台,整合人类、IT系统和物理世界的信息。平台提供数据收集、传输、存储和报告功能,支持在线试用及详细文档。用户可通过社区论坛获取帮助或选择商业支持。OpenFlow旨在为组织提供全面的数据集成和管理解决方案。
pachyderm - 自动化数据处理与版本控制平台
GithubKubernetesPachyderm开源项目数据版本控制数据管道数据血统
Pachyderm是一个开源的数据工程平台,提供自动化的数据处理流水线和版本控制功能。该平台支持复杂的数据转换,并具备数据血缘跟踪能力。基于Kubernetes构建,Pachyderm实现了自动扩展和并行处理,可部署在主流云平台和本地环境。它为数据工程团队提供了一个高效的CI/CD引擎,适用于各类数据处理场景。
timely - 开源时间序列数据库应用
Apache AccumuloGithubGrafanaJavaTimely开源项目时间序列数据库
Timely是一个开源的时间序列数据库应用,专注于提供安全的时间序列数据访问。该项目使用Java开发,与Apache Accumulo和Grafana集成。Timely支持大规模时间序列数据的存储、管理和可视化,适用于数据监控、趋势分析等场景。
netdata - 高效实时监控服务器容器及应用的开源工具
GithubNetdata实时监控开源软件开源项目异常检测监控系统
Netdata是一款开源监控工具,每秒收集服务器、容器和应用的指标数据,通过低延迟仪表盘实时展示。支持从单机到大规模集群的监控,适用于物理机、虚拟机、云环境和Kubernetes。具备低维护成本、异常检测、自动化仪表盘等特性,是一种高效节能的监控解决方案。
wave - Python和R实时Web应用与仪表盘开发框架
GithubH2O WavePythonR仪表盘实时Web应用开源项目
H2O Wave是一款基于Python和R的Web应用开发框架,专注于构建实时浏览器应用和仪表盘。该框架无需HTML、JavaScript或CSS编写,简化了实时分析应用的开发流程。Wave提供丰富的组件库和示例,支持响应式布局和多主题设计,适合各类数据可视化和交互式应用开发。其低延迟特性和多源信息实时广播能力,使其成为高效的实时Web应用开发工具。
airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析
Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理
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。
Byterat - 电池科学数据实时管理与分析平台
AI工具Byterat数据分析数据平台电池数据电池科学
Byterat作为现代化电池科学数据平台,为电池研发和生产团队提供全面支持。平台实时同步处理多种循环仪原始数据,支持全天候远程访问。内置电池科学家开发的分析报告工具,便于快速获取关键指标。支持多种数据可视化方式和预测性分析功能,突显平台特色。支持主流设备集成,兼具企业级安全性和扩展性,助力组织实现数据驱动决策,推动电池技术创新。
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