关键词：可观测性
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开箱即用的全栈监控平台，秒级采集指标并自动告警，内置机器学习异常检测，小团队也能低成本搭建可观测性。
开源可组合的可观测性平台，把 Prometheus、Loki、Elasticsearch 等多源指标、日志和链路数据统一做成仪表盘，并支持告警。
开源监控系统与时序数据库，采集指标、配置告警规则并绘图展示，适合搭建从基础设施到 GPU 集群的可观测性平台。
云原生 API 网关，同时充当 LLM 与 AI 服务的统一入口，集中处理路由、鉴权、限流和可观测性。
服务网格平台，为微服务提供流量管理、安全认证、策略控制和可观测性，常与 Kubernetes 和 Envoy 配合使用。
基于 OpenTelemetry 的开源可观测性平台，把日志、指标和链路追踪集中到一处，提供 APM、分布式追踪和基础设施监控，帮团队快速定位线上问题。
基于 eBPF 的 Kubernetes 网络、安全与可观测性方案，用内核级数据面替代传统 iptables，提供 CNI、负载均衡和流量监控。
分布式系统的应用性能监控平台，支持链路追踪、指标采集和日志分析，帮你在微服务架构下快速定位性能瓶颈。
用 Python 编排数据管道的工作流框架，带重试、调度和可观测性，让数据与 ML 流水线在生产环境稳定跑起来。
CNCF 出品的分布式追踪平台，采集服务调用链路并做可视化分析，帮你在微服务和 LLM 应用里定位延迟与故障根因。
开源可观测性平台，统一收集日志、指标、链路、RUM 和会话回放，单二进制部署，存储成本比 Datadog、Splunk、Elasticsearch 低约 140 倍。
高性能可观测性数据管道，用 Rust 编写，统一采集、转换并转发日志、指标和事件，替代多套采集代理。
Elasticsearch 的可视化分析平台，用仪表盘、图表和指标面板把日志与可观测性数据变成可交互的探索视图。
高性能、低成本的时序数据库和监控方案，兼容 Prometheus、Graphite、InfluxDB 等协议，适合大规模指标采集与长期存储。
一套 TypeScript 函数式编程框架，内置并发、依赖注入、错误处理和可观测性等能力，帮你在生产环境里写出类型安全、易维护的应用。
Zipkin 是一个分布式追踪系统，用于收集和查看微服务间的调用链路与耗时，帮助定位跨服务延迟和故障。
用 Python 编排数据管道和资产，把开发、生产到可观测性串起来，适合数据工程和 MLOps 场景。
面向 Agent 应用的 Python 可观测性 SDK，支持对 Agent、LLM 和工具调用做追踪、调试与评测，自带可自托管面板，用时间线和执行图看清多智能体系统的运行过程。
给 Prometheus 加上跨集群高可用和长期存储能力，把多个 Prometheus 实例的数据聚合成全局可查询的指标视图。
开源自托管的告警平台，统一处理指标、日志和数据库告警，内置 AI Agent 与 MCP Server，适合搭建可观测性告警体系。
面向 CI/CD 可靠性的开源智能体，接入 Datadog、Grafana、GitLab CI 等可观测性数据，自动定位流水线故障并给出修复建议。
开源企业级 Agent 平台，把智能体、工作流、RAG 知识库和模型管理整合在一起，方便企业搭建、部署和运维 AI 应用。
开源的 LLM 可观测性与评测平台，能追踪、调试和评估 RAG 与 Agent 应用，帮团队定位大模型链路中的问题。
基于 eBPF 的 Kubernetes 网络可观测性工具，能索引带完整 K8s 上下文的 L4/L7 流量，无需密钥即可解密 TLS，支持通过 MCP 供 AI 代理查询或看板人工排查。
持续性能分析平台，能定位到具体代码行，帮你排查 CPU、内存等性能瓶颈，适合生产环境做可观测性监控。
面向 Kubernetes 的超轻量服务网格，主打安全优先，为微服务提供自动 mTLS、流量管理和可观测性，无需改动业务代码。
基于 TypeScript 的开源 AI Agent 框架与工程平台，帮开发者快速搭建、编排和观测 LLM 智能体应用。
基于 ClickHouse 和 OpenTelemetry 的开源可观测性平台，把日志、指标、链路追踪、错误和会话回放统一到一处，帮助快速定位生产问题。
汇集全球科技公司公开的 SRE 实践资料，涵盖告警、混沌工程、事故响应、可观测性等主题，方便团队借鉴落地的运维与稳定性方案。
开源全栈监控平台，集错误监控、会话回放、日志和分布式追踪于一体，适合自建可观测性体系。
开源的状态页与可用性监控平台，支持故障事件响应和告警通知，帮 SRE 团队对外透明展示服务健康度。
给 AI Agent 运行框架加上可观测与策略执行层，记录每次运行轨迹，并实时拦截违规行为，提升运行时可靠性。
开源的 ML 与 LLM 可观测性框架，用 100+ 指标评估、测试并监控表格数据到生成式 AI 的数据管道与模型表现。
开源可观测性与 APM 平台，整合指标、日志、链路追踪、持续剖析和 SLO 告警，借助 AI 自动定位故障根因。
开源的一体化监控与可观测性平台，集告警、值班排班、事件响应和状态页于一身，帮团队快速发现并处理线上故障。
OpenTelemetry 的可观测性数据收集器，统一接收、处理和导出指标、日志、链路等遥测数据，帮你在不同后端之间解耦采集与上报。
基于 OpenTelemetry 的 LLM 应用可观测性工具，能追踪调用链、采集指标并监控模型表现，帮你在生产环境定位 GenAI 应用的性能与质量问题。
开源的实时可观测性系统，通过 Agent 采集指标、日志并接入 LLM 智能分析，替代 Grafana 等传统监控方案做告警通知。
面向智能体应用的 AI 原生代理服务器和数据平面，提供 LLM 智能路由、可观测性、编排与护栏，让开发者专注核心逻辑。
开源可观测性数据库，用一套列式引擎在对象存储上统一存储指标、日志和链路追踪，支持高基数场景，兼容 Prometheus 和 OpenTelemetry。
Google 开源的智能体应用开发框架，支持 JavaScript、Go、Dart 和 Python，内置 LLM 调用、多模态、RAG 与向量检索能力，帮开发者快速搭建生产级 AI 应用。
基于 eBPF 的 Kubernetes 原生可观测性平台，无需改代码即可自动采集集群内应用的指标、日志和追踪数据。
一行代码接入的 LLM 可观测性平台，能监控大模型调用、追踪成本与延迟，并支持评估和实验对比，方便排查线上问题。
把 Kubernetes 集群里各类资源对象的状态转成 Prometheus 指标暴露出来，补上 cAdvisor 等只看容器运行时指标的盲区，方便做集群监控和告警。
Python SDK，用于监控 AI 智能体运行、追踪 LLM 调用成本并做基准评测，兼容 CrewAI、LangChain、AutoGen 等主流智能体框架。
面向 AI Agent 全生命周期的优化平台，覆盖开发调试、效果评估到线上监控，帮团队把 Agent 从能跑打磨到稳定可用。
Grafana Mimir 是 Prometheus 的横向可扩展、高可用、多租户长期存储方案，解决大规模指标数据的持久化与查询问题。
开箱即用的状态页系统，自带监控与可观测能力，用 Docker 部署即可对外展示服务健康状态。
基于 eBPF 的持续性能剖析平台，能按代码行号、跨时间维度分析 CPU 和内存占用，帮你在 Kubernetes 环境里定位性能瓶颈、降低基础设施成本。
基于事件网格构建和运行 AI 智能体的全生命周期平台，内置会话、鉴权、评估与可观测性，支持多智能体协作和工具调用。
Java 应用可观测性门面，统一对接主流监控系统，像 SLF4J 之于日志那样屏蔽底层差异，采集指标无需绑定具体后端。
用 Rust 写 eBPF 程序的库，主打开发体验和可运维性，省去 C 工具链和内核头文件依赖，编译即用。
一份精选的 DevOps 资源清单，汇总平台、工具、实践和可观测性资料，帮工程师快速找到生产环境与 SRE 相关的靠谱方案。
基于 eBPF 的 Kubernetes 网络、服务与安全可观测性平台，提供流量追踪、指标采集和调用链可视化，帮你在集群里快速定位网络与安全策略问题。
基于 OpenTelemetry 的开源 APM，用 ClickHouse 存储 traces、metrics 和 logs，可自托管做应用性能监控与分布式追踪。
自托管的 CPA/CLIProxyAPI 管理面板，监控 AI 网关的请求、用量、成本、配额、失败和账号健康，帮团队看清调用开销与稳定性。
Datadog 官方监控代理，用 Go 编写，统一采集指标、日志、APM 链路追踪和 OpenTelemetry 数据，帮你在生产环境搭建可观测性。
基于 OpenTelemetry Collector 的可编程遥测数据管道，用声明式配置把指标、日志和链路统一采集、处理并转发到 Grafana、Prometheus、Loki 等后端。
Kiali 是 Istio 服务网格的可观测性控制台，用拓扑图展示服务间流量、健康状态和配置，帮运维快速定位网格里的异常。
给 LLM 应用和 AI Agent 做评测与追踪的工具，能记录实验过程、量化效果并定位问题，方便持续迭代和上线监控。
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