الوصف
OpenObserve هي منصة مراقبة مفتوحة المصدر تقدم حلول مراقبة شاملة للسجلات، والقياسات، والتتبع. مبنية بلغة Rust، تستفيد من تخزين Apache Parquet العمودي لتقديم إدارة بيانات عالية الأداء مع تقليل كبير في تكاليف التخزين. تم تصميم المنصة للتعامل مع عمليات البحث عن السجلات على نطاق البيتابايت واستعلامات القياسات، مما يسمح للمستخدمين بإدخال واستعلام تريليونات من خطوط السجل باستخدام صيغة SQL المألوفة دون تكبد ضرائب الفهرسة أو فواتير تخزين مفاجئة.
تدعم OpenObserve مجموعة واسعة من قدرات المراقبة، بما في ذلك مراقبة المستخدمين الحقيقيين، والمراقبة الاصطناعية، والتتبع الموزع. تمكّن المستخدمين من متابعة الطلبات عبر الخدمات مع سياق تتبع كامل، مرتبط تلقائيًا بالسجلات والقياسات. كما تقدم المنصة ميزات متقدمة مثل وكلاء SRE المدعومين بالذكاء الاصطناعي لتصنيف الحوادث وتحليل الأسباب الجذرية، بالإضافة إلى مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يقدمون إجابات بلغة طبيعية لاستفسارات معقدة.
المنصة متوافقة مع OpenTelemetry، وتدعم جمع البيانات القياسي والتكامل مع أكثر من 100 نظام مختلف، بما في ذلك Prometheus وFluent Bit وVector. خيارات النشر مرنة، مما يسمح للمستخدمين باختيار بين خدمات سحابية مدارة بالكامل، أو إعدادات مستضافة ذاتيًا، أو بيئات معزولة. تتضمن النسخة المؤسسية من OpenObserve ميزات إضافية مثل SSO، وRBAC، ومسارات التدقيق، والامتثال لمعيار SOC 2 Type II.
تعتبر OpenObserve فعالة من حيث التكلفة مقارنة بالرواد في الصناعة مثل Datadog وGrafana وElastic، حيث تقدم تكاليف تخزين أقل بمقدار 140 مرة وحلول أكثر فعالية من حيث التكلفة بمقدار 8 مرات. توفر منصة موحدة لمراقبة بيئات متعددة، بما في ذلك Kubernetes وAWS وAzure وGCP وقواعد البيانات والتطبيقات والشبكات وأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي، جميعها مرتبطة على خط زمن واحد.
الميزات الأساسية لـ OpenObserve: منصة المراقبة
منصة مراقبة مفتوحة المصدر
مبنية بلغة Rust مع تخزين Apache Parquet
تكاليف تخزين أقل بمقدار 140 مرة
بحث عن السجلات على نطاق البيتابايت
قياسات متوافقة مع Prometheus
تتبع موزع مع سياق تتبع كامل
وكيل SRE مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتصنيف الحوادث
تكامل متوافق مع OpenTelemetry
خيارات نشر مرنة
ميزات مؤسسية مثل SSO وRBAC
كيفية استخدام OpenObserve: منصة المراقبة؟
التثبيت: نشر OpenObserve محليًا أو على Kubernetes
الإدخال: إرسال السجلات، والقياسات، أو التتبع إلى المنصة
التحليل: استخدام SQL وPromQL لاستعلام البيانات
التصور: بناء لوحات المعلومات مع لوحات سحب وإفلات
المراقبة: ضبط التنبيهات والإشعارات للانحرافات
التحسين: استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة الحوادث
حالات استخدام OpenObserve: منصة المراقبة
- مراقبة Kubernetes
- مراقبة AWS
- مراقبة Azure
- مراقبة قواعد البيانات
- مراقبة الذكاء الاصطناعي وLLM
- مراقبة التطبيقات
- مراقبة الشبكات
- المراقبة الاصطناعية
- مراقبة المستخدمين الحقيقيين
- إدارة الحوادث





