openobserve/openobserve

它解决的问题

OpenObserve 解决了可观测性过于昂贵和复杂的问题。像 Datadog、Splunk 和 Elasticsearch 这样的传统工具可能成本高昂，并且需要重型基础设施。OpenObserve 将日志、指标、追踪、前端监控和 AI 可观测性整合到一个平台中，以最高 140 倍更低的成本存储数据，并可在单个二进制文件上运行，因此团队无需承担通常的价格或设置麻烦即可获得完整的可见性。

工作原理

OpenObserve 使用 Rust 构建，并采用两个关键理念来降低成本并保持速度。首先，它以 Parquet 列式格式存储数据，这种格式压缩效果很好，并使分析查询快速。其次，它采用 S3 原生设计，意味着它将数据存储在 AWS S3 等廉价对象存储中，而不是昂贵的本地磁盘，并通过智能缓存提高速度。该平台提供统一的 Web 界面，您可以使用 SQL 搜索日志，使用 SQL 或 PromQL 查询指标，使用 OpenTelemetry 跨服务追踪请求，并构建仪表板和警报。它支持多租户、分区和索引，因此大多数查询只搜索数据的一小部分。对于高可用性，您可以将其作为集群运行，使用由 S3 支持的无状态节点，提供快速恢复和 11 个九的持久性。

适用对象

OpenObserve 适用于需要对其应用程序和基础设施进行可观测性，但希望避免 Datadog 或 Splunk 等商业 SaaS 工具的高成本和供应商锁定的工程团队、DevOps、SRE 和开发人员。它也适用于需要遵守 SOC 2、ISO 27001、GDPR 或 HIPAA 等法规的公司，因为它提供这些认证以及加密和审计跟踪等功能。已经使用 OpenTelemetry 的团队会发现它易于采用，因为它原生支持 OTLP。

亮点

• 与 Elasticsearch 相比，存储成本降低 140 倍，这得益于 Parquet 列式存储和 S3 原生架构。
• 单二进制部署，可在两分钟内运行，无需复杂的集群设置。
• 统一平台，涵盖日志、指标、追踪、真实用户监控 (RUM)、仪表板、警报、事件和管道。
• OpenTelemetry 原生：无供应商锁定，您可以使用 SQL 处理日志/追踪，使用 SQL 或 PromQL 处理指标。
• 使用 Rust 构建，提供内存安全和高性能，同时仅使用 Elasticsearch 所需硬件的大约四分之一。
• 包含 O2 AI 助手，可从自然语言帮助编写 SQL、VRL 和 PromQL，并为 GenAI 应用程序提供 AI/LLM 可观测性。
• 生产就绪，拥有数千次部署，包括每天摄取超过 2 PB 的环境。
• 开源版本功能齐全且免费，商业企业版增加了 SSO、高级 RBAC、联合搜索等。