cloudwatch-logs-subscription-consumer 项目亮点解析
2025-05-26 01:27:41作者:卓炯娓
项目的基础介绍
cloudwatch-logs-subscription-consumer 是一个基于 Amazon Kinesis Connector Library 的 Amazon CloudWatch Logs 数据订阅消费者。它能够帮助用户将 Amazon CloudWatch Logs 中的数据实时传递到任何其他系统中,通过 CloudWatch Logs Subscription Filter 实现。该项目目前支持 Elasticsearch 和 Amazon S3 的内置连接器,并且可以轻松扩展以支持其他目标系统。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
amazon-archives/cloudwatch-logs-subscription-consumer
├── assembly
├── configuration
│ ├── cloudformation
│ │ └── cwl-elasticsearch.template
│ ├── src
│ │ ├── .gitignore
│ │ ├── LICENSE.txt
│ │ ├── NOTICE.txt
│ │ ├── README.md
│ │ ├── pom.xml
│ │ └── src
└── pom.xml
assembly: 构建和打包相关的文件。configuration: 包含配置文件和 CloudFormation 模板。cloudformation: 云服务自动化部署模板。src: 源代码目录。
pom.xml: Maven 项目配置文件。
项目亮点功能拆解
- 实时数据传递:通过 CloudWatch Logs Subscription Filter,项目能够实时地将 CloudWatch Logs 数据推送到其他系统中。
- 易于扩展:基于 Amazon Kinesis Connector Library,可以轻松扩展以支持更多数据目的地。
- 内置连接器:支持 Elasticsearch 和 Amazon S3 的内置连接器,简化了数据传输过程。
项目主要技术亮点拆解
- 数据格式支持:支持 JSON 数据和固定列数据格式,能够自动将 JSON 数据作为对象字段索引到 Elasticsearch。
- 过滤模式语法:提供灵活的过滤模式语法,允许用户定义字段名称并设置条件,以限制从 CloudWatch Logs 传输到目标系统的数据。
- 云服务集成:通过 CloudFormation 模板,项目可以快速在 AWS 上部署 Elasticsearch 集群,并与 Kibana 集成,实现日志数据的可视化和分析。
与同类项目对比的亮点
- 易用性:
cloudwatch-logs-subscription-consumer提供了一个简单易用的 CloudFormation 模板,可以快速部署和配置环境。 - 实时性:项目支持实时数据传递,对于需要实时监控和分析日志数据的用户来说,这是一个重要的优势。
- 灵活性:通过内置的过滤模式语法和可扩展的连接器框架,项目提供了更高的灵活性,用户可以根据自己的需求定制数据传输和索引。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
187
206
暂无简介
Dart
630
143
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.63 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
292
104
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
267
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858