Odigos v1.0.185版本发布:增强运行时检测与动态目的地支持
Odigos是一个开源的分布式追踪和可观测性平台,旨在简化应用程序的监控和调试过程。它通过自动检测应用程序并提供丰富的遥测数据,帮助开发者和运维团队更好地理解系统行为。最新发布的v1.0.185版本带来了一系列功能增强和问题修复,进一步提升了平台的稳定性和可用性。
运行时检测功能增强
本次版本对运行时检测机制进行了显著改进。运行时检测是Odigos的核心功能之一,它能够自动识别运行中的应用程序类型及其依赖关系。v1.0.185通过优化检测算法,提高了对不同编程语言和框架的识别准确率,特别是在复杂环境下的检测能力得到了加强。
PHP代理更新至v0.1.18
对于PHP应用程序的支持也得到了更新,PHP代理版本升级至v0.1.18。这一更新包含了多项性能优化和稳定性改进,使得PHP应用程序的监控数据采集更加可靠和高效。新版本特别优化了在高并发场景下的资源使用效率,减少了监控对应用性能的影响。
Quartz任务调度监控优化
在处理Quartz任务调度系统时,新版本对Span名称进行了优化,减少了潜在的高基数问题。这一改进使得监控数据更加规范化,有助于提高查询效率和降低存储成本。对于使用Quartz进行任务调度的系统,这一变化将显著提升监控数据的可管理性。
动态目的地支持
用户界面新增了动态目的地功能,这是一个重要的用户体验改进。动态目的地允许用户根据特定条件灵活地配置监控数据的路由目标,使得数据能够被发送到不同的后端系统进行分析和处理。这一功能特别适合多租户环境或需要将不同业务数据路由到不同分析系统的场景。
Helm图表改进
在Kubernetes部署方面,Helm图表也进行了多项优化。新版本修复了mountMethod默认值的问题,现在允许通过profile配置来覆盖默认设置。同时,为清理作业添加了必要的源权限,确保系统能够正确清理不再需要的资源。这些改进使得在Kubernetes环境中部署和管理Odigos更加灵活和可靠。
OpenShift支持增强
对于OpenShift平台的支持也得到了加强。在OpenShift设置失败时,系统现在会正确地退出并报告错误,这有助于快速识别和解决部署问题。这一改进提高了在OpenShift环境中部署Odigos的可靠性。
安全性增强
新版本还为OTLP HTTP接收器添加了TLS支持,增强了数据传输的安全性。这一改进使得Odigos能够更好地满足企业级安全要求,特别是在需要加密传输监控数据的场景下。
测试与质量保证
在测试和质量保证方面,团队移除了多应用测试用例,转而专注于源代码级别的指标验证。这一变化反映了团队对监控数据准确性的持续关注。同时,前端源代码指标名称也得到了修正,确保指标命名的一致性和可读性。
总体而言,Odigos v1.0.185版本在功能、性能和用户体验方面都做出了显著改进,进一步巩固了其作为现代可观测性解决方案的地位。这些更新使得平台能够更好地满足不同规模和复杂度系统的监控需求,为开发者和运维团队提供了更加强大的工具来保障系统稳定性和性能。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0118
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