Odigos项目v1.0.166版本发布:增强云原生可观测性能力
Odigos是一个开源的分布式追踪和可观测性平台,它能够自动检测应用程序中的追踪数据并将其发送到各种监控后端。该项目通过简化可观测性数据的收集和传输过程,帮助开发团队更轻松地实现应用程序性能监控。
在最新发布的v1.0.166版本中,Odigos团队带来了多项重要更新,主要集中在目标数据源的扩展和核心功能的优化上。这些改进进一步增强了Odigos作为云原生可观测性解决方案的能力。
新增目标数据源支持
本次版本最显著的变化是增加了对多个云服务提供商和监控平台的支持:
-
AWS EMF目标:新增了对Amazon CloudWatch嵌入式指标格式(EMF)的支持。这使得用户可以直接将指标数据发送到CloudWatch Metrics,便于在AWS生态系统中统一监控。
-
阿里云目标:增加了对阿里云监控服务的支持,为使用阿里云基础设施的用户提供了更好的集成体验。
-
Seq目标:新增了对Seq日志管理系统的支持。Seq是一个专注于.NET生态系统的结构化日志服务器,这一新增使得.NET开发者可以更方便地将应用日志与Odigos集成。
-
Checkly目标:Checkly是一个现代监控平台,主要用于API和E2E监控。新增的Checkly目标支持使得用户可以将应用性能数据直接发送到Checkly平台进行分析。
Java环境变量优化
在Java应用程序的自动检测方面,v1.0.166版本进行了重要优化:
- 当存在多个配置选项时,现在只会设置一个环境变量,而不是多个。这减少了环境变量的数量,简化了配置管理。
- 这一改进特别有利于Kubernetes环境中的Java应用部署,使得配置更加简洁和易于维护。
核心功能改进
除了新增功能外,本次发布还包含了一些核心功能的优化:
- 改进了数据过滤机制,确保所有数据都经过适当的过滤处理,提高了数据质量和安全性。
- 更新了前端依赖项,包括升级gqlgen到0.17.70版本,提升了GraphQL API的稳定性和性能。
- 文档系统更新至mintlify 4.0.454,改善了文档的可读性和维护性。
多平台CLI支持
Odigos继续提供跨平台的命令行工具支持,v1.0.166版本为以下平台提供了预编译的CLI二进制文件:
- macOS (amd64和arm64架构)
- Linux (amd64和arm64架构)
- Windows (amd64和arm64架构)
这些二进制文件都提供了校验和文件(checksums.txt),方便用户验证下载的完整性。
Helm Chart更新
对于Kubernetes用户,本次发布同步更新了Helm Chart(1.0.166版本),简化了在K8s集群中部署和升级Odigos的流程。
总的来说,Odigos v1.0.166版本通过扩展目标数据源支持和优化核心功能,进一步巩固了其作为云原生可观测性解决方案的地位。特别是对AWS、阿里云等主流云平台的支持,使得Odigos能够更好地服务于不同云环境中的用户需求。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++043Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0286Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









