logary 的项目扩展与二次开发
2025-05-19 00:51:12作者:何将鹤
1. 项目的基础介绍
Logary 是一个针对 .Net 应用程序的专业级日志、度量和分析库。它提供了高性能的日志记录能力,并支持结构化日志和跟踪,遵循 OpenTelemetry 的规范。Logary 以 F# 为主要开发语言,同时也提供了 C# 的支持。项目旨在将日志和度量的功能整合在一起,为开发者提供一套全面的监控解决方案。
2. 项目的核心功能
- 结构化日志记录:Logary 支持结构化日志,这意味着可以记录更丰富的上下文信息,便于后续的数据分析和处理。
- 性能监控:它不仅支持日志记录,还能添加服务或应用程序的度量,用于性能监控。
- 异常处理:Logary 在记录日志时不会抛出异常,保证了日志系统的稳定性。
- 日志级别控制:支持日志级别控制,只有在级别开启时才会评估和记录消息。
- 层次化日志记录:提供了层次化日志记录的功能,方便日志的归类和管理。
- 丰富的适配器和目标:提供了多种适配器和目标,可以轻松地集成到不同的系统和环境中。
3. 项目使用了哪些框架或库?
Logary 项目主要使用以下框架或库:
- F#:作为主要开发语言。
- C#:提供对 C# 的支持。
- OpenTelemetry:遵循 OpenTelemetry 的规范,用于结构化日志和跟踪。
- Paket:用于管理和锁定项目依赖。
- Docker:用于容器化部署。
4. 项目的代码目录及介绍
项目的主要代码目录如下:
src:存放 Logary 的核心代码和模块。examples:包含了一些使用 Logary 的示例项目。docs:项目文档的存放位置。tools:包含了一些辅助工具和脚本。.github/workflows:GitHub Actions 的工作流文件,用于自动化构建和测试。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的日志目标:根据需要,可以增加新的日志目标,例如将日志发送到不同的数据库或监控系统。
- 扩展度量功能:Logary 的度量系统可以进一步扩展,支持更多种类的性能指标和监控。
- 跨平台支持:虽然 Logary 主要是为 .Net 设计的,但可以考虑增加对其他平台的支持,如 Java 或 Node.js。
- 集成更多库和工具:可以整合更多的第三方库和工具,如日志分析工具、可视化仪表盘等。
- API 和 SDK 开发:开发更多语言的 SDK,使得 Logary 可以被更广泛的语言和应用使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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++
664
323
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868