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OpenObserve

Open-Source-Observability-Plattform, die Logs, Metriken und Traces vereint – mit Speichereffizienz im Petabyte-Maßstab durch Spaltenspeicherung.

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Produktübersicht

Was ist OpenObserve?

OpenObserve preview

OpenObserve ist eine cloud-native, quelloffene Observability-Engine, die in Rust entwickelt wurde, um Telemetriedaten aus Infrastruktur, Anwendungen und modernen KI-Workloads zu vereinheitlichen. Durch den Einsatz von Apache DataFusion und Parquet auf Objektspeicher entfällt der klassische Overhead invertierter Indizes, was im Vergleich zu herkömmlichen Stacks bis zu 140-fach höhere Speichereffizienz und deutlich geringeren Rechenaufwand ermöglicht. Teams können Petabytes an Logs, Prometheus-kompatible Metriken, verteilte Traces und LLM-Telemetrie in ein einziges System einspeisen und mit Standard-SQL abfragen.


Hauptfunktionen

  • Einheitliche Telemetrie-Engine

    Erfasst Logs, Metriken und verteilte Traces in einer einzigen Übersicht und korreliert schichtübergreifende Signale vom Frontend bis zur Datenbank – ohne fragmentierte Toolchains.

  • Spaltenorientierte Speicherarchitektur

    Nutzt Apache Parquet und eine Rust-basierte Abfrage-Engine auf Cloud-Objektspeicher, wodurch schwerer Index-Overhead entfällt, während die analytische Performance hoch bleibt.

  • SQL- und PromQL-Abfragen

    Unterstützt Standard-SQL für tiefgehende Log-Analysen und Volltextsuche sowie Prometheus-kompatible Metrikabfragen und vermeidet so eine Bindung an proprietäre Syntax.

  • LLM- und KI-Observability

    Überwacht Prompts, Antworten, Latenz, Token-Verbrauch und Kosten generativer KI-Anwendungen, um Performance-Engpässe und unerwartete Ausgaben zu diagnostizieren.

  • Automatisierte SRE-Diagnostik

    Korreliert automatisch Ereignisse über Services hinweg, um die Grundursache von Vorfällen zu finden, den Wirkungsradius zu bewerten und operative Post-Mortems automatisch zu erstellen.


Anwendungsfälle

  • Archivierung und Suche großer Logmengen : Organisationen mit täglich mehreren Terabyte bis Petabyte an Telemetriedaten können mehrjährige Log-Historien zu einem Bruchteil der Speicherkosten von Elasticsearch oder Splunk vorhalten.
  • Kubernetes-Cluster-Transparenz : DevOps-Teams können OpenTelemetry-Collectors mit einem einzigen Befehl bereitstellen, um Pod-Logs, Cluster-Events, Node-Metriken und Netzwerk-Traces ohne Code-Änderungen automatisch zu erfassen.
  • Tracing verteilter Anwendungen : Engineering-Teams können End-to-End-Request-Verläufe über Microservices hinweg verfolgen, um Latenzspitzen und API-Fehlerquellen in Echtzeit zu isolieren.
  • Monitoring von GenAI-Anwendungen : KI-Produktteams können die Qualität von Prompt-Antworten, Token-Nutzungstrends und Modell-API-Kosten über verschiedene Modellanbieter hinweg verfolgen.
  • Konsolidierung des Observability-Stacks : Unternehmen, die von Multi-Vendor-Setups wie Datadog und Grafana migrieren, können Logs, Metriken und APM auf einer einzigen, selbst gehosteten oder verwalteten Plattform zusammenführen.

Häufig gestellte Fragen

OpenObserve Alternativen

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