Überwache deine Anwendungen und behebe Probleme in deinen bereitgestellten Anwendungen. SigNoz ist eine Open Source Alternative zu DataDog, New Relic, etc.
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SigNoz hilft Entwicklern, Anwendungen zu überwachen und Probleme in ihren bereitgestellten Anwendungen zu beheben. Mit SigNoz können Sie Folgendes tun:
👉 Visualisieren Sie Metriken, Traces und Logs in einer einzigen Oberfläche.
👉 Sie können Metriken wie die p99-Latenz, Fehlerquoten für Ihre Dienste, externe API-Aufrufe und individuelle Endpunkte anzeigen.
👉 Sie können die Ursache des Problems ermitteln, indem Sie zu den genauen Traces gehen, die das Problem verursachen, und detaillierte Flammenbilder einzelner Anfragetraces anzeigen.
👉 Führen Sie Aggregationen auf Trace-Daten durch, um geschäftsrelevante Metriken zu erhalten.
👉 Filtern und Abfragen von Logs, Erstellen von Dashboards und Benachrichtigungen basierend auf Attributen in den Logs.
👉 Automatische Aufzeichnung von Ausnahmen in Python, Java, Ruby und Javascript.
👉 Einfache Einrichtung von Benachrichtigungen mit dem selbst erstellbaren Abfrage-Builder.
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- Einheitliche Benutzeroberfläche für Metriken, Traces und Logs. Keine Notwendigkeit, zwischen Prometheus und Jaeger zu wechseln, um Probleme zu debuggen oder ein separates Log-Tool wie Elastic neben Ihrer Metriken- und Traces-Stack zu verwenden.
- Überblick über Anwendungsmetriken wie RPS, Latenzzeiten des 50tes/90tes/99tes Perzentils und Fehlerquoten.
- Langsamste Endpunkte in Ihrer Anwendung.
- Zeigen Sie genaue Anfragetraces an, um Probleme in nachgelagerten Diensten, langsamen Datenbankabfragen oder Aufrufen von Drittanbieterdiensten wie Zahlungsgateways zu identifizieren.
- Filtern Sie Traces nach Dienstname, Operation, Latenz, Fehler, Tags/Annotationen.
- Führen Sie Aggregationen auf Trace-Daten (Ereignisse/Spans) durch, um geschäftsrelevante Metriken zu erhalten. Beispielsweise können Sie die Fehlerquote und die 99tes Perzentillatenz für
customer_type: goldoderdeployment_version: v2oderexternal_call: paypalerhalten. - Native Unterstützung für OpenTelemetry-Logs, erweiterten Log-Abfrage-Builder und automatische Log-Sammlung aus dem Kubernetes-Cluster.
- Blitzschnelle Log-Analytik (Logs Perf. Benchmark)
- End-to-End-Sichtbarkeit der Infrastrukturleistung, Aufnahme von Metriken aus allen Arten von Host-Umgebungen.
- Einfache Einrichtung von Benachrichtigungen mit dem selbst erstellbaren Abfrage-Builder.
Als Entwickler fanden wir es anstrengend, uns für jede kleine Funktion, die wir haben wollten, auf Closed Source SaaS Anbieter verlassen zu müssen. Closed Source Anbieter überraschen ihre Kunden zum Monatsende oft mit hohen Rechnungen, die keine Transparenz bzgl. der Kostenaufteilung bieten.
Wir wollten eine selbst gehostete, Open Source Variante von Lösungen wie DataDog, NewRelic für Firmen anbieten, die Datenschutz und Sicherheitsbedenken haben, bei der Weitergabe von Kundendaten an Drittanbieter.
Open Source gibt dir außerdem die totale Kontrolle über deine Konfiguration, Stichprobenentnahme und Betriebszeit. Du kannst des Weiteren neue Module auf Basis von SigNoz bauen, die erweiterte, geschäftsspezifische Funktionen anbieten.
Wir unterstützen OpenTelemetry als Bibliothek, mit der Sie Ihre Anwendungen instrumentieren können. Daher wird jedes von OpenTelemetry unterstützte Framework und jede Sprache auch von SignNoz unterstützt. Einige der wichtigsten unterstützten Sprachen sind:
- Java
- Python
- NodeJS
- Go
- PHP
- .NET
- Ruby
- Elixir
- Rust
Hier findest du die vollständige Liste von unterstützten Programmiersprachen - https://opentelemetry.io/docs/
Bitte folge den hier aufgelisteten Schritten um deine Anwendung mit Docker bereitzustellen.
Die Anleitungen zur Fehlerbehebung könnten hilfreich sein, falls du auf irgendwelche Schwierigkeiten stößt.
Bitte folge den hier aufgelisteten Schritten, um deine Anwendung mit Helm Charts bereitzustellen.
Prometheus ist gut, falls du dich nur für Metriken interessierst. Wenn du eine nahtlose Integration von Metriken und Einzelschritt-Fehlersuchen haben möchtest, ist die Kombination aus Prometheus und Jaeger nicht das Richtige für dich.
Unser Ziel ist es, eine integrierte Benutzeroberfläche aus Metriken und Einzelschritt-Fehlersuchen anzubieten, ähnlich wie es SaaS Anbieter wie Datadog tun, mit der Möglichkeit von erweitertem filtern und aggregieren von Fehlersuchen. Etwas, was in Jaeger aktuell fehlt.
Jaeger kümmert sich nur um verteilte Einzelschritt-Fehlersuche. SigNoz erstellt sowohl Metriken als auch Einzelschritt-Fehlersuche, daneben haben wir auch Protokoll Verwaltung auf unserem Plan.
Außerdem hat SigNoz noch mehr spezielle Funktionen im Vergleich zu Jaeger:
- Jaeger UI zeigt keine Metriken für Einzelschritt-Fehlersuchen oder für gefilterte Einzelschritt-Fehlersuchen an.
- Jaeger erstellt keine Aggregate für gefilterte Einzelschritt-Fehlersuchen, z. B. die P99 Latenz von Abfragen mit dem Tag
customer_type=premium, was hingegen mit SigNoz leicht umsetzbar ist.
- Die Verwaltung von SigNoz-Protokollen basiert auf 'ClickHouse', einem spaltenbasierten OLAP-Datenspeicher, der aggregierte Protokollanalyseabfragen wesentlich effizienter macht.
- 50 % geringerer Ressourcenbedarf im Vergleich zu Elastic während der Aufnahme.
Wir haben Benchmarks veröffentlicht, die Elastic mit SignNoz vergleichen. Schauen Sie es sich hier
- SigNoz unterstützt Aggregationen von Daten mit hoher Kardinalität über ein großes Volumen, Loki hingegen nicht.
- SigNoz unterstützt Indizes über Daten mit hoher Kardinalität und hat keine Beschränkungen hinsichtlich der Anzahl der Indizes, während Loki maximale Streams erreicht, wenn ein paar Indizes hinzugefügt werden.
- Das Durchsuchen großer Datenmengen ist in Loki im Vergleich zu SigNoz schwierig und langsam.
Wir haben Benchmarks veröffentlicht, die Loki mit SigNoz vergleichen. Schauen Sie es sich hier
Wir ❤️ Beiträge zum Projekt, egal ob große oder kleine. Bitte lies dir zuerst die CONTRIBUTING.md, durch, bevor du anfängst, Beiträge zu SigNoz zu machen. Du bist dir nicht sicher, wie du anfangen sollst? Schreib uns einfach auf dem #contributing Kanal in unserer slack community
Du findest unsere Dokumentation unter https://signoz.io/docs/. Falls etwas unverständlich ist oder fehlt, öffne gerne ein Github Issue mit dem Label documentation oder schreib uns über den Community Slack Channel.
Werde Teil der slack community um mehr über verteilte Einzelschritt-Fehlersuche, Messung von Systemzuständen oder SigNoz zu erfahren und sich mit anderen Nutzern und Mitwirkenden in Verbindung zu setzen.
Falls du irgendwelche Ideen, Fragen oder Feedback hast, kannst du sie gerne über unsere Github Discussions mit uns teilen.
Wie immer, Dank an unsere großartigen Mitwirkenden!