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Extracting performance metrics from relational databases via SQL queries.
Distinct from LLM SQL Querying: Focuses on extracting observability metrics from SQL, not LLM interaction or UI editors.
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Dieses Projekt bietet eine Observability-Datenpipeline, die darauf ausgelegt ist, Logs, Metriken und Traces aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu transformieren und in standardisierte Formate für die Analyse zu routen. Es arbeitet als Plugin-basierte Komponentenarchitektur, die modulare Receiver, Prozessoren und Exporter verwendet, um Telemetriedaten durch sequentielle Verarbeitungsketten zu bewegen. Das System nutzt ein schnittstellengetriebenes Komponentenmodell, das austauschbare Konnektoren und von der Community beigesteuerte Erweiterungen ermöglicht. Es zeichnet sich durch eine domänenspezifische Sprache für Telemetrie-Filterung, metadatenbasierte Ressourcenattribuierung für die Infrastrukturerkennung und dynamische Secret-Auflösung von externen Cloud-Managern aus. Der Collector deckt eine breite Palette an Funktionen ab, einschließlich Telemetrie-Ingestion von Cloud-Providern und Datenbanken, Datentransformation und Reaggregation sowie sicheren Export an Speicher-Backends von Drittanbietern. Er integriert Funktionen für das Traffic-Management wie Round-Robin-Routing und Nachrichtenpartitionierung sowie Sicherheitsprimitive für Identitäts- und Zugriffsmanagement via OAuth2 und OIDC. Das Projekt enthält ein Qualitätssicherungs-Framework für synthetische Datensimulation, End-to-End-Leistungstests und Datenintegritätsprüfung.
Extracts metrics from SQL databases using custom queries and column-based filtering.