Awesome GitHub RepositoriesTelemetry Visualization

Loki is a horizontally scalable, highly available log aggregation engine designed to store and query massive volumes of unstructured log data. It functions as a distributed observability platform that correlates logs, metrics, and traces to provide comprehensive visibility into the health and performance of complex infrastructure. The system distinguishes itself through a distributed query execution model that processes large datasets in parallel across cluster nodes. It utilizes label-based stream indexing and a distributed index to map log data to specific chunks, enabling rapid retrieval w

ThingsBoard is an IoT device management platform designed for provisioning, monitoring, and managing large fleets of hardware devices and assets across multiple customers. It functions as a microservices infrastructure that allows the deployment of data collection and management services as independent containerized units for scaling. The platform includes a rule-based stream processor that transforms incoming device data and triggers alarms using customizable rule chains. It also provides a data visualization suite consisting of dashboards and widgets to display real-time telemetry and syste

Open MCT is a web-based framework designed for visualizing telemetry data and monitoring the health of complex systems. It provides a centralized environment for ingesting, processing, and displaying real-time and historical data streams through customizable operator dashboards. The platform is built on a modular architecture that allows for the integration of external data sources and the addition of custom features through a plugin system. By utilizing a hierarchical object-graph model and a unified interface for time-series data, the framework ensures that information is consistently repre

F Prime ist ein komponentenbasiertes Framework für die Entwicklung und Bereitstellung von Embedded- und Raumfahrtsoftware. Es bietet eine modulare Architektur, die Softwarelogik von Kommunikationsschnittstellen entkoppelt und es Entwicklern ermöglicht, Systemstrukturen über eine domänenspezifische Modellierungssprache zu definieren. Dieser modellbasierte Ansatz ermöglicht eine automatisierte Codegenerierung, die Konsistenz über komplexe Systemtopologien hinweg gewährleistet und gleichzeitig strikte Schnittstellenverträge zwischen Softwaremodulen aufrechterhält. Das Framework zeichnet sich durch sein integriertes Build-System und eine Suite für Bodendatenoperationen aus. Es automatisiert den gesamten Lebenszyklus von Embedded-Software, von der Cross-Kompilierung und dem Abhängigkeitsmanagement bis hin zur Generierung von Telemetrie- und Befehlsschnittstellen. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Umgebung für Onboard-Flugsoftware und bodengestützte Überwachung erleichtert es die nahtlose Integration, das Testen sowie die Steuerung und Überwachung verteilter Embedded-Systeme über verschiedene Hardwareplattformen hinweg. Über die Kernarchitektur hinaus enthält das Projekt umfassende Werkzeuge für die Systembeobachtbarkeit, einschließlich Echtzeit-Telemetrie-Visualisierung, Ereignisprotokollierung und diagnostischer Tracing-Funktionen. Es unterstützt eine breite Palette von Bereitstellungsszenarien, von Bare-Metal-Umgebungen bis hin zu Echtzeitbetriebssystemen, und bietet Mechanismen für Speicherverwaltung, zustandsgesteuerte Verhaltensmodellierung und asynchrone Aufgabenausführung. Das Projekt wird als C++-Repository mit umfangreicher Dokumentation und Build-System-Unterstützung für die plattformübergreifende Entwicklung gepflegt.

HyperDX is an OpenTelemetry observability platform that provides centralized log management, distributed tracing, and a self-hosted monitoring stack. It functions as a unified system for collecting, indexing, and visualizing logs, metrics, and traces from cloud and container environments. The platform distinguishes itself with specialized tooling for large language model monitoring and session replay, allowing user interactions in the browser to be linked to backend telemetry. It employs schema-less JSON parsing to index structured logs dynamically and uses source maps to resolve minified sta

Mimir ist eine Multi-Tenant-Zeitreihendatenbank und ein verteilter Metrik-Speicher für skalierbare Telemetrie. Es dient als Prometheus-kompatibles Backend und bietet Langzeitspeicherung sowie eine skalierbare Abfrage-Engine für massive Mengen an Zeitreihendaten. Das System ist für Multi-Tenant-Observability konzipiert und isoliert Telemetriedaten sowie Ressourcenlimits für unabhängige Teams oder Organisationen innerhalb eines einzigen Clusters. Es gewährleistet hohe Verfügbarkeit und Langlebigkeit durch Sharding und Replikation von Daten über einen verteilten Cluster hinweg und nutzt Objektspeicher zur Persistenz, um externe Datenbankabhängigkeiten zu eliminieren. Das Projekt deckt weitreichende Fähigkeiten ab, einschließlich globaler Metrik-Aggregation für regionsübergreifende Analysen und verteilter Abfrageausführung mittels Parallelisierung und Caching. Es integriert zudem Observability-Tools wie föderiertes Alerting, synthetisches Monitoring und KI-gestützte Incident-Resolution-Workflows zur Beschleunigung der Fehlerbehebung. Administrative Kontrollen umfassen Tenant-Ressourcenquoten, benutzerbezogene Ressourcen-Overrides und Shuffle-Sharding für Workload-Isolierung.