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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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Este proyecto proporciona una pipeline de datos de observabilidad diseñada para recolectar, transformar y enrutar logs, métricas y trazas de diversas fuentes hacia formatos estandarizados para su análisis. Opera como una arquitectura de componentes basada en plugins utilizando receptores, procesadores y exportadores modulares para mover datos de telemetría a través de cadenas de procesamiento secuenciales. El sistema utiliza un modelo de componentes basado en interfaces que permite conectores intercambiables y extensiones aportadas por la comunidad. Se distingue por un lenguaje específico de dominio para el filtrado de telemetría, atribución de recursos basada en metadatos para la detección de infraestructura y resolución dinámica de secretos desde gestores de nube externos. El colector cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo la ingesta de telemetría desde proveedores de nube y bases de datos, transformación y reagregación de datos, y exportación segura a backends de almacenamiento de terceros. Incorpora características de gestión de tráfico como enrutamiento round-robin y particionamiento de mensajes, así como primitivas de seguridad para la gestión de identidad y acceso mediante OAuth2 y OIDC. El proyecto incluye un framework de garantía de calidad para la simulación de datos sintéticos, pruebas de rendimiento de extremo a extremo y verificación de integridad de datos.
Extracts metrics from SQL databases using custom queries and column-based filtering.