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 es un framework basado en componentes diseñado para el desarrollo y despliegue de software embebido y de vuelo espacial. Proporciona una arquitectura modular que desacopla la lógica del software de las interfaces de comunicación, permitiendo a los desarrolladores definir estructuras de sistema mediante un lenguaje de modelado específico del dominio. Este enfoque basado en modelos permite la generación automática de código, asegurando la consistencia en topologías de sistemas complejos mientras mantiene estrictos contratos de interfaz entre los módulos de software. El framework se distingue por su sistema de compilación integrado y su suite de operaciones de datos en tierra. Automatiza todo el ciclo de vida del software embebido, desde la compilación cruzada y la gestión de dependencias hasta la generación de interfaces de telemetría y comandos. Al proporcionar un entorno unificado tanto para el software de vuelo a bordo como para la monitorización en tierra, facilita la integración, las pruebas y el mando y control de sistemas embebidos distribuidos en diversas plataformas de hardware. Más allá de su arquitectura central, el proyecto incluye herramientas integrales para la observabilidad del sistema, incluyendo visualización de telemetría en tiempo real, registro de eventos y trazado de diagnóstico. Soporta una amplia gama de escenarios de despliegue, desde entornos bare-metal hasta sistemas operativos en tiempo real, y proporciona mecanismos para la gestión de memoria, modelado de comportamiento basado en estados y ejecución de tareas asíncronas. El proyecto se mantiene como un repositorio en C++ con documentación extensa y soporte de sistema de compilación para el desarrollo multiplataforma.

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 es una base de datos de series temporales multi-inquilino y un almacén de métricas distribuido diseñado para telemetría escalable. Sirve como un backend compatible con Prometheus, proporcionando almacenamiento a largo plazo y un motor de consultas escalable para volúmenes masivos de datos de series temporales. El sistema está construido para la observabilidad multi-inquilino, aislando datos de telemetría y límites de recursos para equipos u organizaciones independientes dentro de un mismo clúster. Asegura alta disponibilidad y durabilidad mediante el sharding y la replicación de datos a través de un clúster distribuido, utilizando almacenamiento de objetos para la persistencia y eliminar dependencias de bases de datos externas. El proyecto cubre capacidades de amplio alcance, incluyendo la agregación global de métricas para análisis entre regiones y la ejecución de consultas distribuidas mediante paralelización y caché. También integra herramientas de observabilidad como alertas federadas, monitoreo sintético y flujos de trabajo de resolución de incidentes impulsados por IA para acelerar la resolución de problemas. Los controles administrativos incluyen cuotas de recursos por inquilino, anulaciones de recursos por usuario y shuffle-sharding para el aislamiento de cargas de trabajo.