Awesome GitHub RepositoriesLong-Term Metric Retentions

Thanos is a distributed metrics query engine and monitoring scalability suite designed to provide a unified interface for aggregating data from multiple Prometheus servers and clusters. It functions as a high availability monitoring backend that eliminates single points of failure by deduplicating data from replicated instances. The system enables long-term retention by persisting time-series data to cloud-native object storage, allowing for unlimited historical archiving beyond the limits of local disks. It further optimizes this storage through a downsampling and retention manager that comp

Cortex is an open-source, horizontally scalable metrics platform that ingests, stores, and queries Prometheus-compatible time-series data with multi-tenant isolation. It accepts metrics via Prometheus remote write and OpenTelemetry, executes PromQL queries against both recent and historical data, and provides a Prometheus-compatible alerting and recording rule engine with an integrated Alertmanager. The system is built as a set of independently scalable microservices that use hash-ring-based sharding, gossip-based cluster membership, and tenant-aware object storage to distribute workloads acro

Mimir est une base de données de séries temporelles multi-tenant et un magasin de métriques distribué conçu pour la télémétrie évolutive. Il sert de backend compatible avec Prometheus, fournissant un stockage à long terme et un moteur de requête évolutif pour des volumes massifs de données de séries temporelles. Le système est construit pour l'observabilité multi-tenant, isolant les données de télémétrie et les limites de ressources pour des équipes ou organisations indépendantes au sein d'un cluster unique. Il assure une haute disponibilité et durabilité en fragmentant et répliquant les données sur un cluster distribué, utilisant le stockage objet pour la persistance afin d'éliminer les dépendances aux bases de données externes. Le projet couvre de vastes capacités, incluant l'agrégation globale de métriques pour l'analyse inter-régions et l'exécution de requêtes distribuées via la parallélisation et la mise en cache. Il intègre également des outils d'observabilité tels que l'alerte fédérée, la surveillance synthétique et des flux de travail de résolution d'incidents pilotés par l'IA pour accélérer le dépannage. Les contrôles administratifs incluent des quotas de ressources par tenant, des surcharges de ressources par utilisateur et le shuffle-sharding pour l'isolation des charges de travail.

Pulse is an AI-driven infrastructure monitoring platform that unifies observation of Docker, Kubernetes, and Proxmox environments. It uses historical baselines and anomaly detection to scan infrastructure for actionable issues, and offers a natural language interface for querying system state. The platform distinguishes itself with agent-based auto-discovery—a single binary automatically detects container and virtualization hosts without manual setup. It supports approval-based remediation workflows, where AI-proposed fix commands are presented to the user and executed only after explicit aut

Rudder Server est une plateforme de données client et un pipeline de routage d'événements conçu pour collecter, transformer et router les données d'événements client depuis diverses sources vers des entrepôts de données et des outils métier. Il fonctionne comme un résolveur d'identité client, liant les identifiants de multiples sources pour construire un graphe d'identité unifié et des profils client comportementaux complets. Le système se différencie par des capacités de reverse ETL, qui poussent les segments et audiences client traités depuis les entrepôts de données vers des applications tierces opérationnelles. Il fournit également un plan de données conteneurisé pour les déploiements Kubernetes, permettant la gestion de l'infrastructure de données en tant que code. La plateforme couvre un large éventail de capacités de gestion de données, y compris la transformation d'événements en temps réel, la validation de schéma via des catalogues de données et la gouvernance de la confidentialité. Celles-ci incluent des outils pour gérer le consentement des utilisateurs, appliquer la résidence des données au sein de régions géographiques spécifiques et masquer les informations personnellement identifiables en transit. L'installation et le déploiement des composants du plan de données sont gérés à l'aide de charts Helm.