OpenObserve — открытая observability-платформа для логов, метрик, трейсов и RUM

Условный Elasticsearch/Datadog, только в разы дешевле по хранению и разворачивается одним бинарником.

Когда применять: Нужно собирать логи, метрики и трейсы с сервисов в единую систему без затрат на Elasticsearch/Splunk/Datadog. Один инструмент закрывает весь observability-стек.

Пример кейсов: • Мониторинг production-кластера - логи и метрики с K8s через Fluent Bit/OTLP. • Frontend RUM - трекинг ошибок, перфоманса и session replay пользователей. • Compliance/безопасность - редактирование чувствительных данных (email, ключи) на этапе ingestion. • Алертинг и дашборды - более 18 типов графиков, отчёты и уведомления из коробки. • Замена ELK-стека - миграция с Elasticsearch без смены API/подхода к поиску.

Ключевое отличие: • от Elasticsearch: колоночное хранение в Parquet + S3-native архитектура, до 140x дешевле по storage, без десятков параметров для тюнинга. • от Datadog/Splunk: open-source, self-hosted или облако, без вендор-лока и подписочной модели. • от классического ELK: не нужна Kibana - своя встроенная GUI и единый бинарник вместо кластера сервисов. • от проприетарных query-языков: SQL для логов/трейсов, SQL и PromQL для метрик

Как нашел: Нужен дать ИИ-агентам полный слой сбора данных и отладки в корп. контуре, но не могу протянуть Sentry и выделить ресурсов на настройку ELK стека или интеграции с центральным кластеров

Код: https://github.com/openobserve/openobserve

Сайт: https://openobserve.ai/