Datav: 可编程的数据可视化平台和可观测性平台
经常关注新技术的同学,这两年应该都听说过可观测性这个概念,它包含了对 Metrics 指标、Log 日志以及 Trace 链路的监控,特别是针对这三个指标的深度关联,让监控数据不再孤立。
目前整个业界百花齐放,Prometheus、Jaeger、Opentelemetry 各种优秀的世界级开源产品覆盖了可观测性的方方面面,但是在可观测性的可视化方面还缺少一个大杀器,我们期待它能拥有以下特性:
- 覆盖各种可观测性场景
- 拥有丰富可定制选项的图表组件和数据源
- 图表、页面之间的深度可定义交互
- 企业级的多租户、权限管理、导航菜单和全局状态管理
- 优秀的图表性能和交互体验
- 现代化的的 UI 设计,支持数据大屏,完美支持移动端
- 强大的可编程性及二次开发友好性
- 宽松的开源协议、丰富的文档和快速的社区响应支持
这些特性每一个都不简单, Datav 就是为了解决这些问题而生。
Datav 不是全世界最好的可观测性和数据可视化平台,这毫无疑问,至少目前不是。但是它对开发者最友好,并且支持丰富的可编程性的平台
当一个产品它的代码结构清晰简洁、架构干净、使用的技术符合时代主流、文档齐全,当一个产品在各种使用细节上都为开发者专门设计过,当一个产品允许各种深度可定制时,我们可以称其开发者友好
Datav
Datav 是一个专为开发者打造的、可编程的可观测性平台,同时它还是 Grafana 的数据可视化平替。可以帮助用户快速在线构建监控、日志和链路跟踪等可观测性场景,可以不夸张的说,你想要的几乎任何监控可视化场景,Datav 都能帮你实现 ( 如果不行,大家可以提 issue ,合理的需求秒支持 )。
- 开源地址:https://github.com/data-observe/datav
- 官方网站:https://datav.io
- 在线 Demo: https://play.datav.io
开发语言
Datav 目前由以下部分组成:
- UI: React + Typescript + Vitejs
- API 、数据处理和 UI 静态文件服务: Go
- 插件管理: Go
- 数据采集 Agent: Rust
写在最后的感悟
Rust course 开源迄今快 2 年了,我没有收过一分钱的赞赏,曾经有过这个想法,但最终还是被自己否定了。不是因为有多高尚,只是真心希望能为国内的开源做一些微不足道的、不那么金钱相关的贡献。
回头看,现在能获得这么多 Star ,已经远远超出了我当初的预期。说句真心话,这本书的质量配不上这么多 star,毕竟有那么多非常优秀的开源产品都没能获得配的上它们质量的认可度和曝光度。
但可能因为天时地利人和,Rust course 走到了今天这一步,无论如何,非常感谢每一个贡献者,也感谢每一个点了 star 支持本书的读者,你们是最棒的!
正因为对开源的坚持,尽管是拥有近百万行代码的复杂平台,Datav 依然选择了 Apache2.0 作为开源协议,我不希望大家在使用它时,还担心未来商业化潜在的风险。
总之,开源这条路我会坚定走下去,为国为民的大话不敢说,但至少我会尽自己的一份力量,为国内的开源做一些力所能及的贡献。