OpenObserve

产品简介

OpenObserve 是一款开源可观测性平台，专注于为 AI 时代提供统一的大规模日志、指标和链路追踪解决方案。该平台支持完全开源（AGPL-3.0 协议），同时提供云托管和私有化部署两种形态。与传统企业级可观测性工具相比，OpenObserve 的核心卖点是将存储成本降低到 Elasticsearch 的 1/140，并将日志、指标、链路、用户体验监控和会话回放全部整合在同一个平台中。该平台已被福布斯全球 2000 强企业采用，包括富士康、Banorte 银行等大型客户，国内也拥有 UNOAI 等企业用户。

核心功能

• 统一日志分析（Logs）：集中采集和分析来自所有系统的日志数据，支持全文搜索、字段过滤和实时流式查询，单日 ingestion 吞吐量可达 1TB 以上。
• 指标监控（Metrics）：支持 Prometheus 格式指标的采集和存储，默认保留 15 个月，具备自定义仪表盘和阈值告警能力。
• 分布式链路追踪（Traces）：通过 OpenTelemetry 原生支持，自动追踪跨服务请求路径，帮助快速定位微服务架构中的性能瓶颈。
• AI 可观测性（AI Observability）：专为 LLM 应用设计，追踪 Token 消耗、模型延迟、Prompt 和 Completion 内容，以及 RAG 系统的引用命中率。
• 用户体验监控（RUM & Session Replay）：采集真实用户在前端的性能数据，并支持会话级别的操作回放，帮助产品团队分析用户行为和排查崩溃原因。
• 自动关联分析引擎（Autocorrelation Engine）：基于规则自动关联不同信号之间的关联关系，实测可同时分析每秒 124 万个信号、识别 8.6 万对关联对。
• Pipeline 数据处理：支持通过 VRL（Vector Remap Language）脚本对 ingestion 阶段的数据进行脱敏、采样和字段重映射，满足 GDPR 等合规要求。
• 数据库监控（Database Monitoring）：支持 PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis、Snowflake 等主流数据库的性能指标采集和慢查询分析。
• Kubernetes 监控：提供预构建的 K8s 仪表盘，通过 OpenObserve Collector 自动采集集群指标、事件和 Pod 日志。

特色优势

存储成本仅为 Elasticsearch 的 1/140：OpenObserve 自研的压缩算法和存储引擎，在相同数据量下所需存储空间比 Elasticsearch 低 140 倍。

OpenTelemetry 原生支持：无需改造现有应用代码，只需修改 OTel Collector 的 endpoint 即可在 2 分钟内完成接入。

按量计费，无隐性费用：云托管版按实际 ingestion 量收费（0.50 美元/GB），不限指标数量、不按主机数或坐席数收费。

AI Agent 可观测性：专门针对 AI 应用场景设计了 LLM 链路追踪视图，支持追踪一个请求在多个 Agent 之间的 fan-out 过程，并按 Token 消耗计费。

应用场景

• 从 Datadog/New Relic 迁出：当企业发现可观测性账单无法接受时，OpenObserve 提供完整的迁出方案，包括 30 分钟完成迁移的实战方法论。
• AI 应用的可观测性：使用 LangChain、LlamaIndex 等框架构建 LLM 应用的团队，可以用 OpenObserve 监控 Prompt/Completion 链路、追踪 RAG 引用命中率。
• 大规模 IoT 遥测数据采集：传感器、车载设备、工业物联网节点每日产生 TB 级时序遥测数据，OpenObserve 的高吞吐 ingestion 和低成本存储可有效降低 IoT 数据管道成本。
• 多云统一监控：在 GCP、AWS、Azure 同时有部署的团队，可以用 OpenObserve 统一汇聚三朵云的日志和指标。

适用人群

工程团队负责人和 SRE 工程师、AI 应用开发团队、物联网平台工程师、迁移团队（正在从 Datadog、New Relic 或 Splunk 迁出）。