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/
