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CNCF-Plattform für verteiltes Tracing zur Visualisierung von Anfrageflüssen über Microservices hinweg, die genau zeigt, welcher Dienst oder Aufruf für Latenz oder Fehler verantwortlich ist.

• Monitoring

Automatische OpenTelemetry-Instrumentierungsplattform, die verteiltes Tracing zu Anwendungen hinzufügt, ohne eine einzige Codezeile zu ändern.

• Monitoring

Anbieterneutrale Pipeline zum Sammeln, Verarbeiten und Exportieren von Traces, Metriken und Logs aus Anwendungen in ein beliebiges Observability-Backend.

• Monitoring

Cloud-native Suchmaschine, speziell für Observability-Daten gebaut, die Logs und Traces direkt auf Objektspeicher indexiert für kosteneffiziente Suche im großen Maßstab.

• Suche

Application-Performance-Monitoring(APM)-Plattform, die verteiltes Tracing, Service-Topologie und Metriken in einem System bereitstellt.

• Monitoring

Portable Laufzeitumgebung, die Microservices Bausteine bereitstellt – State Management, Pub/Sub-Messaging, Service-Aufrufe und Workflows – über eine Sidecar-API in beliebiger Sprache.

• Backend

Dynamisches, hochperformantes API-Gateway auf Basis von NGINX und etcd, das Hot-Reload-fähige Plugins, Canary-Releases und KI-Traffic-Routing zu den klassischen Gateway-Funktionen hinzufügt.

• API

Verteilte Event-Streaming-Plattform, die Daten als dauerhaftes, wiederabspielbares Log speichert – gebaut für durchsatzstarke Echtzeit-Pipelines statt klassisches Punkt-zu-Punkt-Queuing.

• Backend

Verteilte Wide-Column-NoSQL-Datenbank für massiven Maßstab und keinen einzelnen Ausfallpunkt über mehrere Rechenzentren hinweg.

• Datenbank

Branchenstandard-Speichersystem, das Objekt-, Block- und Dateispeicher aus einem einzigen, vereinheitlichten Cluster bereitstellt.

• Storage

Verteiltes Dateisystem und Objektspeichersystem für Cloud-native, datenintensive Anwendungen im großen Maßstab.

• Storage

Deep-Learning-Optimierungsbibliothek von Microsoft zum effizienten Trainieren und Ausführen sehr großer Modelle über mehrere GPUs hinweg.

• KI & Machine Learning

Verteilter, konsistenter Key-Value-Store, den Kubernetes selbst zum Speichern des gesamten Cluster-Zustands nutzt, und ein zuverlässiger Baustein für andere verteilte Systeme.

• DevOps

Von der CNCF graduierter Log-Collector, der die Datensammlung aus vielen Quellen in einer einzigen, strukturierten Logging-Schicht vereint.

• Monitoring

Verteilter, geordneter Key-Value-Store mit starken ACID-Transaktionsgarantien, konzipiert als zuverlässiges Speicherfundament für andere Systeme.

• Datenbank

Quelloffene Plattform für Monitoring und Observability, mit der du Metriken abfragen, visualisieren und Alarme darauf einrichten kannst.

• Monitoring

Horizontal skalierbares Log-Aggregationssystem, vom Grafana-Team entwickelt, um mit Prometheus-artigen Metriken über dieselben Labels zusammenzuarbeiten.

• Monitoring

Hochperformantes Open-Source-RPC-Framework, mit dem Dienste gegenseitig Funktionen über Sprachen und Netzwerke hinweg direkt aufrufen können.

• API

Der führende Service Mesh für Kubernetes, der Microservices Traffic-Management, Sicherheit und Observability hinzufügt, ohne Anwendungscode zu ändern.

• DevOps

Verteiltes POSIX-Dateisystem, das Daten auf Objektspeicher wie S3 ablegt und vertraute Dateisystem-Semantik mit Cloud-Storage im großen Maßstab verbindet.

• Storage

Cloud-natives API-Gateway, das Routing, Load Balancing, Authentifizierung und Traffic-Management für Microservices, APIs und LLM-/MCP-Traffic übernimmt.

• API

Leichtgewichtiger, verteilter Blockspeicher für Kubernetes, der im Vergleich zu schwereren Speichersystemen einfach bereitzustellen und zu betreiben sein soll.

• Storage

CNCF-Dashboarding-Tool zur Visualisierung von Observability-Daten, aufgebaut um portable, versionierbare Dashboard-Definitionen.

• Monitoring

Quelloffenes Toolkit für Systemmonitoring und Alerting mit dimensionalem Datenmodell und leistungsstarker Abfragesprache.

• Monitoring

Verteilte Messaging- und Streaming-Plattform, die klassisches Queuing und Event-Streaming mit integrierter Multi-Tenancy vereint.

• Backend

Kubernetes-natives Java-Framework für schnelle Startzeiten und geringen Speicherbedarf, zugeschnitten auf Container und Serverless.

• Backend

Verteiltes Datei- und Objektspeichersystem, das darauf ausgelegt ist, Milliarden von Dateien schnell zu speichern und auszuliefern, und dabei S3, POSIX sowie Lakehouse-Protokolle (S3 Tables) spricht.

• Storage

Anwendungsüberwachungsplattform, die Entwicklern hilft, Probleme im Code zu diagnostizieren, zu beheben und die Performance zu optimieren.

• Monitoring

Einheitliche Analytics-Engine für Batch- und Stream-Datenverarbeitung im großen Maßstab, eines der am weitesten verbreiteten Big-Data-Frameworks.

• Analytics

MySQL-kompatible verteilte SQL-Datenbank, die horizontal skaliert und sowohl transaktionale als auch analytische Workloads unterstützt.

• Datenbank

Verteilte SQL-Abfrage-Engine, mit der du föderierte Abfragen über mehrere Datenquellen – Datenbanken, Data Lakes und mehr – von einem Ort aus ausführen kannst.

• Analytics