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我们经常在代码库、数据库等中进行模式匹配搜索,以查找秘密和密钥。因此,我们考虑将这一工作流程转化为一个工具,以便我们可以轻松生成SARIF报告并与客户分享。
Blacklight是一款强大的秘密、密钥和敏感数据扫描工具,帮助您检测和防止代码库、数据库、云存储和通信平台中的敏感信息泄露。
这个工具的理念是,用户可以根据自己的治理和合规要求添加自定义规则。该平台提供了114种匹配标准,但可以轻松扩展。
大家好!我是一名SigNoz的维护者,SigNoz是一个开源的可观察性平台。
我想听听大家对我在查询可观察性(o11y)方面观察到的内容的反馈,看看是否有更多的人对此有共鸣。
我觉得目前的可观察性工具在用户期望方面显著滞后,主要是因为它们未能支持一个关键功能:跨不同遥测信号的查询。
这种局限性使得本应强大的关联能力变成了“关联戏剧”,这只是一种表面的洞察模拟,而非真正的分析能力。
以下是我看到的当前缺口:
1. 假设我想检索在过去13分钟内CPU使用率最高的主机的日志。今天几乎不可能无缝地查询到这一点,除非先查询指标,然后将结果粘贴到日志查询构建器中以获取结果。如今,跨信号查询的无缝关联几乎是不可能的。
2. 在多个列上进行唯一计数(COUNT distinct)在今天是不可行的。大多数平台允许你对一个列进行唯一计数,比如对源进行唯一计数,或者对主机进行唯一计数,或者对服务进行唯一计数等。添加多个维度并深入挖掘也是一个严重的痛点。
关于我们在SigNoz如何考虑解决这些缺口的一些想法:
1. 子查询支持:能够将一个查询的结果作为另一个查询的输入,主要用于获取过滤后的输出。
2. 跨信号连接:支持跨不同遥测信号连接数据,以便并排查看信号以及其他一些内容。
在这篇博客中有早期的想法,你觉得怎么样?这是否与您的情况相符,还是说这似乎是一个并不太多人有的用例?
[0] https://github.com/signoz/signoz
[1] https://signoz.io/blog/observability-requires-querying-across-signals/