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监视你的应用，并可排查已部署应用中的问题，这是一个开源的可替代DataDog、NewRelic的方案
+监控你的应用，并且可排查已部署应用的问题，这是一个可替代 DataDog、NewRelic 的开源方案
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+### 日志管理
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+### 基础设施监控
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+### 异常监控
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+### 告警
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+## 加入我们 Slack 社区
-## 加入我们的Slack社区
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-来[Slack](https://signoz.io/slack) 跟我们打声招呼👋
+来 [Slack](https://signoz.io/slack) 和我们打招呼吧 👋
+## 特性:
-## 功能:
+- 为 metrics, traces and logs 制定统一的 UI。 无需切换 Prometheus 到 Jaeger 去查找问题，也无需使用想 Elastic 这样的日志工具分开你的 metrics 和 traces
-- 应用概览指标(metrics)，如RPS, p50/p90/p99延迟率分位值，错误率等。
-- 应用中最慢的终端(endpoint)
-- 查看特定请求的trace数据来分析下游服务问题、慢数据库查询问题 及调用第三方服务如支付网关的问题
-- 通过服务名称、操作、延迟、错误、标签来过滤traces。
-- 聚合trace数据(events/spans)来得到业务相关指标。比如，你可以通过过滤条件`customer_type: gold` or `deployment_version: v2` or `external_call: paypal` 来获取指定业务的错误率和p99延迟
-- 为metrics和trace提供统一的UI。排查问题不需要在Prometheus和Jaeger之间切换。
+- 默认统计应用的 metrics 数据，像 RPS (每秒请求数)， 50th/90th/99th 的分位数延迟数据，还有相关的错误率
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+- 找到应用中最慢的端点
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+- 查看准确的请求跟踪数据，找到下游服务的问题了，比如 DB 慢查询，或者调用第三方的支付网关等
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+- 通过 服务名、操作方式、延迟、错误、标签/注释 过滤 traces 数据
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+- 通过聚合 trace 数据而获得业务相关的 metrics。 比如你可以通过 `customer_type: gold` 或者 `deployment_version: v2` 或者 `external_call: paypal` 获取错误率和 P99 延迟数据
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+- 原生支持 OpenTelemetry 日志，高级日志查询，自动收集 k8s 相关日志
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+- 快如闪电的日志分析 ([Logs Perf. Benchmark](https://signoz.io/blog/logs-performance-benchmark/))
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+- 可视化点到点的基础设施性能，提取有所有类型机器的 metrics 数据
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+- 轻易自定义告警查询
+## 为什么使用 SigNoz?
-## 为何选择SigNoz？
+作为开发者, 我们发现 SaaS 厂商对一些大家想要的小功能都是闭源的，这种行为真的让人有点恼火。 闭源厂商还会在月底给你一张没有明细的巨额账单。
-作为开发人员，我们发现依赖闭源的SaaS厂商提供的每个小功能有些麻烦，闭源厂商通常会给你一份巨额月付账单，但不提供足够的透明度，你不知道你为哪些功能付费。
+我们想做一个自托管并且可开源的工具，像 DataDog 和 NewRelic 那样， 为那些担心数据隐私和安全的公司提供第三方服务。
-我们想做一个自服务的开源版本的工具，类似于DataDog和NewRelic，用于那些对客户数据流入第三方有隐私和安全担忧的厂商。
+作为开源的项目，你完全可以自己掌控你的配置、样本和更新。你同样可以基于 SigNoz 拓展特定的业务模块。
-开源也让你对配置、采样和正常运行时间有完整的控制，你可以在SigNoz基础上构建模块来满足特定的商业需求。
+### 支持的编程语言:
-### 语言支持
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-我们支持[OpenTelemetry](https://opentelemetry.io)库，你可以使用它来装备应用。也就是说SigNoz支持任何支持OpenTelemetry库的框架和语言。 主要支持语言包括:
+我们支持 [OpenTelemetry](https://opentelemetry.io)。作为一个观测你应用的库文件。所以任何 OpenTelemetry 支持的框架和语言，对于 SigNoz 也同样支持。 一些主要支持的语言如下：
- Java
- Python
- NodeJS
- Go
+- PHP
+- .NET
+- Ruby
+- Elixir
+- Rust
-你可以在这个文档里找到完整的语言列表 - https://opentelemetry.io/docs/
+你可以在这里找到全部支持的语言列表 - https://opentelemetry.io/docs/
+## 让我们开始吧
-## 入门
+### 使用 Docker 部署
+请一步步跟随 [这里](https://signoz.io/docs/install/docker/) 通过 docker 来安装。
-### 使用Docker部署
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-请按照[这里](https://signoz.io/docs/install/docker/)列出的步骤使用Docker来安装
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-如果你遇到任何问题，这个[排查指南](https://signoz.io/docs/install/troubleshooting/)会对你有帮助。
+这个 [排障说明书](https://signoz.io/docs/install/troubleshooting/) 可以帮助你解决碰到的问题。
+### 使用 Helm 在 Kubernetes 部署 -### 使用Helm在Kubernetes上部署 - -请跟着[这里](https://signoz.io/docs/deployment/helm_chart)的步骤使用helm charts安装 +请一步步跟随 [这里](https://signoz.io/docs/deployment/helm_chart) 通过 helm 来安装
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-## 与其他方案的比较
+## 比较相似的工具
### SigNoz vs Prometheus
-如果你只是需要监控指标(metrics)，那Prometheus是不错的，但如果你要无缝的在metrics和traces之间切换，那目前把Prometheus & Jaeger串起来的体验并不好。
+Prometheus 是一个针对 metrics 监控的强大工具。但是如果你想无缝的切换 metrics 和 traces 查询，你当前大概率需要在 Prometheus 和 Jaeger 之间切换。
-我们的目标是为metrics和traces提供统一的UI - 类似于Datadog这样的Saas厂提供的方案。并且能够对trace进行过滤和聚合，这是目前Jaeger缺失的功能。
+我们的目标是提供一个客户观测 metrics 和 traces 整合的 UI。就像 SaaS 供应商 DataDog，它提供很多 jaeger 缺失的功能，比如针对 traces 过滤功能和聚合功能。
### SigNoz vs Jaeger -Jaeger只做分布式追踪(distributed tracing)，SigNoz则支持metrics,traces,logs ，即可视化的三大支柱。 +Jaeger 仅仅是一个分布式追踪系统。 但是 SigNoz 可以提供 metrics, traces 和 logs 所有的观测。 -并且SigNoz有一些Jaeger没有的高级功能： +而且, SigNoz 相较于 Jaeger 拥有更对的高级功能: -- Jaegar UI无法在traces或过滤的traces上展示metrics。 -- Jaeger不能对过滤的traces做聚合操作。例如，拥有tag为customer_type='premium'的所有请求的p99延迟。而这个功能在SigNoz这儿是很容易实现。 +- Jaegar UI 不能提供任何基于 traces 的 metrics 查询和过滤。 + +- Jaeger 不能针对过滤的 traces 做聚合。 比如， p99 延迟的请求有个标签是 customer_type='premium'。 而这些在 SigNoz 可以轻松做到。 + +
+ +### SigNoz vs Elastic + +- SigNoz 的日志管理是基于 ClickHouse 实现的，可以使日志的聚合更加高效，因为它是基于 OLAP 的数据仓储。 + +- 与 Elastic 相比，可以节省 50% 的资源成本 + +我们已经公布了 Elastic 和 SigNoz 的性能对比。 请点击 [这里](https://signoz.io/blog/logs-performance-benchmark/?utm_source=github-readme&utm_medium=logs-benchmark) + +
+ +### SigNoz vs Loki + +- SigNoz 支持大容量高基数的聚合，但是 loki 是不支持的。 + +- SigNoz 支持索引的高基数查询，并且对索引没有数量限制，而 Loki 会在添加部分索引后到达最大上限。 + +- 相较于 SigNoz，Loki 在搜索大量数据下既困难又缓慢。 + +我们已经发布了基准测试对比 Loki 和 SigNoz 性能。请点击 [这里](https://signoz.io/blog/logs-performance-benchmark/?utm_source=github-readme&utm_medium=logs-benchmark)
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## 贡献
+我们 ❤️ 你的贡献，无论大小。 请先阅读 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 再开始给 SigNoz 做贡献。
-我们 ❤️ 任何贡献无论大小。 请阅读 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 然后开始给Signoz做贡献。
+如果你不知道如何开始？ 只需要在 [slack 社区](https://signoz.io/slack) 通过 `#contributing` 频道联系我们。
-还不清楚怎么开始？ 只需在[slack社区](https://signoz.io/slack)的`#contributing`频道里ping我们。
+### 项目维护人员
-### Project maintainers
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-#### Backend
+#### 后端
- [Ankit Nayan](https://github.com/ankitnayan)
- [Nityananda Gohain](https://github.com/nityanandagohain)
- [Srikanth Chekuri](https://github.com/srikanthccv)
- [Vishal Sharma](https://github.com/makeavish)
-#### Frontend
+#### 前端
- [Palash Gupta](https://github.com/palashgdev)
-#### DevOps
+#### 运维开发
- [Prashant Shahi](https://github.com/prashant-shahi)
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## 文档
-文档在这里：https://signoz.io/docs/. 如果你觉得有任何不清楚或者有文档缺失，请在Github里发一个问题，并使用标签 `documentation` 或者在社区stack频道里告诉我们。
+你可以通过 https://signoz.io/docs/ 找到相关文档。如果你需要阐述问题或者发现一些确实的事件， 通过标签为 `documentation` 提交 Github 问题。或者通过 slack 社区频道。
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## 社区
-加入[slack community](https://signoz.io/slack)，了解更多关于分布式跟踪、可观察性(observability)，以及SigNoz。同时与其他用户和贡献者一起交流。
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-如果你有任何想法、问题或者反馈，请在[Github Discussions](https://github.com/SigNoz/signoz/discussions)分享给我们。
+如果你有任何想法、问题、或者任何反馈， 请通过 [Github Discussions](https://github.com/SigNoz/signoz/discussions) 分享。
-最后，感谢我们这些优秀的贡献者们。
+不管怎么样，感谢这个项目的所有贡献者!