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ghcr.iolinux/amd64latest大小: 289.04 MB更新于 2026年6月21日
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Apache SkyWalking
SkyWalking：一款APM（应用性能监控）系统，专为微服务、云原生和基于容器的架构设计。
Abstract
SkyWalking是一个开源APM系统，为云原生架构中的分布式系统提供监控、追踪和诊断能力。
- 分布式追踪
端到端分布式追踪。服务拓扑分析、以服务为中心的可观测性和API仪表板。 - 端到端分布式追踪。服务拓扑分析、以服务为中心的可观测性和API仪表板。
- 多语言代理
针对多种技术栈的代理，包括Java、.Net Core、PHP、NodeJS、Golang、LUA、Rust、C++、客户端JavaScript和Python，均处于积极开发和维护中。 - Java、.Net Core、PHP、NodeJS、Golang、LUA、Rust、C++、客户端JavaScript和Python代理，均处于积极开发和维护中。
- eBPF早期应用
Rover代理作为基于eBPF的监控器和分析器，可监控Kubernetes部署并诊断CPU和网络性能。 - Rover代理作为基于eBPF的监控器和分析器，可监控Kubernetes部署并诊断CPU和网络性能。
- 高扩展性
单个SkyWalking集群可收集和分析超过1000亿条遥测数据。 - 单个SkyWalking集群可收集和分析超过1000亿条遥测数据。
- 成熟的遥测生态系统支持
支持来自成熟生态系统的指标、追踪和日志，例如Zipkin、OpenTelemetry、Prometheus、Zabbix、Fluentd。 - 支持来自成熟生态系统的指标、追踪和日志，例如Zipkin、OpenTelemetry、Prometheus、Zabbix、Fluentd。
- 原生APM数据库
BanyanDB是2022年创建的可观测性数据库，旨在摄入、分析和存储遥测/可观测性数据。 - BanyanDB是2022年创建的可观测性数据库，旨在摄入、分析和存储遥测/可观测性数据。
- 一致的指标聚合
SkyWalking原生指标格式和广泛使用的指标格式（如OpenTelemetry、Telegraf、Zabbix等）通过相同的脚本管道处理。 - SkyWalking原生指标格式和广泛使用的指标格式（如OpenTelemetry、Telegraf、Zabbix等）通过相同的脚本管道处理。
- 日志管理管道
通过高性能脚本管道支持日志格式化、指标提取和各种采样策略。 - 通过高性能脚本管道支持日志格式化、指标提取和各种采样策略。
- 告警和遥测管道
支持以服务为中心、以部署为中心、以API为中心的告警规则设置。支持将告警和所有遥测数据转发至第三方。 - 支持以服务为中心、以部署为中心、以API为中心的告警规则设置。支持将告警和所有遥测数据转发至第三方。
- AI增强能力
机器学习（ML）和人工智能（AI）分析可观测性数据以识别模式并增强功能，例如识别HTTP URI模式和自动计算指标基线以实现智能告警，提高异常检测能力。 - 机器学习（ML）和人工智能（AI）分析可观测性数据以识别模式并增强功能，例如识别HTTP URI模式和自动计算指标基线以实现智能告警，提高异常检测能力。
Live Demo
- 探索SkyWalking 3D基础设施地图交互式演示，这是由Horizon UI支持的服务拓扑3D可视化。
- 在我们的网站上查找带有原生UI和Grafana的SkyWalking实时演示以及截图。
- 按照展示指南快速设置预览部署。
Documentation
- 官方文档
Downloads
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Compiling project
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Code of conduct
本项目遵循贡献者公约行为准则。参与本项目即表示您同意遵守此准则。请按照报告指南报告不可接受的行为。
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- 邮件列表：。发送邮件至，按照回复提示订阅邮件列表。
dev-subscribe@skywalking.apache.org - 发送主题为“Request to join SkyWalking slack”的邮件至邮件列表（***），我们将邀请您加入。
Request to join SkyWalking slackdev@skywalking.apache.org - 中文用户请发送主题为“[CN] Request to join SkyWalking slack”的邮件至邮件列表（***），我们将邀请您加入。
[CN] Request to join SkyWalking slackdev@skywalking.apache.org - ***：ASFSkyWalking
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数百家公司和组织将SkyWalking用于研究、生产和商业目的。访问我们的网站查看用户页面。
License
Apache 2.0 许可证。
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Apache SkyWalking
SkyWalking：一款APM（应用性能监控）系统，专为微服务、云原生和基于容器的架构设计。
Abstract
SkyWalking是一个开源APM系统，为云原生架构中的分布式系统提供监控、追踪和诊断能力。
- 分布式追踪
端到端分布式追踪。服务拓扑分析、以服务为中心的可观测性和API仪表板。 - 多语言代理
针对多种技术栈的代理，包括Java、.Net Core、PHP、NodeJS、Golang、LUA、Rust、C++、客户端JavaScript和Python，均处于积极开发和维护中。 - eBPF早期应用
Rover代理作为基于eBPF的监控器和分析器，可监控Kubernetes部署并诊断CPU和网络性能。 - 高扩展性
单个SkyWalking集群可收集和分析超过1000亿条遥测数据。 - 成熟的遥测生态系统支持
支持来自成熟生态系统的指标、追踪和日志，例如Zipkin、OpenTelemetry、Prometheus、Zabbix、Fluentd。 - 原生APM数据库
BanyanDB是2022年创建的可观测性数据库，旨在摄入、分析和存储遥测/可观测性数据。 - 一致的指标聚合
SkyWalking原生指标格式和广泛使用的指标格式（如OpenTelemetry、Telegraf、Zabbix等）通过相同的脚本管道处理。 - 日志管理管道
通过高性能脚本管道支持日志格式化、指标提取和各种采样策略。 - 告警和遥测管道
支持以服务为中心、以部署为中心、以API为中心的告警规则设置。支持将告警和所有遥测数据转发至第三方。 - AI增强能力
机器学习（ML）和人工智能（AI）分析可观测性数据以识别模式并增强功能，例如识别HTTP URI模式和自动计算指标基线以实现智能告警，提高异常检测能力。
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https://skywalking.apache.org/3d-map-app/#/3d/map
- 探索https://skywalking.apache.org/3d-map-app/#/3d/map%EF%BC%8C%E8%BF%99%E6%98%AF%E7%94%B1https://github.com/apache/skywalking-horizon-ui%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%9A%84%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E6%8B%93%E6%89%913D%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E3%80%82
- 在我们的网站上查找https://skywalking.apache.org/#demo%E4%BB%A5%E5%8F%8Ahttps://skywalking.apache.org/#arch%E3%80%82
- 按照https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-showcase/next/readme/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E9%A2%84%E8%A7%88%E9%83%A8%E7%BD%B2%E3%80%82
Documentation
- https://skywalking.apache.org/docs/#SkyWalking
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