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Dedicated compute
Dedicated compute keeps concurrent queries stable and complex analysis fast.
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-数据采集器Data Collection Agent
DataKit 是观测云的数据采集 Agent，可在主机、容器、Kubernetes、云主机和边缘环境中采集 Metrics、Logs、Traces、对象、事件和自定义数据，并通过 Pipeline、统一 Tag 和开放协议把数据接入观测云工作空间。
功能特性
多维度数据采集
支持从各种基础设施、技术栈中采集 Metrics、Logs、Traces 等数据，并对这些数据进行结构化处理。
Kubernetes 云原生技术支持
基于云原生微服务架构，覆盖 Kubernetes 生态圈完整的数据采集。
可观测文本处理 Pipeline
内置简便的数据提取、处理引擎 Pipeline，用于提取非结构化数据，方便查询与统计。
比 Telegraf 更好的技术栈支持
相比 Telegraf 只能采集时序数据，DataKit 涵盖更为全面的数据采集类型，其采集器的配置更简单，数据质量更好。
灵活部署，简单易用
DataKit 一键部署安装，内置上百种数据集成，支持在安装阶段就自动开启基础数据采集，开箱即用。
Core Capabilities
DataKit 不只是单一采集器。它承担数据接入、预处理、标签规范、生态兼容和大规模部署维护，让可观测数据进入同一套分析上下文。
在主机、容器、Kubernetes、数据库、中间件和云资源中部署 DataKit，统一采集指标、日志、链路、对象和事件，减少多套采集器并存带来的口径差异。
通过 Pipeline 对日志和文本数据做解析、字段提取、类型转换、过滤、脱敏和标签补齐，让后续检索、告警和聚合分析更稳定。
支持 OpenTelemetry、Prometheus、Telegraf、Fluentd、StatsD 等开放生态数据接入，帮助已有采集体系平滑进入观测云统一分析。
支持 Linux、Windows、macOS、Docker、Kubernetes 和云主机部署，并可通过选举、GitOps、DataKit API 和命令行工具降低大规模维护成本。
可用平台
Workflow
在主机、容器、Kubernetes 或云主机中部署 DataKit，优先接入基础设施、关键应用、日志和告警相关数据。
统一服务名、环境、版本、地域、团队和业务标签，并用 Pipeline 处理日志字段、脱敏和数据质量。
把指标、日志、链路、RUM、事件和告警按同一对象关联，形成从问题现象到根因定位的排查链路。
生态支持FAQ
DataKit 是观测云开源、一体式的数据采集 Agent，用于采集主机、容器、Kubernetes、日志、链路、数据库、中间件、网络、云资源和自定义业务数据。
可以。DataKit 可以直接采集数据，也可以接收 OpenTelemetry、Prometheus、Telegraf、Fluentd、StatsD 等生态数据，帮助团队把已有采集链路汇入观测云统一分析视图。
DataKit 在采集阶段补齐服务名、环境、主机、容器、Pod、版本等统一 Tag，并通过 Pipeline 处理非结构化日志，使指标、日志、链路和告警可以围绕同一对象关联。
可以。DataKit 支持自定义采集、PythonD、开放 API 和 Pipeline 处理，适合把内部业务指标、运维脚本结果和特殊技术栈数据接入观测云。
