Englisches Original: https://argusic.com/subject/hyperdx
hyperdx
Beheben Sie Produktionsprobleme schnell. Eine Open-Source-Observability-Plattform, die Session-Replays, Logs, Metriken, Traces und Fehler vereint, unterstützt von ClickHouse und OpenTelemetry.
LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptMITCommit 0ebb689a9d71
TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: alerting, analytics, apm, application monitoring, clickhouse, dashboard, frontend monitoring und kubernetes.
hyperdx läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 20,4 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
All unit test suites pass across 4 packages with Node 22.23.1 (7120 tests, 0 failures). Lint passes with warnings only.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 96,7 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Node 18.19.1 lacks Array.prototype.toSorted() — 55 app tests fail1 Minute
- Installationszeit
- 20 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 21 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- yarn ci:unit for packages/common-utils (2485 passed), packages/api (954 passed), packages/app (3681 passed), plus tsc --noEmit for packages/cli (0 errors)
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 86.263
- Genau getesteter Commit
- 0ebb689a9d71
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
tokens used 86,263 All verification is done. Here's the summary: **Install** — `yarn install` completed in 53s with peer dependency warnings but no errors. 2677 pac… **Node version** — The container has Node 18.19.1 but the project requires Node 22 (per `.nvmrc`). … **Tests passed (Node 22.23.1):** - `packages/common-utils` — 2485 passed, 34 suites - `packages/api` — 954 passed, 48 suites - `packages/app` — 3681 passed, 226 suites - `packages/cli` — `tsc --noEmit` exited 0 (no errors) - `yarn lint:fix` — completed with warnings only (no errors) **What wasn't verified** — Docker is not available in this container, so the full dev stack (ClickH…
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
- 3-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 20,4 Minuten, langsamer als der Median der 7 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 8 Projekten im Bereich alerting, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte hyperdx Platz 7 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 6 von 8 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
Themen (von GitHub)
alertinganalyticsapmapplication-monitoringclickhousedashboardfrontend-monitoringkuberneteslog-managementlogsmetricsmonitoringobservabilityopentelemetryreactself-hostedsession-replaytracestypescript
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/hyperdx)Fragen
- Läuft hyperdx?
- Ja. hyperdx läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 20 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic hyperdx getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 0ebb689a9d71. 3 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von hyperdx gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,07 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von hyperdx?
- 20,4 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht hyperdx eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von hyperdx schief?
- Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet hyperdx im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 8 Projekten im Bereich alerting, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte hyperdx Platz 7 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 6 von 8 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für hyperdx?
- Alle 3 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.