Englisches Original: https://argusic.com/subject/quickwit
quickwit
Cloud-native OSS-Suchmaschine für Observability
LäuftQuelle: GitHubHomepageRustApache-2.0Commit af0591a36e16
Rust, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: big data, cloud native, cloud storage, distributed tracing, log management, logs, open source und rust.
quickwit läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 15 Minuten installiert und ist auf 6 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Quickwit 0.9.1 builds from source, runs as a server on localhost:7280, serves REST API, health check, index creation, JSON document ingestion, and full-text search all verified working.
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 60 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.
- cargo-nextest not installed4 Minuten
- Rust toolchain not installed1 Minute
- protoc not installed1 Minute
- pre-existing test failure: test_concatenate_multiple_field returns values in wrong order
- Docker not available; integration tests requiring Docker services (S3, Kafka, Postgres) skipped
- make fmt requires nightly toolchain
- Installationszeit
- 15 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 36 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 6 aufgetreten, 6 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- cargo nextest run across 15+ crates: 1080+ tests passed (1 known pre-existing failure skipped). Server launched on 127.0.0.1:7280, /health/livez returned true, created index test-index via POST /api/v1/indexes (HTTP 200), ingested JSON docs via POST /api/v1/test-index/ingest, searched with query body:* returning 1 hit, query body:log returning 1 hit
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 534.849
- Genau getesteter Commit
- af0591a36e16
- 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.
**Errors encountered:**
1. **No Rust toolchain** — Rust was missing. Fix: installed via `rustup` (stable 1.98.1).
2. **No protoc** — Protocol Buffers compiler was missing. Fix: downloaded prebuilt `protoc` 27.0 fr…
3. **No cargo-nextest** — Required by the test runner. Fix: `cargo install cargo-nextest` (compiled…
4. **Pre-existing test failure** — `test_concatenate_multiple_field` in `quickwit-doc-mapper` asser…
5. **No Docker** — Docker is not available in this container. The `make test-all` flow and integrat…
6. **`make fmt` requires nightly** — Not installed, but stable rustfmt reports no errors (only warn…
exec
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT:{\\\"install_succeeded\\\":true,\\\"launch_succeeded\\\":true,\\…
succeeded in 0ms:
tokens used
534,849Gesamte 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.
- In 15 Minuten installiert, schneller als der Median der 3 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Hat sich von allen 6 Fehlern 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 Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Von den 4 Projekten im Bereich big-data, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte quickwit Platz 2 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 4 von 4 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
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Lief nicht | 20,00 | 0,64 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft | 100,00 | 0,12 |
Themen (von GitHub)
big-datacloud-nativecloud-storagedistributed-tracinglog-managementlogsopen-sourcerustsearch-enginetantivy
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/quickwit)Fragen
- Läuft quickwit?
- Ja. quickwit läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 15 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 6 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic quickwit getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit af0591a36e16. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von quickwit gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,12 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 quickwit?
- 15 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 quickwit eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von quickwit schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 6 Dinge kaputt, und 6 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet quickwit im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 4 Projekten im Bereich big-data, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte quickwit Platz 2 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 4 von 4 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für quickwit?
- Alle 2 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.