orvo
Plataforma open-source de observabilidad completa (logs, traces, metrics) construida como monorepo Turborepo. Utiliza SvelteKit para el frontend y Go para servicios backend, almacenando datos en ClickHouse y PostgreSQL. Incluye ingestión OTLP, alertas, incidentes y autenticación integrada bajo licen
Ficha actualizada 27 sept 2026, 10:34 · upstream 27 sept 2026, 10:30 · release agent-v0.1.0
Qué es orvo
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Orvo es una plataforma de observabilidad construida como un monorepo Turborepo que ingesta logs, traces y métricas a través del protocolo OpenTelemetry (OTLP). La arquitectura combina un frontend moderno con SvelteKit 2 y Svelte 5 para el dashboard principal, junto con servicios backend escritos en Go para la ingestión de datos y monitorización de hosts. Los datos se almacenan persistentemente en bases de datos analíticas como ClickHouse y transaccionales como PostgreSQL, gestionadas mediante Drizzle ORM.
El ecosistema incluye aplicaciones modulares: un servicio de ingestión (`ingest`) en Go para recibir tráfico OTLP HTTP, un agente (`agent`) para monitorización local del host, y un CLI `local` para operaciones directas. La plataforma ofrece capacidades avanzadas como alertas, gestión de incidentes y una interfaz de usuario compartida basada en shadcn-svelte. Además, integra sistemas de autenticación con Better Auth, facturación mediante Stripe y almacenamiento compatible con S3.
Para el desarrollo, se requiere un entorno con Node.js >= 18, pnpm 10.x y Go 1.24 o superior (Go 1.25 para el agente). El despliegue de producción implica commits a `main` que publican imágenes inmutables en un registro GitHub Container Registry, mientras que los activos para auto-despliegue residen bajo `deploy/self-hosted`. La licencia AGPLv3 garantiza la transparencia del código y obliga a compartir modificaciones si se distribuye.
- Visualización y exploración de logs, traces y métricas en tiempo real mediante el dashboard SvelteKit.
- Ingestión centralizada de datos observabilidad desde aplicaciones externas vía OTLP HTTP.
- Monitorización de hosts locales utilizando el agente curado de OpenTelemetry Collector.
- Gestión de alertas y notificaciones de incidentes con integración de email (Resend).
- Implementación de facturación y gestión de suscripciones para usuarios finales mediante Stripe.
- Arquitectura monorepo Turborepo que facilita el desarrollo compartido entre frontend y backend.
- Frontend moderno utilizando SvelteKit 2, Svelte 5 y Tailwind CSS v4 para rendimiento.
- Backend híbrido en Go (servicios de alto rendimiento) y Node.js (adaptador SvelteKit).
- Almacenamiento analítico escalable con ClickHouse y gestión transaccional con PostgreSQL.
- Licencia AGPLv3 que asegura el código abierto y la transparencia en distribuciones comerciales.
- Integración nativa con OpenTelemetry para estandarización de datos observabilidad.
- Requiere instalación manual de bases de datos (PostgreSQL, ClickHouse) sin Dockerfile nativo proporcionado.
- Dependencia de versiones específicas de Go (1.24/1.25) y Node.js (>= 18) para compilar correctamente.
- Complejidad alta en la configuración inicial debido a la necesidad de múltiples dependencias externas.
- No incluye soporte one-click para despliegue inmediato sin preparación del entorno.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para desplegar, asegúrate de tener PostgreSQL y ClickHouse instalados en el servidor objetivo. Clona el repositorio e instala dependencias con `pnpm install`. Para producción, los commits a `main` publican imágenes al registro GitHub Container Registry; para auto-despliegue, consulta la carpeta `deploy/self-hosted`. Asegura que Go 1.24+ esté disponible para los servicios de ingestión y agente.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
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