如何从零开发一款商业化的OneAgent

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目录

01 OneAgent 的核心设计理念

02 OneAgent 的亮点功能

03 如何实现OneAgent的主要特性

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      在运维和可观测行业中，已经有不少优秀的终端数据采集器，其中包括不少的开源项目，如Datadog Agent，Elastic Beats，Telegraf等等，它们在一些特定的需求场景中可以很出色的工作。但是，对于一家商业化的可观测工具公司来说，这些数据采集器并没有完全满足当前数据智能对采集端的要求，尤其是现在GenAI、AgenticAI的时代，对数据工具/技能的要求会越来越高。

       因此，笔者所在公司耗费了很长时间、很多功夫，从零开始自研一款属于自己的商业化OneAgent，作为可观测智能的数据基石。并且从规划设计之初，我们就着重关注其轻量、易用、可扩展的关键属性。经过近几年的商用打磨，OneAgent已经成熟稳定地运行在众多客户的生产环境。

01 OneAgent 的核心设计理念

● 轻量化：降低资源占用，实现高效采集

基础数据采集时（CPU、内存、磁盘、进程、容器、网络）的资源占用情况: 内存≈50 MB, CPU < 1 % 。

● 易用性：简化操作，自动化服务识别与配置

一键安装、服务自动识别、自动打包、自动关联，最终达到 “