本部分深入剖析两者在可观测性核心功能上的差异。点击下方按钮，可以筛选您最关心的功能维度，进行点对点的详细比较。
性能是衡量可观测性工具的关键。本部分通过图表和关键数据，直观展示 SkyWalking 与 Jaeger 在数据处理、伸缩性和资源占用方面的表现。
性能特征雷达图
Agent 资源开销 (示例)
🏔️ SkyWalking 伸缩性
单集群可处理超 1000亿 个遥测数据点，已在日处理数百亿追踪、超 1TB 数据的生产环境中验证。
🧭 Jaeger 伸缩性
无单点故障，可水平伸缩。Uber 实例每日处理 数十亿 Span，支持 Kafka 作为缓冲队列。
部署的便捷性、存储的灵活性以及社区生态的活跃度，共同决定了一个开源项目的生命力和集成广度。
部署方式
🏔️ SkyWalking
Kubernetes (Helm), Docker, 独立脚本, OAP 集群模式
🧭 Jaeger
Kubernetes (Operator/Helm), Docker (All-in-one), v2 单一二进制文件
存储后端支持
🏔️ SkyWalking
原生推荐: BanyanDB, Elasticsearch, OpenSearch, H2, MySQL, PostgreSQL
🧭 Jaeger
Elasticsearch, OpenSearch, Cassandra, ClickHouse, Kafka (缓冲)
社区活跃度 (GitHub Stars)
综合以上分析，本部分将总结两者的核心优缺点，并提供明确的场景化选型建议，帮助您的团队做出最终决策。
👍 优点总结
🏔️ SkyWalking
- 一体化 APM，功能全面
- eBPF 深度剖析能力
- 原生数据库 BanyanDB 资源高效
- AI/ML 智能告警
- Java 生态自动插桩广泛
🧭 Jaeger
- 纯粹的追踪专家，性能优异
- 与 OpenTelemetry 深度集成
- 高伸缩性，存储后端灵活
- UI 专注于追踪分析，高效
- CNCF 毕业项目，社区活跃
👎 缺点权衡
🏔️ SkyWalking
- UI 精致度有待提升
- 对新手可能功能过于繁杂
🧭 Jaeger
- 原生指标/日志支持有限
- 需与外部系统集成，运维稍复杂
- v1 用户面临升级迁移
最终选型建议
选择 🏔️ SkyWalking 如果...
您希望构建一个**一体化的 APM 平台**，减少多工具集成的复杂性，并需要深度代码/网络剖析和智能告警等高级功能。
选择 🧭 Jaeger 如果...
您**优先采用 OpenTelemetry 标准**，主要需要一个高性能、高伸缩性的分布式追踪后端，并已有成熟的指标和日志解决方案。