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让日志更智能：提升您的可观察性策略
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
构建可观察性堆栈时，日志是首选，但过度依赖可能导致成本和性能问题。使用Grafana Loki时，正确标记至关重要。优化方法包括直接抓取指标、使用记录规则和优化日志查询。尽管日志在问题追踪和合规调查中仍然重要，但应优先考虑指标以实现可扩展监控。
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关键要点
- 构建可观察性堆栈时，日志是首选，但过度依赖可能导致成本和性能问题。
- 使用Grafana Loki时，正确标记至关重要，过度或错误标记会降低查询性能。
- Grafana Cloud的公平使用政策限制了每月查询的日志量，超出限制会导致额外费用。
- Loki的查询限制可能导致查询失败，影响仪表板的响应性和可观察性工作流的可靠性。
- 优化可观察性堆栈的方法包括直接抓取指标、使用记录规则和优化日志查询。
- 日志在问题追踪和合规调查中仍然重要，但应优先考虑指标以实现可扩展监控。
- 在需要追踪问题根源或进行调查时，日志提供必要的细节。
- Grafana Cloud提供了易于使用的免费层和适合各种用例的计划。
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延伸问答
为什么在构建可观察性堆栈时日志是首选？
日志易于生成且通常已经是开发者工作流程的一部分，发送日志到集中系统也很简单。
过度依赖日志会导致什么问题？
过度依赖日志可能导致成本上升和查询性能下降，影响可观察性工作流的可靠性。
如何优化Grafana Loki的日志查询？
可以通过过滤索引标签和缩小时间范围来优化查询，避免过度查询。
Grafana Cloud的公平使用政策是什么？
Grafana Cloud允许用户每月查询最多100倍于摄取日志量的日志，超出限制会产生额外费用。
在什么情况下使用日志是合适的？
当需要追踪问题根源或进行合规调查时，日志提供必要的细节。
如何减少Grafana Cloud中的查询负载？
可以使用记录规则预计算常用查询，并将结果存储为新指标，从而减少查询负载。
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