从支柱到环：Grafana Cloud 中的互联可观察性如何优化性能并减少遥测浪费
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内容提要
在可观察性领域，传统的日志、指标和追踪支柱过于僵化，应视为相互连接的环，以构建更强的可观察性。Grafana Cloud 通过结合这些信号，提供优化性能和减少浪费的解决方案。有效的可观察性不仅回答“发生了什么”，还需明确观察内容、故障原因及应对措施。未来的可观察性将是连接、上下文丰富且由 AI 驱动的。
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关键要点
- 在可观察性领域，传统的日志、指标和追踪支柱过于僵化，应视为相互连接的环。
- Grafana Cloud 通过结合这些信号，提供优化性能和减少浪费的解决方案。
- 有效的可观察性不仅回答“发生了什么”，还需明确观察内容、故障原因及应对措施。
- 未来的可观察性将是连接、上下文丰富且由 AI 驱动的。
- 追踪揭示请求在系统中的路径，日志讲述事件的详细故事，指标总结系统的当前和历史状态。
- Grafana Labs 将配置文件视为新兴的第四种信号，能够为可观察性堆栈增添深度。
- 收集日志、指标和追踪并不足够，需结合最佳实践和技术最佳实践以实现更高效的可观察性。
- 意见化的可观察性解决方案提供自动化、上下文丰富的可见性，帮助快速识别根本原因。
- Grafana Cloud 解决方案如 Kubernetes 监控和云提供商可观察性，提供预配置的仪表板和警报。
- Grafana 知识图谱通过 SLO 分析提供服务健康、性能和可靠性的自动化洞察。
- Grafana Assistant 是一个 AI 驱动的可观察性助手，帮助团队管理复杂系统并提供智能监控建议。
- 未来的可观察性将是连接的、上下文丰富的，并由 AI 驱动，帮助用户更好地理解和应对系统问题。
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