本文介绍如何将OpenTelemetry追踪与GCP日志集成，以在高并发环境中关联单次请求的日志。推荐使用结构化日志，填充trace和spanId字段，而非简单添加trace ID到消息中。若使用GCP日志客户端配合Python标准日志库，客户端会自动从当前OpenTelemetry上下文提取信息，无需手动设置。正确配置后，可在GCP日志浏览器中点击trace图标查看详情或过滤日志，便于调试生产问题。
supabase-js 现已支持 W3C Trace Context 传播，启用后可将客户端 trace_id 关联至 Supabase 日志，便于跨浏览器与后端调试。需自行配置 OpenTelemetry，通过导入 tracing 模块并设置 tracePropagation 启用。支持 Log Drains 集成，主包不含 OpenTelemetry 代码，无额外负担。限制：无 CDN 支持，仅限 Supabase 域名，需活动 span，默认遵循采样决策。
本文介绍了五种自动化脚本的使用场景，旨在检测系统潜在问题，包括监测AWS费用异常、跨服务日志关联、基础设施漂移检测、无停机时间的秘密轮换验证和自动化的金丝雀回滚触发。每个场景提供可运行的示例和脚本，强调监测系统健康的重要性，以确保在工具显示正常时仍能发现潜在故障。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
