How to Convert Prometheus Histograms to OTLP with the OpenTelemetry Collector

Grafana Labs2 Hot12 phút7 giờ trướcAI

Knowledge Graph as context for LLMs: demonstrating decisive RCA and faster production performance

Việc hỗ trợ gỡ lỗi bằng AI đang trở thành nhu cầu quan trọng khi hệ thống sản xuất ngày càng phức tạp. Trong thử nghiệm ban đầu, đội ngũ Grafana Cloud đã tích hợp Knowledge Graph làm bối cảnh bổ sung cho các mô hình LLM trong quy trình chẩn đoán lỗi. Kết quả cho thấy thời gian xác định nguyên nhân gốc (RCA) giảm đáng kể và thời gian khôi phục dịch vụ sản xuất tăng tốc đáng kể so với việc chỉ dùng LLM đơn thuần. Điều này cho thấy rằng việc cung cấp ngữ cảnh có cấu trúc qua Knowledge Graph giúp LLM hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các thành phần hệ thống. Từ đó, bài học là khi triển khai AI hỗ trợ debugging, đầu tư vào xây dựng và kết nối Knowledge Graph sẽ mang lại lợi ích thực về tốc độ và độ chính xác.

Bài viết này chứng minh cách Knowledge Graph giúp lập trình viên chẩn đoán lỗi nhanh hơn và cải thiện hiệu suất sản xuất.

#ai-agent #observability #grafana Nguồn

Container Journal1 Hot5 phút1 giờ trướcAI

Cloud-Native Complexity Is a Cost: When More Platform Layers Stop Adding Value

Bối cảnh: Khi các đội chuyển sang kiến trúc cloud‑native, họ thường tích lũy nhiều lớp platform như service mesh, API gateway, hàm serverless và các công cụ quan sát. Nguyên nhân kỹ thuật: Mỗi lớp mới đưa vào thêm phụ thuộc giữa dịch vụ, tăng tiêu thụ CPU/ram và làm phức tạp mô hình sở hữu vì mỗi đội phải quản lý cấu hình, phiên bản và chính sách của lớp đó. Hệ quả: Khi số lớp vượt quá ngưỡng tối ưu, giá trị gia tăng bắt đầu giảm – chi phí vận hành tăng, thời gian triển khai tính năng dài lên và nguy cơ cấu hình sai cũng tăng. Điều đáng học: Để kiểm soát phức tạp, nhóm cần đo lường cụ thể cho mỗi lớp – chi phí triển khai, số lượng phụ thuộc, mức sử dụng tài nguyên, rõ ràng về sở hữu và giá trị vận hành (ví dụ: MTTR, tỷ lệ lỗi) – và chỉ giữ lại những lớp mà chỉ số này cho thấy lợi nhuận dương. Kết quả là

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu khi nào các lớp nền tảng đám mây phức tạp trở thành gánh nặng thay vì mang lại giá trị thực sự.

#devops #observability #cloud-native Nguồn

Thomas Thornton1 Hot11 phút7 giờ trướcAI

APIM Policy Patterns for AI Governance: Part 1 – Rate Limits, Token Quotas & Observability

Bài viết mô tả cách áp dụng Azure API Management (APIM) để quản lý truy cập tới các dịch vụ AI thông qua các chính sách rate limit và token quota. Tác giả sử dụng chính sách rate-limit-by-key để giới hạn số request mỗi phút theo khóa người dùng hoặc API key, đồng thời áp dụng quota-by-key để kiểm soát tổng số token được tiêu thụ trong một khoảng thời gian. Các chính sách set-variable và emit telemetry (log-to-eventhub hoặc integrate với Application Insights) được dùng để gắn nhãn usage, đo lường latency và phát hiện khi backend bắt đầu throttling. Khi backend trả về lỗi 429 hoặc 503, APIM tự động áp dụng retry policy hoặc trả về phản hồi 429 với header Retry-After, giúp giảm áp lực lên dịch vụ AI và cung cấp thông tin rõ ràng cho client. Từ đây, bài học là việc tập trung quy định gouvernance ở lớp APIM không chỉ giảm tải backend mà còn cung cấp khả năng quan sát toàn diện, giúp팀 phát triển dễ dàng điều chỉnh giới hạn mà không cần thay đổi mã nguồn AI.

Bài này giúp lập trình viên quản lý hiệu quả và giám sát việc sử dụng API AI thông qua các chính sách giới hạn tốc độ và kiểm định token.

#azure #observability #ai-governance Nguồn

Grafana Labs1 Hot9 phút7 giờ trướcAI

How volumetric sampling makes the most of your trace budget in Grafana Cloud

Theo dõi phân phối (tracing) cung cấp chi tiết sâu nhất về hành vi ứng dụng nhưng dễ tạo ra lượng dữ liệu lớn, gây ra chi phí cao và nhiễu trong Grafana Cloud. Để kiểm soát chi phí, Grafana Cloud đã tích hợp một chính sách lấy mẫu thể tích (volumetric policy) vào tính năng Adaptive Traces, która quyết định giữ hoặc loại bỏ các span dựa trên tổng thể tích trace và phân phối thuộc tính. Chính sách này tự động giảm lượng trace được lưu trù—thường giảm từ 20 % đến 40 %—tuy vẫn đảm bảo mẫu được lấy có đa dạng và biểu diễn tốt cho việc gỡ lỗi và phân tích hiệu suất. Nhờ đó, các nhóm có thể duy trì chất lượng quan sát trong ngân sách trace mà không cần bỏ qua các tín hiệu quan trọng. Điều này cho thấy việc áp dụng lấy mẫu thể tích là cách hiệu quả để tối ưu chi phí quan sát mà không hy sinh độ représentatif của dữ liệu.

Tìm hiểu cách tiết kiệm chi phí tracing trong Grafana Cloud mà vẫn duy trì chất lượng dữ liệu quan sát.

#devops #observability #grafana Nguồn

Grafana Labs1 Hot14 phút7 giờ trướcAI

How to visualize workflows and business processes in Grafana: Introducing the Graphviz panel

Các đội DevOps và SRE thường dùng Grafana để theo dõi metrics nhưng thiếu cách trực quan hóa luồng công việc kinh doanh như thanh toán hoặc bản đồ mạng. Bài viết giới thiệu panel Graphviz mới, cho phép người dùng viết mô tả đồ thị bằng ngôn ngữ DOT của Graphviz và kết nối trực tiếp với các nguồn dữ liệu thời gian thực của Grafana (Prometheus, Loki, v.v.). Với panel này, bạn có thể vẽ biểu đồ luồng thanh toán, bản đồ thời tiết mạng và sơ đồ quy trình trên cùng dashboard, và các yếu tố trong biểu đồ sẽ tự động cập nhật khi dữ liệu nguồn thay đổi. Các thử nghiệm trong bài cho thấy panel hoạt động mượt mà với hàng nghìn nút và cạnh, không gây tải đáng kể cho backend Grafana. Điều đáng học là minh họa cách mở rộng khả năng của Grafana qua panel tùy chỉnh để xử lý nhu cầu trực quan hóa chuyên biệt, đồng thời nhấn mạnh lợi ích của việc sử dụng ngôn ngữ đồ thị chuẩn như Graphviz để tạo ra các biểu đồ động mà không cần xây dựng từ zero.

Bài viết này giúp bạn kết nối trực tiếp dữ liệu thời gian thực với biểu đồ quy trình và luồng thanh toán trong Grafana qua Graphviz panel.

#observability #data-visualization #grafana Nguồn

Grafana Labs1 Hot8 phút7 giờ trướcAI

Grafana 13.2 release: easier ways to query and explore your data

Grafana 13.2 là phiên bản mới nhất của nền tảng quan sát và trực quan hóa dữ liệu, ra mắt sau chuỗi các bản cập nhật tập trung vào trải nghiệm người dùng. Phiên bản này giới thiệu thư viện truy vấn được cải thiện cho phép lưu trữ, chia sẻ và tái sử dụng các truy vấn đã được xác thực, đồng thời bổ sung chế độ khám phá panel điều khiển với bộ lọc tự động và gợi ý chỉ số để giảm thời gian phân tích bảng điều khiển đông đúc. Nhờ đó, nhóm DevOps có thể giảm thời gian chuẩn bị dashboard lên tới 30% và tăng độ tin cậy của các panel nhờ sử dụng lại các truy vấn đã được kiểm định, đồng thời phát hiện nhanh điểm nóng trong dữ liệu thời gian thực. Đối với những ai đang cân nhắc nâng cấp hoặc áp dụng Grafana, việc đầu tư vào tính năng chia sẻ truy vấn và công cụ khám phá panel sẽ mang lại lợi ích rõ rệt về hiệu suất làm việc và chất lượng giám sát.

Grafana 13.2 mang đến những cải tiến giúp bạn truy vấn và khám phá dữ liệu hiệu quả hơn, đồng thời dễ dàng chia sẻ và tái sử dụng các truy vấn đáng tin cậy.

#observability #terraform #grafana Nguồn

Grafana Labs1 Hot8 phút7 giờ trướcAI

Visual playback of the user journey: Introducing Session Replay in Grafana Cloud Frontend Observability

Các đội sử dụng Grafana Cloud Frontend Observability trước đây chỉ có thể dựa vào metrics và logs để đoán xem gì xảy ra trên giao diện. Session Replay bổ sung khả năng ghi lại toàn bộ DOM snapshot, tương tác của người dùng, các yêu cầu mạng và log console cho mỗi lượt truy cập, sau đó dựng lại như một bản phát video để xem lại hành trình người dùng. Nhờ đó, kỹ sư có thể ngay lập tức nhìn thấy trạng thái chính xác dẫn tới lỗi, giảm đáng kể thời gian tái tạo lỗi và thường cắt giảm MTTR xuống hàng chục phần trăm. Điều này cho thấy việc thêm lớp replay trực quan vào hệ thống quan sát hiện tại biến dữ liệu trừu tượng thành bằng chứng cụ thể, giúp팀 ưu tiên và xác nhận sửa lỗi hiệu quả hơn. Việc bật tính năng này trên Grafana Cloud chỉ cần tích hợp SDK nhẹ và có overhead thấp, nên là một nâng cấp chi phí thấp để tăng tốc độ debug.

Session Replay giúp đội ngũ kỹ thuật trực quan hóa hành trình người dùng, giúp xác định nhanh các lỗi UI và cải thiện trải nghiệm người dùng.

#webdev #observability #grafana Nguồn

Grafana Labs1 Hot10 phút7 giờ trướcAI

From failed check to real user impact: Pairing Synthetic Monitoring and Frontend Observability in Grafana Cloud

Grafana Cloud cung cấp hai công cụ là Synthetic Monitoring và Frontend Observability để giúp zespo phát hiện sự cố sớm hơn. Khi chỉ dựa vào các check tổng hợp mà không cập nhật theo lưu lượng thực tế, chúng có thể lỗi thời và bỏ qua những vấn đề chỉ xuất hiện trong trải nghiệm người dùng thực. Điều này dẫn đến thời gian triage dài và ảnh hưởng trực tiếp đến người dùng cuối khi lỗi không được phát hiện kịp thời. Bằng cách kết hợp Synthetic Monitoring với Frontend Observability, các check được điều chỉnh liên tục dựa trên dữ liệu truy cập thực, giảm nguy cơ lỗi cũ. Kết quả là đội ngũ có thể xác định và khắc phục sự cố nhanh hơn, đồng thời giảm thiểu tác động đến trải nghiệm người dùng.

Bài viết giúp bạn hiểu cách kết hợp Synthetic Monitoring và Frontend Observability để phát hiện và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.

#observability #grafana Nguồn

How to Convert Prometheus Histograms to OTLP with the OpenTelemetry Collector

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Knowledge Graph as context for LLMs: demonstrating decisive RCA and faster production performance

Cloud-Native Complexity Is a Cost: When More Platform Layers Stop Adding Value

APIM Policy Patterns for AI Governance: Part 1 – Rate Limits, Token Quotas & Observability

How volumetric sampling makes the most of your trace budget in Grafana Cloud

How to visualize workflows and business processes in Grafana: Introducing the Graphviz panel

Grafana 13.2 release: easier ways to query and explore your data

Visual playback of the user journey: Introducing Session Replay in Grafana Cloud Frontend Observability

From failed check to real user impact: Pairing Synthetic Monitoring and Frontend Observability in Grafana Cloud

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads