ObservabilityCON 2026: Руководство по всем анонсам от Grafana Labs

Сегодня на конференции ObservabilityCON 2026 в Сан-Франциско мы представили ряд новых возможностей Grafana Cloud, призванных изменить экономику облачных вычислений, обеспечить более богатый контекст и глубокую видимость во всех ваших системах и пользовательском опыте, а также помочь командам перейти к автономным операциям.

Посмотрите основное выступление, чтобы узнать больше о последних обновлениях облака открытой агентной наблюдаемости, и читайте дальше, чтобы ознакомиться с кратким обзором всех новостей с ObservabilityCON 2026.

Автономные операции с помощью ИИ

С помощью Grafana Assistant в Grafana Cloud вы можете объединить больше операционных задач в одном месте, чтобы быстрее устранять инциденты и возвращаться к разработке. И вы делаете это с помощью функций ИИ, которые автоматизируют большую часть рутинной работы, сохраняя при этом за вами полный контроль.

Assistant Investigations, ставшая общедоступной в конце июля, позволяет проводить более длительные и глубокие расследования, которые могут запускаться автоматически по алерту или инциденту, а команды могут запускать их прямо из платформы, Slack, сервера Grafana Cloud MCP или gcx.

И сегодня мы добавляем новые функции ИИ, которые помогут вам вывести автоматизацию на новый уровень:

• Assistant Watchers (теперь общедоступны) — это постоянно работающие агенты, которые обнаруживают изменения, не улавливаемые предопределенными правилами алертов. Вы описываете на обычном языке, что нужно мониторить, и выбираете соответствующие источники данных. Затем ваш наблюдатель создает базовый уровень на основе исторических паттернов телеметрии и выявляет аномалии при изменении этих паттернов.

Assistant Watchers (

) — это постоянно работающие агенты, которые обнаруживают изменения, не улавливаемые предопределенными правилами алертов. Вы описываете на обычном языке, что нужно мониторить, и выбираете соответствующие источники данных. Затем ваш наблюдатель создает базовый уровень на основе исторических паттернов телеметрии и выявляет аномалии при изменении этих паттернов.

• Grafana Managed Sandboxes (публичная предварительная версия) предоставляет контролируемую облачную среду, в которой можно задавать вопросы по исходному коду, вносить изменения и подготавливать пул-реквесты на основе бесед в Grafana Cloud. Она использует контекст кода вашего репозитория и живую телеметрию для предложения возможных исправления в рамках изолированной среды (песочницы), которую член вашей команды может затем проверить и одобрить.

Grafana Managed Sandboxes (

) предоставляет контролируемую облачную среду, в которой можно задавать вопросы по исходному коду, вносить изменения и подготавливать пул-реквесты на основе бесед в Grafana Cloud. Она использует контекст кода вашего репозитория и живую телеметрию для предложения возможных исправления в рамках изолированной среды (песочницы), которую член вашей команды может затем проверить и одобрить.

• Grafana Pages (публичная предварительная версия) позволяет создавать визуализации без жестких ограничений, приближая их по функционалу скорее к приложениям, чем к дашбордам. Вы описываете, что вам нужно, а Assistant создает страницу на холсте — и всё это без написания какого-либо кода. Существующие компоненты визуализации продолжают работать, а Pages дополняют их как следующий этап эволюции Grafana.

Grafana Pages (

) позволяет создавать визуализации без жестких ограничений, приближая их по функционалу скорее к приложениям, чем к дашбордам. Вы описываете, что вам нужно, а Assistant создает страницу на холсте — и всё это без написания какого-либо кода. Существующие компоненты визуализации продолжают работать, а Pages дополняют их как следующий этап эволюции Grafana.

С Grafana Cloud вы сами решаете, какие части ваших операций выполнять вручную, а какие передать в ведение Assistant.

Чтобы узнать больше о том, как извлечь максимум пользы из возможностей ИИ в Grafana Cloud, ознакомьтесь с нашими записями в блоге об автономных операциях и Pages.

Переосмысление экономики облачных вычислений

В эпоху ИИ, когда команды управляют большими объемами телеметрии, чем когда-либо прежде, им необходимо находить нужную строку лога за считанные секунды. Им также необходимо быть уверенными, что они хранят только ту телеметрию, за которую стоит платить. Именно поэтому мы внедряем масштабные улучшения производительности запросов в Grafana Cloud Logs, созданные на основе технологий нашей покупки компании Logline, и предоставляем еще большую точность с помощью Adaptive Telemetry, чтобы ваши расходы масштабировались в соответствии с ценностью получаемых данных.

Храните только те данные, за которые стоит платить: обновления Adaptive Telemetry

Набор инструментов Adaptive Telemetry от Grafana Labs оптимизирует затраты на метрики, логи, трейсы и профили, рекомендуя, что именно агрегировать или сэмплировать, чтобы команды сохраняли только важную телеметрию. Клиенты сократили расходы на телеметрию в среднем на 30–50%.

«Переход на Grafana Cloud и использование Adaptive Telemetry сократили наши расходы на метрики настолько, что этого хватило на финансирование логов и трейсов», — говорит Карл Истман (Carl Eastman), главный инженер-программист в Rapid7. «Наша видимость выросла, а расходы снизились, дашборды и запросы стали работать быстрее и генерировать меньше шума».

Новые обновления охватывают логи, метрики и трейсы:

• Автоприменение Adaptive Metrics (общедоступно) непрерывно применяет рекомендации, в то время как существующие дашборды и алерты продолжают работать без изменений. В режиме приоритета затрат встроенная защита применяет только те рекомендации, которые не увеличат общее количество активных временных рядов, поэтому оптимизация никогда не приведет к скачку расходов.

Автоприменение Adaptive Metrics (

) непрерывно применения рекомендации, в то время как существующие дашборды и алерты продолжают работать без изменений. В режиме приоритета затрат встроенная защита применяет только те рекомендации, которые не увеличат общее количество активных временных рядов, поэтому оптимизация никогда не приведет к скачку расходов.

• Adaptive Logs Archive (публичная предварительная версия) направляет логи в принадлежащий вам бадкет объектного хранилища. Получите экономию за счет того, что эти логи не хранятся в Grafana Cloud, но будьте уверены, что они по-прежнему доступны в недорогом хранилище для расследований, аудитов или запросов на соответствие требованиям. А с помощью Adaptive Logs replay (зарегистрируйтесь для участия в закрытой предварительной версии) вы можете вернуть эти логи по требованию.

Adaptive Logs Archive (публичная предварительная версия) направляет логи в принадлежащий вам бадкет объектного хранилища. Получите экономию за счет того, что эти логи не хранятся в Grafana Cloud, но будьте уверены, что они по-прежнему доступны в недорогом хранилище для расследований, аудитов или запросов на соответствие требованиям. А с помощью Adaptive Logs replay (

), вы можете вернуть эти логи по требованию.

• Запрос трейсов, отброшенных Adaptive Traces (общедоступно) для агрессивного сэмплирования, не беспокоясь о потере единственного нужного трейса. Получайте любой трейс по идентификатору за последние 24 часа, даже если Adaptive Traces отбросил его, чтобы экономия средств никогда не шла в ущерб расследованию.

Запрос трейсов, отброшенных Adaptive Traces (

) для агрессивного сэмплирования, не беспокоясь о потере единственного нужного трейса. Получайте любой трейс по идентификатору за последние 24 часа, даже если Adaptive Traces отбросил его, чтобы экономия средств никогда не шла в ущерб расследованию.

• Объемное сэмплирование (общедоступно) дает более ценную выборку по сравнению с вероятностным сэмплированием. Оно справедливо распределяет бюджет сэмплирования между сервисами и типами запросов, поэтому низкообъемные сервисы не вытесняются. Оно также адаптируется по мере изменения вашего трафика. В ходе раннего тестирования оно обеспечило примерно на 25% более высокую плотность информации по сравнению с вероятностным сэмплированием при том же объеме.

Объемное сэмплирование (

) дает вам более ценную выборку по сравнению с вероятностной. Она справедливо распределяет ваш бюджет на выборку между сервисами и типами запросов, поэтому малоиспользуемые сервисы не вытесняются. Она также адаптируется по мере изменения вашего трафика. В ходе раннего тестирования она обеспечила примерно на 25% более высокую плотность информации по сравнению с вероятностной выборкой при том же объеме.

• Выборка на основе разнообразия (общедоступна) сохраняет уникальную комбинацию атрибутов, таких как сервис, маршрут и коды состояния, каждые 15 минут. Когда ваша среда меняется, вам не нужно писать и обновлять пользовательскую логику выборки для отслеживания нового сервиса или пути кода.

Выборка на основе разнообразия (

) сохраняет уникальную комбинацию атрибутов, таких как сервис, маршрут и коды состояния, каждые 15 минут. Когда ваша среда меняется, вам не нужно писать и обновлять пользовательскую логику выборки для отслеживания нового сервиса или пути кода.

Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с нашей записью в блоге Adaptive Telemetry.

Находите нужную строку лога быстрее: полнотекстовый поиск в Grafana Cloud Logs

Созданное на основе технологии компании Logline, которую Grafana Labs приобрела в апреле 2026 года, решение Cloud Logs предоставляет клиентам доступ к более быстрому поиску по принципу «иголки в стоге сена» без дополнительных затрат.

Эта функция полнотекстового поиска, которая теперь общедоступна, помогает командам находить конкретные строки логов (например, содержащие идентификаторы запросов или клиентов) без сканирования огромных объемов данных. Более быстрые запросы также могут быть полезны при расследованиях с помощью ИИ, когда агенты выполняют большое количество запросов для поиска первопричин.

«Когда я выполнил наш первый запрос по вновь отправленным логам после включения Logline, улучшение стало очевидным», — сказал Тимо Кирцдёрфer (Timo Kirzdörfer), администратор OpenTelemetry & Grafana Cloud в DATEV eG. — Мы перешли от обработки почти терабайта логов за три минуты примерно к 100 гигабайтам менее чем за три секунды. Это представляет собой сокращение объема обрабатываемых логов для новых записей на 80–90%, и мы увидели результаты немедленно».

Чтобы узнать больше о полнотекстовом поиске, посетите нашу документацию.

Контекст превыше всего

По мере усложнения ваших систем вам и вашим ИИ-агентам требуется более четкое представление о работоспособности системы, пользовательском опыте и том, что требует внимания. Наши последние обновления Grafana Cloud объединяют еще больше такого контекста, расширяют возможности наблюдения за пользовательским опытом и помогают оптимизировать повседневные рабочие процессы.

Полностековая наблюдаемость: больше связей, более богатый контекст с помощью Knowledge Graph

У большинства команд есть телеметрия из разных частей стека, но связать эти сигналы воедино, чтобы понять происходящее и его влияние на пользователей, не всегда просто. Именно поэтому мы внедряем новые возможности для развития полностековой наблюдаемости в Grafana Cloud.

Благодаря расширенному охвату Knowledge Graph и более богатому операционному контексту люди и ИИ-агенты могут лучше понимать взаимосвязь систем для расследования инцидентов и более быстрого поиска первопричин.

Более связанное представление вашего стека

Knowledge Graph — это уровень контекста выполнения в Grafana Cloud, который объединяет компоненты вашей системы, их взаимосвязи и информацию о работоспособности в единое связное представление.

Мы развиваем Knowledge Graph, превращая его в платформенную возможность, доступную в каждом стеке, где вы можете собирать контекст в Grafana Cloud. Мы также расширяем полностековую картину, добавляя в Knowledge Graph новые элементы вашей среды:

• Фронтенд-приложения (общедоступны): Frontend Observability сопоставляет фронтенд-приложения и пользовательские сигналы с обслуживающими их сервисами и инфраструктурой.

Фронтенд-приложения (общедоступны):

сопоставляет фронтенд-приложения и пользовательские сигналы с обслуживающими их сервисами и инфраструктурой.

• Синтетические проверки (публичная предварительная версия): оповещения от проверок Synthetic Monitoring теперь отображаются рядом с показателями работоспособности сервисов, что позволяет быстрее выявлять проблемы и проводить расследования.

Синтетические проверки (публичная предварительная версия): оповещения от

проверок теперь отображаются рядом с показателями работоспособности сервисов, что позволяет быстрее выявлять проблемы и проводить расследования.

• Дополнительные ресурсы Google Cloud, Azure и AWS (общедоступны): Cloud Provider Observability теперь сопоставляет больше ресурсов Google Cloud, AWS и Azure для получения более полной картины вашей облачной инфраструктуры.

Дополнительные ресурсы Google Cloud, Azure и AWS (общедоступны):

теперь сопоставляет больше ресурсов Google Cloud, AWS и Azure для получения более полной картины вашей облачной инфраструктуры.

• ИИ-агенты (публичная предварительная версия): Agent Observability сопоставляет ваши ИИ-агенты с их зависимостями, позволяя увидеть, как они связаны с остальной частью вашей системы.

ИИ-агенты (публичная предварительная версия):

сопоставляет ваши ИИ-агенты с их зависимостями, позволяя увидеть, как они связаны с остальной частью вашей системы.

• Базы данных Microsoft SQL Server (закрытая предварительная версия): Database Observability теперь обнаруживает базы данных SQL Server и сопоставляет их автоматически.

Базы данных Microsoft SQL Server (закрытая предварительная версия):

теперь обнаруживает базы данных SQL Server и сопоставляет их автоматически.

В совокупности эти обновления помогают командам расследовать проблемы в большей части стека — от пользовательского опыта фронтенд-приложений до поддерживающих их сервисов, баз данных и инфраструктуры.

Больше операционного контекста для людей и ИИ-агентов

Понимание того, как устроена ваша система, важно, но для эффективного расследования проблем вам также необходим уникальный контекст вашей организации, включая информацию о том, какие команды отвечают за какие сервисы и какие уроки были извлечены из прошлых инцидентов.

Мы переносим больше такого контекста в Knowledge Graph и делаем его доступным как для инженерных команд, так и для ИИ-агентов, с которыми они работают каждый день:

• Владение сервисами (закрытая предварительная версия): интеграция с Grafana Cloud Service Center связывает сервисы с командами, которые ими владеют, графиками дежурств и инструкциями (runbooks), поэтому просмотр зависимости также показывает, кто может принять меры.

Владение сервисами (закрытая предварительная версия): интеграция с

связывает сервисы с командами, которые ими владеют, графиками дежурств и инструкциями (runbooks), поэтому просмотр зависимости также показывает, кто может принять меры.

• Пользовательские сущности и связи (общедоступны): определяйте и сопоставляйте пользовательские сущности и связи, специфичные для продуктов вашей организации, бизнес-процессов и многого другого. Используйте режим Knowledge Graph в Grafana Assistant для настройки этих связей.

Пользовательские сущности и связи (общедоступны): определяйте и сопоставляйте пользовательские сущности и связи, специфичные для продуктов вашей организации, бизнес-процессов и многого другого. Используйте режим Knowledge Graph в

для настройки этих связей.

• Операционный контекст прошлых инцидентов (закрытая предварительная версия): интеграция с Grafana Cloud IRM связывает действия и результаты предыдущих расследований с соответствующими частями вашей системы, позволяя опираться на уже полученный опыт.

Операционный контекст прошлых инцидентов (закрытая предварительная версия): интеграция с

связывает действия и результаты предыдущих расследований с соответствующими частями вашей системы, позволяя опираться на уже полученный опыт.

Граф знаний также доступен в качестве контекста выполнения для агентов ИИ (общедоступно). Независимо от того, используете ли вы Grafana Assistant или подключаете собственного агента через gcx, это позволяет вам и вашим агентам работать в рамках единого общего контекста.

Более подробно с этими новыми функциями можно ознакомиться в нашей статье блога, посвященной комплексной наблюдаемости.

Мониторинг цифрового опыта: узнайте, с какими трудностями сталкиваются пользователи, а не только когда происходят сбои в системе

Исправные системы не всегда означают довольных пользователей. Чтобы понимать, как ваши приложения работают на самом деле, вам необходима видимость пользовательского опыта.

В Grafana Cloud мы заложили основу для мониторинга цифрового опыта, объединив Synthetic Monitoring и Frontend Observability, связав упреждающее тестирование с сигналами от реальных пользователей. Вместе они помогают командам понять не просто то, работает ли приложение должным образом, а то, каково реальное качество его работы для пользователей.

На конференции ObservabilityCON мы уделяем особое внимание новым функциям для дальнейшего развития мониторинга цифрового опыта с помощью Grafana Cloud, чтобы вы могли еще больше сократить разрыв между работоспособностью системы и пользовательским опытом:

• Запись сеансов (публичная предварительная версия): смотрите запись реальных действий ваших пользователей в приложении. Сопоставляйте моменты сбоев с базовой телеметрией, чтобы точно знать, что произошло.

Запись сеансов (

): смотрите запись реальных действий ваших пользователей в приложении. Сопоставляйте моменты сбоев с базовой телеметрией, чтобы точно знать, что произошло.

• Мониторинг мобильных устройств (закрытая предварительная версия): расширьте возможности Frontend Observability на свои приложения для iOS, Android, React Native и Flutter, используя вышестоящие нативные SDK OpenTelemetry. Узнайте, с чем сталкиваются мобильные пользователи, и свяжите эти данные с той же телеметрией, что и остальную часть вашего стека.

Мониторинг мобильных устройств (

): расширьте возможности Frontend Observability на свои приложения для iOS, Android, React Native и Flutter, используя вышестоящие нативные SDK OpenTelemetry. Узнайте, с чем сталкиваются мобильные пользователи, и свяжите эти данные с той же телеметрией, что и остальную часть вашего стека.

• Критические пользовательские сценарии (закрытая предварительная версия): определите, какие сценарии имеют наибольшее значение, чтобы каждая команда работала с единым определением «критичности», а не импровизировала свое собственное. Изучите сценарий от начала до конца и перейдите от падения коэффициента конверсии к первопричине в рамках единого представления.

Критические пользовательские сценарии (закрытая предварительная версия): определите, какие сценарии имеют наибольшее значение, чтобы каждая команда работала с единым определением «критичности», а не импровизировала свое собственное. Изучите сценарий от начала до конца и перейдите от падения коэффициента конверсии к первопричине в рамках единого представления.

Вы можете узнать больше о мониторинге цифрового опыта с помощью Grafana Cloud здесь и начать работу уже сегодня, зарегистрировавшись в бесплатном тарифе Grafana Cloud.

Grafana Workflows: превращение процессов в автоматизированные шаги

Координация реагирования на инциденты может отнимать столько времени, что отвлекает вас от реального понимания и устранения проблемы. Но с помощью Grafana Workflows (публичная предварительная версия) вы можете сосредоточиться на действительно важном, превратив процессы вашей команды в автоматизированные шаги.

Grafana Workflows предоставляет управляемую событиями автоматизацию, которая объединяет действия в Grafana Cloud и других ваших инструментах, а Grafana Assistant доступен для шагов, требующих анализа или написания текста. Готовые шаблоны охватывают запуск серьезных инцидентов, отчеты о передаче дежурств и еженедельные сводки о работоспособности служб.

Например, рабочий процесс может создать канал инцидента, отправить уведомление поддержке в соответствии с правилами вашей команды и попросить Assistant подготовить сводку на основе доступных данных. И как только вы определите рабочий процесс, Grafana Cloud сможет подготовить передачу дел следующему инженеру или собрать результаты для вашего еженедельного обзора служб. Вы решаете, что должно происходить регулярно и где ИИ может помочь разобраться в изменяющейся информации.

Расширьте возможности Grafana: маркетплейс Grafana Marketplace стал общедоступным

Маркетплейс Grafana Marketplace теперь общедоступен, предоставляя командам больше возможностей для расширения Grafana с помощью специализированных плагинов, созданных партнерами.

С момента запуска в качестве пилотной программы ранее в этом году маркетплейс вырос и теперь включает более 30 плагинов, охватывающих безопасность, работу с сетями, оптимизацию затрат на облачные технологии и многое другое. Эти платные плагины сопровождаются поддержкой партнеров в отношении постоянного обслуживания, совместимости и технической поддержки, помогая пользователям уверенно подключать Grafana к специализированным инструментам, на которые они полагаются каждый день.