/)
Вы только что завершили развертывание, и, хотя ваш сервис работает, вы начинаете замечать, что некоторые запросы стали выполняться медленнее. Чтобы устранить задержку, кому-то — или, что более вероятно, группе людей в вашей команде — нужно следить за дашбордами, решать, важно ли это изменение, расследовать произошедшее и превращать полученные данные в исправление.
На каждом этапе вы собираете контекст — и часто пересказываете его следующему человеку или инструменту. Что еще хуже для команды, отвечающей за сервис, вся эта работа мешает им заниматься всем остальным, что им нужно создавать.
С помощью Grafana Assistant в Grafana Cloud вы можете объединить больше таких задач в одном месте, что поможет быстрее устранять инциденты и возвращаться к разработке. И вы делаете это с помощью функций ИИ, которые автоматизируют большую часть рутинной работы, сохраняя при этом контроль в ваших руках.
Assistant Watchers (общедоступны с сегодняшнего дня в рамках ObservabilityCON 2026) обеспечивают постоянное внимание к важным для вас условиям. Assistant Investigations (общедоступны) собирают доказательства того, что изменилось. А Grafana Managed Sandboxes (публичная предварительная версия с сегодняшнего дня) используют этот контекст для подготовки изменений в контролируемой облачной среде, предоставляя вашей команде что-то конкретное для проверки. В этой статье я покажу, как можно использовать эти функции вместе для достижения лучших результатов в области наблюдаемости.
Уделяйте сервису постоянное внимание
Рассмотрим сервис оформления заказа после релиза. Вы хотите знать, сталкиваются ли клиенты с постоянными ошибками или замедлением ответов, учитывая при этом кратковременные сбои, ожидаемые во время развертывания.
С помощью Watchers, наших постоянно работающих агентов, вы описываете проблему и выбираете соответствующие источники данных. Затем Assistant анализирует вашу историческую телеметрию, чтобы установить базовый уровень и откалибровать проверки. После этого watcher периодически оценивает эти сигналы и предоставляет отчеты вместе с доказательствами, лежащими в основе его выводов.
Если watcher обнаруживает критическую проблему, он может автоматически начать расследование с помощью Investigations — нашего агента, разработанного для глубокого анализа инцидентов. Таким образом, вы можете делегировать повторяющиеся проверки работоспособности Assistant, чтобы ваша команда могла сосредоточиться на других задачах. Существующие алерты продолжают покрывать известные условия, требующие оперативного реагирования, в то время как watcher добавляет контекстную оценку работы сервиса.
Самое приятное: благодаря поддержке Google BigQuery наряду с источниками операционной телеметрии, ваши watchers не ограничиваются традиционными сценариями наблюдаемости. Они также могут отслеживать бизнес-показатели, помогая всей вашей организации следить за критическими изменениями, которые могут повлиять на прибыль.
Начните расследование с приложенными доказательствами
Конечно, уведомление — это только начало реагирования. Следующие вопросы привычны: какие запросы затронуты? Когда изменилось поведение? Задействована ли база данных или замедление вызвано другой зависимостью?
Investigations могут исследовать метрики, логи, трассировки и профили, проверять гипотезы и собирать выводы с подтверждающими запросами к источникам. После этого ответственные сотрудники могут изучить доказательства и направлять расследование по мере получения новой информации.
В нашем примере с оформлением заказа предположим, что доказательства указывают на повторяющиеся вызовы базы данных в пути запроса. Полезная передача задачи разработчику теперь включает затронутый сервис, симптомы и доказательства, подтверждающие эту гипотезу. У пользователя появляется отправная точка для проверки кода.
Превратите выводы в предложенное изменение
Managed Sandboxes, которые предоставляют Assistant контролируемую облачную среду для разработки предлагаемых исправлений с использованием кода репозитория и «живой» телеметрии, переносят этот контекст расследования в вашу кодовую базу. При подключенном соответствующем репозитории и включенной возможности написания кода агент может изучить код, подготовить изменения и запустить доступные проверки в песочнице Grafana.
Для нашего примера задачей может быть изучение шаблона доступа к базе данных, подготовка целевого изменения и добавление регрессионного теста. Среды Managed Sandboxes, специфичные для репозитория, могут предоставить инструменты и зависимости, необходимые для сборки и тестирования проекта.
Цель должна состоять в том, чтобы Assistant предоставил предлагаемый pull request, который команда сможет оценить: что изменилось, почему это устраняет предполагаемую причину, какие проверки были запущены и что еще требует подтверждения. Таким образом, когда вы приступаете к работе, расследование уже идет полным ходом, с подтверждающей телеметрией и, по мере развития рабочего процесса, предлагаемым исправлением для проверки.
Сохраняйте решения на виду и оставайтесь под контролем
Успешный тест — это полезное доказательство, но вашей команде все равно нужно подтвердить восстановление в продакшене как часть процесса релиза. Вашим рецензентам нужно решить, подходит ли диагноз, уместно ли предложенное изменение и как его развернуть. После внедрения они могут использовать телеметрию продакшена, чтобы проверить результат и продолжать мониторинг на случай повторения проблемы.
Это делает автономность практичной: делегируйте повторяющееся наблюдение, сбор доказательств и подготовку изменений, сохраняя при этом четкие решения о том, что попадает в продакшен. Вы решаете, какие части хотите контролировать, будь то Managed Sandboxes, Assistant Automations (для запуска повторяющихся задач) или Watchers. Для некоторых задач вы можете предпочесть полностью передать управление Assistant.
Это также создает полезный способ оценки рабочего процесса. Тратил ли ответственный сотрудник меньше времени на сбор контекста? Получил ли разработчик достаточно доказательств для действий? Было ли предложенное изменение проще проверить?
Начните с одного сервиса, затем масштабируйте
Вы можете внедрить аналогичный уровень автоматизации с помощью Assistant уже сегодня. Для начала выберите сервис, за которым ваша команда уже следит вручную после релизов. Определите поведение, которое имеет значение, откалибруйте watcher и просмотрите его выводы. Настройте эскалацию расследований там, где это уместно.
Затем, там, где включены Managed Sandboxes, подключите соответствующий репозиторий и попробуйте выполнить ограниченную задачу с четким результатом проверки. Начните с проблемы, которую понимает ваша команда. Используйте каждый запуск для улучшения проверок, контекста и верификации. Расширяйте объем делегируемой работы по мере того, как результаты будут укреплять ваше доверие.
После того как вы накопите опыт и найдете подходящий режим работы, вы сможете масштабировать это по своему усмотрению. Функции Assistant полностью совместимы; вы можете использовать Automations для настройки Managed Sandboxes или Investigations, обсуждать в Slack результаты последних инцидентов и периодически анализировать все свои алерты за последние 30 дней, чтобы улучшить те, которые работают неэффективно.
Мы с нетерпением ждем возможности увидеть, что вы сможете автоматизировать, чтобы улучшить свои операции.
/)
/)
/)
/)
/)
/)