Grafana Labs在ObservabilityCON 2026推出Grafana Cloud更快速的全文搜尋與更智慧的資料最佳化功能

Adaptive Logs Archive讓團隊以更低成本保留更多日誌，而Grafana Cloud Logs針對罕見值提供更快速的查詢功能，協助團隊及其代理程式在幾秒內找到重要資訊

舊金山--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)-- 開放式代理式可觀測性雲端平台的開發商Grafana Labs今日在ObservabilityCON 2026宣布推出新功能，協助團隊在AI時代管理遙測資料。這些功能讓團隊能在幾秒內找到所需的日誌行，並在AI工作負載持續擴大的同時，只保留值得付費儲存的遙測資料。以該公司收購Logline所取得的技術為基礎，Grafana Cloud Logs的重大查詢效能強化功能現已正式推出，而Adaptive Logs Archive則已開放公開預覽。

AI正大幅增加遙測資料量。程式設計代理程式讓人人都能成為開發者，因此軟體開發的數量不斷增加，開發速度也更快，而所有軟體都需要受到監控。代理程式也進一步增加了負載，因為每次呼叫代理程式或工具都會產生自己的遙測資料。如果不加以管理，每增加一項工作負載，可觀測性成本就會隨之上升，因此若要大規模運行AI，就必須做好成本與查詢最佳化。Grafana Labs與Futurum旗下公司ETR本週也發布了《2026年可觀測性現況報告》。報告指出，在受訪的300位IT與工程領導者中，78%去年增加了可觀測性支出，另有73%預期今年也會增加。受訪者表示，主要原因包括技術堆疊中新增產品(61%)，以及AI加速開發，導致需要監控的項目增加(60%)。

Grafana Labs產品資深總監Jen Villa表示：「只有保留值得留存的資料，並能隨著系統狀態變化靈活調整保留量，可觀測性的成本效益才能成立。AI帶動的遙測資料量爆炸性成長，更凸顯了這一點。但即使是值得保留的資料，總量依然十分龐大，因此仍必須能夠快速找到所需資訊。Adaptive Telemetry解決了前者，而我們為Grafana Cloud Logs所推出的查詢效能強化功能則解決了後者。」

在幾秒內找到關鍵日誌行

Grafana Labs於2026年4月收購Logline，如今，Cloud Logs以Logline的技術為基礎，為客戶提供更快速的全文搜尋功能，且不額外收費。

這項新增功能可在物件儲存中搜尋出現頻率較低的日誌內容，例如請求ID和客戶ID，讓凌晨1點接獲告警通知的工程師能直接從告警中著手，在幾秒內找到確切的ID。代理程式發出的查詢遠比人類多，因此更快速的查詢能讓代理程式與工程師更有效率地協同工作。

DATEV eG的OpenTelemetry與Grafana Cloud管理員Timo Kirzdörfer表示：「啟用Logline後，我第一次查詢新送入的日誌時，就明顯感受到效能提升。原本需要3分鐘才能處理近1 TB的日誌，如今不到3秒就能處理約100 GB。這表示在搜尋新送入的日誌時，所需搜尋的日誌量減少了80%至90%，而且我們立即就看到了成效。」

只保留值得付費儲存的資料

Grafana Labs的Adaptive Telemetry套件會針對指標、日誌、追蹤資料和效能分析資料，建議應彙總或取樣的資料，以最佳化整體成本，協助團隊保留重要的遙測資料。這讓團隊能以更低成本取得更有價值的訊號。包括Mux、TeleTracking和Auditboard在內的客戶，透過使用多項元件，平均降低了30%至50%的遙測支出。最新更新涵蓋日誌、指標和追蹤資料：

• Adaptive Logs Archive(公開預覽)：Adaptive Logs Archive讓團隊能以開放格式，將日誌傳送至自有的物件儲存貯體。團隊無須將這些日誌存放在Grafana Cloud中，即可節省相關成本，同時仍能將日誌保留在低成本儲存空間，以便日後進行調查、稽核或因應法規遵循要求時使用。
• Adaptive Metrics Auto-Apply(正式推出)：平台團隊不再需要逐一審查降低基數的建議。Auto-Apply會持續自動套用這些建議，無須人工介入，同時確保現有儀表板和告警維持正常運作。Cost Mode則內建防護機制，只會套用不會增加作用中序列總數的建議，避免最佳化措施反而導致成本暴增。
• 查詢由Adaptive Traces捨棄的追蹤資料(正式推出)：即使採用高比例取樣，也不必擔心遺失所需的追蹤資料。開發人員可以透過ID，擷取過去24小時內的任何追蹤資料，即使該資料已被Adaptive Traces捨棄也不例外，確保節省成本不會影響調查作業。

Rapid7首席軟體工程師Carl Eastman表示。「過去，要找出浪費的資源，必須由人員手動分析指標基數和日誌量，而隨著新服務不斷增加，這項工作也永遠做不完。現在，Adaptive Metrics和Adaptive Logs會自動為我們進行這些分析。這些工具會找出從未被查詢的指標和日誌模式，並建議哪些資料應彙總或捨棄。我們只要套用這些建議，不必再花時間逐一尋找。工程師可以將時間用在少數需要人工判斷的規則上，例如捨棄我們確定只是雜訊的偵錯日誌，而不必逐一處理所有零星的項目。」

深入瞭解

• 查看我們部落格上所有ObservabilityCON的公告
• 查看完整的《2026年可觀測性現況報告》
• 閱讀IDC發布的《Grafana AI的商業價值》報告

關於Grafana Labs

Grafana Labs是Grafana Cloud的開發商。Grafana Cloud是一套全代管可觀測性平台，深受超過10,000個組織信賴，可確保系統可靠運作、加快事件排除速度，並大規模最佳化遙測資料。Grafana Cloud以開放原始碼和開放標準為基礎，專為跨技術堆疊的互通性而設計，將AI導入可觀測性，也將可觀測性導入AI，讓團隊及其代理程式能以統一的視角檢視、理解並處理分散在各處的資料，進而按照自身的目標與抱負所要求的速度推進工作。包括Anthropic、Bloomberg、NVIDIA、Microsoft和Salesforce在內的客戶都仰賴Grafana Labs提供的服務。我們是一家全面採用遠距工作模式的公司，團隊成員遍布40多個國家/地區，並獲得Lightspeed Venture Partners、Sequoia Capital、GIC、Coatue、J.P. Morgan、CapitalG和Lead Edge Capital等知名投資者的支持。如需瞭解更多資訊，請造訪grafana.com，並在LinkedIn和X上追蹤我們。

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