Grafana 12.3与Tempo 2.9发布，日志探索与追踪采样全面升级

快速阅读: Grafana Labs 发布 Grafana 12.3 和 Tempo 2.9，前者提升日志探索效率，后者增强追踪采样灵活性及 AI 驱动上下文访问功能。

Grafana Labs 发布了其两大核心可观测性产品的重要更新：Grafana 12.3 和 Grafana Tempo 2.9，分别在监控和追踪功能上为用户带来了显著改进。

Grafana 12.3 在其统一仪表盘系统中引入了新的可视化工具和学习体验。新版日志面板经过全面重构，支持颜色高亮、灵活的客户端搜索与过滤，以及毫秒和纳秒级的时间戳精度。新增的“日志上下文”功能允许用户查看选定日志行前后发生的事件，时间范围可在一百毫秒至两小时内调整。此外，还加入了字段选择器组件，用于展示最常见的日志字段，并允许用户切换可见字段、重新排序以减少干扰。新版本还推出了“交互式学习”功能，根据用户的使用位置和行为提供上下文感知的指导，旨在使日志探索更加迅速和直观。

Grafana Tempo 2.9 则在追踪功能上进行了增强，最引人注目的新增功能是实验性的模型上下文协议（MCP）服务器支持，使 AI 助手能够通过 TraceQL 查询追踪数据。此版本在 TraceQL 中引入了概率采样提示，如 with(sample=true) 或 with(sample=0.xx)，允许用户在高吞吐量环境中通过牺牲部分精度来提高查询速度。此外，还增加了多项新指标，如查询期间检查的字节数、跨度前后时差等，以增强多租户环境下的操作可见性。

尽管现有的一些开源工具也能提供部分类似功能，但没有一个工具能提供如此全面的功能组合。Tempo 在采样控制和 AI 助手方面的紧密集成，使其与源于 OpenTelemetry 的其他追踪工具保持一致。社区对 Grafana 12.3 强大的日志可视化能力给予了高度评价。有用户指出，虽然 Datadog 或 Splunk 等商业日志工具也具备类似功能，但这些工具通常成本更高，且难以与开源技术栈无缝集成。在追踪功能方面，Tempo 2.9 的新采样提示受到了用户的欢迎，尤其是在需要处理大量追踪流量的情况下。德意志银行的 Florin Lungu 在 LinkedIn 上评论称，新功能显著提升了他们从复杂数据中获取洞察力的能力，特别是在性能监控方面。

Grafana Labs 建议计划升级的用户在升级前进行详细的规划和测试。总的来说，Grafana 12.3 提升了日志探索的效率和用户体验，而 Grafana Tempo 2.9 则改进了追踪采样的灵活性，并引入了由 AI 驱动的上下文访问功能。这两个新版本现已可供下载使用。

(以上内容均由Ai生成)