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Telemetry
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Conceptos y patrones de SQLActualizado el 25 de julio de 2026Revisado por los equipos editorial y de producto de Telemetry2 min de lectura

Instrumente la telemetría del agente de IA desde el flujo de trabajo hacia afuera

Comience con ejecuciones de agentes, llamadas de herramientas, latencia, costos, fallas y resultados aceptados, luego conviértalos en tablas listas para SQL.

En esta página
  1. Ingesta de datos y búfer
  2. Consultas en tiempo real
  3. Evolución del esquema
  4. Tolerancia a fallos y gestión del búfer
  5. Compactación
  6. Selección de archivos para una consulta
  7. Caché de disco y enrutamiento de consultas
  8. Ejecución de consultas

Arquitectura de Telemetry

Telemetry valida el JSON entrante, guarda los eventos aceptados en un búfer y los almacena como archivos Parquet en S3. Las consultas SQL combinan el búfer con los datos almacenados, así que puedes consultar eventos recientes antes de la siguiente carga.

Arquitectura de Telemetry desde la ingesta JSON, la validación del esquema, el búfer y el almacenamiento Parquet hasta los resultados de DataFusion

Las consultas combinan el búfer activo con los archivos Parquet almacenados.

Ingesta de datos y búfer

Un servicio Rust compara cada evento JSON entrante con el esquema de su tabla. Añade los eventos compatibles a un búfer. El búfer se carga en S3 al alcanzar 15 minutos o 10.000 filas.

Consultas en tiempo real

Las consultas leen tanto los eventos del búfer como los datos almacenados en S3 o en la caché de disco. Los eventos no tienen que esperar al vaciado del búfer para aparecer en los resultados.

Evolución del esquema

Telemetry añade campos nuevos al esquema de la tabla a medida que llegan eventos. Las filas existentes no tienen valor para esos campos. Añadir un campo y cambiar su tipo son operaciones distintas. Consulta evolución del esquema para ver reglas y ejemplos de migración.

Tolerancia a fallos y gestión del búfer

El servicio vacía su búfer durante un cierre ordenado. Una cola de mensajes fallidos conserva los datos que no se pudieron procesar o vaciar para recuperarlos. Estas vías de recuperación no evitan pérdidas en todos los fallos. Las aplicaciones deben definir sus reintentos y verificar la entrega de los eventos que no pueden perder.

Compactación

La compactación combina archivos Parquet pequeños en otros mayores. Esto reduce el número de archivos que debe abrir una consulta y permite comprimir más filas juntas.

Selección de archivos para una consulta

Telemetry analiza SQL como un árbol de sintaxis abstracta para identificar tablas, intervalos de tiempo y filtros. Usa los metadatos de los archivos para elegir los que necesita la consulta y recuperarlos de S3.

Caché de disco y enrutamiento de consultas

Telemetry guarda archivos en disco según su contenido y dirige las consultas de cada cliente a un servidor que probablemente los tenga. Un acierto de caché evita una descarga de S3. La latencia depende de los datos leídos, la consulta y la presencia de los archivos necesarios en caché.

Ejecución de consultas

Apache DataFusion ejecuta SQL sobre los archivos seleccionados y devuelve los resultados. Consulta la referencia SQL de DataFusion para conocer los patrones admitidos.

Pruébalo con tus propios eventos

Conecte su primera ejecución de agente real

Pega el mensaje de configuración en Claude Code, Codex, Cursor o tu propio agente. Ejecuta un flujo de trabajo y comprueba su resultado en Telemetry.

No se requiere tarjeta de crédito. Se crean automáticamente un evento de muestra claramente marcado y una consulta lista para ejecutarse, por lo que no se necesitan datos de producción para evaluar el flujo de trabajo.

  1. 1. Cree un evento de muestra claramente marcado
  2. 2. Abra la consulta lista para ejecutar
  3. 3. Guarde el resultado en su panel de control

Función relacionada

Registra nombres de eventos estables, campos con tipos definidos y contexto revisado para proteger la privacidad.

Autores de la página y referencias

El equipo editorial de Telemetry es responsable de esta explicación; el equipo de producto revisa el comportamiento, los ejemplos y las limitaciones.

Cómo revisamos nuestra documentación