從工作負載邊界開始
優先選擇穩定的服務、工作負載、佇列和路由名稱，而不是臨時 Pod ID、原始資源路徑或提供程式有效負載。
選擇框架
選擇知道結果的邊界
將資源壓力與需求配對
CPU、記憶體、重新啟動、滯後和限制需要請求或作業量加上釋放上下文，然後才能支援容量決策。
保留專家訊號
使用基礎設施、追蹤和提供者系統來獲取其本機詳細資訊。將選定的應用程式結果傳送到 Telemetry 以進行 SQL 分析和客戶影響。
共享事件合約
保持第一個模式可互操作
- 服務、區域、環境、版本、狀態和 duration_ms
- 提供者、執行時、工作負載、佇列、依賴項和受控 error_type
- 請求量、資源飽和度、重試次數和客戶影響欄位
使這些欄位適應工作流程，但在多個服務依賴同一個資料表之前保持單位、狀態類別、識別符號和所有權明確。
驗證
在發出警示之前練習故障路徑
- 1實施一種健康的部署和一種受控的提供程式或工作負載故障。
- 2確認區域、版本、服務和執行時維度保持有限。
- 3測試重試和超時行為，而不會出現遞迴遙測失敗。
- 4將基礎設施變化與請求、工作或產品結果進行比較。
實施指南
匹配框架、提供程式或執行時
來源實施指南
Cloudflare 工作人員 Telemetry
記錄邊緣請求狀態、延遲、提供商故障、cron 執行以及來自 Cloudflare Workers 的佇列工作人員。
開啟指南來源實施指南
AWS Lambda 結構化事件監控
透過緊湊的結構化事件追蹤 Lambda 呼叫、冷啟動、持續時間、重試和業務成果。
開啟指南來源實施指南
AWS ECS 和 Fargate Telemetry 整合
使用本地任務後設資料端點將 ECS 任務系列、修訂、可用區和發布上下文新增到應用程式結果。
開啟指南來源實施指南
AWS SQS 佇列可觀測性
追蹤 SQS 訊息期限、接收嘗試、處理結果、批次處理行為和死信路由，而無需儲存訊息正文。
開啟指南來源實施指南
谷歌雲執行 Telemetry
使用應用程式擁有的結構化事件追蹤 Cloud Run 請求和作業結果、冷啟動上下文、執行個體併發性、重試、延遲和發布。
開啟指南來源實施指南
Google Cloud Pub/Sub 遙測
使用穩定的訊息識別符號追蹤 Pub/Sub 發布、交付、確認、重新交付、排序、佇列壽命和死信結果。
開啟指南來源實施指南
Azure 函式 Telemetry
透過呼叫、重試、延遲、發布和客戶影響上下文追蹤 Azure Functions HTTP、計時器、佇列和事件觸發結果。
開啟指南來源實施指南
Azure 服務匯流排 Telemetry
追蹤 Azure 服務匯流排傳送、接收、鎖定續訂、結算、重新傳遞、延遲和死信結果，而無需收集訊息正文。
開啟指南來源實施指南
Kafka 消費者延遲和處理分析
使用結構化事件監控 Kafka 消費者結果、分割區延遲、處理延遲、重試和有害訊息處理。
開啟指南來源實施指南
Kubernetes 工作負載 Telemetry
將有界 Kubernetes 重啟、準備情況和部署觀察結果傳送到 Telemetry 以進行工作負載級 SQL 分析。
開啟指南來源實施指南
亞馬遜基岩型號 Telemetry
透過模型或推理設定檔案、權杖使用情況、延遲、停止原因、重試和業務成果來衡量 Bedrock Converse 請求。
開啟指南來源實施指南
Azure OpenAI 回應 Telemetry
透過可編輯的 SQL 就緒事件追蹤 Azure OpenAI 部署使用情況、權杖成本、延遲、故障和產品結果。
開啟指南來源實施指南
谷歌雙子座 API Telemetry
追蹤 Gemini 請求延遲、模型使用情況、權杖、完成原因、錯誤和審查的產品結果，而無需儲存提示或生成的內容。
開啟指南來源實施指南
OpenTelemetry 結構化事件中的上下文
透過在工作流程邊界記錄安全追蹤和跨度識別符號，將 Telemetry 業務事件連線到現有 OpenTelemetry 追蹤。
開啟指南首先驗證一個端到端工作流程
建立一個免費的 API 金鑰，選擇最接近的執行時指南，並在擴大覆蓋範圍之前傳送已知的成功和失敗資訊。