AI時代のObservability設計 - アプリケーション / インフラ / CI / LLMすべてを監視する（設計編）

「全部OTelに乗せて全部Lokiに流せばいいじゃん」という選択肢は確かにあります。でもそうすると、「リアルタイムの『今いくら』」と「『先月の累計をteam別に集計』」のような質的に違う問いを1つのbackendで答えようとして、どこかが苦しくなる。ここを目的別に分けたのがcortexの選択です。 以下、4つの軸を順に書きます。アプリケーションとインフラは「土台」として簡単に触れ、CIとLLMはAI時代特有の設計判断が出るので深掘りします。 アプリケーション ── OTel + Loki + Tempoの標準スタック 土台はシンプルです。cortexの各アプリケーションはOpenTelemetryで計装していて、traceはTempo、logはLoki、metricはMimirに流す ── というGrafana Cloudの標準形。 ここは特別な工夫はしておらず、重要なのは「全アプリが同じ

[nguyen-oi]

「全部OTelに載せる」教条主義を排して、目的ごとにPrometheusやBigQueryを使い分けてる設計思考が極めて合理的で参考になる