Logfire. Pydantic Logfireのトレース、メトリクス、ログをクエリする.
Pydantic Logfireのプロジェクトを接続すると、エージェントがトレースをクエリし、メトリクスを探索し、構造化ログを検索できるようになり、そのアラートは発火した瞬間にPolylaneへ届きます。エージェントはOpenTelemetryのデータを分析して問題をトラブルシューティングし、アプリケーションの振る舞いを理解します。
ウェイトリストに登録PolylaneがLogfireで行うこと。
ルートの健全性を1つの問いで
エージェントは、サービスがすでにLogfireへ送っているスパンから直接、ルートをリクエスト数、エラー率、p95レイテンシーで順位付けするので、「何が失敗しているか」に数値付きの答えが返ります。
エラー率から失敗したスパンへ
エージェントは悪いルートの背後にあるリクエストを取り出し、1つのトレースを親子ツリーとして開き、例外を投げた子スパンとその例外が何を言っていたかを挙げます。
調査の途中でトレース
エージェントはインシデントに取り組みながらスパンとログをサービス、ルート、レベル、ステータスで検索し、すべての発見は背後のクエリへの出典付きです。
問いが珍しいときはSQL
用意されたツールがカバーしないものについては、エージェントはLogfireのrecordsとmetricsに対して範囲を限った読み取り専用のSQLを実行し、エンジン自身のエラーメッセージが次の試みを導きます。
仕組み。
接続
プロジェクトAPIキーと組織APIキーを貼り付けます。それぞれRead-only accessとManage project and orgで作成したものです。認証情報は保存前に暗号化され、エージェントがクエリに使うのはプロジェクトキーだけです。
チェックが見守りを引き受ける
リクエストのエラー率、量、p95レイテンシーが、プロジェクト全体とサービスごとに定期的なチェックとして実行され、エージェントが通常から外れた結果を指摘します。
エージェントがサービスをマッピングする
すべてのスレッドが、どのサービスがプロジェクトに報告しているか、各ルートが今どう振る舞っているかを発見できます。
エージェントが調査する
調査は、限られた時間範囲の中で、ルートの要約から個々のスパン、完全なトレースツリーへと進みます。
エージェントが得るツール。
調査の途中でエージェントがLogfireに対してできること。すべての呼び出しは出典付きでスレッドのトランスクリプトに残ります。
logfireListServices ある期間にLogfireへスパンやログを送ったサービスを一覧する
logfireSearchSpans Logfireのスパンとログをサービス、名前、ルート、レベル、例外、HTTPステータスで検索する
logfireGetTrace Logfireの1つのトレースを、所要時間付きの親子スパンツリーとして読み取る
logfireRouteSummary Logfireからルートごとのリクエスト数、エラー率、p50/p95レイテンシーを取得する
logfireQuery Logfireプロジェクトのrecordsテーブルとmetricsテーブルに対して読み取り専用のSQLクエリを実行する
よくある質問
PolylaneはLogfire向けのAIによるSREですか？
多くの人がその言葉で指しているものです。つまり、調査中にLogfireのメトリクス、ログ、トレースを読み、そのアラートを発火した瞬間にトリアージするとともに、ワークスペースの他のすべてのプロバイダーと合わせてイシューを調査し、直せるものを直すエージェントです。私たちはこれをAIによるSREではなく、自律運用するソフトウェアと呼んでいます。要点はソフトウェアが自分の面倒を自分で見ることであり、ボットがオンコールのローテーションに加わることではありません。
PolylaneはLogfireを置き換えますか？
置き換えません。Logfireの構成はそのまま今の場所に残ります。Polylaneはそれに接続し、調査中に使い、その上にトリアージ、根本原因、修正を加えます。