VictoriaMetrics Meluncurkan VictoriaStack untuk Metrik, Log, Jejak, dan Pemecahan Masalah Berbantuan AI

VictoriaMetrics memperkenalkan VictoriaStack, tumpukan observabilitas sumber terbuka yang menyatukan produk metrik, log, dan pelacakan terdistribusinya dalam model operasi yang terkoordinasi. Peluncuran ini bertujuan memberi tim rekayasa cara memperluas cakupan telemetri tanpa harus mengganti seluruh lingkungan pemantauan atau memaksa setiap sinyal masuk ke basis data yang sama.

VictoriaStack menggabungkan VictoriaMetrics untuk metrik, VictoriaLogs untuk log, dan VictoriaTraces untuk jejak. Tim dapat mengadopsi sinyal yang dibutuhkan dan menambahkan sinyal lain nanti, dengan perangkat penerapan bersama dan dukungan OpenTelemetry yang membantu menghubungkan berbagai komponennya.

Pengumuman ini juga memperluas model tersebut ke operasi berbantuan AI. Server Model Context Protocol resmi dan keterampilan agen memungkinkan asisten menyelidiki telemetri di seluruh tumpukan, sementara para insinyur tetap bertanggung jawab menentukan perubahan mana yang akan diterapkan.

Tiga Sinyal, Tiga Basis Data Khusus

Metrik, log, dan jejak menjawab pertanyaan operasional yang berbeda. Metrik merangkum perilaku dari waktu ke waktu, seperti tingkat permintaan, jumlah kesalahan, atau konsumsi memori. Log mencatat peristiwa beserta rinciannya. Jejak terdistribusi mengikuti permintaan melalui beberapa layanan, sehingga menunjukkan waktu yang digunakan dan lokasi munculnya kegagalan.

Saat terjadi insiden, seorang insinyur mungkin pertama-tama melihat lonjakan latensi pada metrik, mempersempit sumber masalah ke suatu layanan melalui jejak, lalu memeriksa log untuk mengetahui kesalahan yang mendasarinya. Menggabungkan sinyal-sinyal tersebut dalam alur kerja yang konsisten dapat mempersingkat penyelidikan tanpa menyamakan kebutuhan penyimpanannya.

Dokumentasi arsitektur VictoriaStack menjelaskan basis data independen yang menggunakan model komponen bersama. Masing-masing dapat dijalankan sebagai satu berkas biner atau sebagai klaster yang memisahkan penyerapan, penyimpanan, dan kueri. Tumpukan ini dapat menggunakan vmauth sebagai titik masuk untuk perutean dan penyeimbangan beban.

Antarmuka kuerinya juga tetap khusus untuk masing-masing produk: VictoriaMetrics menggunakan MetricsQL yang kompatibel dengan PromQL, VictoriaLogs menggunakan LogsQL, dan VictoriaTraces mendukung LogsQL serta API yang kompatibel dengan Jaeger dan Tempo. Karena itu, operasi terkoordinasi bukan berarti menggunakan satu basis data atau satu bahasa kueri universal.

Ketiga basis data inti tersedia dengan lisensi Apache 2.0. Perusahaan ini juga menawarkan kapabilitas tingkat perusahaan dan dukungan komersial, serta layanan VictoriaMetrics Cloud yang dikelola sepenuhnya dan mendukung ketiga sinyal.

OpenTelemetry Menghubungkan Lapisan Pengumpulan

OpenTelemetry menyediakan pendekatan umum untuk menginstrumentasikan aplikasi dan mengekspor telemetri. Protokol OTLP-nya didukung di seluruh metrik, log, dan jejak VictoriaStack, sehingga tim memiliki jalur penyerapan yang konsisten meskipun data masuk ke sistem backend yang berbeda.

Perbedaan ini penting ketika aplikasi berkembang dari beberapa layanan menjadi sistem terdistribusi. Instrumentasi seharusnya membantu menggambarkan perilaku aplikasi; mengubah tujuan telemetri seharusnya tidak mengharuskan perancangan ulang kode pemantauan setiap layanan.

Tumpukan ini juga mendukung format penyerapan lain jika sesuai. Misalnya, tim yang sudah menggunakan pengumpulan metrik berbasis Prometheus dapat mempertahankan ekosistem tersebut sembari menambahkan log atau pelacakan. Kompatibilitas protokol mengurangi pekerjaan migrasi, sementara keputusan mengenai retensi, kapasitas, dan pola kueri tetap menjadi pertimbangan rekayasa.

Untuk penerapan Kubernetes, VictoriaMetrics menyebut Operator dan bagan Helm sebagai perangkat pengelolaan yang lazim digunakan. Tujuannya adalah membuat penerapan dan pemutakhiran lebih konsisten, sekaligus mempertahankan kemampuan untuk menyesuaikan skala setiap sinyal sesuai beban kerjanya masing-masing.

Agen AI Dapat Menyelidiki Berbagai Jenis Telemetri

VictoriaStack menerapkan pendekatan AI dari dua sisi: sistem observabilitas harus mampu menangani telemetri yang dihasilkan aplikasi berbasis agen, dan asisten AI dapat membantu para insinyur mengajukan pertanyaan tentang telemetri tersebut.

Dokumentasi perangkat AI perusahaan ini menjelaskan server MCP terpisah untuk metrik, log, dan jejak. Server-server tersebut menyediakan kapabilitas terstruktur, seperti membuat kueri deret waktu, menelusuri kolom log, menemukan layanan dan operasi, serta mengambil jejak. Integrasi metrik juga mendukung penyelidikan kardinalitas, perilaku kueri, dan konfigurasi peringatan.

Repositori keterampilan agen miliknya menambahkan alur kerja yang dapat digunakan kembali untuk penyelidikan multi-sinyal dan tugas operasional terkait. Asisten dapat mengikuti proses pemecahan masalah lintas sinyal, alih-alih hanya mengandalkan satu dasbor atau pesan kesalahan yang ditempelkan.

Pengumuman tersebut menjelaskan akses hanya-baca bagi asisten, termasuk Claude Code, Codex, Cursor, dan agen internal. Dengan demikian, alur kerja yang dimaksud berfokus pada penyelidikan: mengumpulkan bukti, menghubungkan gejala, dan mengajukan penjelasan, sementara para insinyur memutuskan apa yang akan diterapkan. Menghubungkan sumber telemetri ke agen tidak dengan sendirinya membuktikan bahwa agen tersebut telah mengidentifikasi akar masalah dengan benar.

Menskalakan Penyerapan dan Kueri Secara Terpisah

Panduan Memulai Cepat VictoriaStack menunjukkan konfigurasi node tunggal dan klaster. Demo Docker Compose-nya mencakup aplikasi dan kolektor OpenTelemetry, tiga basis data, Grafana, vmalert, dan vmauth. Dokumentasi secara tegas menyebut lingkungan lokal ini sebagai demonstrasi, bukan penerapan produksi.

Dalam model klaster, komponen ingest dan kueri tidak menyimpan status sehingga dapat diskalakan secara terpisah, sedangkan komponen penyimpanan mempertahankan data. Pemisahan ini mengatasi kebutuhan yang berbeda: bertambahnya telemetri yang masuk dapat memerlukan kapasitas ingest lebih besar, sementara bertambahnya jumlah teknisi atau agen yang melakukan investigasi dapat meningkatkan kebutuhan kueri.

Perencanaan penyimpanan tetap penting. Menurut dokumentasi, basis data menyimpan telemetri di sistem berkas lokal; S3 atau Google Cloud Storage digunakan untuk pencadangan, bukan sebagai lapisan kueri penyimpanan objek. Dokumentasi juga mencatat bahwa mengurangi jumlah shard penyimpanan merupakan operasi yang rumit. Karakteristik tersebut penting saat memilih topologi dan memperkirakan pertumbuhan.

Stack Terpadu Tanpa Migrasi Sekaligus

VictoriaMetrics memperkenalkan VictoriaStack di KubeCon + CloudNativeCon North America 2026, dengan demonstrasi aplikasi Kubernetes yang diinstrumentasi menggunakan OTLP dan mengirimkan tiga sinyal telemetrinya ke backend masing-masing, lalu dilanjutkan dengan alur kerja pemecahan masalah lintas sinyal.

“Era agen AI akan menghadirkan lebih banyak telemetri dan tuntutan yang lebih besar terhadap cara kita memprosesnya,” kata Roman Khavronenko, salah satu pendiri sekaligus manajer rekayasa VictoriaMetrics, dalam pengumuman tersebut. Ia mengatakan bahwa VictoriaStack dirancang dengan mengutamakan skalabilitas dan efisiensi seiring meningkatnya tuntutan itu.

Pendekatan praktisnya adalah adopsi bertahap: pertahankan ekosistem pengumpulan yang bermanfaat, tambahkan sinyal yang belum tersedia, lalu kelola layanan yang dihasilkan dengan model yang lebih konsisten. Nilai VictoriaStack terletak pada seberapa baik komponen-komponen tersebut bekerja bersama seiring meningkatnya volume telemetri dan kebutuhan investigasi, sembari tetap memberi tim kendali atas lokasi penyimpanan data dan cara setiap sinyal diskalakan.