Grafana Labs legger til KI-overvåkere og agenter som retter kode, i plattformen for observerbarhet

Grafana Labs utvider Grafana Cloud med KI-agenter som følger med på problemer under utvikling, verktøy som klargjør kodeendringer for menneskelig gjennomgang, og en felles kunnskapsgraf som knytter infrastrukturfeil til brukerne de påvirker. Nyhetene ble kunngjort på ObservabilityCON 2026 og tar for seg to stadig tettere forbundne oppgaver: å bruke KI til å drifte programvare og å overvåke KI-systemene som tas i bruk i produksjon.

Lanseringen omfatter funksjoner som er generelt tilgjengelige, samt offentlige og private forhåndsversjoner. Assistant Watchers og Agent Observability med støtte for OpenTelemetry er generelt tilgjengelige, mens Grafana Cloud Agents blir tilgjengelig i en offentlig forhåndsversjon. I tillegg introduserer Grafana raskere loggsøk, flere verktøy for å kontrollere telemetrikostnader og en kommersiell markedsplass for programtillegg.

Det grunnleggende spørsmålet er hvor langt et driftsteam bør la en agent gå. Å oppdage et uvanlig mønster, forklare en feil og endre kode i produksjon får ulike konsekvenser. Grafanas kunngjøring bringer disse trinnene nærmere hverandre, samtidig som mennesker fortsatt må godkjenne foreslåtte kodeendringer.

Fra overvåking av telemetri til forslag om en rettelse

Assistant Watchers lar team beskrive hva de vil overvåke, med vanlig språk. I stedet for bare å basere seg på en forhåndsdefinert terskel lærer en Watcher mønstre fra telemetrien og viser dokumentasjon når disse mønstrene endrer seg. Funnene sendes gjennom det eksisterende Grafana Alerting, og et kritisk funn kan sette i gang en grundigere undersøkelse.

Dette bygger videre på Grafana Assistant, selskapets innebygde agent for å stille spørsmål om driftsdata. Assistant Investigations, som har vært generelt tilgjengelig siden juli, kan gjennomføre lengre undersøkelser som settes i gang av varsler eller hendelser. De nye Watchers gir et nytt utgangspunkt: en endring under utvikling som teamet ennå ikke har lagt inn som en varslingsregel.

Grafana Cloud Agents legger til et kontrollert skymiljø der Assistant kan undersøke kode i kodebasen sammen med direkte telemetri, utarbeide et forslag til rettelse og åpne en pull request. Den offentlige forhåndsversjonen stopper ved en endring som en person kan gjennomgå og godkjenne. En sannsynlig diagnose og en fungerende kodeendring må fortsatt valideres mot applikasjonens krav og distribusjonsprosess.

Dette er viktig fordi en agent kan komme med en overbevisende forklaring uten å ha tilstrekkelig dokumentasjon. Når hvert funn knyttes til telemetri, får ingeniørene noe de kan undersøke, mens en pull request gir dem et velkjent kontrollpunkt for å gjennomgå den faktiske endringen.

Overvåking av agentene selv

Den andre delen av kunngjøringen gjelder KI-arbeidsbelastninger som allerede kjører i applikasjoner. Den generelt tilgjengelige støtten for OpenTelemetry i Agent Observability gjør agentaktivitet synlig i den samme åpne standarden for instrumentering som brukes for andre tjenester.

Grafanas dokumentasjon for Agent Observability beskriver avspilling av samtaler på tvers av instruksjoner, verktøykall og svar, samt latenstid, tokenforbruk, modellkostnader, evalueringer og eksperimenter. Dette kan hjelpe team med å skille mellom et kostbart modellkall og en treg nedstrømstjeneste, eller undersøke et kvalitetsfall etter at en instruksjon eller et verktøy er endret.

Infrastrukturens tilstand og kvaliteten på svar krever ulike målinger. En tjeneste kan fortsatt være tilgjengelig selv om en agent bruker feil verktøy eller gir et dårlig svar. Ved å kombinere driftstelemetri med evalueringer får ingeniørene flere forhold de kan undersøke, men det betyr ikke at alle kvalitetsvurderinger blir automatiske.

En kunnskapsgraf som knytter symptomer til konsekvenser

Grafana legger også til en Knowledge Graph i hver Grafana Cloud-stakk. Laget for kjøretidskontekst knytter sammen applikasjoner, databaser, skytjenester, Kubernetes-infrastruktur og telemetri fra brukerrettede tjenester. Team kan legge til egendefinerte enheter og relasjoner for å representere produktene eller forretningssystemene som er viktige for dem.

Egendefinerte enheter og kjøretidskontekst for agenter er generelt tilgjengelige. En ny funksjon for Cypher-spørringer gjør det mulig for agenter å hente relasjoner fra grafen, og Grafana opplyser at Assistant og agenter som er koblet til via gcx, har tilgang til denne konteksten. Hensikten er å gjenbruke en etablert oversikt over avhengigheter i stedet for å rekonstruere den fra rålogger under hver undersøkelse.

Grafanas eksisterende dokumentasjon for Cloud MCP-serveren gir nyttig innsikt i selskapets tilnærming til eksterne agenter. Den driftede serveren lar kompatible klienter spørre etter Grafana-data med OAuth-autorisering, og tilgangen begrenses av brukerens Grafana-tillatelser. Deling av driftskontekst på tvers av verktøy avhenger derfor også av tillatelsene og avgrensningene som er konfigurert for disse dataene.

Flere utvidelser er fortsatt tilgjengelige som forhåndsversjoner. En tjenestekatalog med informasjon om eierskap, Mobile Observability, Critical User Journeys og Operational Context with Knowledge Graph er i privat forhåndsversjon. Session Replay og Grafana Workflows er i offentlig forhåndsversjon. Response Console, som samler menneskelige beredskapsmedarbeidere og agenter i et felles arbeidsområde for hendelser, er i privat forhåndsversjon.

Disse forskjellene er viktige når løsningen skal tas i bruk. Et team kan bygge videre på de generelt tilgjengelige graf-funksjonene allerede nå, men bør vurdere tilgangen til forhåndsversjonene og hvor modne de er, hver for seg, før det baserer seg på den mer omfattende arbeidsflyten for hendelseshåndtering.

Mer telemetri gjør kostnadskontroll til en del av KI-stakken

Agenter genererer mer aktivitet som må undersøkes: modellforespørsler, verktøykall, kodeendringer og hvordan applikasjonene de berører, oppfører seg. Et annet fokus i lanseringen er å holde informasjonen nyttig uten å måtte lagre alle signalene til full kostnad.

Grafana Cloud Logs får forbedringer i fulltekstsøket, som nå blir generelt tilgjengelige, basert på teknologi fra Logline, som Grafana kjøpte i april 2026. Ifølge Grafana gjør endringene søk etter sjeldne verdier, for eksempel forespørsels-ID-er, raskere ved søk i objektlagring, uten ekstra kostnad. Dette er særlig relevant for undersøkelser der man trenger å finne én bestemt hendelse, ikke en samlet trend.

Adaptive Logs Archive, som er tilgjengelig i en offentlig forhåndsversjon, sender logger til en kundeeid bøtte for objektlagring i et åpent format. Adaptive Metrics Auto-Apply, som er generelt tilgjengelig, tar automatisk i bruk anbefalinger for å redusere kardinaliteten, med en Cost Mode som skal hindre at det samlede antallet aktive tidsserier øker. En annen oppdatering som er generelt tilgjengelig, lar utviklere hente spor etter ID fra de foregående 24 timene, også når Adaptive Traces har droppet dem.

Avveiningen gjelder både drift og økonomi: Valg av oppbevaringstid og sampling avgjør hvilke bevis som fortsatt er tilgjengelige etter en feil. Kundeeide arkiver og et definert tidsvindu for henting av spor gir teamene flere muligheter, men de trenger fortsatt retningslinjer som dekker behovene deres for undersøkelser og etterlevelse.

Et kommersielt marked og en avmålt vei mot autonomi

Den generelt tilgjengelige Grafana Marketplace føyer betalte programtillegg fra verifiserte partnere til det eksisterende økosystemet for programtillegg. Grafana Cloud-kunder med betalt abonnement kan starte en 14-dagers prøveperiode og abonnere månedlig via den eksisterende fakturaen sin. Partnerne står for brukerstøtte for programtilleggene, mens Grafana håndterer faktureringen. Gratis distribusjon av programtillegg er fortsatt tilgjengelig.

Kunngjøringene kommer samtidig med 2026-rapporten om statusen for observerbarhet fra Grafana Labs og ETR, som bygger på svar fra 300 ledere innen IT og ingeniørfag. Ifølge pressemeldingene har 68 % gått videre fra å bruke KI til observerbarhet i undersøkelser til pilotprosjekter eller produksjon. Tilliten er betydelig høyere til undersøkelser med skrivebeskyttet tilgang, på 85 %, enn til helt autonom utbedring, på 52 %.

Svarene i undersøkelsen beskriver innføring og holdninger, men dokumenterer ikke hvor pålitelige de nylig kunngjorte verktøyene er. De forklarer likevel hvordan denne utrullingen er utformet: Automatisere oppdagelse og undersøkelser, gi en felles oversikt over avhengigheter og gjøre foreslåtte tiltak mulige å gå gjennom. For ingeniørteam blir den praktiske prøven om denne kombinasjonen gir bedre dokumentasjon og færre gjentatte undersøkelser, samtidig som ansvaret for endringer med store konsekvenser er tydelig.