Grafana Labs додає до своєї платформи спостереження ШІ-спостерігачів і агентів для виправлення коду

Grafana Labs розширює Grafana Cloud за допомогою ШІ-агентів, які стежать за новими проблемами, інструментів для підготовки виправлень коду на перевірку людиною та спільного графа знань, що пов’язує збої інфраструктури з користувачами, яких вони зачіпають. Анонсовані на ObservabilityCON 2026 новинки призначені для двох дедалі тісніше пов’язаних завдань: використання ШІ для роботи з програмним забезпеченням і моніторингу ШІ-систем, які запускають у виробничому середовищі.

До цього запуску увійшли можливості, доступні всім, а також функції у відкритому й закритому попередньому перегляді. Assistant Watchers і Agent Observability із підтримкою OpenTelemetry вже доступні всім, а Grafana Cloud Agents переходить у відкритий попередній перегляд. Крім того, Grafana впроваджує швидший пошук у журналах, додаткові засоби контролю витрат на телеметрію та комерційний магазин плагінів.

Головне питання — наскільки далеко операційна команда має дозволити агенту заходити у своїх діях. Виявлення незвичного шаблону, пояснення збою та зміна коду у виробничому середовищі мають різні наслідки. Анонс Grafana зближує ці етапи, водночас залишаючи за людиною право схвалювати запропоновані виправлення коду.

Від моніторингу телеметрії до пропозиції виправлення

Assistant Watchers дає змогу командам звичайною мовою описати, за чим вони хочуть стежити. Замість того щоб покладатися лише на заздалегідь визначений поріг, спостерігач вивчає закономірності в телеметрії та виявляє ознаки їхньої зміни. Результати надходять до наявної системи Grafana Alerting, а критично важлива знахідка може стати приводом для глибшого розслідування.

Це розширює можливості Grafana Assistant — вбудованого в продукт агента компанії, якому можна ставити запитання про операційні дані. Assistant Investigations, доступний усім із липня, може проводити триваліші розслідування, ініційовані сповіщеннями або інцидентами. Нові спостерігачі дають ще одну відправну точку: зміну, що лише починає проявлятися і яку команда, можливо, ще не описала правилом сповіщення.

Grafana Cloud Agents додає контрольоване хмарне середовище, де Assistant може аналізувати код у репозиторії разом із поточною телеметрією, підготувати пропозицію виправлення та відкрити запит на злиття. У відкритому попередньому перегляді процес обмежується зміною, яку людина може перевірити й схвалити. Навіть правдоподібний діагноз і працездатне виправлення ще потрібно перевірити на відповідність вимогам застосунку та процесу розгортання.

Це важливо, адже агент може переконливо пояснити проблему, не маючи достатньо доказів. Якщо пов’язати кожну знахідку з телеметрією, інженери матимуть дані для перевірки, а запит на злиття стане звичним етапом перевірки фактичних змін.

Моніторинг самих агентів

Друга частина анонсу стосується робочих навантажень ШІ, які вже виконуються в застосунках. Підтримка OpenTelemetry у загальнодоступному Agent Observability дає змогу відстежувати активність агентів за тим самим відкритим стандартом інструментування, що й інших сервісів.

У документації продукту Agent Observability від Grafana описано відтворення розмов із переглядом запитів, викликів інструментів і відповідей, а також затримок, використання токенів, витрат на моделі, оцінювань та експериментів. Це допомагає командам відрізнити дорогий виклик моделі від повільної нижчої за ланцюжком служби або з’ясувати причину погіршення якості після зміни запиту чи інструмента.

Стан інфраструктури та якість відповідей потребують різних показників. Сервіс може залишатися доступним, навіть якщо агент використовує не той інструмент або дає невдалу відповідь. Поєднання операційної телеметрії з оцінюваннями розширює коло питань, які можуть досліджувати інженери, але не робить автоматичним кожне оцінювання якості.

Граф знань, що пов’язує симптоми з наслідками

Grafana також додає граф знань до кожного середовища Grafana Cloud. Рівень контексту під час виконання пов’язує застосунки, бази даних, хмарні служби, інфраструктуру Kubernetes і телеметрію взаємодії з користувачами. Команди можуть додавати власні сутності та зв’язки, щоб відобразити важливі для них продукти або бізнес-системи.

Власні сутності та контекст під час виконання для агентів уже доступні всім. Нова можливість виконувати запити мовою Cypher дає агентам змогу отримувати зв’язки з графа, а Grafana повідомляє, що цей контекст доступний Assistant і агентам, підключеним через gcx. Мета — повторно використовувати вже наявне уявлення про залежності, а не щоразу відновлювати його з необроблених журналів під час розслідування.

Наявна документація сервера Cloud MCP від Grafana допомагає зрозуміти підхід компанії до зовнішніх агентів. Розміщений у хмарі сервер дає сумісним клієнтам змогу запитувати дані Grafana з авторизацією через OAuth; доступ обмежений дозволами користувача Grafana. Тож обмін операційним контекстом між інструментами також залежить від налаштованих для цих даних дозволів і обмежень.

Кілька розширень іще перебувають на етапі попереднього перегляду. Каталог сервісів із даними про відповідальних, Mobile Observability, Critical User Journeys і Operational Context with Knowledge Graph доступні в закритому попередньому перегляді. Session Replay і Grafana Workflows перебувають у відкритому попередньому перегляді. Response Console, що об’єднує людей, які реагують на інциденти, та агентів у спільному робочому просторі для роботи з інцидентами, перебуває у закритому попередньому перегляді.

Ці відмінності важливі для впровадження. Команда вже може використовувати загальнодоступні можливості графа, але перш ніж покладатися на ширший процес реагування на інциденти, їй варто окремо оцінити доступність функцій у попередньому перегляді та рівень їхньої готовності.

Більше телеметричних даних робить контроль витрат частиною стека ШІ

Агенти створюють додаткові дані для перевірки: запити до моделей, виклики інструментів, зміни коду та поведінку застосунків, з якими вони взаємодіють. Ще один напрямок цього випуску — зберігати ці дані корисними, не утримуючи кожен сигнал із пов’язаними з цим повними витратами.

У Grafana Cloud Logs удосконалення повнотекстового пошуку, засновані на технології Logline, компанію якої Grafana придбала у квітні 2026 року, стали загальнодоступними. За словами Grafana, ці зміни пришвидшують пошук рідкісних значень, як-от ідентифікаторів запитів, у сховищі об’єктів — без додаткової плати. Це особливо важливо для розслідувань, під час яких потрібно знайти конкретну подію, а не загальну тенденцію.

Adaptive Logs Archive, доступний у режимі загальнодоступного попереднього перегляду, спрямовує журнали до сховища об’єктів, що належить клієнту, у відкритому форматі. Adaptive Metrics Auto-Apply, доступний для всіх, автоматично застосовує рекомендації щодо зменшення кардинальності; режим Cost Mode має запобігати збільшенню загальної кількості активних рядів. Ще одне загальнодоступне оновлення дає змогу розробникам отримувати трасування за ідентифікатором за попередні 24 години, навіть якщо Adaptive Traces їх відкинув.

Компроміс має не лише фінансовий, а й операційний характер: рішення щодо зберігання та семплювання визначають, які докази залишаться доступними після збою. Архіви, що належать клієнтам, і чітко визначений період отримання трасувань дають командам більше можливостей, але їм усе одно потрібні політики, що відповідають їхнім потребам у розслідуваннях і дотриманні вимог.

Комерційний маркетплейс і виважений шлях до автономності

У загальнодоступному Grafana Marketplace до наявної екосистеми плагінів додано платні плагіни від перевірених партнерів. Клієнти платних тарифів Grafana Cloud можуть розпочати 14-денний пробний період і оформити щомісячну підписку, сплачуючи за нею через наявний рахунок. Підтримку плагінів надають партнери, а виставленням рахунків займається Grafana. Безкоштовне поширення плагінів, як і раніше, доступне.

Ці анонси з’явилися разом зі Звітом про стан спостережуваності за 2026 рік від Grafana Labs і ETR, підготовленим на основі відповідей 300 ІТ-керівників і керівників інженерних команд. Згідно з пресрелізами, 68% респондентів перейшли від використання ШІ для спостережуваності лише під час розслідувань до пілотних проєктів або виробничого середовища. Рівень довіри значно вищий до розслідувань у режимі лише для читання — 85%, — ніж до цілком автономного усунення проблем — 52%.

Ці відповіді в опитуванні описують поширення технологій і ставлення до них, а не підтверджують надійність щойно анонсованих інструментів. Водночас вони пояснюють напрямок цього впровадження: автоматизувати виявлення проблем і розслідування, створити спільний облік залежностей і зробити запропоновані дії доступними для перевірки. Для інженерних команд практичним критерієм стане те, чи забезпечить таке поєднання кращі докази й менше повторних розслідувань, водночас чітко визначаючи відповідальність за зміни, що мають суттєві наслідки.