Grafana Labs bổ sung các tác nhân AI theo dõi và sửa mã vào nền tảng giám sát

Grafana Labs đang mở rộng Grafana Cloud với các tác nhân AI theo dõi những vấn đề mới phát sinh, các công cụ chuẩn bị bản sửa mã để con người xem xét và một đồ thị tri thức dùng chung kết nối sự cố hạ tầng với những người dùng bị ảnh hưởng. Được công bố tại ObservabilityCON 2026, các sản phẩm mới đáp ứng hai nhiệm vụ ngày càng gắn kết: dùng AI để vận hành phần mềm và giám sát các hệ thống AI đang được đưa vào môi trường thực tế.

Đợt triển khai kết hợp các tính năng đã được cung cấp rộng rãi với những bản xem trước công khai và riêng tư. Assistant Watchers và Agent Observability có hỗ trợ OpenTelemetry đã được cung cấp rộng rãi, trong khi Grafana Cloud Agents bước vào giai đoạn xem trước công khai. Cùng với đó, Grafana giới thiệu tính năng tìm kiếm nhật ký nhanh hơn, bổ sung các biện pháp kiểm soát chi phí đo từ xa và ra mắt một chợ tiện ích thương mại.

Câu hỏi cốt lõi là nhóm vận hành nên cho phép một tác nhân tự quyết định đến đâu. Phát hiện một mẫu bất thường, giải thích sự cố và thay đổi mã đang chạy trong môi trường thực tế có những hệ quả khác nhau. Thông báo của Grafana đưa các bước này đến gần nhau hơn, đồng thời vẫn yêu cầu con người phê duyệt những bản sửa mã được đề xuất.

Từ theo dõi dữ liệu đo từ xa đến đề xuất bản sửa

Assistant Watchers cho phép các nhóm mô tả bằng ngôn ngữ thông thường những gì họ muốn giám sát. Thay vì chỉ dựa vào một ngưỡng được xác định trước, Watcher học các mẫu từ dữ liệu đo từ xa và đưa ra bằng chứng khi những mẫu đó thay đổi. Các phát hiện được chuyển qua Grafana Alerting hiện có, và một phát hiện nghiêm trọng có thể khởi động cuộc điều tra chuyên sâu hơn.

Tính năng này mở rộng Grafana Assistant, tác nhân tích hợp sẵn của công ty để đặt câu hỏi về dữ liệu vận hành. Assistant Investigations, đã được cung cấp rộng rãi từ tháng 7, có thể tiến hành các cuộc điều tra dài hơn, bắt đầu từ cảnh báo hoặc sự cố. Watchers mới tạo thêm một điểm khởi đầu: một thay đổi đang xuất hiện mà nhóm có thể chưa chuyển thành quy tắc cảnh báo.

Grafana Cloud Agents bổ sung một môi trường đám mây được kiểm soát, nơi Assistant có thể xem xét mã trong kho lưu trữ cùng với dữ liệu đo từ xa trực tiếp, chuẩn bị bản sửa đề xuất và mở một yêu cầu kéo. Bản xem trước công khai chỉ dừng ở thay đổi có thể được xem xét để một người phê duyệt. Dù chẩn đoán có vẻ hợp lý và bản vá hoạt động được, cả hai vẫn cần được kiểm chứng theo yêu cầu của ứng dụng và quy trình triển khai.

Điều này quan trọng vì một tác nhân có thể đưa ra lời giải thích thuyết phục dù chưa có đủ bằng chứng. Việc kết nối từng phát hiện với dữ liệu đo từ xa giúp kỹ sư có thông tin để kiểm tra, còn yêu cầu kéo tạo ra một bước kiểm duyệt quen thuộc để xem xét thay đổi thực tế.

Giám sát chính các tác nhân

Nửa còn lại của thông báo đề cập đến các khối lượng công việc AI đã chạy bên trong ứng dụng. Hỗ trợ OpenTelemetry, hiện đã được cung cấp rộng rãi trong Agent Observability, đưa hoạt động của tác nhân vào cùng một tiêu chuẩn đo lường mở được dùng cho các dịch vụ khác.

Tài liệu về sản phẩm Agent Observability của Grafana mô tả khả năng phát lại hội thoại qua các lời nhắc, lệnh gọi công cụ và câu trả lời, cùng với độ trễ, mức tiêu thụ token, chi phí mô hình, các lượt đánh giá và thử nghiệm. Nhờ đó, các nhóm có thể phân biệt một lệnh gọi mô hình tốn kém với một dịch vụ phụ trợ phản hồi chậm, hoặc điều tra sự suy giảm chất lượng sau khi lời nhắc hay công cụ thay đổi.

Tình trạng của hạ tầng và chất lượng câu trả lời cần được đo lường theo những cách khác nhau. Một dịch vụ có thể vẫn hoạt động trong khi tác nhân dùng sai công cụ hoặc đưa ra câu trả lời kém. Kết hợp dữ liệu đo từ xa về vận hành với các lượt đánh giá giúp mở rộng phạm vi điều tra của kỹ sư; điều đó không khiến mọi đánh giá chất lượng đều được tự động hóa.

Đồ thị tri thức kết nối triệu chứng với tác động

Grafana cũng đang đưa Knowledge Graph vào mọi ngăn xếp Grafana Cloud. Lớp ngữ cảnh thời gian chạy kết nối ứng dụng, cơ sở dữ liệu, dịch vụ đám mây, hạ tầng Kubernetes và dữ liệu đo từ xa hướng đến người dùng. Các nhóm có thể thêm thực thể và mối quan hệ tùy chỉnh để thể hiện những sản phẩm hoặc hệ thống nghiệp vụ quan trọng với họ.

Các thực thể tùy chỉnh và ngữ cảnh thời gian chạy dành cho tác nhân hiện đã được cung cấp rộng rãi. Khả năng truy vấn Cypher mới cho phép các tác nhân truy xuất mối quan hệ từ đồ thị, và Grafana cho biết Assistant cùng các tác nhân kết nối qua gcx có thể truy cập ngữ cảnh đó. Mục đích là tái sử dụng góc nhìn sẵn có về các mối phụ thuộc thay vì dựng lại góc nhìn này từ nhật ký thô trong mỗi lần điều tra.

Tài liệu hiện có của Grafana về máy chủ MCP trên đám mây cung cấp thông tin hữu ích về cách hãng tiếp cận các tác nhân bên ngoài. Máy chủ được lưu trữ cho phép các ứng dụng khách tương thích truy vấn dữ liệu Grafana bằng cơ chế ủy quyền OAuth, với quyền truy cập được giới hạn theo quyền Grafana của người dùng. Vì vậy, việc chia sẻ ngữ cảnh vận hành giữa các công cụ cũng phụ thuộc vào quyền và ranh giới được cấu hình cho dữ liệu đó.

Một số phần mở rộng vẫn đang ở giai đoạn xem trước. Danh mục dịch vụ có thông tin về quyền sở hữu, Mobile Observability, Critical User Journeys và Operational Context with Knowledge Graph đang ở giai đoạn xem trước riêng tư. Session Replay và Grafana Workflows đang ở giai đoạn xem trước công khai. Response Console, đưa người ứng cứu và các tác nhân vào chung một không gian làm việc xử lý sự cố, đang ở giai đoạn xem trước riêng tư.

Những khác biệt này có ý nghĩa đối với việc áp dụng. Hiện các nhóm có thể xây dựng dựa trên những khả năng đồ thị đã được cung cấp rộng rãi, nhưng nên đánh giá riêng quyền truy cập và mức độ hoàn thiện của các bản xem trước trước khi phụ thuộc vào quy trình ứng phó sự cố rộng hơn.

Nhiều dữ liệu đo từ xa hơn khiến việc kiểm soát chi phí trở thành một phần của hệ thống AI

Các tác nhân tạo thêm nhiều hoạt động cần giám sát: yêu cầu gửi đến mô hình, lệnh gọi công cụ, thay đổi mã và hành vi của những ứng dụng mà chúng tác động đến. Bản phát hành cũng tập trung vào việc giữ cho thông tin này hữu ích mà không phải lưu trữ mọi tín hiệu với đầy đủ chi phí.

Grafana Cloud Logs bổ sung các cải tiến tìm kiếm toàn văn hiện đã được cung cấp rộng rãi, dựa trên công nghệ của Logline, công ty được Grafana mua lại vào tháng 4 năm 2026. Grafana cho biết những thay đổi này giúp tăng tốc độ tìm kiếm các giá trị hiếm gặp, chẳng hạn như mã yêu cầu, trên kho lưu trữ đối tượng mà không phát sinh thêm chi phí. Tính năng này đặc biệt hữu ích trong các cuộc điều tra cần tìm một sự kiện cụ thể thay vì xu hướng tổng hợp.

Adaptive Logs Archive, hiện ở giai đoạn xem trước công khai, chuyển nhật ký đến một vùng lưu trữ đối tượng do khách hàng sở hữu theo định dạng mở. Adaptive Metrics Auto-Apply, hiện đã được cung cấp rộng rãi, tự động áp dụng các đề xuất giảm cardinality, với chế độ Cost Mode nhằm ngăn tổng số chuỗi đang hoạt động tăng lên. Một bản cập nhật khác, cũng đã được cung cấp rộng rãi, cho phép nhà phát triển truy xuất dấu vết theo ID trong 24 giờ trước đó, ngay cả khi Adaptive Traces đã loại bỏ chúng.

Sự đánh đổi này không chỉ liên quan đến tài chính mà còn ảnh hưởng đến hoạt động: các lựa chọn về thời gian lưu trữ và lấy mẫu quyết định những bằng chứng nào còn có thể truy cập sau khi xảy ra sự cố. Kho lưu trữ do khách hàng sở hữu và khoảng thời gian truy xuất dấu vết được xác định rõ giúp các nhóm có thêm lựa chọn, nhưng họ vẫn cần xây dựng chính sách phù hợp với nhu cầu điều tra và tuân thủ.

Chợ plugin thương mại và lộ trình thận trọng hướng tới quyền tự chủ

Grafana Marketplace, hiện đã được cung cấp rộng rãi, bổ sung các plugin trả phí từ những đối tác đã được xác minh vào hệ sinh thái plugin hiện có. Khách hàng Grafana Cloud thuộc gói trả phí có thể bắt đầu dùng thử trong 14 ngày và đăng ký theo tháng thông qua hóa đơn hiện tại. Đối tác hỗ trợ plugin, còn Grafana xử lý việc thanh toán. Các plugin miễn phí hiện có vẫn tiếp tục được phân phối.

Các thông báo được đưa ra cùng với Báo cáo Toàn cảnh khả năng quan sát năm 2026 của Grafana Labs và ETR, dựa trên khảo sát 300 lãnh đạo trong lĩnh vực CNTT và kỹ thuật. Theo các thông cáo, 68% đã đưa AI ứng dụng vào khả năng quan sát vượt ra ngoài phạm vi điều tra, chuyển sang giai đoạn thí điểm hoặc triển khai trong môi trường thực tế. Mức độ sẵn sàng cao hơn đáng kể đối với hoạt động điều tra chỉ đọc, ở mức 85%, so với việc khắc phục hoàn toàn tự động, ở mức 52%.

Các câu trả lời khảo sát phản ánh mức độ áp dụng và quan điểm, chứ không chứng minh độ tin cậy của những công cụ vừa được công bố. Dù vậy, chúng giúp lý giải định hướng triển khai: tự động hóa việc phát hiện và điều tra, cung cấp một bản ghi chung về các mối phụ thuộc, đồng thời giúp rà soát các hành động được đề xuất. Với các nhóm kỹ thuật, phép thử thực tế sẽ là liệu sự kết hợp này có tạo ra bằng chứng tốt hơn và giảm số cuộc điều tra lặp lại hay không, đồng thời vẫn xác định rõ trách nhiệm đối với những thay đổi có hệ quả đáng kể.