VictoriaMetrics ra mắt VictoriaStack dành cho số liệu, nhật ký, dấu vết và khắc phục sự cố có AI hỗ trợ

VictoriaMetrics đã giới thiệu VictoriaStack, một bộ giải pháp mã nguồn mở về khả năng quan sát, kết hợp các sản phẩm số liệu, nhật ký và truy vết phân tán của công ty trong một mô hình vận hành phối hợp. Đợt ra mắt này nhằm giúp các nhóm kỹ thuật mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu đo từ xa mà không phải thay thế toàn bộ môi trường giám sát hoặc buộc mọi tín hiệu phải lưu trong cùng một cơ sở dữ liệu.

VictoriaStack kết hợp VictoriaMetrics dành cho số liệu, VictoriaLogs dành cho nhật ký và VictoriaTraces dành cho dấu vết. Các nhóm có thể bắt đầu với những tín hiệu cần thiết rồi bổ sung các tín hiệu khác sau, nhờ công cụ triển khai dùng chung và khả năng hỗ trợ OpenTelemetry giúp kết nối các thành phần.

Thông báo này cũng mở rộng mô hình đó sang hoạt động vận hành có AI hỗ trợ. Các máy chủ Model Context Protocol chính thức và kỹ năng dành cho tác tử cho phép trợ lý điều tra dữ liệu đo từ xa trên toàn bộ bộ giải pháp, trong khi kỹ sư vẫn chịu trách nhiệm quyết định áp dụng những thay đổi nào.

Ba tín hiệu, ba cơ sở dữ liệu chuyên biệt

Số liệu, nhật ký và dấu vết giúp trả lời những câu hỏi vận hành khác nhau. Số liệu tóm tắt hành vi theo thời gian, chẳng hạn như tỷ lệ yêu cầu, số lỗi hoặc mức sử dụng bộ nhớ. Nhật ký ghi lại các sự kiện cùng thông tin chi tiết về chúng. Dấu vết phân tán theo dõi một yêu cầu qua nhiều dịch vụ, cho biết thời gian được sử dụng ở đâu và lỗi phát sinh tại đâu.

Khi xảy ra sự cố, kỹ sư có thể nhận thấy độ trễ tăng đột biến qua số liệu, khoanh vùng vấn đề ở một dịch vụ bằng dấu vết, rồi kiểm tra nhật ký để tìm lỗi gốc. Đưa các tín hiệu đó vào một quy trình làm việc thống nhất có thể rút ngắn thời gian điều tra mà không buộc chúng phải có cùng yêu cầu lưu trữ.

Tài liệu kiến trúc của VictoriaStack mô tả các cơ sở dữ liệu độc lập cùng chia sẻ một mô hình thành phần chung. Mỗi cơ sở dữ liệu có thể chạy dưới dạng một tệp nhị phân duy nhất hoặc dưới dạng cụm tách biệt các khâu tiếp nhận, lưu trữ và truy vấn. Bộ giải pháp có thể sử dụng vmauth làm điểm đầu vào để định tuyến và cân bằng tải.

Các giao diện truy vấn cũng vẫn được chuyên biệt hóa: VictoriaMetrics sử dụng MetricsQL tương thích với PromQL, VictoriaLogs sử dụng LogsQL, còn VictoriaTraces hỗ trợ LogsQL cùng các API tương thích với Jaeger và Tempo. Vì vậy, vận hành phối hợp không có nghĩa là dùng một cơ sở dữ liệu duy nhất hay một ngôn ngữ truy vấn chung cho tất cả.

Cả ba cơ sở dữ liệu cốt lõi đều được cung cấp theo giấy phép Apache 2.0. Công ty cũng cung cấp các tính năng dành cho doanh nghiệp và dịch vụ hỗ trợ thương mại, cùng dịch vụ VictoriaMetrics Cloud được quản lý hoàn toàn, hỗ trợ cả ba tín hiệu.

OpenTelemetry kết nối lớp thu thập dữ liệu

OpenTelemetry cung cấp một phương thức thống nhất để thiết lập khả năng đo đạc cho ứng dụng và xuất dữ liệu đo từ xa. Giao thức OTLP được hỗ trợ cho số liệu, nhật ký và dấu vết trong VictoriaStack, giúp các nhóm có một luồng tiếp nhận dữ liệu nhất quán dù dữ liệu được đưa vào các hệ thống phụ trợ khác nhau.

Điều này trở nên quan trọng khi ứng dụng phát triển từ vài dịch vụ thành một hệ thống phân tán. Việc thiết lập khả năng đo đạc cần giúp mô tả hành vi của ứng dụng; thay đổi nơi nhận dữ liệu đo từ xa không nên đòi hỏi phải thiết kế lại mã giám sát của từng dịch vụ.

Bộ giải pháp cũng hỗ trợ các định dạng tiếp nhận dữ liệu khác khi phù hợp. Chẳng hạn, những nhóm đã thu thập số liệu dựa trên Prometheus có thể tiếp tục sử dụng hệ sinh thái đó, đồng thời bổ sung nhật ký hoặc dữ liệu truy vết. Khả năng tương thích giao thức giúp giảm công sức chuyển đổi, nhưng việc lựa chọn thời gian lưu giữ, dung lượng và cách thức truy vấn vẫn là quyết định của nhóm kỹ thuật.

Đối với các triển khai Kubernetes, VictoriaMetrics giới thiệu bộ điều khiển và biểu đồ Helm là những công cụ quản lý phổ biến. Mục tiêu là giúp việc triển khai và nâng cấp nhất quán hơn, đồng thời vẫn cho phép mở rộng từng tín hiệu theo khối lượng công việc riêng.

Tác tử AI có thể điều tra trên nhiều nguồn dữ liệu đo từ xa

VictoriaStack tiếp cận AI theo hai hướng: hệ thống giám sát cần xử lý dữ liệu đo từ xa do các ứng dụng có tác tử tạo ra, và trợ lý AI có thể giúp kỹ sư truy vấn, phân tích dữ liệu đó.

Tài liệu về công cụ AI của công ty mô tả các máy chủ MCP riêng biệt dành cho số liệu, nhật ký và dấu vết. Các máy chủ này cung cấp những khả năng có cấu trúc như truy vấn chuỗi thời gian, khám phá các trường trong nhật ký, tìm dịch vụ và thao tác, cũng như truy xuất dấu vết. Tích hợp số liệu còn hỗ trợ điều tra về số lượng chuỗi thời gian, cách thức truy vấn và cấu hình cảnh báo.

Kho kỹ năng dành cho tác tử bổ sung các quy trình làm việc có thể tái sử dụng để điều tra nhiều tín hiệu và thực hiện những tác vụ vận hành liên quan. Trợ lý có thể làm theo một quy trình khắc phục sự cố xuyên suốt nhiều tín hiệu, thay vì chỉ dựa vào một bảng điều khiển hoặc thông báo lỗi được dán vào.

Thông báo cho biết các trợ lý như Claude Code, Codex, Cursor và tác tử nội bộ có thể truy cập ở chế độ chỉ đọc. Quy trình dự kiến vì thế tập trung vào điều tra: thu thập bằng chứng, liên kết các triệu chứng và đề xuất lời giải thích, trong khi kỹ sư quyết định áp dụng điều gì. Việc kết nối một nguồn dữ liệu đo từ xa với tác tử tự nó không chứng minh rằng tác tử đã xác định đúng nguyên nhân gốc rễ.

Mở rộng khả năng tiếp nhận dữ liệu và truy vấn một cách độc lập

Hướng dẫn bắt đầu nhanh VictoriaStack minh họa cả cấu hình một nút lẫn cấu hình theo cụm. Bản trình diễn Docker Compose bao gồm một ứng dụng và bộ thu thập OpenTelemetry, ba cơ sở dữ liệu, Grafana, vmalert và vmauth. Tài liệu nêu rõ môi trường cục bộ này chỉ nhằm mục đích trình diễn, không phải triển khai trong môi trường sản xuất.

Trong mô hình cụm, các thành phần tiếp nhận dữ liệu và truy vấn là phi trạng thái, có thể mở rộng độc lập, còn các thành phần lưu trữ duy trì dữ liệu. Cách phân tách này đáp ứng những áp lực khác nhau: lượng dữ liệu đo lường gửi đến tăng có thể đòi hỏi thêm năng lực tiếp nhận, trong khi số kỹ sư hoặc tác tử tiến hành điều tra tăng có thể làm nhu cầu truy vấn cao hơn.

Việc lập kế hoạch lưu trữ vẫn rất quan trọng. Tài liệu cho biết các cơ sở dữ liệu lưu dữ liệu đo lường trên hệ thống tệp cục bộ; S3 hoặc Google Cloud Storage được dùng để sao lưu, chứ không phải làm tầng truy vấn trên lưu trữ đối tượng. Tài liệu cũng lưu ý rằng giảm số lượng phân mảnh lưu trữ là một thao tác phức tạp. Những đặc điểm này cần được cân nhắc khi lựa chọn cấu trúc liên kết và dự báo mức tăng trưởng.

Một nền tảng phối hợp mà không cần chuyển đổi tất cả cùng lúc

VictoriaMetrics sẽ giới thiệu VictoriaStack tại KubeCon + CloudNativeCon North America 2026, với phần trình diễn một ứng dụng Kubernetes được gắn thiết bị đo bằng OTLP, gửi ba tín hiệu đo lường đến các hệ thống phụ trợ tương ứng, sau đó thực hiện quy trình khắc phục sự cố trên nhiều tín hiệu.

“Kỷ nguyên tác tử sẽ mang đến nhiều dữ liệu đo lường hơn và đòi hỏi cao hơn về cách chúng ta xử lý dữ liệu đó,” Roman Khavronenko, đồng sáng lập kiêm quản lý kỹ thuật của VictoriaMetrics, cho biết trong thông báo. Ông nói VictoriaStack được thiết kế để đáp ứng khả năng mở rộng và hiệu quả khi nhu cầu đó tăng lên.

Giải pháp thực tiễn là áp dụng từng bước: duy trì một hệ sinh thái thu thập hữu ích, bổ sung những tín hiệu còn thiếu và quản lý các dịch vụ phát sinh theo một mô hình nhất quán hơn. Giá trị của VictoriaStack nằm ở khả năng các thành phần phối hợp với nhau hiệu quả đến đâu khi khối lượng dữ liệu đo lường và nhu cầu điều tra tăng lên, đồng thời vẫn để các nhóm quyết định dữ liệu của họ được lưu ở đâu và từng tín hiệu được mở rộng như thế nào.