Grafana Labs、AI向けログ検索とデータ最適化を強化

Grafana Labsは10月20日、Grafana Cloudの新機能を発表しました。
ログの全文検索を高速化し、テレメトリの保持コストを抑える機能を提供します。
Logline買収の技術を基盤にした検索機能は一般提供を開始しました。
Adaptive Logs Archiveはパブリックプレビューで提供します。

記事の概要

新機能は、AIワークロードの拡大で増加するログやメトリクス、トレースなどを対象にしています。
Grafana Cloud Logsでは、オブジェクトストレージ内にあるログの全文検索を追加料金なしで利用できます。
特定のリクエストIDや顧客IDなど、出現頻度の低い値を含むログを数秒で検索できます。
ドイツのDATEV eGでは、約1テラバイトの処理時間が3分から3秒未満に短縮されました。
処理対象データも約100ギガバイトまで減り、新規ログでは処理データ量が80〜90%減少しました。
Adaptive Logs Archiveでは、ログを自社所有のオブジェクトストレージに保存できます。
Adaptive Metrics Auto-Applyは、メトリクスのカーディナリティ削減を自動適用し、既存のダッシュボードやアラートを維持します。
Adaptive Tracesでは、サンプリングで除外した過去24時間分のトレースもトレースIDで取得できます。

記事のポイント

全文検索を高速化： Loglineの技術を基盤に、低頻度のIDを含むログを数秒で検索できる機能を追加しました。
ログを低コスト保存： Adaptive Logs Archiveにより、自社のオブジェクトストレージへログを振り分けて保持できます。
最適化を自動適用： Adaptive Metrics Auto-Applyが推奨事項を継続適用し、時系列数を増やさない制御も行います。

このニュースがもたらす影響

導入を検討する企業： AIワークロードの増加で監視費用と調査時間が同時に膨らむ企業は、保存先・保持期間・検索性能を分けて評価し、既存のダッシュボードやアラートを維持できるかを導入条件に加える必要がありそうです。
運用基盤チーム：低頻度IDの検索や除外済みトレースの確認が迅速になれば、障害対応で全量を高コストで保持する設計を見直せます。自動化する範囲と、人が判断する例外を先に決めることが求められそうです。
同業の提供企業：検索速度の向上と保存コストの抑制を一体で扱う構成が示されたことで、同業各社には機能単体の追加だけでなく、性能と費用の改善効果を導入前から示すことが求められる可能性があります。

このニュースの背景

AIワークロードの拡大に加え、AIエージェントがエージェントやツールを呼び出すたびにテレメトリを生成するため、ログやメトリクス、トレースの量が増えています。
Grafana LabsとETRの調査では、対象者300人の78%が前年にオブザーバビリティ支出が増えたと回答し、73%が今後も増加すると見込んでいます。
支出増加の主な要因として、スタックへの新製品追加を61%、AIによる開発の加速に伴う監視対象の増加を60%が挙げています。
このため、必要なデータを素早く検索する性能と、保持するデータを絞り込む仕組みの両方が課題になっています。