Grafana Labs升级AI可观测性助手Grafana Assistant，扩展多数据源支持简化运维流程
Grafana Labs
30多个
Grafana Assistant支持的不同数据源数量
项目背景
分布式系统复杂度持续提升，AI驱动应用产生的遥测数据不断增多，仅采集数据已无法满足运维需求，可观测性行业竞争方向从遥测数据采集能力转向AI应用能力，多家头部厂商均已布局AI可观测性相关产品。 本案例依据「InfoQ 中文」公开发布的信息整理，原文：https://www.infoq.cn/article/0slNEHoKwzuJdxD7D1fJ?utm_source=rss&utm_medium=article
面临的痛点
现代运维团队的运营数据分散在多个互不连通的平台，碎片化严重；排查生产故障时工程师需要在多工具间来回切换，手动关联数据、重建服务依赖，流程繁琐效率低；不同数据源对应不同查询语言，工程师学习成本高、使用门槛高。
优秘的方案
升级AI可观测性助手Grafana Assistant，扩大支持的数据源覆盖范围，支持用户通过自然语言提问，自动将自然语言转换为对应数据源的查询语句，跨多源关联数据完成运维操作，同时适配企业现有权限体系，推出配套AI可观测性产品并开放自托管部署能力。
通过自然语言查询并关联来自30多个不同数据源的数据调查故障、生成查询并排查复杂的分布式系统问题生成仪表盘、构建复杂监控查询、解释陌生指标、导航Grafana资源利用来自整个组织基础设施的遥测数据启动调查
实施路径
1
基于GrafanaCON 2026公布的整体AI战略升级Grafana Assistant能力
2
扩展支持的数据源范围，覆盖云平台、数据库、可观测性后端、问题跟踪系统、基础设施监控系统等多类来源
3
围绕可观测性工作流程设计专属AI助手，而非通用型聊天机器人
4
适配企业现有权限体系和基于角色的访问控制规则
5
推出大语言模型应用监控产品、模型上下文协议（MCP）支持等配套AI产品，开放Grafana Assistant自托管部署能力
落地成效
30多个
Grafana Assistant支持的不同数据源数量
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