Grafana免费开放AI助手，CEO幽默提醒用户适度使用

Grafana宣布将其AI助手免费开放给开源用户和本地部署用户。在本周于巴塞罗那举办的用户大会上，CEO Raj Dutt在台上开玩笑地提醒大家"不要用太多"。

除此之外，这家可观测性厂商还在大会上正式发布了Grafana 13，以及经过重新架构的日志聚合工具Loki，并对可观测性工具之外的商业分析与工作流扩展方向发出了强烈信号。

Grafana 13的主要更新

Grafana 13包含多项新功能：针对特定数据源定制的开箱即用预构建仪表盘、围绕DORA等方法论的模板，以及正式发布的动态仪表盘功能。其他更新包括重新设计的查询编辑器、焕新的已保存查询界面，以及支持用户直接从已保存查询创建面板。Git Sync功能也已正式发布，允许运维团队在GitOps工作流中以"代码管理可观测性"的方式进行协作。

AI助手免费开放，智能体管理提上日程

在如今几乎所有主题演讲都离不开智能体话题的背景下，Dutt宣布Grafana Assistant将从原来的仅限云端，扩展至本地部署和开源用户。用户需要连接Grafana Cloud账户以调用大语言模型，但可观测性数据仍保留在本地。该助手可在Slack或Teams中实现自动化操作，也支持通过API或CLI方式调用。

Grafana Cloud还新增了AI可观测性功能，承诺提供对AI智能体行为的实时可见性。首席工程师Mat Ryer将其描述为一种"万米高空视角"，可以清晰了解时间、Token以及"由此产生的费用"的流向，并支持深入查看智能体活动，包括发现策略违规或数据泄露风险。

对于将助手免费开放给全量用户，Dutt坦言心情复杂："我真的很兴奋，但也有些担心……我们要把Grafana助手开放给那99%的用户，而不只是原来付费的1%。"他还调侃道："我跟我们的首席财务官聊过这件事，他有点担心。所以我很兴奋——欢迎大家使用，但也许不要用太多。"

商业分析与可观测性融合提速

Grafana显然希望通过将平台延伸至可观测性以外的领域来实现商业变现。Dutt表示："我们希望将我们在可观测性领域所做的一切，随着时间的推移带到业务的其他部分。这意味着关注的不只是请求量，也许还有营收；不只是延迟，也许还有用户生命周期价值（LTV）。"

他认为，随着企业越来越依赖软件驱动，"业务数据与可观测性数据"正在走向融合。产品负责人Jen Vila也补充说，团队目前正在开源版Grafana中试验新功能，再决定是否正式在Grafana Cloud中推出。她表示："我认为我们目前的核心假设是，用户越来越希望将业务分析指标与可观测性数据放在一起查看，这可能是我们切入的一个方向。"

Loki架构升级，大规模存储效率显著提升

在基础设施层面，Loki的架构升级引入了基于Kafka的数据摄取机制，并对查询引擎和调度器进行了重新设计。核心收益在于减少冗余写入。工程经理Poyzan Taneli指出，此前版本"可能会将同一条日志存储2.3次……基于对象存储来说，在PB级别的运营规模下，这是相当大的浪费。"

Q&A

Q1：Grafana Assistant对免费用户有哪些限制？

A：Grafana Assistant对开源和本地部署用户免费开放，但用户需要连接Grafana Cloud账户来调用大语言模型服务。可观测性数据本身仍保留在本地，不会上传至云端。助手支持在Slack或Teams中实现自动化，也可通过API或CLI方式调用。虽然功能向全量用户开放，但CEO也幽默地提醒用户"不要用太多"，暗示使用量对平台成本存在一定影响。

Q2：Grafana的AI可观测性功能能监控哪些内容？

A：Grafana Cloud新增的AI可观测性功能，专为监控AI智能体行为设计。它提供"万米高空视角"，帮助用户了解时间、Token消耗以及对应成本的流向。同时支持深入查看具体的智能体活动，包括识别策略违规行为或潜在的数据泄露风险，从而为企业在大规模部署AI智能体时提供实时可见性和风险管控能力。

Q3：Loki架构升级后解决了哪些问题？

A：Loki新版本通过引入基于Kafka的数据摄取机制，并对查询引擎和调度器进行重构，重点解决了冗余写入问题。此前版本在对象存储层面可能将同一条日志重复存储约2.3次，在PB级别的运营规模下，这会导致大量存储资源浪费。新架构显著降低了冗余写入，提升了大规模日志处理的存储效率。