可观测性和监控
如何选择信号以及完整示例，请参阅遥测。
AI 智能体
要连接客户端，请参阅通过 MCP 连接 AI 智能体。
可观测性信号
问题
问题
按分组归并的故障，可以包含多条发生记录。发生记录是该问题被采集到的一次实例。
first_seen_at 是第一条发生记录的时间。last_seen_at 是最近一条发生记录的时间。日志
日志
一条带时间戳的事件记录。日志可以携带严重程度、服务、版本、环境、链路上下文，以及受隐私限制的属性。
链路和 Span
链路和 Span
链路记录一次请求或操作经过的各个环节。Span 是链路中的一次计时操作。与某条链路关联，说明存在共享的上下文，但不能证明因果关系。
指标
指标
运行时测量值，具有明确的单位、类型、聚合方式和时间范围。指标点不能与日志、链路或问题的计数互换。
版本
版本
随遥测数据上报的、已部署的应用或服务版本。版本与项目或仓库不是同一个对象。
操作
操作
经过分类的产品事件，例如注册、结账、导入或失败的任务。分析功能把操作分为页面浏览、屏幕浏览或互动。操作不是 LogBrew 自动运行的命令。
问题排查
并非每条发生记录都包含所有字段。
阅读顺序和响应字段见排查问题。
身份和关联
值缺失并不能证明相关活动没有发生。
身份类型说明应用如何为主体分类。它不能证明数据是匿名的。稳定的 ID 仍然可以把活动关联起来。
范围和数据质量
测量和时间
不要把相互重叠的子 Span 的耗时相加来得到请求总耗时。不要把事件数与已识别用户数进行比较。
证据状态
以下状态不能互换：- 已采集：证据存在。
- 缺失：证据未被采集。
- 已隐藏：证据被有意隐藏。
- 已截断：证据超出了响应或采集的上限。
- 不可用：读取无法提供该证据。
Likely cause（可能原因）和 likely fix area（可能的修复位置）描述的是有限的诊断证据，而不是已证实的根本原因。除非接口约定明确说明这是 LogBrew 的测量值，否则 Reported impact（报告的影响）由上报的应用提供。
产品分析
不完整周期、缺失的身份、不完整的属性采集、采样和截断都会限制结果的含义。LogBrew 会把这些限制展示出来，而不是把它们变成零或确定的结论。
计数规则见产品分析。要发送分类后的活动和带类型的身份，请参阅产品事件采集。