Grafana Labsは、すべてのGrafana CloudスタックにKnowledge Graphを搭載すると発表しました。あわせて、Digital Experience Monitoringの新機能と、Grafana Cloud Incident Response Management(IRM)のアップデートも公開しています。今回のリリースにより、インフラやアプリケーションの依存関係がユーザー体験やインシデント対応と結び付きます。人間とエージェントが共通のコンテキストを持ち、問題の調査と対応に当たれるようになります。
エージェント型システムはアーキテクチャが複雑化し、チームも問題の調査や対応にエージェントを使うようになっています。そのエージェントには、技術的な症状をビジネスへの影響に結び付けるコンテキストが必要です。多くのチームはデータベースからユーザーのブラウザーまでテレメトリーを収集していますが、障害が起きたデータベースが、どのサービスやチーム、顧客に影響するのかをつなぐ実行時のコンテキストを持っていません。
Grafana LabsとETR(Futurum傘下)が今週あわせて公開した「2026 State of Observability Report」では、調査対象のITおよびエンジニアリング部門のリーダー300人のうち、最も多い成熟度の段階は30%でした。この段階では、予期しないシステムの挙動を説明できるものの、ユーザーに影響が出る前に問題を検知して防ぐことはできません。このギャップを埋めるため、Grafana Cloudはフルスタックのオブザーバビリティを拡充し続けています。人間もエージェントも、各種のシグナルを顧客が使っている製品に結び付けられるようにするためです。オープンスタンダードに基づいて構築されているため、Grafana独自のエージェントだけでなく、チームがすでに使っているエージェントとも連携できます。
Grafana Labsのプロダクト担当ディレクターであるRichard Lam氏は、次のように述べています。「多くのチームが抱えているのは、モニタリングの問題ではなく技術的負債の問題です。あらゆるレイヤーのテレメトリーがありながら、それを影響を受ける顧客に結び付ける手段がありません。すべてのGrafana CloudスタックにKnowledge Graphを搭載し、インフラからユーザーまでその範囲を広げることで、統合されたオブザーバビリティは、各チームが自力で組み立てるものではなく、基盤となります。人間にとっても、隣で働くエージェントにとってもです」
運用するすべてを一つにつなぐビュー
フルスタックのビューは、各レイヤーがつながっていなければ役に立ちません。ナレッジグラフは、インフラ、アプリケーション、ユーザー向けのシグナルを共通のモデルで結び付けます。人間とエージェントは依存関係をたどって症状を追跡し、原因を調べられます。
Grafana Cloud Knowledge Graphは、Grafana Cloudの実行時コンテキストを担うレイヤーです。チームはここで、エージェントが環境について把握する内容を整えていきます。Grafanaのオブザーバビリティ製品群から得たテレメトリーをもとにコンテキストを構築し、エージェント、アプリケーション、データベースをクラウドサービスやKubernetesクラスターに結び付けます。さらにフロントエンド監視とシンセティック監視を通じて、ユーザーのところまで範囲が及びます。
チームは、自分たちだけが知る情報をカスタムエンティティとして追加できます。人間とエージェントは、オープンスタンダードに基づく同じコンテキストで作業できます。このコンテキストがあれば、複雑な問題でも当て推量や行き詰まりを減らして調べを進められます。Knowledge Graphの新機能は次のとおりです。
- カスタムエンティティ(GA): Grafana Cloudが検出した対象を、製品など自社のビジネスが動かしている単位にまとめます。テレメトリーから定義したエンティティとリレーションシップを使います。Grafana AssistantのKnowledge Graphモードを使うと、既存の接続を確認したり、ルールを書いたりできます。
- オーナーシップ付きサービスカタログ(プライベートプレビュー): Grafana Cloud Service Centerにあるサービスのオーナー、オンコール体制表、ランブックをグラフ上に反映します。依存関係をたどると、誰が対処できるかも分かります。
- エージェント向け実行時コンテキスト(GA): Knowledge Graphは、Grafana Assistantと、gcx経由で接続した任意のエージェントに対し、実行時コンテキストとして利用できます。新たに加わったCypherクエリ機能により、エージェントはリレーションシップを柔軟に取得できます。各エージェントは、生のテレメトリーからコンテキストを作り直すのではなく、すでに構築済みの内容から作業を始められます。
LexisNexis Risk Solutionsのソフトウェアエンジニアリング担当シニアディレクターであるNeil Wilson氏は、次のように述べています。「運用の未来を決めるのは、最も多くのテレメトリーを集めた者ではなく、最も正確なコンテキストを提供できる者です。テレメトリーは何が起きているかを教えてくれます。コンテキストは、それがなぜ重要なのかを教えてくれます」
「調査で最も難しいのは、データ不足であることはまれだと分かってきました。難しいのは、複雑なエコシステム全体でサービスのオーナーシップ、依存関係、運用知識、顧客への影響を結び付けることです。Entity Graphのリレーションシップは、こうしたつながりを可視化します。エンジニアやAIシステムは、データから理解へ、そして行動へと進むために必要なコンテキストを得られます」
システム障害だけでなく、ユーザーがつまずく場面も把握
サーバー側で止まるオブザーバビリティでは、顧客が実際に製品を体験する場面を見逃します。Grafana Cloud Digital Experience Monitoringは、フルスタックのオブザーバビリティをブラウザーとモバイルデバイスにまで広げます。想定どおりの動作を再現するプロアクティブなテストと、実際のユーザーのシグナルを結び付けます。いずれもスタックのほかの部分と同じテレメトリー上で動作します。Grafana Labsは今回、システムの健全性とユーザー体験の隔たりをさらに埋めるため、新しいユースケース、ユーザージャーニー、データタイプ、ビューを導入しました。
- Session Replay(パブリックプレビュー): ユーザーがアプリケーション上で実際に行った操作を、動画プレーヤーのような録画で確認できます。問題が起きた時点を基盤のテレメトリーと突き合わせ、何が起きたのかを正確に把握できます。
- Mobile Observability(プライベートプレビュー): Frontend Observabilityを、iOS、Android、React Native、Flutterのアプリに拡張します。アップストリームのネイティブOpenTelemetry SDKを使います。モバイルユーザーの体験を確認し、別のツールを使わずに、スタックのほかの部分と同じテレメトリーに結び付けられます。
- Critical User Journeys(プライベートプレビュー): 最も重要なジャーニーを定義します。各チームが独自の基準で判断することなく、「重要」の定義をそろえて作業できます。ジャーニーを端から端まで調べ、コンバージョン率の低下から根本原因まで、一つのビューでたどれます。
人間もエージェントも、すべての対応者が同じ状況を共有
フルスタックの可視性が最も重要になるのは、何かが壊れたときです。インシデント対応では、各レイヤーが連携して機能しなければなりません。しかしAIの登場で、インシデント対応は単純になるどころか、関わる主体が増えて混み合っています。チームがインシデント対応にエージェントを取り入れるにつれ、調査の調整が新たな課題になっています。
エンジニア、そのコーディングエージェント、Grafana Assistantは、同じインシデントを同時に調査できます。何を確認済みか共有された記録がなければ、作業が重複する恐れがあります。Grafana Cloud IRMのアップデートにより、人間とエージェントは共通のコンテキストと、インシデント対応のための調整された作業空間を得られます。
- Grafana Workflows(パブリックプレビュー): イベント駆動の自動化機能です。Grafana Cloudとほかのツールをまたいでアクションを連携させます。分析や文書作成が必要なステップでは、Grafana Assistantを利用できます。あらかじめ用意されたブループリントは、重大インシデントの立ち上げ、オンコール引き継ぎレポート、週次のサービス健全性サマリーに対応します。
- Knowledge Graph連携のOperational Context(プライベートプレビュー): 過去の対応で試したこと、判明したこと、除外したことを記録します。次の調査はその経験を踏まえて始められ、エージェントは過去の仮説を現在の証拠で検証できます。
- Response Console(プライベートプレビュー): 人間とエージェントがインシデントについて協働する単一のインターフェースです。対応者はClaude、Codex、Assistant Investigationsを一か所で使えます。いずれも同じKnowledge Graphのコンテキストを利用するため、作業の重複や、確認済みの内容の見失いを防げます。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/10/21/grafana-labs-knowledge-graph/
