Кажется, в observability снова выбор без выбора: Grafana или ClickStack?

Статья разбирает вопрос выбора на примере ClickHouse. Если ClickHouse — центральное хранилище телеметрии, а инженеры чаще расследуют инциденты, чем смотрят на заранее созданные графики, авторы предлагают смотреть в сторону ClickStack: поиск, корреляция логов, метрик и трейсов, session replay и отдельный акцент на AI/SRE-агентов через MCP.

Grafana остаётся сильнее там, где инфраструктура неоднородная: Prometheus, ClickHouse и ещё десяток источников, которые нужно собрать на одном дашборде, добавить алертинг и не заставлять команду менять привычные процессы.

Так как статья опубликована в блоге Clickhouse, практичный вывод напрашивается сам собой: «А зачем выбирать?» Grafana можно оставить для дашбордов и мониторинга, а ClickStack использовать для глубоких расследований по данным ClickHouse. Причём данные и ingestion pipeline дублировать не придётся.

Функция Kubernetes NodeSwap, которая, вероятно, перейдет в статус стабильной в предстоящем выпуске Kubernetes v1.34, позволяет использовать swap: это значительный сдвиг от обычной практики отключения swap для обеспечения предсказуемости производительности. Эта статья посвящена исключительно настройке swap на узлах Linux, углубляясь в критические параметры ядра Linux, которые управляют поведением swap, и в том, как они влияют на производительность рабочих нагрузок, использование swap и механизмы изгнания.