San Francisco, 21 Oct 2026 (Business Wire) -
Adaptive Logs Archive permite que los equipos conserven más registros con menos esfuerzo, y las consultas más rápidas de valores poco frecuentes en Grafana Cloud Logs ayudan a que los equipos y sus agentes puedan encontrar lo que buscan en segundos
Grafana Labs, la empresa detrás de la nube de observabilidad agéntica abierta, anunció hoy nuevos lanzamientos en ObservabilityCON 2026 para ayudar a que los equipos gestionen su telemetría en la era de la IA, encuentren la línea de registro adecuada en segundos y conserven solo la telemetría que vale la pena pagar a medida que las cargas de trabajo de IA aumentan. Las principales mejoras de rendimiento de consulta a Grafana Cloud Logs, diseñadas sobre tecnología proveniente de la adquisición de Logline por parte de la empresa, ahora están disponibles para el público en general, y Adaptive Logs Archive está en vista previa pública.
La IA está aumentando enormemente los niveles de telemetría. Los agentes de programación permiten que cualquier persona se convierta en desarrollador, por lo que se está creando más software más rápido, y todo eso requiere supervisión. Los agentes también suman a la carga, ya que cada llamada de agente y llamada de herramienta emite su propia telemetría. Si no se los controla, los costes de telemetría crecerán con cada nueva carga de trabajo, y esto hace que la optimización de costes y consultas sea un aspecto no negociable para ejecutar IA a escala. En el informe State of Observability Report 2026, también publicado esta semana por Grafana Labs y ETR, una empresa de Futurum, el 78 % de los 300 líderes de TI e ingeniería consultados aumentaron el gasto en observabilidad el año pasado, y el 73 % espera volver a hacerlo, citando como motivos los nuevos productos añadidos a la pila de tecnología (el 61 %) y el desarrollo acelerado por IA que crea más objetos a supervisar (el 60 %).
"La economía de la observabilidad solo funciona si se conservan los datos que valen la pena y se los puede aumentar o disminuir a medida que cambia el estado del sistema. Eso es más evidente que nunca con la explosión de la telemetría impulsada por la IA", explicó Jen Villa, directora de producto sénior de Grafana Labs. "Pero incluso los datos que vale la pena conservar representan un gran volumen, y sigue siendo necesario encontrar rápidamente lo que se busca en ellos. Adaptive Telemetry se ocupa de lo primero, y las mejoras de rendimiento de consulta que realizamos en Grafana Cloud Logs se encargan de lo segundo".
Encuentre la línea de registro que busca en segundos
Diseñada sobre tecnología de Logline, la empresa que Grafana Labs adquirió en abril de 2026, Cloud Logs ahora ofrece a los clientes búsqueda de texto completo más rápida y sin coste adicional.
Esta nueva funcionalidad identifica registros con baja frecuencia como ID de solicitudes e ID de clientes y los diferencia del almacenamiento de objetos, para que un ingeniero que recibe un mensaje a la una de la mañana pueda encontrar ID exactos en segundos, directamente desde la alerta. Los agentes envían muchas más consultas que las personas, por lo que las consultas más rápidas permiten que los agentes y los ingenieros avancen más rápido juntos.
"Cuando ejecuté nuestra primera búsqueda en registros recién enviados después de activar Logline, la mejora fue clara. Pasamos de procesar casi un terabyte de registros en tres minutos a alrededor de 100 gigabytes en menos de tres segundos", afirmó Timo Kirzdörfer, administrador de OpenTelemetry y Grafana Cloud de DATEV eG. "Eso representa una reducción entre el 80 y el 90 por ciento en el volumen de registros buscados en registros recién enviados, y observamos los resultados de inmediato".
Conserve solo los datos que vale la pena pagar
El paquete Adaptive Telemetry de Grafana Labs optimiza el coste entre métricas, registros, trazas y perfiles al recomendar lo que se debe agregar o muestrear, para que los equipos conserven la telemetría importante. El resultado es una mejor señal a un coste más bajo: los clientes que utilizan varios componentes, entre ellos Mux, TeleTracking y Auditboard, han reducido entre un 30 y un 50 % el gasto en telemetría promedio. Las nuevas actualizaciones cubren registros, métricas y trazas:
-- Adaptive Logs Archive (vista previa pública): Adaptive Logs Archive permite que los equipos enruten registros a un contenedor de almacenamiento de objetos de su propiedad en un formato abierto. El ahorro consiste en que no deben colocar esos registros en Grafana Cloud, pero los siguen conservando en almacenamiento de bajo coste en caso de que alguna vez sean necesarios para una investigación, una auditoría o una solicitud de cumplimiento normativo.
-- Adaptive Metrics Auto-Apply (disponible para el público en general): los equipos de plataformas ya no deben revisar una por una las recomendaciones de reducción de cardinalidad. Auto-Apply aplica continuamente recomendaciones sin intervención humana, mientras que los paneles y las alertas existentes siguen funcionando sin cambios. Con la opción Cost Mode, una protección integrada solo aplica las recomendaciones que no aumentan su serie activa total, para que la optimización nunca se convierta en un aumento de costes.
-- Trazas de consultas descartadas por Adaptive Traces (disponible para el público en general): tome muestras agresivamente sin preocuparse por perder la traza que necesita. Los desarrolladores pueden recuperar cualquier traza por ID en las últimas 24 horas, incluso si Adaptive Traces la descartó, para que el ahorro de costes nunca vaya en detrimento de una investigación.
"Anteriormente, encontrar desechos significa que alguien debía escarbar manualmente en cardinalidad métrica y volumen de registros, y el trabajo era interminable porque los nuevos servicios seguían añadiendo más. Ahora Adaptive Metrics y Adaptive Logs hacen ese análisis por nosotros", afirmó Carl Eastman, ingeniero de software principal de Rapid7. "Nos muestran cuáles son las métricas y los patrones de registro que nunca se consultaron, nos recomiendan que agregar o descartar, y nosotros aplicamos esas recomendaciones en lugar de tener que buscarlas. Nuestros ingenieros dedican su tiempo a las pocas reglas que requieren criterio humano, como el descarte de registros de depuración que sabemos que son ruido, en lugar de tener que revisar la larga cola de registros".
Más información
-- Entérese de todos los anuncios de ObservabilityCON en nuestro blog
-- Acceda al informe State of Observability 2026 completo
-- Lea el informe The Business Value of Grafana AI de IDC
Acerca de Grafana Labs
Grafana Labs es la empresa detrás de Grafana Cloud, la plataforma de observabilidad totalmente administrada en la que confían más de 10.000 organizaciones para garantizar la fiabilidad, resolver incidentes más rápido y optimizar la telemetría a escala. Diseñada sobre código abierto y estándares abiertos, y con interoperabilidad en cualquier pila de tecnología, Grafana Cloud lleva la IA a la observabilidad y la observabilidad a la IA, para que los equipos y sus agentes tengan una visibilidad unificada que les permita ver, entender y actuar sobre todos sus datos dispersos, dondequiera que residan, para avanzar a la velocidad de sus ambiciones. Nuestros clientes, entre los que podemos mencionar a Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft y Salesforce, confían en Grafana Labs. Somos una empresa 100% remota con más de 1400 integrantes del equipo en más de 40 países, y contamos con el respaldo de destacados inversores, entre ellos Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, and Lead Edge Capital. Puede obtener más información en grafana.com y seguirnos en LinkedIn y X.
El texto original en el idioma fuente de este comunicado es la versión oficial autorizada. Las traducciones solo se suministran como adaptación y deben cotejarse con el texto en el idioma fuente, que es la única versión del texto que tendrá un efecto legal.
Vea la versión original en businesswire.com: https://www.businesswire.com/news/home/20261020103823/es/
Contacto de prensa:press@grafana.com
Copyright Business Wire 2026
© 2026 Business Wire, Inc. Advertencia: Este comunicado de prensa no es un documento producido por AFP. AFP no será responsable de su contenido. Para cualquier pregunta relacionada, por favor póngase en contacto con las personas/entidades mencionadas en el comunicado de prensa.