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参考材料
- All you need is Wide Events, not "Metrics, Logs and Traces"，作者 Ivan Burmistrov，发表于 2024 年 2 月 15 日
- Hacker News 讨论（2024 年 2 月 27 日）
Substack 精选要点
- Burmistrov 认为，业界对“可观测性三驾马车”（指标、日志、追踪）的执念，让人忽视了真正的目标：当故障形态还是未知的“未知”时，需要能快速探索高基数字段的生产数据。
- 在 Meta，Scuba 把一切都视为 wide event：单条包含大量字段的事件记录（类似超宽的 JSON），几乎把发生时的所有上下文都塞进去。分析师可以沿任何维度切片、分组、筛选，不需要预聚合，也就没有粒度损失。
- 文章通过一次转化率骤降的排障故事说明：团队不断筛选 wide event，最终锁定特定的 OS 版本和构建号。因为没有预聚合，所有细节都保留下来，负责出问题组件的团队立刻浮现。
- wide event 可以覆盖三驾马车：trace 只是在事件里多了
TraceId/SpanId；日志是携带 message 的结构化字段；指标是定期快照。保留原始事件，把模式选择延迟到查询时，自然让跨维度关联更容易。 - 作者的吐槽集中在 OpenTelemetry 教学上：厚厚一摞术语表、以三驾马车为起点的叙述，让可观测性显得晦涩而门槛高。但核心理念其实可以简单归结为“捕获富含上下文的事件并探索它们”。
HN 讨论的侧重点
- 多数评论者认可理念，但强调“把所有字段都存下来并可查询”很 烧钱，尤其在采购 SaaS 时。很多团队选择预聚合指标，并非因为不理解，而是成本压力。
- 不少人指出，wide event 和结构化日志、Kafka→Elastic/ClickHouse、事件溯源模式非常契合。新意更多在于运维成熟度和优秀工具，而非技术本身。
- 中小团队的工程师表示，如果自建（Kafka + Elastic）管线，成本可控；一旦依赖云厂商服务，账单会随着用量呈指数增长。
- 有人提醒不要把数据湖做成“数据沼泽”：如果只是“统统塞进去”，缺少留存策略、责任划分，以及对下游依赖的管理，很快就失控。
- 也有人探讨混合方案：从事件洪流中派生指标、把 wide event 批量写入 Parquet，或在使用 OpenTelemetry span 的同时强化 UI，让 wide event 的心智模型更易理解。
- 元讨论也不少：供应商会把“可观测性”解释成自己能卖的形态，而“一切只需 X”式的口号往往忽略了真实团队面对的权衡。
对我们栈的启发
- wide event 的优势离不开廉价的原始存储，以及支持多维探索的交互界面；少任何一环，思路都会折翼。
- 成本治理与留存策略必须与数据模型同步迭代，否则 wide event 湖迟早变成无法检索的沼泽。
- 即便暂时做不到 Scuba 那种深度，把结构化事件当作默认的输出格式，也能为未来的工具演进留好空间。指标随时可在下游派生，但丢掉的细节再也找不回来。
- 传播理念同样重要：与其让同事背诵“指标、日志、追踪三大类”，不如描述成“捕获可询问的、结构化且上下文丰富的事件”。