Modern bulut sistemlerinin karmaşık altyapısını izlemek, binlerce farklı performans metriğini takip etmeyi gerektiriyor. Prometheus gibi izleme araçları bu verileri toplarken, PromQL gibi özel sorgu dilleri kullanılıyor. Ancak bu dilleri öğrenmek ve doğru sorguları yazmak, sistem yöneticileri ve güvenilirlik mühendisleri için ciddi bir zorluk teşkil ediyor.
Araştırmacılar bu problemi çözmek için katalog tabanlı bir çerçeve geliştirdi. Sistem, insan dilindeki soruları executable PromQL sorgularına dönüştürerek, teknik bilgi gerekliliğini ortadan kaldırıyor. Yaklaşık 2000 temel metrikten oluşan statik katalogla başlayan sistem, runtime sırasında GPU gibi özel donanımların metriklerini de keşfedebiliyor.
Sistemin çok aşamalı sorgu işleme hattı, önce kullanıcının niyetini sınıflandırıyor, sonra kategori bazında metrik yönlendirmesi yapıyor ve çok boyutlu semantik puanlama ile en uygun metrikleri belirliyor. En ilgi çekici özelliklerden biri, dinamik zaman çözünürlüğü mekanizması. 'Dün akşamdan beri', 'son çeyrek' veya 'geçtiğimiz ay' gibi doğal ifadeleri anlayarak PromQL'in zaman sözdizimineuygun formatlara çeviriyor.
Bu gelişme, bulut native gözlemlenebilirlik alanında önemli bir adım teşkil ediyor. Teknik olmayan personelin de sistem metriklerine kolayca erişebilmesi, sorun tespiti ve performans optimizasyonu süreçlerini hızlandırabilir.