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  <author_name>optim-keimatsuo</author_name>
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  <blog_title>OPTiM TECH BLOG</blog_title>
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    <anon>Platform Engineering</anon>
    <anon>Event</anon>
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  <description>本記事は、Grafana Labs 主催の 「Grafana Observability CON 2026 Tokyo」 に参加したレポートです。イベントを通して、オブザーバビリティが単なる「監視・可視化」から、「運用判断や改善を支援するプラットフォーム」へと進化していることが強調されていました。 特に印象的だったのは、Knowledge Graph と RCA Workbench による根本原因分析の高速化、Grafana Assistant を中心としたエージェント型 AI による調査支援、そして Adaptive Telemetry / Adaptive Trace による実践的なコスト最適化です。また、OpenTelemetry 導入を支える Instrumentation Hub や、フロントエンド・ユーザー体験まで含めた E2E 可観測性の重要性も語られていました。 筆者の所属するオプティムの Kubernetes 基盤「Cavor」では OSS の LGTM スタックを運用しているため、Grafana Cloud の方向性を「既存構成をどう発展させるか」という視点で捉え、すぐに試せそうな点（テレメトリ最適化や E2E の可観測性強化）と、前提整備が必要な点（AI 活用や Knowledge Graph）を整理しています。 本記事は、イベント内容の紹介にとどまらず、実運用にどう結びつけるか、将来的にどのような観測基盤を目指すべきかを考察した実践的なレポートとなっています。</description>
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  <published>2026-04-02 10:00:00</published>
  <title>OSS LGTMスタック運用の視点で読み解く、Grafana Observability CON 2026 Tokyo 参加レポート</title>
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