Honeycomb Canvas brengt AI naar observability-data

In dit artikel:

Honeycomb heeft Canvas algemeen beschikbaar gemaakt: een AI-werkruimte die observability-telemetrie automatisch omzet in begrijpelijke inzichten en samenwerking mogelijk maakt zonder dat engineers steeds handmatige queries moeten schrijven. Canvas begon als bètaproject met als doel teams sneller hun data te laten verkennen en problemen op te sporen door natuurlijke taalvragen te ondersteunen, afwijkingen automatisch te verklaren met traces en metadata, en live analyse-boards te delen die aansluiten op bestaande Honeycomb-workflows.

Tijdens de bètaperiode hebben honderden teams uit verschillende prijsklassen met Canvas gewerkt; bekende gebruikers zijn onder meer Stripe, HelloFresh, Zeta Global, Duolingo en Robinhood. Voor enterprise-klanten is Canvas inmiddels een standaardinstrument geworden bij incidentonderzoeken en root-cause analyses.

De GA-release voegt twee belangrijke functies toe: in interactieve conversaties kunnen gebruikers met een @-vermelding datasets of kolommen aanwijzen, waarna Canvas automatisch relevante metadata toont (zoals recente waarden en ingest-patronen) om vastlopen van onderzoeken te voorkomen. Daarnaast introduceert Honeycomb achtergrond-agents die alerts kunnen beoordelen en vooronderzoeken doen voordat een engineer wordt gealarmeerd; die agents gaan binnenkort ook automatisch onderzoeken starten bij afwijkende patronen.

Honeycomb werkt verder aan verbeterde modelsturing zodat systeemcontext en query-intentie beter begrepen worden, en verdiept de integratie tussen Canvas en andere onderdelen van het platform om samenwerking en onderzoeksworkflow uit te breiden. Canvas is nu voor alle Honeycomb-gebruikers beschikbaar en moet teams helpen sneller te leren en veerkrachtigere systemen te bouwen. (Terzijde: relevante standaarden zoals OpenTelemetry blijven belangrijk voor het verzamelen van de onderliggende observability-data.)