跟踪

service_map— 根据跨度关系自动构建服务依赖关系图，显示请求在服务之间的流动。

trace_group— 根据条目跨度属性（如 HTTP 方法和路径）将相关跨度聚合到逻辑跟踪组中。

otel_trace_raw— 处理原始 OpenTelemetry 跟踪数据，并将属性、资源属性和仪器范围信息提取到可搜索字段中。

RED 指标控制面板 — 监控分布式系统中每项服务的速率（每秒请求数）、错误率（失败请求的百分比）和持续时间（延迟百分比）。这些指标可让您即时了解服务运行状况，并帮助您快速识别性能下降情况。

交互式服务地图-通过自动生成的依赖关系图可视化您的服务相互通信的方式。服务映射显示服务之间的请求流，帮助您了解系统架构并识别瓶颈或级联故障。

服务运行状况指标-根据错误率和延迟阈值快速识别有问题的服务。服务采用颜色编码，以突出显示需要立即关注的服务，从而可以轻松确定故障排除工作的优先顺序。

服务关联对话框-从任何服务向下钻取以分析相关的日志和跟踪。此集成视图将服务级别指标与详细的跟踪数据和关联的日志条目联系起来，无需在不同的工具之间切换即可更快地分析根本原因。

按 HTTP 方法和路径对跟踪进行分组 — 根据 API 端点自动将跟踪组织到逻辑组中，显示平均延迟、错误率和一段时间内的性能趋势等汇总指标。这可以帮助您确定哪些端点遇到了问题并跟踪性能改进。

跟踪 ID 和跨度 ID 搜索 — 使用跟踪标识符或跨度标识符快速定位特定跟踪。这在调查用户报告的问题或与包含跟踪上下文的错误日志关联时特别有用。

瀑布图 — 可视化请求在您的服务中流经时的完整时间表。瀑布视图显示跨度时间和持续时间，便于识别慢速操作、顺序处理与并行处理以及分布式系统中的时间花在哪里。

带有分层跨度细分的树视图-浏览跨度之间的父子关系，以了解跟踪中的呼叫层次结构。此视图可帮助您查看请求如何跨服务分支，并确定哪些服务调用导致了总体延迟。

关联日志面板-查看与您的跟踪发生在相同时间段内的日志，并按相关服务和跟踪上下文进行筛选。跟踪和日志之间的这种关联通过在单个界面中提供请求流和详细的应用程序日志，显著改善了故障排除。

关联分析 — 将跟踪、跨度和服务与相应的日志无缝链接。可观察性工作区使用跟踪上下文自动关联遥测数据，允许您在同一请求的不同视图之间进行切换，而不会丢失上下文。

自定义索引名称和跨集群支持 — 将 OpenSearch 服务配置为从自定义索引模式或跨多个 OpenSearch 集群读取跟踪数据。这种灵活性支持复杂的部署场景，并允许您根据运营需求组织遥测数据。

可配置的服务地图限制-调整服务地图中显示的服务和连接数量以处理大规模拓扑。对于拥有数百个服务的系统，您可以筛选地图以聚焦于特定的服务子集，或者调整渲染限制以保持性能。

甘特图的迷你地图导航-使用迷你地图概览高效地浏览大型跟踪瀑布图。此功能在分析具有多个跨度的轨迹时特别有用，可让您快速跳转到时间轴的不同部分。