主要观点：作者在经历 API 故障后决定构建综合 OpenObserve 仪表盘，经过研究选择该平台，在实施过程中遇到诸多挑战，如服务工具化、构建查询和可视化等，同时设置了不致引发警报疲劳的警报，实施两个月后取得显著成效，包括更快的故障解决、实际成本节省和打破部门壁垒，未来还将继续推进二期工程。
关键信息：

• 去年周四因 API 故障开始构建仪表盘，四年软件工程师生涯中一直用不同监测工具处理问题。
• 研究后选择 OpenObserve 平台，因其统一处理日志、指标和跟踪，成本效率高且适合混合栈。
• 实施中在 Java 和 Node.js 服务工具化时犯过错误，后采取更聚焦方式，通过 OQL 查询获取所需洞察，如监测 API 成功率和 CPU 利用率。
• 设置警报避免警报疲劳，如监测 API 失败率的警报，经过调优找到平衡。
• 实施两个月后，故障解决时间缩短，成本节省 22%，加强了工程和财务团队合作。
  重要细节：
• Java 服务工具化代码示例展示如何创建计数器记录 API 调用成功和失败次数。
• Node.js 服务工具化通过中间件记录 API 调用和错误次数。
• 不同 SQL 查询用于监测不同指标，如 API 成功率和 CPU 利用率。
• 警报设置的 YAML 代码示例，用于监测 API 失败率。
• 实施后的成效数据，如故障解决时间缩短和成本节省比例。
• 未来二期工程计划，包括实施分布式追踪、添加异常检测和连接技术与业务指标。