01
列式对象存储
把 Parquet 写入 S3、GCS、Azure 或 MinIO，Postgres 跟踪组织、Stream、Schema 与文件。
该共享的保持共享，该专业的保持专业。
每种信号都有适合操作人员的界面，而租户、时间、对象存储与调查上下文保持统一。
02
跨信号 SQL
通过 DataFusion 使用 Join、CTE 与窗口函数，回答单一遥测类型无法覆盖的问题。
03
信号原生探索
日志、PromQL 指标、链路瀑布图、性能火焰图、服务拓扑和仪表盘分别针对自己的工作优化。
04
Planner 强制租户隔离
组织过滤条件被改写进查询计划，而不是依赖命名约定。
工作流
从接入到调查，始终保持同一套上下文。
数据平面携带了操作人员过去必须手工重建的信息。
- 101 · 接入
接受生产环境已经使用的协议
OTLP、Prometheus、Loki、Elasticsearch bulk、Syslog、pprof、Pyroscope 与云日志入口进入同一治理平面。
- 202 · 存储
把列式数据持久化到自己的对象存储
WAL 与 Arrow Buffer 刷入 Parquet，Tantivy 与元数据支持选择性读取。
- 303 · 查询
根据问题选择 SQL 或 PromQL
选择最适合信号的查询界面，无需把数据移动到另一个后端。
- 404 · 关联
保留租户、时间和实体上下文
在不同信号视图间移动时，调查约束始终保留。
交付证明
共享层是可验证的实现事实。
公开架构与 API 呈现的就是这里描述的跨信号模型。
- Parquet 59 与 object_store 0.13
- 无损 pprof + zstd 归档
- DataFusion 54 与 Arrow Flight 59
- Postgres 元数据与 Planner 级 org rewrite