这是 Beta 探索课程，内容结构、实验步骤和示例可能会继续调整。

关键决策

决策 1：应用直写还是 Agent 采集

方案	优点	缺点
应用直写	实现简单	业务与日志系统强耦合，日志挂了业务被拖垮
Agent 采集	隔离故障、统一策略	多一层组件

决策：Agent 采集。应用只写本地文件，Agent 负责读取、缓冲、批量、重试。

方案	优点	缺点
文本 + 正则解析	迁移成本低	易受格式变化影响
结构化 JSON	查询聚合准确	需要业务改造

决策：组合使用。核心服务尽量结构化输出，历史服务先用解析规则兼容。

方案	优点	缺点
从日志聚合	接入成本低、可回溯	语义依赖日志质量
应用埋点	延迟低、语义清晰	需要业务改造

决策：早期从日志聚合，核心服务逐步埋点。两条路径并存时要统一口径。

决策：采样，但保护核心信号。固定比例 + 错误全量 + 慢请求提高采样率 + 重要租户定向采样。关键是入口采样后下游遵循同一决策。

决策：不是。过度敏感会制造噪音。规则要有持续时间、聚合、抑制、升级和恢复通知，并持续治理误报。

五个关键决策：Agent 采集、结构化优先、指标从日志起步、trace 采样保核心、告警克制不敏感。每个决策都来自对「可靠性、成本、体验」的具体权衡。