المراقبة في 2026: OpenTelemetry وAIOps ونهاية الغرق في السجلات

غارقون في البيانات، متعطشون للرؤية

تولّد شركة SaaS متوسطة الحجم تُشغّل 200 خدمة مصغّرة على Kubernetes ما يقارب 5 تيرابايت من السجلات و100 مليار نقطة بيانات مترية وملايين التتبعات الموزعة يومياً. أما المؤسسات الكبرى فتولّد ما يتراوح بين 10 و50 ضعفاً من هذا الحجم. البيانات موجودة. المشكلة ليست في الجمع — بل في الفهم.

كان الرصد التقليدي يطرح سؤالاً بسيطاً: «هل هذا الخادم يعمل أم لا؟» أما المراقبة الحديثة فتطرح سؤالاً أصعب بشكل جوهري: «لماذا يكون مسار الدفع أبطأ بـ 300 ميلي ثانية للمستخدمين في فرنسا مقارنة بألمانيا، وأيّ من الخدمات الـ 200 المتفاعلة هي المسؤولة؟»

بلغت قيمة سوق أدوات ومنصات المراقبة 2.4 مليار دولار في 2023، ومن المتوقع أن تصل إلى 4.1 مليار دولار بحلول 2028 بمعدل نمو سنوي مركّب قدره 11.7%، وفقاً لـ MarketsandMarkets. لكن السوق يشهد ثلاثة تحولات متزامنة: صعود OpenTelemetry كمعيار بيانات عالمي، ودمج الذكاء الاصطناعي لتحليل الأسباب الجذرية آلياً، وتوحّد المورّدين بدافع إرهاق العملاء من الأدوات المجزأة. فهم هذه الاتجاهات ضروري لأي مؤسسة هندسية تستثمر في بنية المراقبة التحتية.

---

الركائز الثلاث — والرابعة

تُعرّف المراقبة تقليدياً بثلاث ركائز من بيانات القياس عن بُعد:

السجلات (Logs) — سجلات نصية مؤرّخة لأحداث منفصلة («المستخدم 12345 أرسل الطلب رقم 67890 الساعة 14:32:07»). السجلات هي أقدم أنواع القياس وأكثرها قابلية للقراءة البشرية، لكنها مكلفة التخزين على نطاق واسع وصعبة الربط عبر الخدمات.

المقاييس (Metrics) — قياسات رقمية مُجمّعة عبر الزمن (استخدام المعالج عند 73%، زمن استجابة p99 عند 450 ميلي ثانية، معدل الخطأ عند 0.3%). المقاييس فعّالة في التخزين والاستعلام لكنها تفتقر إلى الدقة اللازمة لتشخيص مشكلات محددة.

التتبعات (Traces) — سجلات رحلة طلب واحد عبر خدمات متعددة، تُظهر سلسلة الاستدعاءات الكاملة وأزمنة استجابتها ونتائجها. التتبع الموزع هو أقوى أداة تشخيصية لمعماريات الخدمات المصغّرة، لكنه أيضاً الأكثر تعقيداً في التجهيز والأكثر تكلفة في التخزين.

الركيزة الرابعة التي تكتسب اعترافاً في 2026 هي التنميط (Profiling) — التنميط المستمر لأداء التطبيقات على مستوى الشيفرة المصدرية، يُظهر أيّ الدوال تستهلك المعالج والذاكرة وعمليات الإدخال/الإخراج. التنميط المستمر يسدّ الفجوة بين «هذه الخدمة بطيئة» (وهو ما تخبرك به التتبعات) و«هذه الدالة في هذه الخدمة هي عنق الزجاجة» (وهو ما لا يستطيع كشفه إلا التنميط). استحواذ Grafana Labs على Pyroscope ومنمّط Datadog المستمر أدخلا التنميط إلى منصات المراقبة الرئيسية.

---

OpenTelemetry: المعيار الذي انتصر

OpenTelemetry (OTel) هو إطار عمل مفتوح المصدر للمراقبة — مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات (API) وحزم تطوير البرمجيات (SDK) والأدوات لتوليد بيانات القياس عن بُعد (التتبعات والمقاييس والسجلات والتنميط) وجمعها وتصديرها من التطبيقات. يخضع لإشراف Cloud Native Computing Foundation (CNCF) وهو ثاني أكثر مشاريع CNCF نشاطاً بعد Kubernetes.

لا يمكن المبالغة في أهمية OpenTelemetry: فهو المعادل في عالم المراقبة لبروتوكول HTTP للويب أو SQL لقواعد البيانات — معيار عالمي يفصل توليد بيانات القياس عن تحليلها.

قبل OpenTelemetry، كان تجهيز تطبيق للمراقبة يعني اختيار مورّد واستخدام وكيله أو حزمة تطويره أو واجهته البرمجية المملوكة. إذا جهّزت تطبيقك بحزمة Datadog، كانت بيانات القياس محبوسة في Datadog. الانتقال إلى Grafana كان يعني إعادة تجهيز كل شيء. هذا الحبس لدى المورّد كان الشكوى الأكبر في سوق المراقبة.

يحلّ OpenTelemetry هذه المشكلة عبر توحيد طبقة التجهيز. التطبيق المُجهّز بحزم OTel يولّد بيانات قياس بصيغة محايدة تجاه المورّدين يمكن تصديرها إلى أي واجهة خلفية متوافقة — Datadog أو Grafana Cloud أو New Relic أو Splunk أو Jaeger أو Prometheus أو أي منصة أخرى متوافقة مع OpenTelemetry. تُجهّز مرة واحدة ويمكنك تغيير الواجهة الخلفية دون لمس الشيفرة المصدرية.

الاعتماد في 2026 يقترب من الانتشار الشامل. حزم OTel متاحة لجميع اللغات الرئيسية (Python وJava وGo وJavaScript/TypeScript و.NET وRuby وRust وPHP). مكتبات التجهيز التلقائي تستطيع إضافة التتبع والمقاييس للتطبيقات القائمة دون أي تعديل في الشيفرة للعديد من أطر العمل (Spring Boot وExpress.js وDjango وFlask). كل مزوّد سحابي رئيسي (AWS وAzure وGCP) يدعم OTel كمسار أساسي لاستيعاب بيانات القياس.

أصبح OTel Collector — وكيل محايد تجاه المورّدين يستقبل بيانات القياس ويعالجها ويصدّرها — مكوّناً معيارياً في البنية التحتية السحابية الأصلية. تنشر المؤسسات Collectors كـ sidecars أو daemonsets أو خدمات بوابة لتمركز معالجة بيانات القياس وتصفيتها وتوجيهها.

OTel للسجلات بلغ استقرار المواصفات، حيث حققت حزم اللغات الرئيسية (Java و.NET وPython) تطبيقات مستقرة خلال 2024-2025 والحزم المتبقية تلحق تباعاً، مما أكمل تغطية الركائز الثلاث التقليدية. OTel للتنميط يمتلك نموذج بيانات مستقراً، ويستهدف فريق عمل eBPF Instrumentation SIG إصدار نسخة 1.0 جاهزة للإنتاج في 2026، مما سيضيف الركيزة الرابعة إلى الإطار الموحّد.

---

AIOps: جعل الآلات تفهم الضوضاء

تجاوز حجم بيانات القياس منذ زمن طويل ما يستطيع المشغّلون البشريون معالجته. حادث كبير في معمارية خدمات مصغّرة يولّد آلاف التنبيهات المترابطة وملايين إدخالات السجلات ومئات المقاييس الشاذة — كل ذلك في غضون دقائق. يُغمر المهندس المناوب على الفور.

يطبّق AIOps (الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات) التعلم الآلي على هذه البيانات من أجل:

تقليل ضوضاء التنبيهات. إرهاق التنبيهات هو الشكوى الأولى لمهندسي المناوبة. تربط أنظمة AIOps التنبيهات المتصلة (10 خدمات تعيد أخطاء بسبب بطء قاعدة بيانات علوية ← تنبيه سبب جذري واحد بدلاً من 10 تنبيهات أعراض)، وتكبت التنبيهات الحميدة المعروفة، وتُرتّب التنبيهات المتبقية حسب الخطورة المحتملة والأثر التجاري.

اكتشاف الشذوذ تلقائياً. بدلاً من تنبيهات العتبة الثابتة («التنبيه إذا تجاوز المعالج 80%»)، تتعلم أنظمة AIOps نمط السلوك الطبيعي لكل مقياس وتُنبّه عند انحراف السلوك عن خط الأساس المُتعلَّم. هذا يكتشف مشكلات خفية (تسرّب ذاكرة تدريجي، ارتفاع بطيء في معدل الخطأ) تُفلتها العتبات الثابتة.

إجراء تحليل آلي للأسباب الجذرية. عند وقوع حادث، يحلّل الذكاء الاصطناعي الارتباط الزمني بين المقاييس والسجلات والتتبعات لتحديد السبب الجذري المحتمل. «ارتفع معدل خطأ الدفع في الساعة 14:32 ← بعد دقيقتين من نشر على payment-service ← النشر أدخل تراجعاً في استعلام قاعدة البيانات ← هذا هو الاستعلام المحدد الذي أبطأ.»

التنبؤ بالحوادث قبل وقوعها. من خلال تحليل الاتجاهات (القرص يمتلئ بنسبة 2% في الساعة، تسرّب ذاكرة ينمو بمقدار 50 ميغابايت في الساعة)، يمكن لـ AIOps التنبؤ بنفاد السعة وتفعيل إجراء استباقي — توسيع الموارد أو إعادة تشغيل خدمة أو تنبيه مهندس — قبل أن يتأثر المستخدمون.

أبرز تطبيقات AIOps في 2026:

Watchdog من Datadog يكتشف الشذوذ تلقائياً ويربطه عبر كامل مكدس بيانات القياس في Datadog، مولّداً فرضيات عن السبب الجذري دون تحقيق يدوي. يستخدم Watchdog أسبوعين من البيانات التاريخية لتأسيس خط أساس للسلوك الطبيعي ويُبرز استباقياً مشكلات الأداء بما في ذلك ارتفاعات زمن الاستجابة ومعدلات الخطأ المرتفعة وعمليات نشر الشيفرة المعيبة. صُنّف Datadog كرائد في Forrester Wave لمنصات AIOps (الربع الثاني 2025).

التنبيه المدعوم بالتعلم الآلي من Grafana يدمج اكتشاف الشذوذ مباشرة في لوحات معلومات Grafana، مما يُتيح تنبيهات ذكية للمؤسسات التي تستخدم مكدس Grafana مفتوح المصدر.

AIOps من PagerDuty يربط التنبيهات من مصادر رصد متعددة، ويقلّل الضوضاء بنسبة 87% في المتوسط وفقاً لبيانات عملاء الوصول المبكر (مع إبلاغ بعض العملاء عن تقليل يصل إلى 98%)، ويقدّم توصيات لفرز الحوادث. صُنّف PagerDuty كرائد في تقرير GigaOm Radar 2025 لـ AIOps للسنة الرابعة على التوالي.

BigPanda يتخصص في ربط التنبيهات عبر أدوات رصد غير متجانسة، مستهدفاً المؤسسات الكبرى التي لديها عشرات أنظمة المراقبة التي تولّد تنبيهات متداخلة.

---

مشهد المورّدين: التوحّد والمنافسة

يتوحّد سوق المراقبة حول ثلاثة مستويات:

المستوى الأول: مورّدو المنصات الشاملة

Datadog هو رائد السوق، بأوسع منصة متكاملة تغطي APM والسجلات والمقاييس والتتبعات والتنميط ورصد الأمان وReal User Monitoring والرصد الاصطناعي ورؤية CI/CD. نهج Datadog في «لوحة زجاجية واحدة» — كل بيانات القياس في منصة واحدة مع ربط مدمج — يجذب المؤسسات التي تريد توحيد أدواتها. المقابل هو التكلفة: تسعير Datadog هو الأعلى في السوق، و«صدمة الفاتورة» من حجم بيانات القياس غير المتوقع هي الشكوى الأكثر شيوعاً لدى العملاء.

Splunk (استحوذت عليه Cisco في مارس 2024 مقابل حوالي 28 مليار دولار) يجمع بين تحليلات السجلات على مستوى المؤسسات وAPM ورصد البنية التحتية. أكبر استحواذ في تاريخ Cisco يُموضع Splunk كمكوّن المراقبة ضمن منصة مؤسسية أوسع تجمع بين الشبكات والأمان والمراقبة.

New Relic تحوّل إلى نموذج تسعير قائم على الاستخدام يجمع بين رسوم استيعاب البيانات (0.30 دولار/غيغابايت للخطة العادية، 0.50 دولار/غيغابايت لـ Data Plus) مع نموذج أحدث لوحدات سعة الحوسبة (CCU) يُسعّر الاستعلامات والتنبيهات واستدعاءات API. هذا النهج الهجين يتفوق على تسعير Datadog القائم على المضيف والميزة، مع مستوى مجاني يشمل 100 غيغابايت/شهر. تقدّم New Relic تجربة منصة كاملة بتكلفة أقل، وإن كانت بعمق أقل في بعض الفئات وتعقيد متزايد في هيكل تسعيرها الخاص.

المستوى الثاني: المنظومة مفتوحة المصدر

Grafana Labs بنت أكثر مكدس مراقبة مفتوح المصدر إقناعاً: Grafana (التصوير المرئي)، وLoki (السجلات)، وMimir (المقاييس)، وTempo (التتبعات)، وPyroscope (التنميط). المكدس قابل للاستضافة الذاتية بالكامل ومجاني، مع Grafana Cloud كنسخة مُستضافة مُدارة. للمؤسسات الحساسة للتكلفة والمستعدة للاستثمار في الخبرة التشغيلية، يوفر مكدس Grafana قدرات بمستوى Datadog بجزء بسيط من التكلفة.

Prometheus يظل المعيار لجمع المقاييس في بيئات Kubernetes، مع منظومة ضخمة من المُصدّرين والتكاملات. معظم مشغّلات Kubernetes تُصدر مقاييس Prometheus أصلياً.

المستوى الثالث: الخدمات السحابية الأصلية

AWS CloudWatch + X-Ray وAzure Monitor + Application Insights وGoogle Cloud Operations Suite توفر مراقبة أصلية لأحمال العمل على سحاباتها المعنية. هذه الخدمات مدمجة بعمق مع منصاتها السحابية (الاكتشاف التلقائي، تكامل IAM، ربط الموارد) لكنها تفتقر إلى الرؤية متعددة السحابات التي توفرها الأدوات الخارجية. تناسب بشكل أفضل المؤسسات ذات المعماريات أحادية السحابة التي تفضّل التكاملات الأصلية على المنصات الخارجية.

---

مشكلة التكلفة: المراقبة مكلفة

تكاليف المراقبة هي أحد أسرع بنود الميزانية نمواً في ميزانيات الهندسة. أبلغت Datadog عن أكثر من 4,300 عميل يُنفقون أكثر من 100,000 دولار سنوياً حتى الربع الرابع من 2025، مع تجاوز أكبر عملائها المؤسسيين المليون دولار سنوياً. تُنفق الشركات متوسطة الحجم عادةً بين 50,000 و150,000 دولار سنوياً، بينما تبلغ عمليات النشر المؤسسية الكاملة ستة أرقام وما فوق بشكل روتيني. وهذه التكاليف تنمو خطياً (أو أسوأ) مع توسع البنية التحتية.

المحرّك الأساسي للتكلفة هو حجم البيانات: المزيد من الخدمات، والمزيد من الطلبات، والمزيد من السجلات، والمزيد من المقاييس، والمزيد من التتبعات = فواتير قياس أعلى. طفرة الذكاء الاصطناعي تُفاقم هذا لأن خدمات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي تولّد أحجام طلبات عالية مع سلاسل تبعية معقدة.

تستجيب المؤسسات بعدة استراتيجيات:

أخذ العينات: بدلاً من تخزين كل تتبع، تُخزّن عينة تمثيلية (1%، 10%) ولا تُخزّن 100% من التتبعات إلا تلك التي تحتوي على أخطاء أو زمن استجابة مرتفع. أخذ العينات الذكي — حيث يُتخذ قرار الاحتفاظ بالتتبع أو تجاهله بعد اكتماله بناءً على خصائصه — يحافظ على جودة التشخيص مع تقليل حجم التخزين بأكثر من 90%.

التخزين المتدرج: تخزين ساخن (استعلام سريع، مكلف) للبيانات الحديثة؛ تخزين بارد (استعلام بطيء، اقتصادي) للبيانات الأقدم. معظم الحوادث تُشخَّص في غضون ساعات، لذا فقط البيانات الحديثة تحتاج أن تكون قابلة للاستعلام الفوري.

خطوط أنابيب OpenTelemetry Collector: استخدام OTel Collector لتصفية بيانات القياس وتجميعها وتحويلها قبل إرسالها إلى الواجهة الخلفية — إزالة الضوضاء من المصدر بدلاً من الدفع لتخزينها ومعالجتها.

---

---

المصادر

• MarketsandMarkets — Observability Tools and Platforms Market Forecast 2028
• OpenTelemetry — Official Documentation
• OpenTelemetry — Specification Status Summary
• CNCF — OpenTelemetry Project
• CNCF — Mid-Year 2025 Project Velocity
• Datadog — Watchdog AI
• Datadog — Q4 2025 Financial Results
• Grafana Labs — Pyroscope Acquisition
• Grafana Labs — Observability Stack
• Prometheus — Monitoring System
• PagerDuty — AIOps Platform
• Cisco — Splunk Acquisition Completion
• New Relic — Pricing
• New Relic — Compute Pricing
• BigPanda — AIOps Platform