メトリクス、ログ、トレースは同じものを別表示しているわけではありません。監視の問いごとに得意な信号を使い分け、一本の調査経路にします。
各信号が得意とする粒度を区別して、調査の材料をそろえる。

CPU 80%というメトリクスだけでは理由は不明だが、同時刻のトレースとOOMログを組み合わせると仮説を具体化できる。
メトリクス・ログ・トレースのデータ量を増やすこと自体を目的にしない。答えたい問いと保持範囲を先に決める。
広い時間帯の異常から、ひとつのリクエストの原因へ段階的に絞る。

p95レイテンシ上昇の時間帯を選び、遅いDB spanを見つけ、同じtrace_idのログから企業IDやクエリ条件を確認する。
平均値だけで正常と判断しない。特定ユーザーだけの遅延は、分位値と個別トレース・ログで初めて見える場合がある。
同じサービス・環境・リリースを指す共通語彙を決める。

service:cost-provider、env:stg、version:0.0.1を揃えると、デプロイ前後のメトリクス・ログ・トレースを同条件で比較できる。
タグ表記がcost_apiとcost-apiのように揺れると別サービスとして集計される。命名規則を入口で統一する。