Honeycomb：迁移至时间序列指标

本文档是 Honeycomb 官方提供的迁移指南，详细介绍了从旧有指标系统迁移至时间序列指标（Time Series Metrics）的相关流程。内容包括迁移的必要性、步骤详解、常见问题解答以及最佳实践建议，帮助用户顺利完成数据迁移并充分利用时间序列指标的优势。

背景速读

- Honeycomb 是一家云原生可观测性（observability）平台公司，主打高基数、高维度的结构化事件数据分析，与 Datadog、Grafana 等属于同一赛道。 - 文档中提到的 "Time Series Metrics" 迁移，是指 Honeycomb 正在从纯事件（event）模式转向同时支持时序指标（metrics）模式。事件模式记录每一次请求的完整细节，灵活但存储成本高；时序指标则聚合为预定义的时间序列数据，查询更快、更便宜。 - 这次迁移对用户的影响在于：部分旧版仪表板、SLO 和查询可能需要改写为新的 metrics 语法，否则将无法使用。文档以 FAQ 形式解释了迁移理由、时间线（通常有 6-12 个月的并行期）以及如何检查哪些资源受影响。 - 背景是行业趋势：可观测性厂商都在平衡"高基数事件"和"低成本指标"之间的关系。Honeycomb 此前以纯事件闻名，如今加入 metrics 支持是为了降低用户成本并覆盖更广泛的监控场景。