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# 演示日 - 2026-06-26

> 2026-06-26 的 ClickStack 演示日

<div id="anomaly-detection-for-alerting-continues-with-bar-charts">
  ## 告警异常检测继续探索柱状图
</div>

*由 [@fleon](https://github.com/fleon) 演示*

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</Frame>

这仍然处于实验阶段。用于突出显示异常的正态分布带在线图中效果很好，但在柱状图中则更难呈现。Himanshu 尝试了误差带，甚至空心柱状图，以提高带状区域的可见性，但结果仍显得杂乱。将带状区域以线条形式叠加在实心柱状图上也存在同样的问题：柱状图在视觉上占据主导，导致带状区域难以辨识。

目前，用户需要查看异常带时，我们可能会建议他们使用线图，之后再重新评估柱状图设计。Himanshu 希望在该功能发布前收集有关最佳方案的反馈。

<div id="external-onclick-actions-for-tables">
  ## 表的外部点击行为
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*[@pulpdrew](https://github.com/pulpdrew) 演示*

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Drew 演示了仪表盘表格中一项虽小但实用的新功能：可将行直接链接到外部工具。

表格行原已支持下钻至搜索页面或其他仪表盘。现在新增了第三个选项“外部”：它会使用所选行中的值构建 URL，然后将其打开。演示中，点击产品目录中的一行会将产品名称填入 Google 搜索 URL，以说明这一功能；同一机制也同样适用于链接到 Grafana、内部运行手册、工单系统，或任何其他可接受 URL 参数的工具。

这项功能简单直接，却十分重要。ClickStack 不再只是一个目标端，而是成为更广泛可观测性工作流的一部分，让您能够轻松从仪表盘跳转到继续调查所需的工具。

**相关 PR：**[#2523](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2523) feat：通过仪表盘表格的点击行为支持外部链接

<div id="otel-profiling">
  ## OTel 性能分析
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*由 [@SpencerTorres](https://github.com/SpencerTorres) 演示*

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性能分析开始进入 ClickStack，但显然仍处于早期发展阶段。Spencer 演示了一个早期原型，该原型可摄取 OpenTelemetry 性能分析样本，即用于生成火焰图、且会被 pprof 等工具使用的数据。借助以 ClickHouse 为后端的 Grafana 仪表盘，他将一个反复对数据进行排序的小程序可视化；随着新的性能分析样本不断流入，他还可深入查看各个调用栈块。

该实现仍较为粗糙，查询也体现了这一点。每一行结合了日志和链路追踪的部分元素，存储了表示 span 或火焰图切片的函数名称和地址长数组。要重建 Grafana 所需的格式，需要跨这些数组进行连接和聚合；exporter 则必须先展开原始性能分析帧，再将其写入 ClickHouse。schema 仍依赖布隆过滤器，并且现已加入全文检索，因此引发了关于兼容性的讨论。由于 ClickHouse Cloud 已支持全文检索，团队讨论了还需维护不具备该功能的开源方案多久。

这项工作目前正在一个开放 PR 中接受审查。计划是先将核心功能合入开源版本，再将其集成到 ClickStack 中。

<div id="autocomplete-for-otel-metric-sources">
  ## OTel 指标数据源的自动补全
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*[@brandon-pereira](https://github.com/brandon-pereira) 演示*

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Brandon 演示了一项提升指标接入体验的小改进。创建 OpenTelemetry Metrics 数据源时，指标表字段现在会根据所选数据库中的表名自动补全，无需逐项手动选择。这也让指标的接入体验与日志和链路追踪保持一致。

**相关 PR：** [#2524](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2524) feat(app)：在 Create Source 表单中自动填充指标表下拉列表

<div id="eval-framework-for-dashboards">
  ## 仪表盘评估框架
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*由 [@brandon-pereira](https://github.com/brandon-pereira) 演示*

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AI 生成的仪表盘正不断改进，但仅凭肉眼难以全面判断进展。Brandon 正在构建一个评估框架，用于衡量仪表盘生成是否确实有所提升，以及同样重要的，找出其仍存在哪些不足。

该评估会提示模型生成一个仪表盘，并刻意尽可能多地覆盖各项功能，包括可折叠部分、选项卡、热力图、饼图、原始 SQL、基于 source 的卡片、服务级过滤器，以及仪表盘之间的下钻链接。

随后，评分流程会验证所有内容是否均按预期渲染和运行。在此过程中，该框架已发现一些实际问题，例如 Markdown 卡片总是渲染得过短。它还会沿着 Drew 新增的点击行为功能启用的下钻链接，验证是否能正确导航至第二个 AI 生成的仪表盘。随着仪表盘新能力的加入，这些能力也将被纳入评估，以便自动发现回归问题，而非依赖手动测试。Brandon 希望很快能为该框架提交 PR。

**相关 PR：**[#2571](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2571) feat(hdx-eval)：添加 dashboard-build 评估场景 (进行中)

<div id="connecting-to-prometheus">
  ## 连接 Prometheus
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*由 [@knudtty](https://github.com/knudtty) 演示*

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Aaron 演示了 ClickStack 与 Prometheus 之间的早期桥接功能。数据源高级设置中新增的“兼容 Prometheus”选项会让 ClickStack 将所配置的主机视为 Prometheus API 端点 (演示中为 Thanos) ，而非 ClickHouse 实例。启用后，仪表盘卡片可直接对该端点执行 PromQL。Aaron 通过一个按 pod (容器组) 汇总 CPU 使用率的图表进行了演示：查询会直接发送至 Prometheus，而无需经由 ClickHouse 转换。演示本身较为简单，但引发了对用户体验的更广泛讨论。

从长远来看，目标是在 ClickStack 中原生支持 Prometheus。该功能旨在成为切实可行的第一步，让已经依赖 Prometheus 的团队在采用 ClickStack 的同时继续使用 Prometheus，而不必从一开始就强制通过 ClickHouse 处理所有内容。与此同时，我们也在持续推进 ClickHouse 对 PromQL 的原生支持。

**相关 PR：** [#2518](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2518) feat：新增连接外部 Prometheus 数据存储的功能