桌面窗口管理器（dwm.exe）有时突然CPU占用很高

在当今的云原生和微服务架构下，系统的复杂性呈指数级增长。一个看似简单的用户请求，背后可能流经数十甚至上百个服务组件。这种复杂性带来了可观测领域的巨大挑战：数据孤岛现象严重。指标（Metrics）、追踪（Traces）、日志（Logs）这三大支柱分散在不同的系统中，彼此割裂。当故障发生时，工程师不得不在多个系统之间来回跳转，试图通过人脑将这些碎片化的信息拼凑成完整的故障现场。这个过程不仅效率低下，而且对工程师的经验和系统熟悉度要求极高。

传统的解决方案试图通过数据建模来解决这个问题，但往往引入了新的痛点。基于代码或 YAML 的建模方式（如 Terraform、Prometheus Operator）虽然功能强大且易于版本控制，但其陡峭的学习曲线和高度的抽象性，使得数据模型变成了少数专家的“私有物品”。业务开发人员难以理解，新入职的 SRE 也需要花费大量时间才能上手。模型与现实系统之间的映射关系不够直观，导致模型更新滞后，最终沦为“僵尸模型”。我们迫切需要一种更直观、更低门槛的方式来定义和管理可观测数据模型。

1.2 业界现状

业界解决这一问题的思路主要分为两类。一类是“分析时关联”，即在查询和分析阶段，通过特定的关联 ID（如 trace_id）将不同数据源关联起来。这种方式在特定场景下有效，但它是一种“事后”关联，无法在建模阶段提供全局的、结构化的系统视图。

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另一类是“建模时定义”，通过各种 DSL（领域特定语言）或配置文件来预先定义实体及其关系。这类方案虽然提供了结构化的能力，但其交互体验往往与建模过程本身是脱节的。可视化通常只是建模结果的一种“只读”展示，而不是建模过程的一部分。工程师在文本编辑器中修改复杂的配置文件，然后通过命令行工具应用变更，最后在一个 Web 界面上查看结果。这个“编辑-编译-运行”的循环，在复杂的模型构建过程中显得非常笨拙和低效。