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【可观测性工程】数据模型：时间序列、日志、Span、Profile 的内部表达

拆解 Metrics、Logs、Traces、Profiles、Events 五大支柱在磁盘和内存中的内部数据模型。字段级对照 Prometheus TSDB block、Loki chunk、Tempo block，给出带假设的存储成本估算公式，并解释索引策略如何决定账单与查询延迟。

拆解 Jaeger、Tempo、SkyWalking 架构差异与采样策略（头部/尾部/自适应），给出 W3C TraceContext 传播、OpenTelemetry tail_sampling 配置与选型框架。

可观测性数据量持续增长，存储成本常超过计算成本。拆解四大支柱的成本结构、采样与保留期策略、冷热分层架构，以及带显式假设的成本估算 worksheet。

可观测性平台全公司共享时，查询隔离、写入限流、标签治理、PII 清洗与成本分摊的工程实现。以 Grafana Mimir/Loki/Tempo 的 X-Scope-OrgID 为主线，给出 Collector 配置与合规检查清单。

虚构但可复现的 checkout 服务事故全链路：SLO Burn Rate 告警后按 Golden Minute→Metrics→Traces→Logs→Profile→Events 五阶递进排障，含 PromQL/LogQL/kubectl 命令与三条分级剧本，交叉引用系列 01–22。