各位Grafana的愛好者，大家好！
上次我們一起為台北的 Grafana 社群揭開序幕，從 Observability、實戰經驗到技術交流，看見許多對可觀測性充滿熱情的夥伴聚在一起。這一次，我們想把話題聊得更深、更廣。
無論你正在研究 Metrics、Logs、Tracing，探索 OpenTelemetry 生態，或是已經在 Grafana 上打造 Dashboard、處理告警、分析系統行為，都歡迎加入我們。
Grafana & Friends Taipei 不只是技術分享，更希望成為一個讓大家：
🔹 分享真實場景與踩坑經驗
🔹 討論實務上的設計與架構思考
🔹 交流工具、生態與最佳實踐
🔹 認識更多同樣熱愛技術的朋友
我們相信，可觀測性不只是看見系統，更是看見問題、理解系統，以及持續讓系統變得更好的過程。
這不只是一場關於 Database Observability 的技術分享，更是一段真實的工程解題歷程。
講師：Alan Zhan
職稱｜Software Engineer, OpenNet
【Push-Based AWS Database Observability: Monitoring Aurora at Scale with Prometheus】
當 AWS Aurora Cluster 的數量持續增加，原本穩定運作的 CloudWatch Polling，為什麼反而逐漸成為整個監控系統中最脆弱的一環？ 在大規模雲端環境下，Observability 的挑戰往往不只是收集 Metrics，而是如何在成本、可靠性與延遲之間找到平衡。 這次我們邀請到 OpenNet Software Engineer——Alan Zhan，分享他們在管理大型 Aurora Fleet 過程中，如何重新思考 Database Observability 的架構設計，並以 Prometheus 建立 Push-Based Metrics Pipeline，打造更可靠、更具擴充性的監控系統。
Alan 將帶大家深入了解：
・當 Aurora 規模持續成長，CloudWatch Polling 為何逐漸遇到瓶頸 ・大規模 Database Metrics Pipeline 面臨的可靠性與擴充性挑戰
・Push-Based Monitoring 架構的設計思維與實作方式
・如何透過 Prometheus 建立更穩定的 Database Observability Pipeline
・團隊在實際導入過程中的工程經驗與架構取捨
這不只是一場關於 AWS Database Monitoring 的技術分享，更是一段大型 Observability 系統演進的真實故事。
從最初的監控架構、遭遇規模化後的限制，到重新設計整體 Metrics Pipeline，Alan 將分享團隊如何一步步打造出更可靠、更符合大規模資料庫環境需求的 Observability 架構，以及其中的重要工程思考。
如果你對 AWS、Amazon Aurora、Prometheus、Database Observability，或大規模監控系統設計有興趣，這場分享絕對值得參加！
講師：Shirley
職稱｜Software Engineer, Grafana Labs
【Building Database Observability: Tales from the Trenches】
應用程式的 Trace 裡出現了一筆資料庫查詢，能不能直接點一下，就跳到對應的資料庫執行紀錄？看似直覺的功能，實際做起來卻充滿挑戰。
這次我們邀請到 Grafana Labs Software Engineer——Shirley，分享 Grafana Database Observability 團隊在串接 Application Traces 與 Database Query Telemetry 過程中的第一線實戰經驗。
由於 Trace Sampling、資料庫活動的短暫性，以及查詢執行資訊不一定能完整保留，要精準地將每一筆 Application Trace 與 Database Query 一一對應，遠比想像中困難。
Shirley 將帶大家深入了解：
・為什麼最初的設計只能匹配到少部分的 Query Execution
・Application Trace 與 Database Telemetry 關聯時面臨的技術限制
・Sampling 與資料完整度之間的取捨
・團隊如何評估替代方案並持續調整設計
・在沒有完美解法的情況下，工程團隊如何做出務實選擇
這不只是一場關於 Database Observability 的技術分享，更是一段真實的工程解題歷程。
從問題定義、設計驗證、發現限制，到不斷迭代與尋找更好的平衡點，Shirley 將帶我們看見一項 Observability 功能背後，工程團隊如何面對複雜且不確定的問題。
Shirley 是 Grafana Labs Database Observability 團隊的軟體工程師。她相信良好的溝通來自傾聽、同理，以及清楚易懂的說明，並致力於將複雜的技術問題轉化為容易理解的內容。
歡迎對 Database Observability、Distributed Tracing、資料庫效能分析，或大型系統工程設計有興趣的朋友，一起來聽聽 Grafana Labs 團隊來自第一線的實戰故事！
活動時間
- 2026/08/07 (五) 19:00 ~ 21:30
- 19:00–19:20 進場 + 自由交流
- 報名連結https://grafanafriendstaipei.kktix.cc/events/1423e60d1211
- 活動地點 台北市大安區光復南路102號2樓 Dcard 2 樓辦公室 (華視光復大樓)
- 本次活動免參加費，請務必可以出席再報名
- Grafana 官方贊助的點心
