L'architettura è veramente diversa dalle soluzioni basate su ClickHouse e Postgres. Lo storage degli oggetti è di prima classe (non un ripensamento di tiering), quindi i costi rimangono prevedibili man mano che il volume di telemetria cresce. L'ingestione nativa OTLP significa che siamo passati dall'SDK a SQL interrogabile senza coda, senza lavoratori, senza pipeline di trasformazione. Per l'osservabilità dell'IA in particolare, le convenzioni semantiche Gen-AI si traducono direttamente in colonne, il che rende semplice la costruzione di dashboard sui costi e sulla latenza.