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1const mt="AI",pt="API",ht="離脱",yt="概要",e="概要ページ",t="取得CtaLink",a="アクティブ化された",r="上級者向け",gt="影響",n="アラート",o="アラート",vt="振幅",ft="分析",s="分析する",i="アーキテクチャ",bt="自動",wt="公理",l="ベースライン",St="初心者",Tt="境界線",kt="境界線",d="Braintrust",c="閲覧する",u="ブラウザフロー",m="ビジネス",_t="CDC",Lt="CLS",At="CPU",It="CTE",Qt="能力",Ct="貨物",p="変更履歴",h="チェックポイント",y="クレーム",g="コホート",xt="コラム",qt="列",Pt="比較",Rt="比較",Dt="完了率",Et="懸念",v="コンテキスト",f="クラッシュループバックオフ",Mt="基準",Ot="DAU",Ut="DLQ",b="ダッシュボード",w="ダッシュボード",S="データカタログ",T="データダウンロード",k="DataFusion",_="Datadog",L="データセット",Wt="定義",A="デプロイ",I="ドキュメント",Q="DuckDB",jt="証拠",C="エンタープライズ",x="評価する",q="イベント",P="イベント",Nt="証拠",Bt="説明",Ft="探索",R="よくある質問",D="フィールド",E="フィールド",Kt="調査",zt="修正",Ht="治具",M="Float64",Gt="進む",Jt="基礎",Yt="無料",Zt="GB",Vt="GRR",$t="Go",Xt="目標",ea="穀物",O="ガイダンス",U="HTTP",W="Helicone",ta="ホーム",j="Honeycomb",aa="INP",N="実装する",B="改善する",ra="事件",F="含まれるもの",K="インフラストラクチャー",z="取り込み中",na="計測",oa="計装",H="Int64",G="統合された",sa="統合",ia="中級者",la="ジャワ",J="JavaScript",Y="Kubernetes",da="LCP",Z="LangSmith",V="Langfuse",ca="学ぶ",$="学習リソース",ua="ライブ",X="ログスナッグ",ee="MLフロー",ma="MRR",te="MTTD",ae="MTTR",pa="意味",re="測定する",ne="測定した",oe="Mixpanel",ha="月",ya="NRR",se="オンボーディング済み",ga="1 つ",va="開く",ie="OpenAI",le="OpenLIT",de="操作する",ce="オピック",fa="組織",ba="結果",ue="オーナー",wa="所有権",Sa="PHP",Ta="投稿",ka="計画",me="PostHog",pe="ポストグレ",_a="料金",he="プライバシー",La="プロ",Aa="製品",ye="プロンプト",ge="Python",Ia="クエリ",Qa="クエリ",ve="RBAC",Ca="ROI",xa="回転数",fe="読み取り",be="レディス",we="リリース",Se="リリース",qa="信頼性",Te="交換する",ke="リクエスト",Pa="必須",_e="リソース",Ra="結果",Da="収益",Le="レビュー",Ae="レビュー済み",Ie="Ruby",Qe="Rust",Ea="SLA",Ma="SLO",Oa="SQL",Ce="SQLSTATE",xe="SaaS",Ua="安全性",qe="スキーマ",Pe="セントリー",Re="スニペット",De="スプランク",Ee="ステータス",Me="ステップ",Oe="Stripe",Ue="SwiftCX",We="TTFT",je="テーブル",Ne="テーブル",Be

1="Telemetry",Fe="テンプレート",Ke="テンプレート",ze="ターミナル",Wa="の",He="タイムスタンプ",ja="種類",Ge="TypeScript",Na="米国",Ba="米ドル",Fa="UTC",Je="UTF8",Ka="検証",za="検証",Ha="検証",Ga="見る",Ja="ビュー",Ya="ワウ",Ye="Webhook",Za="週",Va="なぜ",Ze="YOUR_API_KEY",$a="å¹´",Xa="そして",Ve="ダッシュボード",$e="文書化された",Xe="en_US",et="フィールド",er="/",tr="に",ar="または",tt="パイソン",at="リソース",rr="行",nr="実行中",rt="スキーマ",nt="ステップ",or="合成",ot="タイプスクリプト",st="ワークフロー",it="コピーしました",lt="バッファ",sr="保存",ir="お客様",dt="確認間隔",lr="通知先",ct="セットアップ",dr="戻る",cr="例",ut="パフォーマンス",ur={"{value} query CPU-hour / month":"クエリ CPU 時間 {value} 時間 / 月","{value} query CPU-hours / month":"クエリ CPU 時間 {value} 時間 / 月","Query hours are CPU-hours, not elapsed time. Eight busy CPUs for 10 seconds use 80 CPU-seconds. Queue and I/O waiting are excluded. Free includes 1 CPU-hour monthly, Business 10, and Enterprise 100; paid overage is $0.30 per CPU-hour. Parallelism and retries can add compute.":"クエリ時間は経過時間ではなく CPU 時間です。8 個の CPU が 10 秒間稼働すると 80 CPU 秒になります。キューと I/O の待機時間は含みません。月額の CPU 時間枠は Free が 1 時間、Business が 10 時間、Enterprise が 100 時間で、有料プランの超過分は CPU 時間あたり $0.30 です。並列処理や再試行で計算量が増える場合があります。","Query hours measure actual CPU time across workers, not elapsed time. Waiting is excluded; parallelism and retries can add compute.":"クエリ時間は経過時間ではなく、全ワーカーの実際の CPU 時間を測定します。待機は除外されますが、並列処理や再試行で計算量が増える場合があります。","How query billing works":"クエリ課金の仕組み","Query CPU-hours":"クエリ CPU 時間","Query CPU-hours included":"含まれるクエリ CPU 時間","Aggregate query CPU-hours across the team, not elapsed hours.":"経過時間ではなく、チーム全体のクエリ CPU 時間の合計。","Teaching data to students?":"生徒にデータを教えますか？","Three free data exercises work without accounts or student data. Telemetry account creators must be over 18.":"3つの無料データ演習はアカウントや生徒のデータなしで使えます。Telemetry のアカウント作成者は18歳を超えている必要があります。","Browse the free lessons":"無料の教材を見る","Student prototype event counts | Telemetry SQL":"学生の試作アプリのイベント数 | Telemetry SQL","Sensor retries: deliveries vs readings | Telemetry SQL":"センサー再送：配信と測定 | Telemetry SQL","Count recorded steps in a student prototype":"学生の試作アプリに記録された各段階を数える","Run SQL on 18 fictional event rows from eight toy trials. Count distinct trials at each step without mistaking a missing event for proof of abandonment.":"架空の8回の試行から得た18件のイベントにSQLを実行します。各段階の異なる試行を数え、イベントがないことを離脱の証拠と取り違えないようにします。","A logged-event funnel shows what the prototype recorded. It does not explain why an event is absent or prove what a person did next.":"イベントのファネルから分かるのは、試作アプリが何を記録したかです。イベントがない理由や、その後に人が何をしたかまでは分かりません。","How many distinct toy trials have a start, question-open, or answer-submitted event?":"開始、問題表示、回答送信のイベントが記録された架空の試行は、それぞれ何回ありますか？","Fictional attempt identifier, not a student or person ID.":"架空の試行を識別するIDです。生徒や個人のIDではありません。","One recorded step in the toy practice-question flow.":"架空の練習問題の流れで記録された一つの段階でã

1™ã€‚","COUNT(DISTINCT trial_id) counts attempts with each event. toy-02 has two question-opening rows, so counting rows would overstate that step by one.":"COUNT(DISTINCT trial_id) は、各イベントがある試行を重複なく数えます。toy-02には問題表示の行が2行あるため、行数で数えるとこの段階を1試行多く見積もります。","The recorded count falls by two between start and open, then by three between open and submit.":"記録された試行数は、開始から問題表示までに2件、問題表示から回答送信までにさらに3件減ります。","A missing submit event does not prove abandonment. The person may have stopped, the app may have failed, or the logger may have missed the event.":"回答送信イベントがないからといって、離脱したとは限りません。本人がやめた可能性も、アプリが失敗した可能性も、記録処理がイベントを取りこぼした可能性もあります。","A submitted event without an opened event would break the expected sequence; inspect individual trials before interpreting a real funnel.":"問題表示イベントがないのに回答送信イベントがあれば、想定した順序と合いません。実際のファネルを解釈する前に、個々の試行を確認してください。","Reused or missing trial IDs can corrupt distinct counts. Define the identifier before collecting real events.":"試行IDが再利用されたり欠けたりすると、重複を除いた件数が不正確になります。実データを集める前にIDの定義を決めてください。","These fictional rows contain no randomized comparison and cannot measure the impact of a design change.":"この架空データには無作為化した比較がなく、設計変更の効果は測れません。","Table: distinct trial counts for the three recorded steps":"表：記録された3段階それぞれの異なる試行数","This fictional teaching fixture is not suitable for a production alert.":"この架空の教材データは、本番環境のアラートには適していません。","20-minute prototype-event lesson":"試作アプリのイベントを使う20分間の教材","One quick check before creating your account":"アカウントを作成する前に、簡単な確認が必要です","Verification failed. Your details were cleared. Please enter them again and retry.":"認証に失敗しました。入力内容は消去されました。もう一度入力してやり直してください。","Recorded distinct trials":"記録された異なる試行数","Eight starts, six question opens, and three submissions were recorded in the fictional fixture.":"この架空データには開始8件、問題表示6件、回答送信3件が記録されています。","Classroom lesson: sensor retries":"授業用教材：センサーデータの再送","A 15-minute, fictional data exercise for grades 9–12. Compare delivered messages with distinct measurements on paper or with a CSV. No account or student data needed.":"高校生向けの架空データを使った15分の演習です。紙またはCSVで配信メッセージと実際の測定を比べます。アカウントや生徒のデータは不要です。","Open the lesson":"教材を開く","Count sensor deliveries and measurements separately":"センサーの配信回数と測定回数を分けて数える","Two grains, two averages":"集計単位が2つ、平均値も2つ","Six deliveries represent four measurements. Both averages use the same fictional values but answer different questions.":"6回の配信は4回の測定に対応します。2つの平均値は同じ架空の数値から求めますが、答える問いが異なります。","{value} GB storage":"{value} GB のストレージ","{value} hours query runtime / month":"月 {value} 時間のクエリ実行時間","{value} hour query runtime / month":"月 {value} 時間のクエリ実行時間"," / USD":" /米ドル"," RPM":" 回転数"," USD":" 米ドル"," bytes":" バイト"," min":" 分"," ms":" ミリ秒"," pp":" pp"," sec":" 秒","(prefers-reduced-motion: reduce)":"(prefers-reduced-motion: 削減)",", run the flow locally, then verify the generated events and dashboards.":"、フローをローカルで実行し、生成されたイベントとダッシュボードを確認します。",", then carry the same reviewed telemetry boundaries into a focused Claude Code, Cursor, or Codex implementation path.":"、次に、同じレビューされたテレメトリ境界を、焦点を当てた Claude Code、Cursor、または Codex 実装パスに運びます。",", with the types used by the query made explicit.":"、クエリで使用される型が明示的に示されています。","-table dataset":"-テーブル データセット",". Product packaging and pricing can change; verify the linked vendor sources before buying.":"。製品のパッケージと価格は変更される場合があります。購入する前に、リンクされたベンダーのソースを確認してください。",". Synthetic results, business definitions, and edge cases are reviewed separately because valid SQL can still answer the wrong question.":"。有効な SQL が間違った質問に回答する可能性があるため、合成結果、ビジネス定義、およびエッジ ケースは個別にレビューされます。",". The deterministic sample output is synthetic and reviewed separately; validate field types, thresholds, and business definitions against your own data.":"。決定論的なサンプル出力は合成され、個別にレビューされます。フィールド タイプ、しきい値、ビジネス定義を独自のデータと照合して検証します。",". Timestamps shift into the current query window when the fixture loads.":"。フィクスチャがロードされると、タイムスタンプが現在のクエリ ウィンドウに移動します。",".NET and Serilog Structured Event Analytics":".NET および Serilog 構造化イベント分析",".NET and Serilog Structured Event Analytics | Telemetry":".NET および Serilog 構造化イベント分析 | Telemetry",".csv":".csv","/mo":"/月","/user = $":"/ユーザー = $","1 TB storage":"1TBのストレージ","1. Event contract":"1. イベント契約","1. Record completion, duration, step, and release":"1. 完了、所要時間、ステップ、リリースを記録","10m–1h":"10分～1時間","1d–7d":"1日～7日","1h–1d":"1時間～1日","2. Deploy the event contract in v42":"2. v42でイベント契約をデプロイ","2. Read-only SQL":"2. 読み取り専用 SQL","202

16-07-01T08:00:00Z":"2026-07-01T08:00:00Z","2026-07-01T08:02:00Z":"2026-07-01T08:02:00Z","2026-07-01T08:04:00Z":"2026-07-01T08:04:00Z","2026-07-01T09:00:00Z":"2026-07-01T09:00:00Z","2026-07-01T09:02:00Z":"2026-07-01T09:02:00Z","2026-07-01T09:04:00Z":"2026-07-01T09:04:00Z","2026-07-01T09:22:00Z":"2026-07-01T09:22:00Z","2026-07-02T10:00:00Z":"2026-07-02T10:00:00Z","2026-07-02T10:02:00Z":"2026-07-02T10:02:00Z","2026-07-02T10:30:00Z":"2026-07-02T10:30:00Z","2026-07-02T11:05:00Z":"2026-07-02T11:05:00Z","2026-07-02T11:45:00Z":"2026-07-02T11:45:00Z","2026-07-02T14:10:00Z":"2026-07-02T14:10:00Z","2026-07-03T11:00:00Z":"2026-07-03T11:00:00Z","2026-07-03T11:02:00Z":"2026-07-03T11:02:00Z","2026-07-03T13:15:00Z":"2026-07-03T13:15:00Z","2026-07-03T13:35:00Z":"2026-07-03T13:35:00Z","2026-07-03T15:40:00Z":"2026-07-03T15:40:00Z","2026-07-04T08:45:00Z":"2026-07-04T08:45:00Z","2026-07-04T09:08:00Z":"2026-07-04T09:08:00Z","2026-07-04T09:35:00Z":"2026-07-04T09:35:00Z","2026-07-04T10:05:00Z":"2026-07-04T10:05:00Z","2026-07-05T10:10:00Z":"2026-07-05T10:10:00Z","2026-07-05T10:42:00Z":"2026-07-05T10:42:00Z","2026-07-05T16:20:00Z":"2026-07-05T16:20:00Z","2026-07-06T11:10:00Z":"2026-07-06T11:10:00Z","2026-07-06T11:50:00Z":"2026-07-06T11:50:00Z","2026-07-08T09:20:00Z":"2026-07-08T09:20:00Z","2026-07-09T12:05:00Z":"2026-07-09T12:05:00Z","2026-07-12T14:25:00Z":"2026-07-12T14:25:00Z","2026-07-14T08:00:00Z":"2026-07-14T08:00:00Z","2026-07-14T08:05:00Z":"2026-07-14T08:05:00Z","2026-07-14T08:12:00Z":"2026-07-14T08:12:00Z","2026-07-14T08:18:00Z":"2026-07-14T08:18:00Z","2026-07-14T08:22:00Z":"2026-07-14T08:22:00Z","2026-07-14T08:28:00Z":"2026-07-14T08:28:00Z","2026-07-14T08:32:00Z":"2026-07-14T08:32:00Z","2026-07-14T08:38:00Z":"2026-07-14T08:38:00Z","2026-07-14T08:44:00Z":"2026-07-14T08:44:00Z","2026-07-14T08:51:00Z":"2026-07-14T08:51:00Z","2026-07-15T08:00:00Z":"2026-07-15T08:00:00Z","2026-07-15T08:02:00Z":"2026-07-15T08:02:00Z","2026-07-15T08:04:00Z":"2026-07-15T08:04:00Z","2026-07-15T08:06:00Z":"2026-07-15T08:06:00Z","2026-07-15T09:00:00Z":"2026-07-15T09:00:00Z","2026-07-15T09:02:00Z":"2026-07-15T09:02:00Z","2026-07-15T09:04:00Z":"2026-07-15T09:04:00Z","2026-07-15T09:12:00Z":"2026-07-15T09:12:00Z","2026-07-15T09:30:00Z":"2026-07-15T09:30:00Z","2026-07-15T10:00:00Z":"2026-07-15T10:00:00Z","2026-07-15T10:18:00Z":"2026-07-15T10:18:00Z","2026-07-15T11:00:00Z":"2026-07-15T11:00:00Z","2026-07-15T12:00:00Z":"2026-07-15T12:00:00Z","2026-07-15T12:22:00Z":"2026-07-15T12:22:00Z","2026-07-15T12:50:00Z":"2026-07-15T12:50:00Z","2026-07-15T13:30:00Z":"2026-07-15T13:30:00Z","2026-07-15T14:00:00Z":"2026-07-15T14:00:00Z","2026-07-16T08:00:00Z":"2026-07-16T08:00:00Z","2026-07-16T08:08:00Z":"2026-07-16T08:08:00Z","2026-07-16T08:12:00Z":"2026-07-16T08:12:00Z","2026-07-16T08:20:00Z":"2026-07-16T08:20:00Z","2026-07-16T08:24:00Z":"2026-07-16T08:24:00Z","2026-07-16T08:30:00Z":"2026-07-16T08:30:00Z","2026-07-16T08:35:00Z":"2026-07-16T08:35:00Z","2026-07-16T10:00:00Z":"2026-07-16T10:00:00Z","2026-07-16T10:02:00Z":"2026-07-16T10:02:00Z","2026-07-16T10:04:00Z":"2026-07-16T10:04:00Z","2026-07-17T11:00:00Z":"2026-07-17T11:00:00Z","2026-07-17T11:02:00Z":"2026-07-17T11:02:00Z","2026-07-17T11:04:00Z":"2026-07-17T11:04:00Z","2026-07-18T09:00:00Z":"2026-07-18T09:00:00Z","2026-07-18T09:10:00Z":"2026-07-18T09:10:00Z","2026-07-18T09:20:00Z":"2026-07-18T09:20:00Z","2026-07-18T09:30:00Z":"2026-07-18T09:30:00Z","2026-07-18T09:40:00Z":"2026-07-18T09:40:00Z","2026-07-20T12:00:00Z":"2026-07-20T12:00:00Z","2026-07-20T12:05:00Z":"2026-07-20T12:05:00Z","2026-07-20T12:10:00Z":"2026-07-20T12:10:00Z","2026-07-20T12:15:00Z":"2026-07-20T12:15:00Z","2026-07-21T13:00:00Z":"2026-07-21T13:00:00Z","2026-07-21T13:05:00Z":"2026-07-21T13:05:00Z","2026-07-21T13:10:00Z":"2026-07-21T13:10:00Z","2026-07-21T14:00:00Z":"2026-07-21T14:00:00Z","2026-07-21T14:05:00Z":"2026-07-21T14:05:00Z","2026-07-21T15:00:00Z":"2026-07-21T15:00:00Z","2026-07-22T16:00:00Z":"2026-07-22T16:00:00Z","2026-07-22T16:05:00Z":"2026-07-22T16:05:00Z","2026-07-22T16:10:00Z":"2026-07-22T16:10:00Z","2026-07-22T16:15:00Z":"2026-07-22T16:15:00Z","2026-07-27 15:02:11Z":"2026-07-27 15:02:11Z","2026-07-27 15:04:00Z":"2026-07-27 15:04:00Z","2026-07-27 15:11:00Z":"2026-07-27 15:11:00Z","2026-07-27 15:19:43Z":"2026-07-27 15:19:43Z","2026-07-28T08:00:00Z":"2026-07-28T08:00:00Z","2026-07-28T08:02:00Z":"2026-07-28T08:02:00Z","2026-07-28T14:03:00Z":"2026-07-28T14:03:00Z","2026-07-28T14:12:19Z":"2026-07-28T14:12:19Z","202

16-07-28T14:15:06Z":"2026-07-28T14:15:06Z","2026-07-28T14:18:44Z":"2026-07-28T14:18:44Z","2026-07-28T14:22:02Z":"2026-07-28T14:22:02Z","2026-07-28T14:24:51Z":"2026-07-28T14:24:51Z","2026-07-28T14:29:08Z":"2026-07-28T14:29:08Z","2026-07-28T14:31:40Z":"2026-07-28T14:31:40Z","2026-07-29T09:12:00Z":"2026-07-29T09:12:00Z","2026-07-29T09:18:11Z":"2026-07-29T09:18:11Z","2026-07-29T09:21:34Z":"2026-07-29T09:21:34Z","2026-07-29T09:25:00Z":"2026-07-29T09:25:00Z","2026-07-29T09:29:40Z":"2026-07-29T09:29:40Z","2026-07-29T09:34:02Z":"2026-07-29T09:34:02Z","2026-07-29T10:04:11Z":"2026-07-29T10:04:11Z","2026-07-29T10:12:43Z":"2026-07-29T10:12:43Z","2026-07-29T10:19:55Z":"2026-07-29T10:19:55Z","2026-07-29T10:20:00Z":"2026-07-29T10:20:00Z","2026-07-29T10:25:18Z":"2026-07-29T10:25:18Z","2026-07-29T10:31:04Z":"2026-07-29T10:31:04Z","2026-07-30T16:24:12Z":"2026-07-30T16:24:12Z","2026-08-20T23:15:00Z":"2026-08-20T23:15:00Z","3. Compare outcomes before making a fix":"3. 修正前に成果を比較","3. Synthetic result":"3. 合成結果","40P01":"40P01","5xx error rate by route":"ルート別の 5xx エラー率","5xx rate by release":"リリースごとの 5xx レート","7d+":"7d+","@anthropic-ai/claude-agent-sdk and telemetry-sh running in a trusted server or worker process":"信頼できるサーバーまたはワーカー プロセスで実行されている @anthropic-ai/claude-agent-sdk および telemetry-sh","@azure/service-bus and telemetry-sh initialized in a trusted producer or processor":"@azure/service-bus と telemetry-sh が信頼できるプロデューサーまたはプロセッサーで初期化される","@google-cloud/pubsub and telemetry-sh initialized in a trusted publisher or subscriber":"信頼できるパブリッシャーまたはサブスクライバーで初期化された @google-cloud/pubsub および telemetry-sh","@langchain/langgraph and @langchain/core":"@langchain/langgraph および @langchain/core","@modelcontextprotocol/sdk, zod, and telemetry-sh initialized in a trusted server process":"@modelcontextprotocol/sdk、zod、および telemetry-sh が信頼できるサーバー プロセスで初期化される","A 1.5 multiplier allows normal scheduling jitter without hiding a genuinely missed run.":"1.5 の乗数では、本当に見逃した実行を隠すことなく、通常のスケジュールのジッターが許容されます。","A 200 response can still represent a rejected or incomplete workflow. Add the bounded business outcome at the layer that owns it.":"200 応答は、拒否されたワークフローまたは不完全なワークフローを表す可能性があります。制限されたビジネス結果を、それを所有するレイヤーに追加します。","A 24-hour lookback cannot return sources that have been silent longer than the window. Keep an expected-source registry for absence monitoring.":"24 時間ルックバックでは、その期間よりも長く沈黙していたソースを返すことはできません。不在監視のために予期されるソース レジストリを保持します。","A 30-day service-event fact table for realistic trend, percentile, release, and incident analysis.":"現実的な傾向、パーセンタイル、リリース、およびインシデント分析のための 30 日間のサービス イベント ファクト テーブル。","A 99.9% success objective permits a 0.1%, or 0.001, bad-request ratio.":"99.9% の成功目標では、0.1% (0.001) の不正リクエスト率が許容されます。","A Cloud Run service or job with telemetry-sh initialized in trusted server code":"信頼できるサーバー コードで初期化された telemetry-sh を使用した Cloud Run サービスまたはジョブ","A LEFT JOIN preserves started jobs even when no matching completion or failure exists.":"LEFT JOIN は、一致する完了または失敗が存在しない場合でも、開始されたジョブを保持します。","A Set node that prepares only approved workflow metadata and bounded outcome fields":"承認されたワークフローメタデータと制限された結果フィールドのみを準備する Set ノード","A Supabase Edge Function or other trusted server runtime with a Telemetry secret":"Supabase エッジ機能または Telemetry シークレットを持つその他の信頼できるサーバー ランタイム","A TELEMETRY_API_KEY configured as an encrypted Lambda environment variable":"暗号化さã

1‚ŒãŸ Lambda 環境変数として構成された TELEMETRY_API_KEY","A Worker secret binding for the Telemetry API key":"Telemetry API キーのワーカー シークレット バインディング","A better fit when a team wants APL, broad platform integrations, and one vendor surface for more than structured application events.":"チームが APL、広範なプラットフォーム統合、構造化されたアプリケーション イベント以上に対応する 1 つのベンダー サーフェスを必要とする場合に最適です。","A better fit when distributed tracing, service-level debugging, and exploratory production observability are the primary job.":"分散トレース、サービスレベルのデバッグ、および探索的な運用環境の可観測性が主な仕事である場合に、より適しています。","A better fit when exception triage and code-level debugging are the primary needs.":"例外のトリアージとコードレベルのデバッグが主なニーズである場合に適しています。","A better match when a dedicated operations team needs broad service maps, code-level traces, or a large integration ecosystem.":"専任の運用チームが広範なサービス マップ、コード レベルのトレース、または大規模な統合エコシステムを必要とする場合に最適です。","A bounded impact observation that connects a declared incident to a customer workflow without copying request payloads into the incident record.":"リクエストのペイロードをインシデント レコードにコピーすることなく、宣言されたインシデントを顧客のワークフローに接続する、制限付きの影響観察。","A bounded impact observation that connects a declared incident to a customer workflow without copying request payloads into the incident record. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"リクエストのペイロードをインシデント レコードにコピーすることなく、宣言されたインシデントを顧客のワークフローに接続する、制限付きの影響観察。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A bounded operation taxonomy that does not include collection documents or filter values":"コレクションドキュメントやフィルター値を含まない、限定された操作分類法","A bounded operation taxonomy that excludes raw keys and command arguments":"生のキーとコマンド引数を除外する限定された操作分類法","A bounded reason category only when the source value is approved for collection":"ソース値の収集が承認された場合のみ、制限された理由カテゴリ","A bounded terminal tool-call event for agent reliability analysis. Keep arguments and results in the specialist trace system and retain only approved categories and correlation identifiers.":"エージェントの信頼性分析のための境界付き端末ツール呼び出しイベント。引数と結果を専門家トレース システムに保持し、承認されたカテゴリと相関識別子のみを保持します。","A bounded terminal tool-call event for agent reliability analysis. Keep arguments and results in the specialist trace system and retain only approved categories and correlation identifiers. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"エージェントの信頼性分析のための境界付き端末ツール呼び出しイベント。引数と結果を専門家トレース システムに保持し、承認されたカテゴリと相関識別子のみを保持します。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A bounded tool taxonomy and an application-owned call or run identifier":"限定されたツール分類とアプリケーション所有の呼び出しまたは実行識別子","A bounded, SQL-ready outcome beside the upstream workflow.":"上流のワークフローの横にある、制限付きの SQL 対応の結果。","A broad application-observability surface that includes tracing, performance, profiling, session replay, and logs.":"トレース、パフォーマンス、プロファイリング、セッション リプレイ、ログを含む広範なアプリケーション可観測性の面。","A broad e

1cosystem for logs, metrics, traces, profiles, dashboards, alerting, and many data sources.":"ログ、メトリクス、トレース、プロファイル、ダッシュボード、アラート、および多くのデータ ソースのための広範なエコシステム。","A broad platform for logs, search, security analytics, infrastructure, APM, digital experience monitoring, dashboards, alerts, and service-level workflows.":"ログ、検索、セキュリティ分析、インフラストラクチャ、APM、デジタル エクスペリエンス モニタリング、ダッシュボード、アラート、サービス レベルのワークフローのための広範なプラットフォーム。","A broader observability platform with log management, dashboards, monitors, tracing-related workflows, integrations, and an established query language.":"ログ管理、ダッシュボード、モニター、トレース関連のワークフロー、統合、確立されたクエリ言語を備えた、より広範な可観測性プラットフォーム。","A broader surface for product managers, growth teams, and analysts who need exploratory behavioral analysis.":"探索的な行動分析を必要とするプロダクト マネージャー、成長チーム、アナリストにとってより広い対象領域。","A browser error becomes actionable when it retains a stable fingerprint, route template, release, and privacy-safe session identifier. This query ranks repeated failures without grouping on raw stack traces.":"ブラウザー エラーは、安定したフィンガープリント、ルート テンプレート、リリース、プライバシーに安全なセッション ID を保持している場合に対処可能になります。このクエリは、生のスタック トレースをグループ化せずに、繰り返される失敗をランク付けします。","A browser measurement crosses one controlled boundary":"ブラウザの測定値が 1 つの管理された境界を越える","A burst view separates ordinary mistyped credentials from concentrated automated attempts. It uses privacy-safe actor and network buckets rather than raw credentials or full IP addresses.":"バースト ビューにより、通常の認証情報のタイプミスと集中した自動試行が分離されます。生の認証情報や完全な IP アドレスではなく、プライバシーに安全なアクターとネットワーク バケットを使用します。","A canonical completion event":"正規の完了イベント","A chart cannot compensate for incomplete instrumentation, mixed units, or unstable route and event names.":"チャートでは、不完全な計装、混合ユニット、不安定なルート名やイベント名を補正することはできません。","A chart reveals the 16:00 change; the same query preserves checkout count and p95 duration for interpretation. Break the affected hour down by release, provider, plan, or account only after confirming the denominator is large enough.":"チャートは 16:00 の変化を明らかにします。同じクエリでは、解釈のためにチェックアウト数と p95 期間が保存されます。分母が十分に大きいことを確認した後でのみ、影響を受ける時間をリリース、プロバイダー、プラン、またはアカウントごとに分類します。","A collector or controller with read-only access to the workload status fields in scope":"スコープ内のワークロード ステータス フィールドへの読み取り専用アクセスを持つコレクターまたはコントローラー","A compact hosted path from allowlisted JSON outcomes to SQL-ready tables.":"ホワイトリストに登録された JSON 結果から SQL 対応テーブルへのコンパクトなホスト パス。","A compact privacy model that can exclude prompt, completion, retrieval, and tool payload content.":"プロンプト、完了、取得、およびツールのペイロード コンテンツを除外できるコンパクトなプライバシー モデル。","A complete integration sends success, failure, timeout, and retry examples before an alert or dashboard is trusted.":"完全な統合では、アラートまたはダッシュボードが信頼される前に、成功、失敗、タイムアウト、および再試行の例が送信されます。","A complete {value0} measurement loop connects one owned workflow, a bounded event contract, a controlled fixture, and a question someone can act on.":"完全な {value0} 測定ループは、1 つの所有ワークフロー、制限されたイベント コントラクト、制御されたフィクスチャ、および誰かが行動できる質問を接続します。","A completed database operation represented by a reviewed fingerprint and coarse operation metadata. SQL text, bound values, credentials, and customer records are excluded.":"レビューされたフィンガープリントと大まかな操作メタデータによって表される、完了したデータベース操作。 SQL テキスト、バインドされた値、資格情報、および顧客レコードは除外されます。","A completed database operation represented by a reviewed fingerprint and coarse operation metadata. SQL text, bound values, credentials, and customer records are excluded. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"レビューされたフィンガープリントと大まかな操作メタデータによって表される、完了したデータベース操作。 SQL テキスト、バインドされた値、資格情報、および顧客レコードは除外されます。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類、例 JSON、および検証チェックリストを確認します。","A configured HTTP client with bounded retries":"再試行制限付きの構成された HTTP クライアント","A content policy covering task inputs, agent outputs, memory, knowledge, and tool payloads":"タスクの

1入力、エージェントの出力、メモリ、知識、ツールのペイロードをカバーするコンテンツ ポリシー","A controlled error_type should be examined separately to distinguish expected serialization retries from application defects.":"制御された error_type は、予想されるシリアル化の再試行とアプリケーションの欠陥を区別するために、個別に検査する必要があります。","A controlled fingerprint groups equivalent parameterized operations without retaining raw SQL values.":"制御されたフィンガープリントは、生の SQL 値を保持せずに、同等のパラメーター化された操作をグループ化します。","A controlled step order prevents timestamps or labels from silently rearranging the funnel.":"制御されたステップ順序により、タイムスタンプやラベルがサイレントにファネルを再配置するのを防ぎます。","A conversion rate needs a cohort, a deadline, and one counting unit. This query anchors accounts on their first trial and counts only paid events within 30 days.":"コンバージョン率には、コホート、期限、および 1 つのカウント単位が必要です。このクエリは、アカウントを最初のトライアルに固定し、30 日以内の有料イベントのみをカウントします。","A copyable setup prompt for adding event tables, funnel tracking, and dashboards from inside Cursor.":"Cursor 内からイベント テーブル、ファネル追跡、ダッシュボードを追加するためのコピー可能なセットアップ プロンプト。","A cron process that never starts cannot emit a failure. Comparing the gap between observed runs with the expected interval detects silence that ordinary error-rate queries miss.":"決して開始されない cron プロセスは失敗を生成できません。観察された実行間のギャップと予想される間隔を比較すると、通常のエラー率クエリでは見逃される沈黙が検出されます。","A daily view is useful for review; fast error-budget alerts usually need shorter windows.":"日次ビューはレビューに役立ちます。高速エラー バジェット アラートには通常、より短いウィンドウが必要です。","A dashboard should answer a small set of related questions. Start with the primary health or outcome metric rather than every available chart.":"ダッシュボードは、関連する少数の質問に答える必要があります。利用可能なすべてのグラフではなく、主要な健康状態または結果の指標から始めます。","A dashboard uses the real fields and includes enough context to explain a change.":"ダッシュボードでは実際のフィールドが使用され、変更を説明するのに十分なコンテキストが含まれています。","A dead-letter count is a stock, while created and resolved events are flows. Tracking both explains whether the queue is recovering or growing.":"配信不能数はストックですが、作成および解決されたイベントはフローです。両方を追跡すると、キューが回復しているか増加しているかがわかります。","A decision about which prompt, tool-input, and output content must remain excluded":"どのプロンプト、ツール入力、および出力コンテンツを除外しておく必要があるかについての決定","A defined business event that complements span-level diagnostics":"スパンレベルの診断を補完する定義済みのビジネス イベント","A delivery may recover after the query window; use a window long enough to cover the provider's retry schedule.":"配信はクエリウィンドウの後に回復する場合があります。プロバイダーの再試行スケジュールをカバーできる十分な長さのウィンドウを使用してください。","A deploy can appear healthy while a partially applied migration leaves later application requests at risk. Recording one terminal migration outcome makes release readiness inspectable.":"デプロイは正常に見える一方で、部分的に適用された移行では、後のアプリケーション リクエストがリスクにさらされることがあります。 1 つのターミナル移行結果を記録すると、リリースの準備状況を検査できるようになります。","A deployment dimension for comparing service behavior before and after releases.":"リリース前とリリース後のサービスの動作を比較するためのデプロイメント ディメンション。","A direct JSON-event-to-SQL-table workflow for custom application and business outcomes.":"カスタム アプリケーションとビジネス結果のための JSON イベントから SQL テーブルへの直接のワークフロー。","A direct event model":"直接イベントモデル","A direct path from JSON business or operational events to SQL tables.":"JSON ビジネス イベントまたは運用イベントから SQL テーブルへの直接パス。","A direct workflow from observed AI failures to evaluated changes and regression testing.":"観察さã

1‚ŒãŸ AI 障害から評価された変更と回帰テストまでの直接的なワークフロー。","A discarded output may still be useful if it informed a later action; choose the outcome signal with product context.":"破棄された出力は、後のアクションに通知する場合には依然として役立つ可能性があります。製品のコンテキストに合わせて結果シグナルを選択します。","A documented partial-batch failure policy":"文書化された部分バッチ障害ポリシー","A documented workflow name and terminal success, failure, and handoff outcomes":"文書化されたワークフロー名と最終的な成功、失敗、ハンドオフの結果","A duplicate may be successfully deduplicated and should not automatically count as failure.":"重複は正常に重複排除される可能性があり、自動的に失敗としてカウントされることはありません。","A durable account-entry event with acquisition and plan context. Keep identity pseudonymous and capture marketing attribution only after privacy review.":"取得と計画のコンテキストを備えた永続的なアカウント入力イベント。 ID は匿名のままにし、プライバシーの審査後にのみマーケティング帰属を取得します。","A durable account-entry event with acquisition and plan context. Keep identity pseudonymous and capture marketing attribution only after privacy review. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"取得と計画のコンテキストを備えた永続的なアカウント入力イベント。 ID は匿名のままにし、プライバシーの審査後にのみマーケティング帰属を取得します。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A failed agent does not always raise an exception. Repeated calls to the same tools can consume time and tokens while the run remains technically active.":"エージェントが失敗しても、常に例外が発生するとは限りません。同じツールを繰り返し呼び出すと、実行が技術的にアクティブなままである間、時間とトークンが消費される可能性があります。","A failed workflow often crosses an API, queue, worker, and external dependency. This query chooses the latest failed workflow, finds its start time, and orders every correlated event on one elapsed-time axis.":"失敗したワークフローは、API、キュー、ワーカー、および外部依存関係を通過することがよくあります。このクエリは、最後に失敗したワークフローを選択し、その開始時間を見つけて、相関するすべてのイベントを 1 つの経過時間軸で順序付けします。","A familiar SQL-first mental model over explicit event tables.":"明示的なイベント テーブルに対するおなじみの SQL ファーストのメンタル モデル。","A familiar event-table model for operational and business analysis without designing indices, mappings, agents, or a broader Elastic architecture.":"インデックス、マッピング、エージェント、またはより広範な Elastic アーキテクチャを設計することなく、運用分析およびビジネス分析を行うための使い慣れたイベント テーブル モデル。","A fast 200 response does not prove that the business action completed. Joining receipt and downstream outcome by delivery ID exposes accepted webhooks that later stalled or failed.":"200 という速い応答は、ビジネス アクションが完了したことを証明するものではありません。配信 ID によってå

1—信とダウンストリームの結果を結合すると、後で停止または失敗した、受け入れられた Webhook が明らかになります。","A fast SQL workbench for logs, events, and automated reports":"ログ、イベント、自動レポート用の高速 SQL ワークベンチ","A fast acknowledgement path with slow downstream work moved to an idempotent job":"低速なダウンストリーム作業を含む高速な承認パスが冪等ジョブに移動されました","A fast worker can still produce a slow customer outcome when work sits in the queue. Queue wait and execution duration need separate fields and objectives.":"作業がキューに残っている場合、作業が速い人であっても、顧客への成果が遅くなる可能性があります。キューの待機時間と実行時間には、別個のフィールドと目的が必要です。","A faster run is not better if acceptance falls. A cheaper model is not better if handoffs rise. Telemetry lets an agent reason across the outcome and the cost of producing it.":"受け入れ率が下がるなら、高速化だけでは改善とは言えません。人への引き継ぎが増えるなら、安価なモデルにも意味がありません。Telemetryなら、成果とそのコストを一緒に判断できます。","A feature comparison is incomplete until the team prices and operates the expected production workload.":"機能の比較は、チームが予想される運用ワークロードの価格を設定し、運用するまでは不完全です。","A field allowlist and Pino redaction rules for credentials and private content":"資格情報とプライベート コンテンツに対するフィールド ホワイトリストと Pino 編集ルール","A final step guarded with always() and configured not to override the workflow outcome when telemetry delivery fails":"最後のステップは always() で保護され、テレメトリの配信が失敗した場合にワークフローの結果をオーバーライドしないように構成されています。","A fixed threshold misses services with different normal levels. A rolling baseline makes relative changes visible while retaining the raw rate and volume.":"固定しきい値は、さまざまな通常レベルのサービスを見逃します。ローリングベースラインにより、生のレートとボリュームを維持しながら、相対的な変化が可視化されます。","A fixture-driven path for validating success, failure, retry, and timeout behavior.":"成功、失敗、再試行、タイムアウトの動作を検証するためのフィクスチャ駆動のパス。","A focused product surface for teams whose primary signals are completed application and business workflows.":"完成したアプリケーションおよびビジネス ワークフローを主なシグナルとするチーム向けの、焦点を絞った製品サーフェスです。","A focused prompt that asks Codex to instrument the rest of the product, verify events, and summarize coverage gaps.":"Codex に製品の残りの部分を計測し、イベントを検証し、カバレッジ ギャップを要約するよう求める、焦点を絞ったプロンプト。","A frontend regression becomes actionable when it can be isolated to a stable product surface and deployment boundary.":"フロントエンドの回帰は、安定した製品表面と展開境界に分離できる場合に対処可能になります。","A full pool is not automatically unhealthy, but sustained utilization plus queued callers and acquisition timeouts is a strong sign that database access is delaying application work.":"プールが満杯になっても自動的に異常が発生するわけではありませんが、継続的な使用率に加えてキューに入れられた呼び出し元と取得のタイムアウトは、データベース アクセスによってアプリケーションの作業が遅延していることを示す強力な兆候です。","A full pool or temporary lock becomes actionable when callers wait, time out, roll back, or fail a user-visible workflow.":"呼び出し元が待機、タイムアウト、ロールバック、またはユーザーに表示されるワークフローに失敗した場合、プールがいっぱいになった場合や一時ロックが実行可能になります。","A funnel describes observed milestones, not why accounts stopped. Pair it with qualitative research and segment by cohort before changing onboarding.":"ファネルでは、アカウントが停止した理由ではなく、観察さã

1‚ŒãŸãƒžã‚¤ãƒ«ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ³ãŒèª¬æ˜Žã•ã‚Œã¾ã™ã€‚オンボーディングを変更する前に、定性調査と組み合わせてコホートごとにセグメント化します。","A funnel is only useful when every step has a behavioral definition. This query creates one row per user, enforces milestone order, and calculates conversion from signup and from the previous step.":"ファネルは、すべてのステップに動作の定義がある場合にのみ役立ちます。このクエリはユーザーごとに 1 行を作成し、マイルストーンの順序を適用し、サインアップと前のステップからのコンバージョンを計算します。","A generic milestone envelope for stable product outcomes such as connecting a source, running a first query, or publishing a dashboard.":"ソースの接続、最初のクエリの実行、ダッシュボードの公開など、安定した製品の成果を実現するための汎用マイルストーン エンベロープ。","A generic milestone envelope for stable product outcomes such as connecting a source, running a first query, or publishing a dashboard. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"ソースの接続、最初のクエリの実行、ダッシュボードの公開など、安定した製品の成果を実現するための汎用マイルストーン エンベロープ。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A good decision starts with a bounded event.":"良い意思決定は、境界が明確なイベントから始まります。","A gradual rollout needs deployment start time and traffic share alongside these aggregates.":"段階的なロールアウトには、展開の開始時間と、これらの集約に伴うトラフィックの共有が必要です。","A healthy dashboard can become stale without showing an error. Comparing event time, receive time, and the current clock separates a silent source from delayed delivery.":"正常なダッシュボードは、エラーが表示されずに古くなってしまう場合があります。イベント時間、受信時間、および現在のクロックを比較することで、サイレント ソースと遅延配信を区別します。","A hosted ingestion and DataFusion SQL layer for selected event contracts, not a general OTLP collector or destination.":"一般的な OTLP コレクターまたは宛先ではなく、選択したイベント コントラクトのホストされた取り込みおよび DataFusion SQL レイヤー。","A hosted ingestion-to-query path with fewer infrastructure controls.":"インフラストラクチャ制御が少なく、ホストされた取り込みからクエリまでのパス。","A job can disappear without producing a failure event. Joining starts to terminal events reveals work that is still running, lost after a worker crash, or missing its completion instrumentation.":"ジョブは、失敗イベントを生成せずに消滅する可能性があります。開始イベントをターミナル イベントに結合すると、まだ実行中の作業、ワーカーのクラッシュ後に失われた作業、または完了インスツルメンテーションが欠落している作業が明らかになります。","A job may have both a failed attempt and a completed retry, which is recovery rather than permanent failure.":"ジョブには失敗した試行と完了した再試行の両方が含まれる場合があります。これは永続的な失敗ではなく回復です。","A journey report needs one counting unit and an explicit step order. This reproducible pattern counts sessions at each milestone, compares every step with the first, and separately shows conversion from the immediately preceding step.":"行程レポートには 1 つのカウント単位と明示的なステップ順序が必要です。この再現可能なパターンは、各マイルストーンでセッションをカウントし、すべてのステップを最初のステップと比較し、直前のステップからのコンバージョンを個別に示します。","A lifecycle audit identifies keys that were created but never used, remain active past rotation expectations, or were used after a revocation workflow began.":"ライフサイクル監査では、作成されたものの一度も使用されã

1ªã‹ã£ãŸã‚­ãƒ¼ã€ãƒ­ãƒ¼ãƒ†ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã®äºˆæƒ³ã‚’過ぎてもアクティブなままになっているキー、または失効ワークフローの開始後に使用されたキーを特定します。","A lightweight event-to-query path with recipes for jobs, webhooks, product activation, revenue, data quality, and AI cost.":"ジョブ、Webhook、製品アクティベーション、収益、データ品質、AI コストのレシピを備えた軽量のイベントからクエリへのパス。","A loop candidate combines a high call count with very low tool diversity.":"ループ候補は、高い呼び出し数と非常に低いツールの多様性を組み合わせています。","A loop threshold should include a maximum run time or state transition in production.":"ループのしきい値には、本番環境での最大実行時間または状態遷移を含める必要があります。","A managed path that does not require designing label cardinality, a Loki deployment, or a multi-source Grafana stack.":"ラベル カーディナリティ、Loki デプロイメント、またはマルチソース Grafana スタックの設計を必要としない管理パス。","A mature product-analytics surface for trends, funnels, paths, stickiness, retention, lifecycle, and cohorts.":"トレンド、ファネル、パス、粘着性、保持率、ライフサイクル、およびコホートのための成熟した製品分析画面です。","A mature search and analytics foundation with logs, metrics, traces, infrastructure, profiling, dashboards, alerting, and extensive integrations.":"ログ、メトリクス、トレース、インフラストラクチャ、プロファイリング、ダッシュボード、アラート、および広範な統合を備えた成熟した検索および分析基盤。","A measured result needs a baseline, UTC window, population, source artifact, caveats, and customer-approved wording.":"測定結果には、ベースライン、UTC ウィンドウ、人口、ソース アーティファクト、警告、および顧客が承認した文言が必要です。","A minimal event API and query UI that does not require designing a ClickHouse deployment or OpenTelemetry pipeline.":"ClickHouse デプロイメントまたは OpenTelemetry パイプラインの設計を必要としない、最小限のイベント API およびクエリ UI。","A minimum-volume threshold prevents one unusual attempt from dominating the rate ranking.":"最小量のしきい値により、1 つの異常な試行がレート ランキングを支配するのを防ぎます。","A much broader suite that also includes session replay, feature flags, experiments, surveys, a data warehouse, error tracking, and more.":"セッション リプレイ、機能フラグ、実験、調査、データ ウェアハウス、エラー追跡なども含まれる、より広範なスイートです。","A named workflow becomes a table with stable fields. The same event can support debugging, operational reporting, and product analysis without hiding the underlying rows.":"名前付きワークフローは、安定したフィールドを含むテーブルになります。同じイベントは、基になる行を非表示にすることなく、デバッグ、運用レポート、製品分析をサポートできます。","A named workflow whose success and failure definitions are documented":"成功と失敗の定義が文書化された名前付きワークフロー","A narrower implementation and product surface for APIs, jobs, webhooks, revenue events, activation, and AI cost analysis.":"API、ジョブ、Webhook、収益イベント、アクティベーション、AI コスト分析の実装と製品の範囲が狭められています。","A non-replayed boundary for external telemetry calls":"外部テレメトリ呼び出しの非再生境界","A non-secret key record ID supports correlation without exposing key material.":"非秘密キー レコード ID は、キー マテリアルを公開せずに相関をサポートします。","A normalized outcome captures server deadlines, gateway t

1imeouts, and handled client timeout paths.":"正規化された結果は、サーバーの期限、ゲートウェイのタイムアウト、および処理されたクライアントのタイムアウト パスをキャプチャします。","A normalized, bounded operation label without parameter values.":"パラメーター値を持たない、正規化された制限された操作ラベル。","A one-month gap means uninterrupted retention; a larger gap means reactivation.":"1 か月のギャップは、継続的な保持を意味します。ギャップが大きいほど再活性化を意味します。","A page’s modified date changes when its claims, examples, sources, or material guidance are reviewed and changed. Dates are not refreshed only to make unchanged content look recent.":"ページの更新日は、その主張、例、出典、または重要なガイダンスが検討され、変更されると変更されます。変更されていないコンテンツを最新のものに見せるためだけに日付が更新されるわけではありません。","A payment outcome event that keeps provider identifiers pseudonymous and separates billed amount from recurring-revenue definitions.":"プロバイダー ID を匿名化し、請求金額を経常収益の定義から分離する支払い結果イベント。","A payment outcome event that keeps provider identifiers pseudonymous and separates billed amount from recurring-revenue definitions. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"プロバイダー ID を匿名化し、請求金額を経常収益の定義から分離する支払い結果イベント。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A periodic workload snapshot with normalized Kubernetes coordinates and aggregate state. Pod logs, environment variables, secret names, and annotations are excluded.":"正規化された Kubernetes 座標と集約状態を含む定期的なワークロード スナップショット。ポッドのログ、環境変数、シークレット名、およびアノテーションは除外されます。","A periodic workload snapshot with normalized Kubernetes coordinates and aggregate state. Pod logs, environment variables, secret names, and annotations are excluded. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"正規化された Kubernetes 座標と集約状態を含む定期的なワークロード スナップショット。ポッドのログ、環境変数、シークレット名、およびアノテーションは除外されます。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類、例 JSON、および検証チェックリストを確認します。","A placeholder such as unknown is not NULL but can still hide missing identity; measure sentinel values separately.":"不明などのプレースホルダーは NULL ではありませんが、欠落している ID を隠すことができます。センチネル値を個別に測定します。","A policy decision recorded before a consequential agent tool call. It captures bounded tool, risk, decision, and policy fields while excluding prompts, arguments, results, credentials, and customer content.":"結果としてエージェント ツールが呼び出される前に記録されるポリシー決定。プロンプト、引数、結果、資格情報、および顧客コンテンツを除外しながら、限定されたツール、リスク、意思決定、およびポリシーのフィールドをキャプチャします。","A policy decision recorded before a consequential agent tool call. It captures bounded tool, risk, decision, and policy fields while excluding prompts, arguments, results, credentials, and customer content. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"結果としてエージェント ツールが呼び出される前に記録されるポリシー決定。プロンプト、引数、結果、資格情報、および顧客コンテンツを除外しながら、限定されたツール、リスク、意思決定、およびポリシーのフィールドをキャプチャします。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A pooled or serverless-friendly Postgres connection path for direct database access":"データベースに直接アクセスするための、プールされた、またはサーバーレスに適した Postgres 接続パス","A practical guide to structured log management: design canonical JSON events, ingest typed fields, query workflows with SQL, visualize results, and keep sensitive data out.":"構造化ログ管理の実践的なガイド: 正規の JSON イベントの設計、型付きフィールドの取り込み、SQL によるワークフローのクエリ、結果の視覚化、機密データの遮断。","A practical overview of the controls documented in the product and the instrumentation boundaries teams should decide before sending production events.":"製品に文書化された制御の実際的な概要と計測の境界は、実稼働イベントを送信する前にチームが決定する必要があります。","A privacy boundary permits identifiers and scores but excludes prompt and completion content.":"プライバシー境界では、識別子とスコアは許可されますが、プロンプトと完了のコンテンツは除外されます。","A privacy-minimizing design that can analyze approved categories, versions, costs, and outcomes without retaining prompt or completion content.":"プロンプトや完了のコンテンツを保持せずに、承認されたカテゴリ、バージョン、コスト、結果を分析できるプライバシーを最小限に抑える設計。","A product outcome such as accepted, saved, or completed when the workflow exposes one":"ワークフローが公開したときの承認、保存、完了などの製品の結果","A product workflow and reviewed outcome definition":"製品のワークフローとレビューされた結果の定義","A product-outcome table should not be mistaken for a distributed trace, and a trace should not be mistaken for a durable business event."

1:"成果物テーブルを分散トレースと間違えたり、トレースを永続的なビジネス イベントと間違えたりしてはなりません。","A profile URL owned by this site with relevant experience and scope":"関連する経験と範囲を含む、このサイトが所有するプロフィール URL","A propagated request or workflow identifier":"伝播されたリクエストまたはワークフロー識別子","A provider-neutral event contract":"プロバイダーに依存しないイベント コントラクト","A provider-side prompt cache and an application response cache are different mechanisms.":"プロバイダー側のプロンプト キャッシュとアプリケーション応答キャッシュは異なるメカニズムです。","A public control claim needs a current owner, implementation evidence, exact scope, exceptions, and approved language.":"パブリックコントロールの主張には、現在の所有者、実装の証拠、正確な範囲、例外、および承認された文言が必要です。","A query becomes more useful when the result is saved as a clear chart or table. Pair the primary trend with the dimensions needed to explain a change.":"結果が明確なグラフまたは表として保存されると、クエリはさらに便利になります。変化を説明するために必要な要素と主要なトレンドを組み合わせます。","A questionnaire answer, roadmap item, or private implementation detail does not automatically become a public assurance. Each new claim must pass all of these checks and be approved in its exact published scope.":"アンケートの回答、ロードマップ項目、または非公開の実装の詳細は、自動的に公的保証になるわけではありません。新しいクレームはそれぞれ、これらのチェックすべてに合格し、公開された正確な範囲で承認される必要があります。","A quiet source can report low bytes behind while still being stale; keep both time and volume.":"静かなソースは、古いままの下位バイトを報告する可能性があります。時間と量の両方を保ちます。","A rare slow query and a moderately slow high-volume query need different priorities. Total query time estimates aggregate application impact while p95 preserves tail behavior.":"まれに遅いクエリと、中程度に遅い大量のクエリには、異なる優先順位が必要です。合計クエリ時間は、p95 が末尾の動作を維持しながら、アプリケーションへの総計の影響を推定します。","A rate distinguishes an occasionally slow high-volume operation from an operation that is slow most of the time.":"レートは、時折低速になる大容量の操作と、ほとんどの場合低速になる操作を区別します。","A raw failure count can reflect ordinary traffic growth. Failure rate, affected identities, and controlled reason categories help distinguish a broken login path from isolated user error without collecting credentials.":"生の障害数は、通常のトラフィックの増加を反映している可能性があります。失敗率、影響を受ける ID、および制御された理由のカテゴリは、資格情報を収集せずに、破損したログイン パスと孤立したユーザー エラーを区別するのに役立ちます。","A raw failure count overstates customer impact when providers retry successfully. This query shows initial failures, recovered deliveries, permanent failures, and duplicate suppression together.":"生の失敗数は、プロバイダーが再試行に成功した場合の顧客への影響を過大評価します。このクエリは、初期障害、回復された配信、永続的な障害、および重複の抑制をまとめて表示します。","A real product capture moving from event samples to filters, aggregation, and a visual result.":"イベント サンプルからフィルター、集計、および視覚的な結果に移行する実際の製品のキャプチャ。","A real product capture showing a plain-language question becoming SQL that remains visible for review.":"レビュー用に表示されたままになる、SQL になる平易な質問を示す実際の製品キャプチャ。","A real product capture showing chart arrangement and collaborative dashboard editing.":"グラフの配置と共同ダッシュボード編集を示す実際の製品のキャプチャ。","A recovered delivery has at least one failed attempt and at least one successful attempt. A permanent failure never recorded success.":"回復された配信には、少なくとも 1 回の失敗した試行と少なくとも 1 回の成功した試行があります。永続的な失敗が成功を記録することはありません。","A recovery counts only when payment succeeds after the first recorded failure.":"回復は、è¨

1˜éŒ²ã•ã‚ŒãŸæœ€åˆã®å¤±æ•—の後、支払いが成功した場合にのみカウントされます。","A redaction policy that excludes Secrets, manifests, environment values, raw logs, and customer payloads":"シークレット、マニフェスト、環境値、生のログ、および顧客ペイロードを除外するリダクション ポリシー","A redaction policy that keeps messages, tool arguments, and outputs out of general events":"メッセージ、ツール引数、および出力を一般的なイベントから除外する秘匿化ポリシー","A release with no API requests keeps a null error rate, preventing absent coverage from appearing as zero-percent errors.":"API リクエストのないリリースでは、ヌル エラー率が維持され、カバレッジの欠如がゼロパーセント エラーとして表示されるのを防ぎます。","A reproducible query or source report with the numerator, denominator, unit, and comparison.":"分子、分母、単位、比較を含む、再現可能なクエリまたはソース レポート。","A request ID may be absent for background pool maintenance.":"バックグラウンド プールのメンテナンスのため、リクエスト ID が存在しない場合があります。","A request ID supplied by trusted middleware or generated at ingress":"信頼できるミドルウェアによって提供される、または入力時に生成されるリクエスト ID","A request counts as recovered only when it contains both a 429 attempt and a successful attempt.":"リクエストは、429 試行と成功した試行の両方が含まれている場合にのみ、回復されたものとしてカウントされます。","A response-writer wrapper that records the final status code":"最終ステータス コードを記録する応答ライター ラッパー","A restart counter alone does not show when the change occurred or whether users were affected. This event pattern keeps restart transitions and readiness samples together at the workload boundary so a reviewer can identify sustained instability.":"再起動カウンターだけでは、変更がいつ発生したか、ユーザーが影響を受けたかどうかはわかりません。このイベント パターンは、再起動の移行と準備サンプルをワークロード境界でまとめて保持するため、レビュー担当者は持続的な不安定性を特定できます。","A result appears here only after correctness reconciliation, complete environment disclosure, raw-result retention, caveat review, and approval for public use. Internal experiments and synthetic SQL outputs are excluded.":"結果は、正確性の調整、環境の完全な開示、生の結果の保持、警告レビュー、および公開使用の承認を経た後にのみここに表示されます。内部実験および合成 SQL 出力は除外されます。","A retry is not a resolution until the logical job reaches a documented terminal success or discard outcome.":"論理ジョブが文書化された最終的な成功または破棄の結果に達するまで、再試行は解決にはなりません。","A retry storm can increase throughput while useful completions fall. Measuring attempts, unique jobs, retry share, and failure share together separates productive load from repeated work.":"再試行ストームによりスループットは向上しますが、有用な完了は減少します。試行、固有のジョブ、再試行シェア、および失敗シェアをまとめて測定することで、生産的な負荷と繰り返しの作業を分離します。","A retry storm can move between hourly buckets; add a shorter operational query when response time matters.":"再試行の嵐は時間ごとのバケット間を移動する可能性があります。応答時間が重要な場合は、より短い操作クエリを追加します。","A reusable Ruby HTTP wrapper with explicit open and read timeouts":"明示的なオープンおよび読み取りタイムアウトを備えた再利用可能な Ruby HTTP ラッパー","A reused identifier across unrelated events is an instrumentation defect, not a harmless duplicate.":"無関係なイベント間で再利用された識別子は、無害な重複ではなく、インストルメンテーションの欠陥です。","A reused job_id will join unrelated runs, so IDs must be unique per logical execution.":"再利用された job_id は無関係な実行に結合するため、ID は論理実行ごとに一意である必要があります。","A revenue movement event emitted from committed billing state. Store normalized plan and movement values rather than 

1invoice bodies or payment-provider payloads.":"コミットされた請求状態から発行される収益移動イベント。請求書の本文や支払いプロバイダーのペイロードではなく、正規化された計画と移動の値を保存します。","A revenue movement event emitted from committed billing state. Store normalized plan and movement values rather than invoice bodies or payment-provider payloads. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"コミットされた請求状態から発行される収益移動イベント。請求書の本文や支払いプロバイダーのペイロードではなく、正規化された計画と移動の値を保存します。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A reviewable workflow from signal to decision":"シグナルから意思決定までのレビュー可能なワークフロー","A reviewed boundary for prompts, responses, memory, tool payloads, traces, and scorer output":"プロンプト、応答、メモリ、ツール ペイロード、トレース、スコアラー出力の境界を確認","A reviewed callback or wrapper boundary that excludes model content":"モデルのコンテンツを除外するレビュー済みのコールバックまたはラッパー境界","A reviewed distinction between application timing and database-profiler diagnostics":"アプリケーションのタイミングとデータベースプロファイラー診断の区別の見直し","A reviewed instrumentation skill for coding agents":"コーディングエージェント向けのインストルメンテーションスキルのレビュー","A reviewed policy for permissions, prompt content, tool inputs, tool results, and file paths":"権限、プロンプトコンテンツ、ツール入力、ツール結果、およびファイルパスに関するレビューされたポリシー","A reviewed policy for prompt, response, tool, and identifier data":"プロンプト、レスポンス、ツール、識別子のデータに関するポリシーの見直し","A reviewed policy for prompts, outputs, retrieved nodes, tool arguments, and trace content":"プロンプト、出力、取得されたノード、ツール引数、およびトレースコンテンツに関するレビュー済みのポリシー","A reviewed policy for session state, messages, artifacts, tool inputs, and tool outputs":"セッション状態、メッセージ、アーティファクト、ツール入力、およびツール出力に関するレビュー済みのポリシー","A reviewed retry policy for each trigger type and idempotent downstream work":"各トリガータイプと冪等なダウンストリーム作業の再試行ポリシーをレビューしました。","A reviewer can use the public evidence template to record scope, primary sources, corrections, consent, and approval before a person-level profile is added to the contributor registry.":"レビュー担当者は、公開証拠テンプレートを使用して、個人レベルのプロファイルが寄稿者レジストリに追加される前に、範囲、一次情報源、修正、同意、および承認を記録できます。","A rollback can be an expected concurrency response or a user-visible failure. Measuring its rate by service and database identifies where application transaction policy deserves a closer review.":"ロールバックは、予期された同時実行応答である場合もあれば、ユーザーに見える障害である場合もあります。サービスおよびデータベースごとにそのレートを測定することで、アプリケーションのトランザクション ポリシーをより詳細に検討する必要がある箇所が特定されます。","A rolling 24-hour window makes a broken method or identity-provider incident visible without exposing individual credentials.":"24 時間周期で、個々の資格情報を公開することなく、壊れたメソッドまたは ID プロバイダーのインシデントを可視化します。","A rollout decision needs a like-for-like control at the same release boundary. This query keeps requests, errors, error rate, and latency together for each feature-flag cohort so a small but important reliability regression is visible.":"ロールアウトの決定には、同じリリース境界での同様のコントロールが必要です。このクエリでは、機能フラグ コホートごとにリクエスト、エラー、エラー率、レイテンシがまとめて保存さã

1‚Œã‚‹ãŸã‚ã€å°ã•ã„ながらも重要な信頼性の回帰が確認できます。","A rollout naturally replaces pods; distinguish planned replacement from repeated container restart.":"ロールアウトは当然ポッドを置き換えます。計画された交換と、繰り返されるコンテナの再起動を区別します。","A route with one request has no observed span; NULLIF returns null instead of inventing a rate.":"リクエストが 1 つあるルートには観測されたスパンがありません。 NULLIF はレートを作成する代わりに null を返します。","A route-template resolver that avoids raw URLs and path identifiers":"生の URL とパス識別子を回避するルート テンプレート リゾルバー","A route-template, status, and controlled error taxonomy that excludes request parameters and connection contents":"リクエストパラメータと接続コンテンツを除外したルートテンプレート、ステータス、および制御されたエラーの分類","A same-origin server endpoint that can keep the Telemetry API key private":"Telemetry API キーを秘密に保つことができる同一オリジン サーバー エンドポイント","A sample minimum prevents a partially reporting source from appearing healthy or saturated based on too little data.":"サンプルを最小限に抑えると、部分的なレポート ソースが少なすぎるデータに基づいて正常または飽和しているように見えることがなくなります。","A sampled browser measurement with a named metric, numeric value, route template, and release context. Raw URLs, user agents, and DOM content stay outside the event.":"名前付きメトリック、数値、ルート テンプレート、リリース コンテキストを含むサンプリングされたブラウザー測定。未加工の URL、ユーザー エージェント、DOM コンテンツはイベントの外部に残ります。","A sampled browser measurement with a named metric, numeric value, route template, and release context. Raw URLs, user agents, and DOM content stay outside the event. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"名前付きメトリック、数値、ルート テンプレート、リリース コンテキストを含むサンプリングされたブラウザー測定。未加工の URL、ユーザー エージェント、DOM コンテンツはイベントの外部に残ります。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A scheduled retry may be expected behavior; segment by error_type before changing retry policy.":"スケジュールされた再試行は予期された動作である可能性があります。再試行ポリシーを変更する前に、error_type でセグメント化してください。","A schema migration is not complete when new code ships. Version distribution shows whether old workers, clients, or retry queues are still emitting a contract that downstream SQL must support.":"新しいコードが出荷された時点では、スキーマの移行は完了していません。バージョン分布は、古いワーカー、クライアント、または再試行キューが、ダウンストリームの SQL がサポートする必要があるコントラクトをまだ発行しているかどうかを示します。","A send acknowledgement and a receive settlement describe different boundaries; record the final business outcome separately when it occurs later.":"送信確認と受信決済は異なる境界を表します。最終的なビジネス成果が後で発生した場合は、個別に記録します。","A separate OpenTelemetry backend already owns detailed traces, or the workflow does not require them.":"別の OpenTelemetry バックエンドがすでに詳細なトレースを所有しているか、ワークフローがそれらを必要としません。","A server endpoint that verifies Stripe signatures against the unmodified request body":"未変更のリクエスト本文に対して Stripe 署名を検証するサーバー エンドポイント","A server-only TELEMETRY_API_KEY environment variable":"サーバー専用の TELEMETRY_API_KEY 環境変数","A server-side Azure OpenAI credential and TELEMETRY_API_KEY":"サーバー側の Azure OpenAI 資格情報と TELEMETRY_API_KEY","A server-side GEMINI_API_KEY and TELEMETRY_API_KEY":"サーバー側の GEMINI_API_KEY および TELEMETRY_API_KEY","A server-side HTTP client with bounded connect and response timeouts":"接続タイムアウトと応答タイムアウトが制限されているサーバー側 HTTP クライアント","A server-side MySQL client such as mysql2 and telemetry-sh":"mysql2 や telemetry-sh などのサーバー側 MySQL クライアント","A server-side TELEMETRY_API_KEY":"サーバー側 TELEMETRY_API_KEY","A server-side TELEMETRY_API_KEY environment variable":"サーバー側の TELEMETRY_API_KEY 環境変数","A seven-hour baseline does not model daily seasonality.":"7 時間のベースラインは、毎日の季節性をモデル化したものではありません。","A shared Telemetry Log API wrapper with a short timeout and server-side key":"短いタイムアウトとサーバー側キーを備えた共有 Telemetry ログ API ラッパー","A shared board should stay focused on a small decision set instead of becoming an inventory of every available chart.":"共有ボードは、利用可能なすべてのチャートの目録になるのではなく、小さな意思決定セットに焦点を当て続ける必要があります。","A shared consumer model makes operational replicas and asynchronous pipelines comparable.":"共有コンシューマ モデルにより、運用レプリカと非同期パイプラインが同等になります。","A shared dashboard and alert layer for AI behavior and the rest of the product.":"AI の動作と製品の残りの部分に関する共有ダッシュボードとアラート レイヤー。","A shared run identifier can connect systems without duplicating sensitive AI content.":"共有実行識別子により、機密性の高い AI コンテンツを複製することなくシステムに接続できます。","A short capture of the real query editor, autocomplete, result table, and chart workflow.":"実際のクエリ エディター、オートコンプリート、結果テーブル、およびグラフのワークフローの簡単なキャプチャです。","A shutdown policy for both Winston transports and outstanding Telemetry requests":"Winston トランスポートと未処理の Telemetry リクエストの両方に対するシャットダウン ポリシー","A simple HTTP and SDK path for application-owned outcome events with predictable field allowlists.":"予測可能なフィールド許可リストを使用した、アプリケーション所有の結果イベントの単純な HTTP および SDK パス。","A single retention rate mixes mature and newly acquired users. Cohorts preserve the start week so product or acquisition changes can be compared on equal terms.":"単一の維持率では、成熟したユーザーと新規に獲得したユーザーが混在します。コホートでは開始週が保存さã

1‚Œã‚‹ãŸã‚ã€è£½å“ã¾ãŸã¯è²·åŽã®å¤‰æ›´ã‚’同等の条件で比較できます。","A single utilization spike is often noise. Hourly averages and maximums show whether a host or container stayed saturated long enough to affect application work.":"単一の使用率のスパイクは、多くの場合ノイズです。時間ごとの平均と最大値は、ホストまたはコンテナーがアプリケーションの動作に影響を与えるほど長い間飽和状態にあったかどうかを示します。","A size band supports proportional review without copying export contents into telemetry.":"サイズ バンドは、エクスポート コンテンツをテレメトリにコピーすることなく、比例レビューをサポートします。","A slow route is easier to fix when dependency timing is attached to the completed unit of work. Tail latency reveals intermittent downstream pressure that averages hide.":"依存関係のタイミングが完了した作業単位に関連付けられている場合、遅いルートは修正しやすくなります。尾部の待ち時間は、平均的な隠れた断続的な下流圧力を明らかにします。","A small HTTP and SDK surface for explicit application outcomes with reviewed fields and event grains.":"レビューされたフィールドとイベントグレインを含む明示的なアプリケーション結果のための小さな HTTP および SDK サーフェス。","A small HTTP client with explicit open and read timeouts":"明示的なオープンおよび読み取りタイムアウトを備えた小規模な HTTP クライアント","A small set of allowlisted run, request, tool, evaluation, and outcome events that remain directly queryable with SQL.":"SQL で直接クエリ可能な、ホワイトリストに登録された実行、リクエスト、ツール、評価、結果イベントの小さなセット。","A small, explicit workflow for custom application and business events with typed tables and SQL.":"型付きテーブルと SQL を使用した、カスタム アプリケーションとビジネス イベントのための小規模で明示的なワークフロー。","A smaller SQL-first surface for custom backend and business events.":"カスタム バックエンドおよびビジネス イベント用の小型の SQL ファースト サーフェス。","A smaller application-owned schema for accepted, rejected, failed, escalated, or handed-off outcomes.":"承認、拒否、失敗、エスカレーション、またはハンドオフの結果を表す、アプリケーションが所有する小規模なスキーマ。","A smaller implementation and product surface for teams whose primary questions already have explicit event contracts.":"主な質問がすでに明示的なイベント契約を結んでいるチーム向けの小規模な実装と製品の表面。","A smaller surface for teams whose core questions are known and can be expressed as reviewed SQL.":"中心となる質問が既知であり、レビュー済み SQL として表現できるチームにとっては、より小さな表層です。","A source that emits only once per day needs a different freshness threshold from an API source.":"1 日に 1 回だけ放出するソースには、API ソースとは異なる鮮度しきい値が必要です。","A source that has never emitted a heartbeat cannot appear. Maintain an expected source registry when complete coverage matters.":"ハートビートを一度も発したことがないソースは表示されません。完全なカバレッジが重要な場合は、予想されるソース レジストリを維持します。","A specialist system can retain detailed evaluation evidence while Telemetry receives reviewed versioned outcomes.":"Telemetry がレビューされたバージョン付き結果を受け取る間、専門家システムは詳細な評価証拠を保持できます。","A specialist trace system together with Telemetry":"Telemetry と組み合わせた専門トレース システム","A stable Flask endpoint taxonomy and monotonic request timer":"安定した Flask エンドポイント分類と単調なリクエスト タイマー","A stable deployment, region, feature, and prompt-version contract":"安定した展開、リージョン、機能、およびプロンプト バージョンの契約","A stable feature and prompt-version taxonomy for comparing generations":"世代を比較するための安定した機能とプロンプト バージョンの分類","A stable feature name and versioned cost calculation outside the prompt":"プロンプト外での安定した機能名とバージョン管理されたコスト計算","A stable fingerprint should remove request IDs and other volatile message fragments.":"安定したフィンガープリントでは、リクエスト ID やその他の揮発性メッセージのフラグメントが削除されるはずです。","A stable job identifier connects attempts without exposing job payloads.":"安定したジョブ識別子は、ジョブ ペイロードを公開することなく試行を接続します。","A stable logical message ID, queue taxonomy, and terminal outcome definition":"安定した論理メッセージ ID、キュー分類、および最終結果の定義","A stable run ID shared across graph events":"グラフ イベント間で共有される安定した実行 ID","A stable workflow name and application-owned run identifier":"安定したワークフロー名とアプリケーション所有の実行識別子","A stale-sample rate is easier to alert on than one isolated maximum.":"古いサンプルレートは、単一の最大値よりも警告しやすいです。","A steady-state planning horizon, not a retention-policy promise.":"定常状態の計画期間であり、保持ポリシーの約束ではありません。","A stronger fit when AI evaluation and trace-level development are the system of record.":"AI の評価とトレースレベルの開発が記録システムである場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when Grafana is already the team's shared observability interface or cross-signal correlation is required.":"Grafana がすでにチームの共有可観測性インターフェイスである場合、または相互信号相関が必要な場合は、より強力な適合が必要です。","A stronger fit when a team needs self-hosted trace inspection, detailed LLM evidence, or an AI-specific experimentation surface.":"チームが自己ホスト型トレース検査、詳細な LLM 証拠、または AI 固有の実験サーフェスを必要とする場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when a team wants automatic Python-focused instrumentation and detailed request or trace debugging.":"チームが Python に重点を置いた自動計測と

1詳細なリクエストまたはトレースのデバッグを必要とする場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when an operations or security organization needs broad collection, correlation, governance, and an established ecosystem.":"運用組織やセキュリティ組織が広範な収集、相関、ガバナンス、確立されたエコシステムを必要とする場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when detailed AI evaluation and trace evidence are the primary requirement.":"詳細な AI 評価と証拠の追跡が主な要件である場合に、より強力な適合性が得られます。","A stronger fit when experimentation, audience management, and self-serve product intelligence are central requirements.":"実験、視聴者管理、セルフサービスの製品インテリジェンスが中心的な要件である場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when non-SQL product teams need fast, interactive behavioral analysis as the primary workflow.":"SQL 以外の製品チームが主要なワークフローとして高速でインタラクティブな動作分析を必要とする場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when proxy-based collection and gateway controls are central requirements.":"プロキシベースの収集とゲートウェイ制御が中心的な要件である場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when self-hosting, OTLP routing, broad AI instrumentation, or an OpenTelemetry destination strategy is central.":"セルフホスティング、OTLP ルーティング、広範な AI インストルメンテーション、または OpenTelemetry 宛先戦略が中心となる場合、より強力な適合性が得られます。","A stronger fit when status pages, incident response, and uptime checks need to live beside logs.":"ステータス ページ、インシデント対応、稼働時間チェックをログと並行して実行する必要がある場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when teams need an integrated LLM development and evaluation lifecycle or supported self-hosted deployment options.":"チームが統合された LLM 開発および評価ライフサイクル、またはサポートされているセルフホスト展開オプションを必要とする場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when teams need full-text search, cross-signal observability, Elastic Common Schema, or control over a general-purpose data platform.":"チームが全文検索、クロスシグナル可観測性、エラスティック共通スキーマ、または汎用データ プラットフォームの制御を必要とする場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when teams need to inspect prompts and outputs, replay detailed runs, or operate a dedicated evaluation lifecycle.":"チームがプロンプトと出力を検査したり、詳細な実行を再生したり、専用の評価ライフサイクルを操作したりする必要がある場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when teams want one established platform for automatic collection and cross-signal troubleshooting.":"チームが自動収集とクロスシグナルのトラブルシューティングのために確立された 1 つのプラットフォームを必要とする場合に、より強力に適合します。","A stronger fit when the team needs a connected AI development, evaluation, and production-monitoring workflow.":"チームが接続された AI 開発、評価、生産監視ワークフローを必要とする場合に、より強力に適合します。","A stronger foundation for petabyte-scale observability, data warehousing, or custom analytics platforms.":"ペタバイト規模の可観測性、データ ウェアハウジング、またはカスタム分析プラットフォームのための強力な基盤。","A successful handler is not a successful business outcome until the database commit, queued task, or model workflow has reached its durable boundary.":"ハンドラーが成功しても、データベースのコミット、キューに入れられたタスク、またはモデルのワークフローが永続的な境界に達するまでは、ビジネスの成果は成功しません。","A successful migration can still be logically wrong; pair this view with application health and post-deploy validation.":"移行が成功しても、論理的に間違っている可能性があります。このビューをアプリケーションの正常性およびデプロイ後ã

1®æ¤œè¨¼ã¨çµ„み合わせます。","A summary without a reproducible path to evidence creates fast but fragile decisions.":"証拠への再現可能な経路のない要約では、迅速ではあるが脆弱な意思決定が作成されます。","A table preserves the identifiers an operator needs to inspect or replay the work.":"テーブルには、オペレータが作業を検査または再生するために必要な識別子が保存されます。","A team with similar requirements can log operational events once, inspect them interactively, and reuse reviewed SQL through an API for scheduled reports.":"同様の要件を持つチームは、運用イベントを一度ログに記録し、それらを対話的に検査し、レビュー済みの SQL を API を通じてスケジュールされたレポートに再利用できます。","A team with the same need can start by logging the events that represent revenue, completed work, failures, and customer-visible milestones. This keeps the first dataset tied to business questions.":"同じニーズを持つチームは、収益、完了した作業、失敗、顧客に見えるマイルストーンを表すイベントを記録することから始めることができます。これにより、最初のデータセットがビジネス上の質問に関連付けられたままになります。","A teardown exception can occur after a response is constructed, so model request outcome and transaction rollback as distinct events when both questions matter.":"応答の構築後にティアダウン例外が発生する可能性があるため、両方の質問が重要な場合は、リクエストの結果とトランザクションのロールバックを個別のイベントとしてモデル化します。","A technically completed agent run is not necessarily useful. This pattern keeps runtime success beside a reviewed outcome and human handoff so automation quality is measured at the workflow boundary.":"技術的に完了したエージェントの実行が必ずしも役立つとは限りません。このパターンでは、実行時の成功をレビューされた結果や人間による引き継ぎと並行して維持できるため、自動化の品質はワークフロー境界で測定されます。","A terminal agent-run outcome with versioned workflow, tool summary, cost, and reviewed task result. Prompts, completions, tool arguments, and retrieved content are excluded.":"バージョン管理されたワークフロー、ツールの概要、コスト、およびレビューされたタスクの結果を含む、ターミナル エージェントの実行結果。プロンプト、補完、ツール引数、および取得されたコンテンツは除外されます。","A terminal agent-run outcome with versioned workflow, tool summary, cost, and reviewed task result. Prompts, completions, tool arguments, and retrieved content are excluded. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"バージョン管理されたワークフロー、ツールの概要、コスト、およびレビューされたタスクの結果を含む、ターミナル エージェントの実行結果。プロンプト、補完、ツール引数、および取得されたコンテンツは除外されます。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A terminal delivery log event with attempt_count, final status_code, response_body_bytes, and bounded content type—but no customer URL, request headers, authorization, raw response body, or payload.":"attempt_count、最終 status_code、response_body_bytes、および制限付きコンテンツ タイプを含む端末配信ログ イベント。ただし、顧客 URL、リクエスト ヘッダー、承認、生の応答本文、またはペイロードは含まれません。","A terminal delivery log event with attempt_count, final status_code, response_body_bytes, and bounded content type—but no customer URL, request headers, authorization, raw response body, or payload. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"attempt_count、最終 status_code、response_body_bytes、および制限付きコンテンツ タイプを含む端末配信ログ イベント。ただし、顧客 URL、リクエスト ヘッダー、承認、生の応答本文、またはペイロードは含まれません。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A terminal job event that records the final outcome and attempt count once, avoiding the overcounting caused by one row per retry.":"最終結果と試行回数を 1 回記録するターミナル ジョブ イベント。再試行ごとに 1 行による過剰カウントを回避します。","A terminal job event that records the final outcome and attempt count once, avoiding the overcounting caused by one row per retry. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"最終結果と試行回数を 1 回記録するターミナル ジョブ イベント。再試行ごとに 1 行による過剰カウントを回避します。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A terminal model-call event with model, tokens, latency, allocation cost, and tool outcome—without prompts or generated content.":"プロンプトや生成されたコンテンツを含まない、モデル、トークン、レイテンシ、割り当てコスト、およびツールの結果を含む端末モデル呼び出しイベント。","A terminal model-call event with model, tokens, latency, allocation cost, and tool outcome—without prompts or generated content. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"プロンプトや生成されたコンテンツを含まない、モデル、トークン、レイテンシ、割り当てコスト、およびツールの結果を含む端末モデル呼び出しイベント。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A terminal request event with route templates instead of raw URLs, bounded error categories, and latency measured at the service boundary.":"生の URL の代わりにルート テンプレートを使用した端末リクエスト イベント、制限されたエラー カテゴリ、およびサービス境界で測定された遅延。","A terminal request event with route templates instead of raw URLs, bounded error categories, and latency measured at the service boundary. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"生の URL の代わりにルート テンプレートを使用した端末リクエスト イベント、制限されたエラー カテゴリ、およびサービス境界で測定された遅延。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A terminal sign-in outcome with bounded method, result, and risk fields. It deliberately excludes credentials, tokens, raw IP addresses, and free-form provider errors.":"制限されたメソッド、結果、およびリスク フィールドを含むターミナル サインイン結果。資格情報、トークン、生の IP アドレス、および自由形式のプロバイダー エラーを意図的に除外します。","A terminal sign-in outcome with bounded method, result, and risk fields. It deliberately excludes credentials, tokens, raw IP addresses, and free-form provider errors. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"制限されたメソッド、結果、およびリスク フィールドを含むターミナル サインイン結果。資格情報、トークン、生の IP アドレス、および自由形式のプロバイダー エラーを意図的に除外します。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A threshold is useful only when someone understands what it means and can act. Begin with a user, revenue, or reliability outcome.":"閾値は、誰かがその意味を理解し、行動できる場合にのみ役に立ちます。ユーザー、収益、または信頼性の結果から始めます。","A useful delivery schema normalizes attempt fields, keeps the final status code and bounded response metadata, and excludes URLs, request headers, authorization, payloads, and raw response content.":"有用な配信スキーマは、試行フィールドを正規化し、最終ステータス コードと制限付き応答メタデータを保持し、URL、要求ヘッダー、承認、ペイロード、生ã

1®å¿œç­”コンテンツを除外します。","A useful event earns its fields":"有用なイベントはフィールドを獲得します","A useful quality loop preserves versioned production context, separates automated scores from reviewed outcomes, and keeps evaluated coverage visible.":"有用な品質ループにより、バージョン管理された運用コンテキストが保存され、自動化されたスコアがレビュー結果から分離され、評価されたカバレッジが常に可視化されます。","A useful security audit table records who acted in bounded role terms, what controlled action occurred, which resource class was involved, and the terminal outcome. The query ranks action classes by denied or failed activity while preserving review volume.":"有用なセキュリティ監査テーブルには、誰が制限された役割の条件に従って行動したか、どのような制御アクションが発生したか、どのリソース クラスが関与したか、および最終的な結果が記録されます。クエリは、レビュー量を維持しながら、拒否または失敗したアクティビティによってアクション クラスをランク付けします。","A user can disappear and later return. Separating reactivation from uninterrupted retention keeps lifecycle reporting honest.":"ユーザーが姿を消し、後で戻ってくる可能性があります。再アクティベーションを中断のない保持から分離することで、ライフサイクル レポートが正確に保たれます。","A valid query can still encode the wrong denominator, join, time boundary, or business definition; saved analysis should be reviewed.":"有効なクエリでも、間違った分母、結合、時間境界、またはビジネス定義をエンコードする可能性があります。保存さã

1‚ŒãŸåˆ†æžã‚’確認する必要があります。","A version label is useful only when semantic changes are documented alongside it.":"バージョン ラベルは、セマンティックな変更が一緒に文書化されている場合にのみ役立ちます。","A versioned RAG evaluation event that separates retrieval scores, answer review, latency, and cost without storing source text, prompts, or generated answers.":"ソース テキスト、プロンプト、生成された回答を保存せずに、取得スコア、回答レビュー、レイテンシ、コストを分離する、バージョン管理された RAG 評価イベント。","A versioned RAG evaluation event that separates retrieval scores, answer review, latency, and cost without storing source text, prompts, or generated answers. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"ソース テキスト、プロンプト、生成された回答を保存せずに、取得スコア、回答レビュー、レイテンシ、コストを分離する、バージョン管理された RAG 評価イベント。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A versioned feature assignment record that makes exposure rules queryable without copying targeting expressions or personal attributes.":"ターゲティング式や個人属性をコピーせずに公開ルールをクエリできるようにする、バージョン管理された機能割り当てレコード。","A versioned feature assignment record that makes exposure rules queryable without copying targeting expressions or personal attributes. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"ターゲティング式や個人属性をコピーせずに公開ルールをクエリできるようにする、バージョン管理された機能割り当てレコード。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","A versioned price lookup for the deployed model":"デプロイされたモデルのバージョン付きの価格検索","A wrapper gives the application ownership of the final product outcome; a LiteLLM callback can supplement it with gateway-reported cost and routing context.":"ラッパーは、最終的な製品結果の所有権をアプリケーションに与えます。 LiteLLM コールバックは、ゲートウェイによって報告されたコストとルーティング コンテキストでそれを補うことができます。","A write-scoped Telemetry key stored as a GitHub Actions secret":"GitHub アクション シークレットとして保存された書き込みスコープの Telemetry キー","A/B Tests":"A/B テスト","A/B test":"A/B テスト","A/B test guide":"A/B テストガイド",AI:"AI","AI Agent Instrumentation Template | Telemetry":"AI エージェント インストルメンテーション テンプレート | Telemetry","AI Agent Observability Template":"AI エージェント可観測性テンプレート","AI Agent Quality and Evaluation":"AIエージェントの品質と評価","AI Agent Quality and Evaluation Use Case | Telemetry":"AI エージェントの品質と評価の使用例 | Telemetry","AI Agent Security Audit Template":"AI エージェントのセキュリティ監査テンプレート","AI Agent Security Event Template | Telemetry":"AI エージェント セキュリティ イベント テンプレート | Telemetry","AI Agent Security Monitoring":"AIエージェントのセキュリティ監視","AI Agent Security Monitoring with SQL | Telemetry":"SQL による AI エージェントのセキュリティ監視 | Telemetry","AI Agent Security Monitoring | Telemetry Docs":"AI エージェントのセキュリティ監視 | Telemetry ドキュメント","AI Agent Success and Handoff | SQL Recipe":"AI エージェントの成功とハンドオフ | SQL レシピ","AI Agent Telemetry & Observability: Events, Tools, Cost, and SQL | Telemetry":"AI エージェント Telemetry と可観測性: イベント、ツール、コスト、および SQL | Telemetry","AI Agent Telemetry & Observability: Events… | Telemetry":"AI エージェント Telemetry と可観測性: イベント… | Telemetry","AI Agent Telemetry and Observability":"AI エージェント Telemetry と可観測性","AI Agent Telemetry and Observability | Telemetry":"AI エージェント Telemetry と可観測性 | Telemetry","AI Agent and LLM Telemetry Integrations":"AI エージェントと LLM Telemetry の統合","AI Observability Tools: A Workflow-Based Comparison":"AI 可観測性ツール: ワークフローベースの比較","AI Quality by Prompt Version | SQL Recipe":"プロンプト バージョン別の AI 品質 | SQL レシピ","AI SDK generation or streaming calls running on a trusted server boundary":"AI SDK の生成または信頼できるサーバー境界で実行されるストリーミング呼び出し","AI SDK streamText reference":"AI SDK ストリームテキスト リファレンス","AI SDK telemetry":"AI SDK テレメトリ","AI agent authorization event schema":"AI エージェント認可イベント スキーマ","AI agent monitoring":"AIエージェントの監視","AI agent observability":"AI エージェントの可観測性","AI agent observability prompt":"AI エージェントの可観測性プロンプト","AI agent observability template":"AI エージェントの可観測性テンプレート","AI agent operations":"AIエージェントの運用","AI agent outcome events in Telemetry":"Telemetry の AI エージェント結果イベント","AI agent quality evaluation":"AIエージェントの品質評価","AI agent security":"AIエージェントのセキュリティ","AI agent security SQL":"AIエージェントセキュリティ SQL","AI agent security guide":"AIエージェントセキュリティガイド","AI agent security monitoring guide":"AIエージェントセキュリティ監視ガイド","AI agent security monitoring use case":"AI エージェントのセキュリティ監視の使用例","AI agent security template":"AI エージェントのセキュリティ テンプレート","AI agent telemetry":"AIエージェントテレメトリ","AI agent telemetry dashboard template":"AI エージェント テレメトリ ダッシュボード テンプレート","AI agents":"AIエージェント","AI and LLM":"AIとLLM","AI and LLM SQL Recipes | Telemetry":"AI と LLM SQL レシピ | Telemetry","AI and LLM SQL recipes":"AI および LLM SQL レシピ","AI and LLM recipes":"AI と LLM のレã

1‚·ãƒ”","AI assistance cannot see business context that is absent from the schema, prompt, or reviewed event contract.":"AI 支援は、スキーマ、プロンプト、またはレビューされたイベント契約に存在しないビジネス コンテキストを認識できません。","AI conversation panels, model usage and cost, tool-call visibility, and integrations across supported model and agent libraries.":"AI 会話パネル、モデルの使用量とコスト、ツール呼び出しの可視性、サポートされているモデルとエージェント ライブラリ間の統合。","AI cost guide":"AIのコストガイド","AI economics":"AI経済学","AI evals":"AI が評価する","AI gateway access, routing, fallbacks, caching, request logging, model cost, sessions, and AI-specific alerts.":"AI ゲートウェイのアクセス、ルーティング、フォールバック、キャッシュ、リクエストのログ、モデルのコスト、セッション、AI 固有のアラート。","AI operations":"AIの運用","AI outcome and acceptance measurement":"AI の結果と受け入れの測定","AI outcomes":"AIの成果","AI output economics SQL":"AI 出力の経済学 SQL","AI output evaluation":"AI出力評価","AI product, platform, and finance teams":"AI 製品、プラットフォーム、財務チーム","AI quality":"AIの品質","AI quality SQL":"AI品質 SQL","AI quality by prompt version":"プロンプトバージョンごとの AI 品質","AI quality regression SQL":"AI 品質回帰 SQL","AI quality use case":"AI品質のユースケース","AI reliability":"AIの信頼性","AI time-to-first-token SQL":"AI の最初のトークンまでの時間 SQL","AI tools":"AIツール","AI tracing and evaluation platforms":"AIのトレースおよび評価プラットフォーム","AI-Assisted SQL for Event Analytics | Telemetry":"イベント分析用の AI 支援 SQL | Telemetry","AI-Assisted SQL | Telemetry Docs":"AI 支援 SQL | Telemetry ドキュメント","AI-assisted SQL guide":"AI 支援 SQL ガイド","AI-assisted analysis":"AI支援分析",API:"API","API Error And Latency Monitor":"API エラーと遅延モニター","API Reliability Event Template | Telemetry":"API 信頼性イベント テンプレート | Telemetry","API Reliability Monitoring":"API 信頼性モニタリング","API Reliability Monitoring Strategy and SQL | Telemetry":"API 信頼性監視戦略と SQL | Telemetry","API SLO SQL":"API スロー SQL","API authentication and scopes":"API 認証とスコープ","API dependency latency":"API 依存関係のレイテンシ","API error monitor template":"API エラー モニター テンプレート","API error rate":"API エラー率","API error-rate monitoring":"API エラー率の監視","API error-rate recipe":"API エラー率レシピ","API key audit":"API キー監査","API key authentication":"API キー認証","API keys and authentication":"API キーと認証","API latency SQL":"API レイテンシー SQL","API latency percentiles":"API 遅延パーセンタイル","API monitoring template":"API 監視テンプレート","API reliability":"API の信頼性","API reliability SQL Recipes | Telemetry":"API 信頼性 SQL レシピ | Telemetry","API reliability SQL recipes":"API 信頼性 SQL レシピ","API reliability and latency":"API の信頼性と遅延","API reliability and latency Dashboard Example | Telemetry":"API の信頼性と遅延ダッシュボードの例 | Telemetry","API reliability by release":"リリースごとの API の信頼性","API reliability dashboard":"API 信頼性ダッシュボード","API reliability guide":"API 信頼性ガイド","API reliability monitoring":"API 信頼性監視","API reliability recipes":"API 信頼性レシピ","API reliability use case":"API の信頼性の使用例","API request coverage by release":"API リクエストのリリース別カバレッジ","API requests":"API リクエスト","API throughput":"API スループット","API timeout rate":"API タイムアウト率","API-key lifecycle review":"API-キーのライフサイクルのレビュー","APL queries, dashboards, and monitors":"APL クエリ、ダッシュボード、およびモニター","APM agents, distributed tracing, infrastru

1cture, browser, mobile, and synthetics":"APM エージェント、分散トレース、インフラストラクチャ、ブラウザ、モバイル、および合成","APM traces, infrastructure metrics, and automatic integrations":"APM トレース、インフラストラクチャ メトリック、自動統合","APM, infrastructure, RUM, security, and general log search":"APM、インフラストラクチャ、RUM、セキュリティ、および一般的なログ検索","ASP.NET API monitoring":"ASP.NET API の監視","AWS ECS and Fargate Telemetry Integration":"AWS ECS と Fargate Telemetry の統合","AWS ECS and Fargate Telemetry Integration | Telemetry":"AWS ECS と Fargate Telemetry の統合 | Telemetry","AWS Lambda Node.js logging":"AWS Lambda Node.js ロギング","AWS Lambda Structured Event Monitoring":"AWS Lambda 構造化イベント監視","AWS Lambda Structured Event Monitoring | Telemetry":"AWS Lambda 構造化イベント監視 | Telemetry","AWS SQS Queue Observability":"AWS SQS キューの可観測性","AWS SQS Queue Observability | Telemetry":"AWS SQS キューの可観測性 | Telemetry","AWS credentials with the minimum Bedrock model permission":"最小限の Bedrock モデル権限を持つ AWS 資格情報",Abandoned:"離脱",About:"概要","About Telemetry":"Telemetryについて","About Telemetry | Structured Event Analytics":"Telemetryについて |構造化イベント分析",AboutPage:e,"Acceptance is a product outcome, not a property of the provider response itself.":"受け入れは製品の結果であり、プロバイダーの応答自体の特性ではありません。","Acceptance must be defined from real product behavior such as saved, sent, applied, or copied—not an assumed model-quality label.":"承認は、想定されるモデル品質ラベルではなく、保存、送信、適用、コピーなどの実際の製品の動作から定義する必要があります。","Acceptance or save rate for generated outputs where the app exposes it.":"アプリが公開する生成された出力の受け入れ率または保存率。","Acceptance rate measures quality only among completed outputs. Accepted outputs per dollar adds economic efficiency.":"合格率は、完成した出力の中でのみ品質を測定します。 1 ドルあたりの受け入れられる生産量により、経済効率が高まります。","Accepted output per dollar":"1 ドルあたりの許容生産高","Accepted output per dollar SQL":"1 ドルあたりの許容出力 SQL","Accepted outputs":"受け入れられる出力","Accepted outputs per dollar":"1 ドルあたりの受け入れられた出力","Accepted quantity in the documented unit.":"文書化された単位での受け入れ数量。","Accepted, rejected, timed_out, or transport_failed.":"承認、拒否、timed_out、または transport_failed。","Accepted-output and cost review":"受け入れられた成果物とコストのレビュー","Accepted-output rate (%)":"合格率(%)","Account activation funnel":"アカウントアクティベーションファネル","Account activation funnel Dashboard Example | Telemetry":"アカウント アクティベーション ファネル ダッシュボードの例 | Telemetry","Account identifier required for these events.":"これらのイベントにはアカウント識別子が必要です。","Account identifier.":"アカウント識別子。","Account revenue is current dimension data, not a historical invoice ledger.":"アカウントの収益は、過去の請求書台帳ではなく、現在の分析コード データです。","Account that initiated the operation.":"操作を開始したアカウント。","Account that owns the synthetic user.":"合成ユーザーを所有するアカウント。","Accountable organization, explicit review boundary":"責任ある組織、明確なレビュー境界","Accounts without collected revenue remain visible with a null cost percentage instead of an invented infinite margin.":"収益が回収されていないアカウントは、無限のマージンではなく、ゼロのコストパーセンテージで表示されたままになります。","Acquisition or campaign source.":"取得またはキャンペーンのソース。","Acquisition wait catches pressure before requests begin timing out.":"リクエストがタイムアウトし始める前に、取得待機によりプレッシャーがかかります。",AcquisitionCtaLink:t,"Action completion time in UTC.":"アクションの完了時刻 (UTC)。",Activated:a,"Activated users by time-to-value window":"価値実現まã

1§ã®æ™‚間枠ごとにアクティブ化されたユーザー","Activation And Retention Template":"アクティベーションと保持のテンプレート","Activation SQL recipe":"アクティベーションSQLレシピ","Activation and Retention Event Template | Telemetry":"アクティブ化および保持イベント テンプレート | Telemetry","Activation and retention template":"アクティブ化と保持のテンプレート","Activation before signup usually indicates identity merging or historical backfill.":"サインアップ前のアクティベーションは通常、ID のマージまたは履歴のバックフィルを示します。","Activation events tied to the actual first useful action in your app.":"アプリ内の実際の最初の有用なアクションに関連付けられたアクティベーション イベント。","Activation funnel":"アクティベーションファネル","Activation funnel SQL":"アクティベーションファネル SQL","Activation funnel recipe":"アクティベーションファネルのレシピ","Activation is a visible context field, not an assertion that onboarding caused payment failure.":"アクティベーションは目に見えるコンテキスト フィールドであり、オンボーディングが支払い失敗の原因であると主張するものではありません。","Activation needs a time window long enough for the product’s normal onboarding cycle.":"アクティベーションには、製品の通常のオンボーディング サイクルに十分な時間枠が必要です。","Activation rate by acquisition source":"取得元別の発動率","Activation template":"アクティベーションテンプレート","Activation tracking":"アクティベーションの追跡","Active Job reliability":"アクティブなジョブの信頼性","Active accounts":"アクティブなアカウント","Activity retry analysis":"アクティビティの再試行分析","Activity time.":"活動時間。","Actors affected by policy denials":"政策拒否の影響を受ける関係者","Adapt fields deliberately":"フィールドを意図的に適応させる","Adapt the event contract before the threshold":"しきい値の前にイベント コントラクトを適応させる","Adapt these fields to the workflow, but keep units, status categories, identifiers, and ownership explicit before several services depend on the same table.":"これらのフィールドをワークフローに適応させますが、複数のサービスが同じテーブルに依存する前に、ユニット、ステータス カテゴリ、識別子、および所有権を明示的に保ちます。","Adapt these names to your contract while preserving the declared grain. Inspect the linked event schema before mapping fields from production producers.":"宣言された穀物を維持しながら、これらの名前を契約に適合させます。運用プロデューサーからフィールドをマッピングする前に、リンクされたイベント スキーマを検査します。","Add ECS task family, revision, availability zone, and release context to application outcomes using the local task metadata endpoint.":"ローカル タスク メタデータ エンドポイントを使用して、ECS タスク ファミリー、リビジョン、アベイラビリティ ゾーン、リリース コンテキストをアプリケーションの結果に追加します。","Add SQL queries for failed actions, cost by workflow, and recent deployments.":"失敗したアクション、ワークフローごとのコスト、および最近のデプロイメントに対する SQL クエリを追加します。","Add Telemetry instrumentation for API reliability.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease log each important API endpoint with route_template, method, status_code, status, latency_ms, user_id or team_id when available, request_size_bytes, response_size_bytes, and error_type.\n\nCreate:\n1. A table for API request events.\n2. Charts for request volume, error rate, p50 and p95 latency, and top failing endpoints.\n3. Alerts for elevated 5x

1x rate, slow p95 latency, and sudden traffic drops.\n\nDo not log request bodies, auth headers, cookies, secrets, or raw user content.":`API の信頼性を高めるために、Telemetry 計測器を追加します。
2
3/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
4
5重要な各 API エンドポイントを、route_template、method、status_code、status、latency_ms、user_id、または可能な場合は team_id、request_size_bytes、で記録してください。 response_size_bytes、error_type。
6
7作成:
81. API リクエスト イベントのテーブル。
92. リクエスト量、エラー率、p50 および p95 レイテンシー、および上位に障害が発生したエンドポイントのグラフ。
103. 5xx レートの上昇、p95 遅延の遅延、およびトラフィックの突然の低下に関するアラート。
11
12リクエスト本文、認証ヘッダー、Cookie、シークレット、または生のユーザー コンテンツをログに記録しないでください。`,"Add Telemetry to API request handling.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog each important API request with:\nroute_template, method, status_code, status, latency_ms, user_id, team_id, request_size_bytes, response_size_bytes, error_type, and feature.\n\nCreate charts for request volume, error rate, p50 latency, p95 latency, and top failing endpoints. Add alerts for 5xx spikes, slow p95 latency, and traffic drops.\n\nDo not log request bodies, cookies, auth headers, secrets, or raw user content.":`Telemetry を API リクエスト処理に追加します。
13
14/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
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16重要な各 API リクエストを次のように記録します。
17route_template、method、status_code、status、latency_ms、user_id、team_id、request_size_bytes、response_size_bytes、error_type、およびfeature。
18
19リクエスト量、エラー率、p50 レイテンシ、p95 レイテンシ、および上位の障害エンドポイントのグラフを作成します。 5xx スパイク、遅い p95 レイテンシー、およびトラフィックの低下に関するアラートを追加します。
20
21リクエスト本文、Cookie、認証ヘッダー、シークレット、または生のユーザー コンテンツをログに記録しないでください。`,"Add Telemetry to this AI agent workflow.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog:\n1. agent_run_started with agent_name, route, user_id, team_id, model, provider, and input_category.\n2. agent_tool_called with tool_name, status, latency_ms, retry_count, and error_type.\n3. agent_run_completed with status, duration_ms, total_tokens, estimated_cost_usd, output_category, and accepted when available.\n4. agent_run_failed with error_type, failed_step, retry_count, and duration_ms.\n\nCreate SQL queries for run volume, failure rate by tool, p95 duration, model cost by feature, and accepted-output rate.\n\nDo not log raw prompts, completions, secrets, auth headers, or personal data unless explicitly approved.":`この AI エージェント ワークフローに Telemetry を追加します。
22
23/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
24
25ログ:
261. agent_run_started と agent_name、route、user_id、team_id、model、provider、および input_category。
272. agent_tool_called と tool_name、status、latency_ms、retry_count、および error_type。
283. status付きの agent_run_completed、duration_ms、total_tokens、estimated_cost_usd、output_category、利用可能な場合は受け入れられます。
294. agent_run_failed と error_type、failed_step、retry_count、および duration_ms。
30
31実行量、ツール別の失敗率、p95 期間、feature別のmodel コスト、および受け入れられた出力率についての SQL クエリを作成します。
32
33明示的に承認されない限り、生のプロンプト、完了、シークレット、認証ヘッダー、または個人データをログに記録しないでください。`,"Add a boun

33ded time filter before using this query in production.":"このクエリを運用環境で使用する前に、制限時間フィルターを追加してください。","Add a focused Telemetry outcome event beside Serilog diagnostics for ASP.NET request latency, failures, releases, and customer impact.":"ASP.NET リクエストの遅延、障害、リリース、顧客への影響に関する Serilog 診断の横に、焦点を当てた Telemetry 結果イベントを追加します。","Add alerts for stalled jobs, repeated failures, and dead-letter creation.":"停止したジョブ、繰り返される失敗、配信不能メッセージの作成に関するアラートを追加します。","Add exception-handler instrumentation for failures that bypass normal middleware completion.":"通常のミドルウェアの完了をバイパスする障害に備えて、例外ハンドラーのインストルメンテーションを追加します。","Add fields as the workflow evolves without rebuilding a warehouse pipeline first.":"最初にウェアハウス パイプラインを再構築せずに、ワークフローの進化に応じてフィールドを追加します。","Add only useful component events":"有用なコンポーネント イベントのみを追加する","Add optional typed context while keeping existing field names and types stable; record schema_version":"既存のフィールド名と型を安定させたまま、オプションの型付きコンテキストを追加します。レコード schema_version","Add queue wait percentiles beside execution duration.":"実行時間の横にキュー待機パーセンタイルを追加します。","Add safe feature, route, team, and outcome fields so infrastructure activity remains connected to customer impact.":"安全な機能、ルート、チーム、結果のフィールドを追加して、インフラストラクチャのアクティビティが顧客への影響と結びついた状態を維持できるようにします。","Add structured Telemetry events to AI agents, APIs, background jobs, webhooks, and backend applications.":"構造化された Telemetry イベントを AI エージェント、API、バックグラウンド ジョブ、Webhook、およびバックエンド アプリケーションに追加します。","Add structured events around agent runs, model calls, and tool calls.":"エージェントの実行、モデル呼び出し、ツール呼び出しに関する構造化イベントを追加します。","Add structured events to AI systems, application frameworks, browser and edge runtimes, loggers, jobs, queues, databases, and cloud infrastructure.":"AI システム、アプリケーション フレームワーク、ブラウザーとエッジ ランタイム、ロガー、ジョブ、キュー、データベース、クラウド インフラストラクチャに構造化イベントを追加します。","Add telemetry data-quality monitoring with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nFor every decision-critical event table, document the event grain, owner, required fields, field types, timestamp unit, allowed values, schema_version, duplicate key, expected arrival delay, and expected daily volume range.\n\nCreate deterministic fixtures for valid events, missing required fields, duplicate event IDs, late arrivals, and incompatible field types. Build SQL for ingestion freshness, required-field null rate, duplicate-event rate, schema-version adoption, late-arrival rate, and volume change by event name and release.\n\nAdd alerts only for sustained breaches with minimum sample sizes and an owner. Include links from each alert to the contract and validating query.\n\nDo not place production payloads, credentials, personal data, or unrestricted error text in quality-test events.":`Telemetry を使用してテレメトリ データ品質モニタリングを追加します。
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35/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
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37すべての意思決定が重要なイベント テーブルについて、イベントの粒度、所有者、必須フィールド、フィールド タイプ、タイムスタンプ単位、許容値、schema_version、重複キー、予想される到着遅延、および予想される日次ボリューム範囲を文書化します。
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39有効なイベント、必須フィールドの欠落、重複したイベント ID、遅延到着、および互換性のないフィールド タイプに対して決定的なフィクスチャを作成します。取り込みの鮮度、必須フィールドの NULL 率、重複イベント率、スキーマ バージョンの採用、遅延到着率、およびイベント名とリリースごとのボリューム変更のために SQL をビルドします。
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41最小限のサンプル サイズと所有者を持つ持続的な侵害に対してのみアラートを追加します。各アラートから契約および検証クエリへのリンクを含めます。
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43本番ペイロード、資格情報、個人データ、または無制限のエラー テキストを品質テスト イベントに配置しないでください。`,"Add the outcome event at the success, failure, retry, or timeout boundary.":"成功、失敗、再試行、またはタイムアウトの境界に結果イベントを追加します。","Add the result to a dashboard or alert when it becomes part of a recurring workflow. Use Query for multi-table and multi-CTE logic.":"結果が定期的なワークフローの一部になった場合は、結果をダッシュボードまたはアラートに追加します。マルチテーブルおよびマルチ CTE ロジックにはクエリを使用します。","Add this shape where the workflow completes, fails, or retries. Then build the dashboard from real fields.":"ワークフローが完了、失敗、または再試行される場所にこの図形を追加します。次に、実際のフィールドからダッシュボードを構築します。","Add typed request-outcome events to Go HTTP services for route error rates, latency percentiles, and release comparisons.":"ルート エラー率、レイテンシー パーセンタイル、リリース比較のために、型指定されたリクエスト結果イベントを Go HTTP サービスに追加します。","Add workflow and account fields when allocating shared model spend.":"共有モデルの支出を割り当てるときに、ワークフローとアカウントのフィールドを追加します。","Add your Telemetry API key only in trusted server-side configuration.":"Telemetry API キーは、信頼できるサーバー側の構成にのみ追加してください。","Add-to-dashboard and create-alert actions from results":"ダッシュボードに追加および結果からアラートを作成するアクション","Added five connected database tables and six tested lessons for query regressions, connection pools, lock waits, replication lag, migrations, and customer impact. Every result remains synthetic, downloadable, and executable in the browser or DuckDB.":"5 つの接続されたデータベース テーブルと、クエリ回帰、接続プール、ロック待機、レプリケーション ラグ、移行、顧客への影響に関する 6 つのテスト済みレッスンを追加しました。すべての結果は合成されたままで、ダウンロード可能で、ブラウザーまたは DuckDB で実行可能です。","Added p95":"p95増加分","Adding identifiers without a documented investigation, access, and retention need.":"文書化された調査、アクセス、保持の必要がない識別子の追加。",Advanced:r,Affected:"影響","Affected account count and failed operations distinguish breadth from repeated impact.":"影響を受けたアカウント数と失敗した操作によって、影響の範囲と繰り返しの影響が区別されます。","Affected accounts":"影響を受けるアカウント","Affected accounts add customer context without changing the transaction denominator.":"影響を受けるアカウントは、トランザクションの分母を変更せずに顧客コンテキストを追加します。","Affected accounts by plan":"プランごとに影響を受けるアカウント","Affected actors estimates rollout blast radius.":"影響を受けるアクターはロールアウトの爆発半径を推定します。","Affected customer workflow.":"顧客のワークフローに影響。","Affected database.":"影響を受けるデータベース。","Affected regi

43ons":"被災地域","Affected requests distinguishes repeated calls such as N+1 behavior.":"影響を受けるリクエストは、N+1 動作などの繰り返しの呼び出しを区別します。","Affected requests keeps infrastructure activity tied to application impact.":"影響を受けるリクエストにより、インフラストラクチャのアクティビティがアプリケーションの影響に関連付けられたままになります。","Affected service or incident enrichment pipeline":"影響を受けるサービスまたはインシデント エンリッチメント パイプライン","Affected service.":"影響を受けるサービス。","Affected sessions by frontend error":"フロントエンドエラーによる影響を受けるセッション","Affected teams by error fingerprint":"エラーフィンガープリントによる影響を受けるチーム","After a delivery succeeds, is rejected, times out, or exhausts its bounded retries.":"配信が成功した後、拒否された後、タイムアウトになった後、または制限された再試行を使い果たした後。","After authentication succeeds, fails, is challenged, or is rate limited.":"認証が成功した後、失敗した後、チャレンジされた後、またはレートが制限された後。","After policy evaluation is final and before the tool is allowed to execute.":"ポリシーの評価が最終的に完了した後、ツールの実行が許可される前。","After success or permanent retry exhaustion.":"成功後、または永続的な再試行が枯渇した後。","After success, failure, cancellation, or human handoff becomes final.":"成功、失敗、キャンセル、または人間による引き継ぎが完了すると、最終的な処理となります。","After the account and first user are committed successfully.":"アカウントと最初のユーザーが正常にコミットされた後。","After the application commits the effective subscription state and movement amount.":"アプリケーションが有効なサブスクリプション状態と移動量をコミットした後。","After the authoritative meter accepts the increment or absolute reading.":"権威あるメーターが増分または絶対読み取り値を受け入れた後。","After the final response status and latency are known.":"最終的な応答ステータスと遅延が判明した後。","After the job succeeds or exhausts its retry policy.":"ジョブが成功するか、再試行ポリシーを使い果たした後。","After the operation succeeds, rolls back, times out, or returns a classified error.":"操作が成功すると、ロールバック、タイムアウト、または分類されたエラーが返されます。","After the provider event is verified and persisted.":"プロバイダー イベントが検証され、永続化された後。","After the retrieval and answer evaluators finish or the candidate becomes ineligible.":"検索と回答の評価が終了するか、候補者が資格を失った後。","After the tool returns, times out, is denied, or fails for the current attempt.":"ツールが返されるか、タイムアウトになるか、拒否されるか、現在の試行が失敗した後。","After token usage, outcome, and provider response are final.":"トークンの使用後の結果、およびプロバイダーの応答は最終的なものになります。","Agent Telemetry & SQL Analytics for AI | Telemetry":"エージェント Telemetry および SQL AI 向け分析 | Telemetry","Agent Telemetry Prompt Pack":"エージェント Telemetry プロンプト パック","Agent Telemetry Prompt Pack | Telemetry":"エージェント Telemetry プロンプト パック | Telemetry","Agent activity":"エージェントの動作","Agent authorization or policy-enforcement layer":"エージェントの認可またはポリシー施行層","Agent cost and outcome analysis":"エージェントのコストと結果の分析","Agent handoff analysis":"エージェントハンドオフ分析","Agent loop detection SQL":"エージェントループ検出 SQL","Agent observability template":"エージェント可観測性テンプレート","Agent observability use case":"エージェントの可観測性のユースケース","Agent orchestrator after the product outcome is determined":"製品の結果が決定された後のエージェント オーケストレーター","Agent prompt":"エージェントプロンプト","Agent prompt pack":"エージェントプロンプトパック","Agent quality SQL":"エージェント品質 SQL","Agent quality and cost analysis":"エージェントの品質とコストの分析","Agent quality and cost tracking":"エージェントの品質とコストの追跡","Agent question":"エージェントの質問","Agent run":"エージェントの実行","Agent runtime or tool-execution adapter":"エージェント ランタイムまたはツール実行アダプター","Agent security analysis starts at the enforcement boundary. This query preserves decision volume, denial count, approval demand, and allowed count by tool and risk class so teams can review a policy change without interpreting raw tool payloads.":"エージェントのセキュリティ分析は、施行境界から始まります。このクエリは、ツールおよびリスク クラスごとの意思決定量、拒否数、承認要求、許可数を保存するため、チームは生のツール ペイロードを解釈せずにポリシーの変更をレビューできます。","Agent session reliability":"エージェントセッションの信頼性","Agent skill and prompt pack for repository-level instrumentation":"リポジトリレベルのインストルメンテーション用のエージェント スキルとプロンプト パック","Agent task success SQL":"エージェントタスクの成功 SQL","Agent task-success SQL":"エージェントタスク成功 SQL","Agent telemetry skill.md":"エージェント テレメトリ スキル.md","Agent tool denial rate":"エージェントツール拒否率","Agent tool-loop analysis":"エージェントのツールループ分析","Agent workflow name.":"エージェントのワークフロー名。","Agent workflow quickstart":"エージェントのワークフローのクイックスタート","Agent-specific setup paths":"エージェント固有のセットアップ パス","Aggregate lock events by blocked operation to prioritize the most disruptive contention.":"ブロックされた操作によってロック イベントを集約し、最も破壊的な競合を優先します。","Aggregate query runtime across the team.":"チーム全体のクエリ ランタイムを集計します。",Alert:n,"Alert after two or three expected intervals are missed, and include the last-seen time and runbook link.":"予想される間隔が 2 つまたは 3 つ失敗するとアラートが送信され、最後に確認された時間とランブックのリンクが含まれます。","Alert guidance":"アラートガイダンス","Alert on a new action class, repeated denied attempts, or review backlog after the security owner approves thresholds.":"セキュリティ所有者がしきい値を承認した後、新しいアクション クラス、繰り返し拒否された試行、またはバックログの確認に関するアラートを発行します。","Alert on a new fingerprint affecting multiple accounts, not on every individual exception.":"個々の例外ごとではなく、複数のアカウントに影響を与える新しいフィンガープリントについて警告します。","Alert on a new high-volume SQLSTATE after release or a known critical class such as connection failure.":"リリース後の新しい大量の SQLSTATE、または接続障害などの既知のクリティカル クラスに関するアラート。","Alert on a sustained method-level rate and affected-actor threshold; route suspicious behavior through the security response process.":"持続的なメソッドレベルのレートと影響を受けるアクターのしきい値に関するアラート。セキュリティ対応プロセスを通じて不審な動作をルーティングします。","Alert on a sustained quality or acceptance regression only after the new version reaches a reviewed evaluation volume.":"新しいバージョンがレビューされた評価量に達した後にのみ、持続的な品質または受け入れの低下について警告します。","Alert on a sustained rollback-rate increase with meaningful transaction volume, then separate retryable concurrency errors from final failures.":"意味のあるトランザクション量による持続的なロールバック率の増加についてアラートを発行し、再試行可能な同時実行エラーを最終的なエラーから分離します。","Alert on an unapproved restricted export, repeated denied attempts, or an overdue review.":"未承認の制限付き輸出、繰り返し拒否された試行、または期限切れの審査について警告します。","Alert on customer-impacting failures, latency, cost, or missing data.":"顧客に影響を与える障害、遅延、コスト、またはデータの欠落について警告します。","Alert on failed revocation, unex

43pected post-revocation use, or a privileged key outside the approved rotation window.":"失効の失敗、失効後の予期しない使用、または承認されたローテーション期間外の特権キーについてアラートを送信します。","Alert on permanent failures immediately for revenue-critical events, and on a sudden increase in recovered deliveries as an early-warning signal.":"収益に重要なイベントが発生した場合は永続的な障害が発生した場合はすぐに警告し、復旧した配送数が突然増加した場合は早期警告信号として警告します。","Alert on repeated processing failures or duplicate side effects, not expected deduplicated delivery.":"繰り返される処理エラーまたは重複した副作用、予期されない重複排除配信について警告します。","Alert on repeated restart transitions plus sustained readiness loss, not on an isolated rollout replacement.":"個別のロールアウト交換ではなく、繰り返しの再起動移行と継続的な準備の喪失についてアラートを発します。","Alert on retry-cost spikes or sudden cache-hit collapse after minimum request volume.":"再試行コストのスパイクや、最小リクエスト量後の突然のキャッシュヒットの崩壊についてアラートを送信します。","Alert on reviewed behavior":"レビューされた行動に関するアラート","Alert on sharp acceptance-rate drops after a model, prompt, or tool change; review cost efficiency as a dashboard rather than a paging alert.":"モデル、プロンプト、またはツールの変更後に受け入れ率が急激に低下した場合にアラートを送信します。ページング アラートではなくダッシュボードとしてコスト効率を確認します。","Alert on sustained acquisition timeouts with affected requests, not normal lifecycle volume alone.":"通常のライフサイクル ボリュームのみではなく、影響を受けるリクエストによる継続的な取得タイムアウトについてアラートを発行します。","Alert on sustained contract-size or volume changes relative to a reviewed baseline, not on a fixed global byte threshold.":"グローバルな固定バイトしきい値ではなく、レビューされたベースラインと比較した継続的な契約サイズまたはボリュームの変更についてアラートを発行します。","Alert on sustained delay":"持続的な遅延に関するアラート","Alert on sustained deviation from a reviewed baseline, not on a single high-volume route.":"単一の大量ルートではなく、レビューされたベースラインからの持続的な逸脱に対してアラートを発します。","Alert on sustained wait and timeout behavior, not utilization alone.":"使用率だけではなく、持続的な待機とタイムアウトの動作について警告します。","Alert on the failing business event or workflow SLO; use the correlated timeline as investigation context.":"失敗したビジネス イベントまたはワークフロー SLO に関するアラート。相関関係のあるタイムラインを調査コンテキストとして使用します。","Alert on threshold breaches, trend changes, and missing heartbeats.":"しきい値の違反、傾向の変化、ハートビートの欠落を警告します。","Alert on unresolved work and age, not every transient failed attempt.":"一時的に失敗したすべての試行ではなく、未解決の作業と経過時間について警告します。","Alert only for sources with a documented delivery objective and meaningful volume; expected offline synchronization usually belongs on a dashboard.":"文書化された配信目標と意味のある量を持つソースに対してのみアラートを発します。予期されるオフライン同期は通常、ダッシュボードに属します。","Alert only on reviewed conditions such as a sustained high-risk denial spike, a novel tool class, or an overdue approval queue with sufficient volume.":"継続的な高リスクの拒否の急増、新しいツール クラス、または十分な量の期限を過ぎた承認キューなど、確認された条件にのみアラートを送信します。","Alert only when sample volume is sufficient and a route remains below its reviewed performance target for complete buckets.":"サンプル量が十分であり、ルートがバケット全体についてレビューされたパフォーマンス目標を下回っている場合にのみアラートを送信します。","Alert only when sustained utilization and a user-facing symptom such as latency, queue age, or errors breach their objectives together.":"継続的な使用率と、遅延、キューの経過時間、エラーなどのユーザーが直面する症状が同時に目的を達成できない場合にのみアラートを送信します。","Alert only when the increase and absolute error rate both exceed thresholds at meaningful volume.":"増加率と絶対エラー率の両方が有意ã

43ªé‡ã§ã—きい値を超えた場合にのみアラートを発します。","Alert or terminate a run when repeated calls exceed the workflow-specific safety threshold without a state transition.":"繰り返しの呼び出しが状態遷移を伴わずにワークフロー固有の安全しきい値を超えた場合、アラートを発行するか実行を終了します。","Alert revenue operations when unrecovered value exceeds a threshold or a normally recoverable failure type deteriorates.":"未回復の値がしきい値を超えた場合、または通常回復可能な障害タイプが悪化した場合に、収益オペレーションにアラートを送信します。","Alert when a consumer exceeds its documented freshness objective for consecutive samples or stops reporting entirely.":"消費者が連続サンプルについて文書化された鮮度目標を超えた場合、または報告を完全に停止した場合に警告します。","Alert when a critical dependency exceeds its p95 objective and is affecting a minimum number of calls.":"重要な依存関係が p95 の目標を超え、最小呼び出し数に影響を与えている場合にアラートを送信します。","Alert when a critical event contract exceeds its documented missing-field budget at meaningful volume.":"重要なイベント契約が、文書化された欠落フィールドの予算をかなりの量で超過した場合にアラートを送信します。","Alert when a critical first-party host fails or a reviewed third-party p95 crosses its budget.":"重要なファーストパーティのホストに障害が発生した場合、またはレビュー済みのサードパーティの p95 が予算を超えた場合にアラートを送信します。","Alert when a critical operation serves stale or failed reads beyond its reviewed consistency objective.":"重要な操作が、レビューされた一貫性目標を超えて古い読み取りまたは失敗した読み取りを処理する場合にアラートを送信します。","Alert when a critical transaction times out or its p95 exceeds an owner-approved bound.":"重要なトランザクションがタイムアウトになった場合、またはその p95 が所有者が承認した制限を超えた場合にアラートを送信します。","Alert when a high-volume feature's p95 TTFT exceeds its user-experience objective for consecutive buckets.":"大容量機能の p95 TTFT が連続バケットのユーザー エクスペリエンス目標を超えた場合にアラートを送信します。","Alert when a high-volume fingerprint remains above its reviewed slow-query rate for several complete buckets.":"大量のフィンガープリントが、いくつかの完全なバケットに対してレビューされた低速クエリ レートを超えたままになっている場合にアラートを送信します。","Alert when a high-volume route exceeds its reviewed p95 objective for complete buckets.":"大量のルートが完全なバケットについてレビューされた p95 目標を超えた場合にアラートを送信します。","Alert when a high-volume route's p95 exceeds its service objective for three complete time buckets.":"大量のルートの p95 が 3 つの完全なタイム バケットのサービス目標を超えたときにアラートを送信します。","Alert when a new fingerprint affects a reviewed number of production sessions after a release.":"新しいフィンガープリントがリリース後に確認された実稼働セッション数に影響を与える場合にアラートを送信します。","Alert when a new policy version causes a broad denial increase or a sensitive action is repeatedly denied.":"新しいポリシー バージョンにより広範な拒否が増加した場合、または機密性の高いアクションが繰り返し拒否された場合にアラートを送信します。","Alert when a production tool's failure rate crosses its threshold at meaningful volume, and route the alert to the owning integration.":"実稼働ツールの障害率が有意ã

43ªé‡ã§ã—きい値を超えたときにアラートを生成し、そのアラートを所有する統合にルーティングします。","Alert when a route exceeds its timeout-rate objective at meaningful request volume.":"ルートが意味のあるリクエスト量でタイムアウト率目標を超過した場合にアラートを送信します。","Alert when a server-side producer keeps emitting a retired contract beyond the migration window; use longer review windows for client releases.":"サーバー側プロデューサーが移行期間を超えて廃止されたコントラクトを発行し続ける場合にアラートを送信します。クライアントのリリースには長いレビュー期間を使用します。","Alert when any critical job crosses its expected duration plus a short ingestion grace period.":"重要なジョブが、予想される期間に短い取り込み猶予期間を加えた期間を超えると、アラートが送信されます。","Alert when concurrent misses and backend duration rise together for a material request volume.":"同時ミスとバックエンド継続時間が同時にマテリアル リクエストの量に増加した場合にアラートを送信します。","Alert when daily feature cost or cost per successful outcome exceeds an agreed budget, not merely when request volume rises.":"リクエスト量が増加したときだけでなく、毎日の機能コストまたは成功ごとのコストが合意された予算を超えたときにアラートを送信します。","Alert when duplicate volume or the maximum delivery count rises above the normal retry baseline.":"重複ボリュームまたは最大配信数が通常の再試行ベースラインを超えた場合にアラートを送信します。","Alert when error_rate_pct exceeds 2% for a route with at least 100 requests in the evaluation window.":"評価ウィンドウ内に少なくとも 100 件のリクエストがあるルートで error_rate_pct が 2% を超えるとアラートが表示されます。","Alert when mature deliveries miss the completion target at meaningful volume, even if webhook response codes remain healthy.":"Webhook 応答コードが正常なままであっても、成熟した配信が有意な量で完了目標を達成できなかった場合にアラートを送信します。","Alert when minutes_since_receive exceeds the source schedule plus a documented grace period.":"minutes_since_receive がソース スケジュールと文書化された猶予期間を超えた場合にアラートを送信します。","Alert when net_queue_change remains positive for consecutive buckets or the oldest unresolved job breaches its response target.":"net_queue_change が連続するバケットに対して正の値を維持している場合、または最も古い未解決のジョブが応答ターゲットに違反している場合にアラートを発行します。","Alert when p95 wait exceeds the workflow objective for several complete buckets.":"p95 待機がいくつかの完全なバケットのワークフロー目標を超えるとアラートが表示されます。","Alert when rate-limited volume is material and recovery stays below the route's reviewed target for several buckets.":"レート制限された量が重要であり、回復がいくつかのバケットについてルートのレビューされた目標を下回っている場合にアラートを送信します。","Alert when retry rate doubles relative to the previous seven-day baseline or a final failure affects a critical workflow.":"再試行率が前の 7 日間のベースラインと比較して 2 倍になった場合、または最終的な失敗が重要なワークフローに影響を与えた場合にアラートを送信します。","Alert when retry share, attempt volume, and queue age are elevated together for consecutive complete buckets.":"連続する完全なバケットの再試行シェア、試行ボリューム、およびキューの経過時間が一緒に上昇すると、アラートが表示されます。","Alert when the newest release exceeds the previous stable release on both rate and minimum volume.":"最新リリースがレートと最小ボリュームの両方で以前の安定リリースを超える場合にアラートを送信します。","Alert when wait rate and timeouts remain elevated across consecutive samples, then validate database capacity before increasing the pool.":"連続したサンプルにわたって待機率とタイムアウトが上昇したままの場合はアラートを発行し、プールを増やす前にデータベース容量を検証します。",Alerts:o,"Alerts around 5xx spikes, slow routes, and sudden traffic drops.":"5xx の急増、遅いルート、突然のトラフィックの減少についてアラートを発します。","Alerts guide":"アラートガイド","All plans include core product features, team collaboration, and security best practices.":"すã

43¹ã¦ã®ãƒ—ランには、コア製品機能、チーム コラボレーション、セキュリティのベスト プラクティスが含まれています。","All plans include email support. Business includes priority email support, and Enterprise includes a dedicated account manager.":"すべてのプランにメールサポートが含まれています。 Business には優先メール サポートが含まれ、Enterprise には専任のアカウント マネージャーが含まれます。","All resources":"すべてのリソース","Allowed, denied, or approval_required.":"許可、拒否、または approval_required。","Allowlist stable identifiers, status, duration, and bounded error categories.":"安定した識別子、ステータス、期間、および制限付きエラー カテゴリをホワイトリストに登録します。","Allowlisted destination event table.":"ホワイトリストに登録された宛先イベント テーブル。","Allowlisted low-cardinality tool name.":"ホワイトリストに登録されたカーディナリティの低いツール名。","Allowlisted response media type such as application/json; never copy unrestricted response headers.":"application/json などのホワイトリストに登録された応答メディア タイプ。無制限の応答ヘッダーをコピーしないでください。","Always show request count beside a percentile. A high p95 from a tiny group is not equivalent to broad customer impact.":"常にパーセンタイルの横にリクエスト数を表示します。少数のグループによる高い p95 は、広範な顧客への影響と同等ではありません。","Amazon Bedrock Model Telemetry":"Amazon Bedrock モデル Telemetry","Amazon Bedrock Model Telemetry | Telemetry":"Amazon Bedrock モデル Telemetry | Telemetry","Amazon ECS task metadata endpoint version 4":"Amazon ECS タスクメタデータエンドポイントバージョン 4","Amazon SQS dead-letter queues":"Amazon SQS デッドレターキュー","Amazon SQS visibility timeout":"Amazon SQS 可視性タイムアウト",Amplitude:"振幅","Amplitude Analytics documentation":"振幅分析のドキュメント","Amplitude events, users, groups, and behavioral properties":"振幅イベント、ユーザー、グループ、および行動特性","Amplitude experimentation and broader digital analytics":"振幅実験とより広範なデジタル分析","Amplitude funnel analysis documentation":"振幅ファネル解析のドキュメント","Amplitude funnels, retention, journeys, and cohorts":"振幅ファネル、保持、ジャーニー、およびコホート","Amplitude includes dedicated behavioral charts and experimentation capabilities rather than requiring every analysis to start in SQL.":"Amplitude には、SQL ですべての分析を開始する必要がなく、専用の動作チャートと実験機能が含まれています。","Amplitude is a digital analytics platform with product-analysis workflows for events, funnels, retention, journeys, cohorts, and experimentation. Telemetry focuses on compact structured events and explicit SQL.":"Amplitude は、イベント、ファネル、リテンション、ジャーニー、コホート、実験のための製品分析ワークフローを備えたデジタル分析プラットフォームです。 Telemetry は、コンパクトな構造化イベントと明示的な SQL に焦点を当てています。","Amplitude pricing":"振幅の価格設定","Amplitude provides a broad digital-analytics experience; Telemetry provides an event ingestion, SQL, dashboard, and alert workflow.":"Amplitude は、広範なデジタル分析エクスペリエンスを提供します。 Telemetry は、イベント取り込み、SQL、ダッシュボード、およびアラート ワークフローを提供します。","An API monitor or webhook template creates a more reviewable first pass than a request to instrument everything.":"API モニターまたは Webhook テンプレートは、すべてを計測するリクエストよりもレビューしやすい最初のパスを作成します。","An Azure Functions app with telemetry-sh initialized outside the invocation handler":"呼び出しハンドラーの外部で初期化さã

43‚ŒãŸ telemetry-sh を使用した Azure Functions アプリ","An ECS task with the version 4 metadata endpoint exposed by the runtime":"ランタイムによって公開されるバージョン 4 メタデータ エンドポイントを含む ECS タスク","An HttpClient with a short timeout":"タイムアウトが短い HttpClient","An Inngest function or Trigger.dev task with stable function, task, and run identifiers":"安定した関数、タスク、実行識別子を持つ Ingest 関数または Trigger.dev タスク","An OTLP exporter, automatic collection pipeline, or replacement for detailed traces and diagnostic logs.":"OTLP エクスポーター、自動収集パイプライン、または詳細なトレースと診断ログの代替。","An OTLP trace backend already exists and only a safe correlation identifier should cross into the outcome table.":"OTLP トレース バックエンドはすでに存在しており、安全な相関識別子のみが結果テーブルに渡される必要があります。","An SLO turns a reliability rate into a decision boundary. Keeping good events, total events, and objective together makes compliance review auditable.":"SLO は、信頼性率を決定境界に変換します。良好なイベント、全体的なイベント、および目標をまとめて管理することで、コンプライアンス レビューを監査可能にします。","An active-user metric is only comparable when the actor and qualifying event remain stable. Stickiness shows how much of the weekly audience is active on a given day.":"アクティブ ユーザー メトリクスは、アクターと対象となるイベントが安定している場合にのみ比較できます。スティッキーは、特定の日に毎週の視聴者のうちどれだけがアクティブであるかを示します。","An actual Telemetry workspace showing ingested event tables and the query surface used to verify them.":"取り込まれたイベント テーブルとそれらを検証するために使用されるクエリ サーフェスを示す実際の Telemetry ワークスペース。","An actual Telemetry workspace showing the event tables and SQL surface used to inspect agent runs, tool calls, and terminal outcomes.":"エージェントの実行、ツール呼び出し、ターミナルの結果を検査するために使用されるイベント テーブルと SQL サーフェスを示す実際の Telemetry ワークスペース。","An allowlist for event names, fields, metric names, route templates, and numeric ranges":"イベント名、フィールド、メトリック名、ルート テンプレート、および数値範囲のホワイトリスト","An allowlist for telemetry metadata that excludes prompts, responses, headers, and tool payloads":"プロンプト、応答、ヘッダー、ツール ペイロードを除外するテレメトリ メタデータのホワイトリスト","An allowlist of GitHub-provided variables that excludes event payloads, tokens, actor data, commit messages, and pull-request content":"イベント ペイロード、トークン、アクター データ、コミット メッセージ、プル リクエスト コンテンツを除外する、GitHub が提供する変数のホワイトリスト","An allowlist that excludes prompts, outputs, dependency objects, tool arguments, and model messages":"プロンプト、出力、依存関係オブジェクト、ツール引数、モデル メッセージを除外するホワイトリスト","An allowlisted operation-name or query-fingerprint function owned by the application":"アプリケーションが所有する許可リストに登録された操作名またはクエリ フィンガープリント関数","An application-owned observation of a telemetry delivery attempt. Use a separate sink or bounded sample to avoid creating a recursive event for every delivery.":"アプリケーションが所有するテレメトリ配信試行の観察。配信ごとに再帰的なイベントが作成されるのを避けるために、別のシンクまたは制限されたサンプルを使用します。","An application-owned observation of a telemetry delivery attempt. Use a separate sink or bounded sample to avoid creating a recursive event for every delivery. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"アプリケーションが所有するテレメトリ配信試行ã

43®è¦³å¯Ÿã€‚配信ごとに再帰的なイベントが作成されるのを避けるために、別のシンクまたは制限されたサンプルを使用します。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","An application-owned operation ID plus stable feature, workflow, model-alias, and release names":"アプリケーションが所有するオペレーション ID と安定した機能、ワークフロー、モデル エイリアス、およびリリース名","An application-owned privacy boundary that can exclude prompts, outputs, retrieved content, and detailed trace trees.":"プロンプト、出力、取得されたコンテンツ、および詳細なトレース ツリーを除外できるアプリケーション所有のプライバシー境界。","An application-owned run ID and stable team, workflow, model, termination, and release names":"アプリケーションが所有する実行 ID と安定したチーム、ワークフロー、モデル、終了、およびリリース名","An application-owned run ID plus stable workflow, agent, index, and release versions":"アプリケーションが所有する実行 ID と安定したワークフロー、エージェント、インデックス、およびリリースのバージョン","An application-owned run ID, workflow name, and terminal outcome taxonomy":"アプリケーションが所有する実行 ID、ワークフロー名、およびターミナル結果の分類","An attempt-level error is different from a permanently failed webhook. Keep both so recovery rates remain interpretable.":"試行レベルのエラーは、永続的に失敗した Webhook とは異なります。回収率を解釈可能な状態に保つために、両方を維持してください。","An authorization and privacy policy for tool inputs, outputs, approvals, client identity, and side effects":"ツールの入力、出力、承認、クライアント ID、および副作用に関する認可とプライバシー ポリシー","An empty typed table proves that a query plans and executes; it does not prove that a business definition is correct.":"空の型付きテーブルは、クエリが計画され実行されていることを証明します。ビジネス定義が正しいことを証明するものではありません。","An end-to-end result":"エンドツーエンドの結果","An error count favors busy routes. Error rate normalizes failures by request volume, while a minimum-volume threshold keeps one failure on a rarely used endpoint from dominating the list.":"エラー数は混雑しているルートを優先します。エラー率はリクエストの量によって失敗を正規化しますが、最小量のしきい値により、めったに使用されないエンドポイントでの 1 つの失敗がリストを独占することがなくなります。","An error fingerprint groups equivalent failures. Counting both events and distinct accounts separates noisy repetition from broad customer impact.":"エラー フィンガープリントは、同等の失敗をグループ化します。イベントと個別のアカウントの両方をカウントすることで、騒々しい繰り返しを広範な顧客への影響から分離します。","An error rate becomes operationally useful when it is compared with an explicit reliability objective. Burn rate expresses current bad-request rate as a multiple of the rate the SLO allows.":"エラー率は、明示的な信頼性目標と比較すると運用上役立ちます。バーン レートは、現在の不正リクエスト レートを SLO が許可するレートの倍数として表します。","An exception taxonomy and a policy for non-blocking versus durable delivery":"例外分類とノンブロッキング配信と永続的配信のポリシー","An existing OpenTelemetry SDK and context propagation setup":"既存の OpenTelemetry SDK およびコンテキスト伝播セットアップ","An existing OpenTelemetry stack retains detailed signals and only a safe correlation identifier crosses into outcome events.":"既存の OpenTelemetry スタックは詳細な信号を保持し、安全な相関識別子のみが結果イベントと交差します。","An expected denial can show policy working; define reviewed escalation conditions before alerting.":"予想される拒否は、ポリシーが機能していることを示す可能性があります。アラートを発行する前に、レビュー済みのエスカレーション条件を定義します。","An experiment result needs one assignment per participant, a fixed outcome window, and both conversion and value. This pattern collapses repeated events to a participant-level record before comparing each variant with control.":"実験結果には、参加者ごとに 1 つの割り当て、固定の結果ウィンドウ、およびコンバージョンと価値の両方が必要です。このパターンでは、各バリアントをコントロールと比較する前に、繰り返されるイベントを参加者レベルのレコードにまとめます。","An explicit decision about ingestion failure and function completion":"取り込みの失敗と関数の完了に関する明示的な決定","An idempotent consumer and a documented acknowledgement or exactly-once policy":"べき等コンシューマと文書化された確認または 1 回限りのポリシー","An idempotent usage-meter record with quantity, unit, meter version, and billing period. Keep raw source payloads and customer content outside the analytical event.":"数量、単位、メーターのバージョン、請求期間を含む冪等の使用量メーター レコード。生のソース ペイロードと顧客コンテンツを分析イベントの外に保管します。","An idempotent usage-meter record with quantity, unit, meter version, and billing period. Keep raw source payloads and customer content outside the analytical event. Review the grain, owner, typed fields, privacy classifications, example JSON, and validation checklist.":"数量、単位、メーターのバージョン、請求期間を含む冪等の使用量メーター レコード。生のソース ペイロードと顧客コンテンツを分析イベントの外に保管します。粒度、所有者、型付きフィールド、プライバシー分類 (例 JSON)、および検証チェックリストを確認します。","An incident timeline should separate customer impact, detection, and resolution. This query pivots lifecycle events into one record per incident before calculating service-level detection and recovery averages.":"インシデントのタイムラインでは、顧客への影響、検出、解決を分離する必要があります。このクエリは、サービス レベルの検出と回復の平均を計算する前に、ライフサイクル イベントをインシデントごとに 1 つのレコードにピボットします。","An integrated operations suite spanning log management, dashboards, alerting, uptime monitoring, on-call, and incident management."

43:"ログ管理、ダッシュボード、アラート、稼働時間監視、オンコール、インシデント管理を網羅する統合オペレーション スイート。","An n8n HTTP Request node placed on an explicit success or error branch":"n8n HTTP リクエスト ノードが明示的な成功またはエラー ブランチに配置されました","An opinionated library of queries and coding-agent templates for common startup workflows.":"一般的な起動ワークフロー用のクエリとコーディング エージェント テンプレートの独自のライブラリ。",Analysis:"分析","Analysis patterns":"分析パターン","Analysis reused":"分析の再利用","Analytics Guides":"分析ガイド",Analyze:s,"Analyze AI outcomes in SQL":"SQL で AI の結果を分析する","Analyze Access-Policy Denials":"アクセスポリシーの拒否を分析する","Analyze Access-Policy Denials | Telemetry SQL":"アクセス ポリシーの拒否を分析する | Telemetry SQL","Analyze Authentication Failure Rate":"認証失敗率の分析","Analyze Authentication Failure Rate | Telemetry SQL":"認証失敗率を分析する | Telemetry SQL","Analyze Database Errors by SQLSTATE and Release":"SQLSTATEとリリースによるデータベースエラーの分析","Analyze Database Errors by SQLSTATE and Release | Telemetry SQL":"SQLSTATE とリリースによるデータベース エラーの分析 | Telemetry SQL","Analyze GenAI outcomes in SQL":"SQL で GenAI の結果を分析する","Analyze LLM costs in SQL":"SQL で LLM コストを分析する","Analyze Python AI outcomes in SQL":"Python の AI 結果を SQL で分析する","Analyze application outcomes in SQL":"SQL でアプリケーションの結果を分析する","Analyze container, disk, process, system, and network metrics with SQL.":"SQL を使用して、コンテナー、ディスク、プロセス、システム、ネットワークのメトリックを分析します。","Analyze database errors, latency, SQLSTATE trends, connection pressure, releases, and tenant impact from structured operation events.":"データベース エラー、遅延、SQLSTATE の傾向、接続圧力、リリース、構造化された操作イベントによるテナントへの影響を分析します。","Analyze logs as typed, structured event tables. Start with the question and leave with the query and chart. Each recipe pairs a realistic schema with copyable DataFusion SQL, synthetic result data, a useful visualization, public JSON and CSV fixtures, interpretation notes, edge cases, and a dashboard or alert recommendation.":"ログを型付きで構造化されたイベント テーブルとして分析します。質問から始めて、クエリとグラフで終了します。各レシピは、現実的なスキーマとコピー可能な DataFusion SQL、合成結果データ、有用なビジュアライゼーション、パブリック JSON および CSV フィクスチャ、解釈メモ、エッジ ケース、およびダッシュボードまたはアラートの推奨事項を組み合わせています。","Analyze logs with SQL":"SQL でログを分析する","Analyze privileged actions, authentication outcomes, policy denials, and review queues from controlled security events without exposing secrets.":"秘密を暴露することなく、特権アクション、認証結果、ポリシー拒否を分析し、制御されたセキュリティ イベントからキューを確認します。","Analyze product retention in SQL":"SQL での製品保持率の分析","Analyze slow query fingerprints, connection-pool pressure, transaction rollbacks, lock contention, replication lag, and migration outcomes from safe application and database-adjacent events.":"低速クエリのフィンガープリント、接続プールのプレッシャー、トランザクションのロールバック、ロック競合、レプリケーションの遅延、安全なアプリケーションとデータベースに隣接するイベントからの移行の結果を分析します。","Analyze startup telemetry in SQL":"SQL で起動テレメトリを分析する","Analyze structured events in SQL":"SQL で構造化イベントを分析する","Analyze usage metering, quota burn, trial conversion, recovered payments, recurring-revenue movement, expansion, contraction, and cost-to-serve.":"使用状況の測定、クォータのバーン、トライアル変換、回収された支払い、経常収益の推移、拡大、縮小、サービス提供コストを分析します。","Analyze webhook delivery, processing latency, retries, permanent failures, duplicate handling, and downstream effects.":"Webhook 配信、処理遅延、再試行、永続的な障害、重複処理、およびダウンストリームの影響を分析します。","Analyze wide events with SQL":"SQL による幅広いイベントの分析","Animated terminal session showing a coding agent using telemetry.sh to instrument, deploy, find an opportunity, fix it, and verify the result":"コーディング エージェントが telemetry.sh を使用して計測、展開、機会の発見、修正、結果の検証を行う様子を示すアニメーションのターミナル セッション","Anonymous or unauthenticated requests need a different impact dimension.":"匿名または未認証のリクエストには、別の影響度が必要です。","Anonymous product events may legitimately lack account_id and should use a separate completeness rule.":"匿名製品イベントには正当に account_id が欠落している可能性があるため、別の完全性ルールを使用する必要があります。","Anonymous-to-identified user merging changes distinct counts.":"匿名ユーザーと識別ユーザーを結合すると、個別のカウントが変更されます。","Answer the next question with SQL":"SQL で次の質問に答えてください","Answer the question":"質問に答えてください","Anthropic Claude API Telemetry":"人間性クロード API Telemetry","Anthropic Claude API Telemetry | Telemetry":"人間性クロード API Telemetry | Telemetry","Anthropic integration":"人類統合","Apache DataFusion 45.2.0":"アパッチ DataFusion 45.2.0","Apache DataFusion SQL reference":"Apache DataFusion SQL リファレンス","Apache Kafka consumer configuration":"Apache Kafka コンシューマー構成","Apache library and upgrade guide":"Apache ライブラリとアップグレード ガイド","Use the Telemetry SQL reference for production queries against our vendored fork. Apache documentation is background for the upstream engine used by the pinned recipe tests; its live reference may describe a newer release. Recipe compatibility claims name the exact audited ver

43sion.":"本番環境で独自の組み込みフォークに対してクエリを実行する際は、Telemetry SQL リファレンスを使用してください。Apache のドキュメントは、バージョンを固定したレシピテストで使用する上流エンジンの背景資料です。オンラインのリファレンスは、より新しいリリースを説明している場合があります。レシピの互換性に関する記述には、監査済みの正確なバージョンを明記しています。","Application Framework Telemetry Integrations":"アプリケーション フレームワーク Telemetry の統合","Application build or worker release.":"アプリケーションのビルドまたはワーカーのリリース。","Application consistency outcome records user-visible staleness separately from reported lag.":"アプリケーションの整合性の結果は、報告された遅延とは別に、ユーザーに見える古さを記録します。","Application database migration executions, including failures and rollbacks.":"アプリケーション データベースの移行の実行 (失敗とロールバックを含む)。","Application duration includes pool and network effects unless separately instrumented.":"アプリケーションの継続時間には、個別に計測しない限り、プールとネットワークの効果が含まれます。","Application or infrastru

43cture release.":"アプリケーションまたはインフラストラクチャのリリース。","Application or service version that emitted the event.":"イベントを発行したアプリケーションまたはサービスのバージョン。","Application or worker that issued the operation.":"オペレーションを発行したアプリケーションまたはワーカー。","Application or worker that owned the transaction.":"トランザクションを所有するアプリケーションまたはワーカー。","Application region.":"アプリケーション領域。","Application release identifier.":"アプリケーションのリリース識別子。","Application release or build identifier.":"アプリケーションのリリースまたはビルドの識別子。","Application release serving the request.":"リクエストを処理するアプリケーションのリリース。","Application release that issued the query.":"クエリを発行したアプリケーションのリリース。","Application release that produced the event.":"イベントを生成したアプリケーションのリリース。","Application release.":"アプリケーションのリリース。","Application service issuing the query.":"クエリを発行するアプリケーション サービス。","Application service that owns the pool.":"プールを所有するアプリケーション サービス。","Application service.":"アプリケーションサービス。","Application telemetry guide":"アプリケーションテレメトリガイド","Application version that emitted the event.":"イベントを発行したアプリケーションのバージョン。","Application-generated identifier for one logical transaction.":"アプリケーションによって生成される 1 つの論理トランザクションの識別子。","Application-observed duration in milliseconds.":"アプリケーションが監視するミリ秒単位の継続時間。","Application-observed query duration.":"アプリケーションが監視するクエリ期間。","Application-owned JSON outcome events; retain OpenLIT or another OTLP backend for automatic collection and trace waterfalls.":"アプリケーション所有の JSON 結果イベント。自動収集およびウォーターフォールのトレースのために OpenLIT または別の OTLP バックエンドを保持します。","Application-owned operation fingerprints":"アプリケーションが所有する操作のフィンガープリント","Application-owned request and tool events with bounded fields, versioned price estimates, stable run IDs, and reviewed SQL.":"境界フィールドを含むアプリケーション所有のリクエストおよびツール イベント、バージョン管理された価格見積もり、安定した実行 ID、およびレビューされた SQL。","Application-owned run, request, and tool events connected by a stable run ID, with raw prompt and response content excluded by default.":"アプリケーションが所有する実行、リクエスト、ツール イベントは安定した実行 ID によって接続され、生のプロンプトと応答のコンテンツはデフォルトで除外されます。","Application-owned session, run, workflow, and agent identifiers":"アプリケーションが所有するセッション、実行、ワークフロー、およびエージェントの識別子","Application-safe transaction identifier.":"アプリケーションセーフなトランザクション識別子。","Applied retry delay in milliseconds.":"適用される再試行遅延 (ミリ秒単位)。","Apply a dated price source and retain its version beside the estimate.":"日付の付いた価格ソースを適用し、そのバージョンを見積もりの横に保持します。","Apply a mature outcome window so recently assigned participants are not treated as non-converters.":"最近割り当てられた参加者が非コンバーターとして扱われなã

43„ように、成熟した結果ウィンドウを適用します。","Apply an interceptor at the narrowest useful scope and derive route_template from framework metadata rather than req.originalUrl.":"最も狭い有効スコープでインターセプターを適用し、req.originalUrl ではなくフレームワーク メタデータから route_template を導出します。","Apply the reviewed event contract and verification loop from a Claude Code implementation pass.":"レビューされたイベント コントラクトと Claude Code 実装パスからの検証ループを適用します。","Approval date and a process for correction, removal, or role changes":"承認日と修正、削除、役割変更のプロセス","Approved classification such as internal or restricted.":"内部または制限付きなどの承認された分類。","Approved coarse network or risk bucket.":"承認された大まかなネットワークまたはリスク バケット。","Approved customer or tenant identifier used for impact analysis.":"影響分析に使用される承認済みの顧客またはテナントの識別子。","Approved deployment region.":"承認された展開地域。","Approved hostname without path or query values.":"パスまたはクエリ値のない承認されたホスト名。","Approved identifier for the owning agent run.":"所有するエージェント実行の承認された識別子。","Approved logical database name.":"承認された論理データベース名。","Approved low-cardinality tool identifier.":"承認された低カーディナリティのツール識別子。","Approved model, region, feature, and prompt-version dimensions":"承認されたモデル、リージョン、機能、およびプロンプト バージョンのディメンション","Approved namespace label without tenant-derived values.":"テナント由来の値を含まない承認された名前空間ラベル。","Approved performance runs only":"承認されたパフォーマンスのみが実行されます","Approved pseudonymous account identifier.":"承認された仮名アカウント識別子。","Approved service exports may need separate policy.":"承認されたサービスのエクスポートには、別のポリシーが必要になる場合があります。","Approved session identifier shared by journey events.":"ジャーニーイベントによって共有される承認済みのセッションè­

43˜åˆ¥å­ã€‚","Approved stable cluster identifier.":"承認された安定したクラスター識別子。","Approximate bytes waiting to be replayed or consumed.":"再生または消費を待機しているおおよそのバイト数。","Approximate p95":"おおよそのp95",Architecture:i,"Are application events arriving completely, promptly, and without retry amplification?":"アプリケーション イベントは完全かつ迅速に、再試行増幅なしで到着しますか?","Are producers sending canonical outcome events, free-form logs, spans, metrics, or documents with evolving fields?":"プロデューサーは、正規の結果イベント、自由形式のログ、スパン、メトリクス、または進化するフィールドを含むドキュメントを送信していますか?","Are prompts and completions retained, redacted, sampled, or excluded before collection?":"プロンプトと入力完了は、収集前に保持、編集、サンプリング、または除外されますか?","Are retries fixing failures or creating duplicates?":"再試行によって失敗が修正されるのか、それとも重複が作成されるのか?","Are webhook retries recovering failures or creating more work?":"Webhook の再試行により失敗が回復するのでしょうか、それとも追加の作業が発生しますか?","Arize Phoenix":"アライズフェニックス","Arize Phoenix documentation":"アライズフェニックスのドキュメント","Arize Phoenix is an open-source AI observability and evaluation platform built around traces, prompts, datasets, and experiments. Telemetry focuses on compact structured outcomes and SQL.":"Arize Phoenix は、トレース、プロンプト、データセット、実験を中心に構築されたオープンソースの AI 可観測性および評価プラットフォームです。 Telemetry は、コンパクトに構造化された結果と SQL に焦点を当てています。","Ask Claude Code to run the app flow, send test events, and create a dashboard.":"Claude Code にアプリ フローの実行、テスト イベントの送信、ダッシュボードの作成を依頼します。","Ask Codex to apply the prompt in your repository.":"Codex にプロンプトをリポジトリに適用するように依頼します。","Ask an agent to instrument onboarding, core feature usage, and return events.":"エージェントに、オンボーディング、コア機能の使用法、およびイベントを返すよう依頼します。","Ask better questions later":"後でもっと良い質問をする","Ask detailed questions with the same SQL humans and agents can inspect":"人間やエージェントが検査できるのと同じ SQL で詳細な質問をする","Ask what changed, not just what happened.":"何が起きたかだけでなく、何が変わったかを問いましょう。","Ask whether APL and Axiom's broader telemetry workflows are advantages your team will use or additional surface you must learn.":"APL と Axiom の広範なテレメトリ ワークフローがチームで使用する利点なのか、それとも学習する必要がある追加面なのかを尋ねてください。","Assign a stable run ID, workflow, team name, release, and bounded starting state.":"安定した実行 ID、ワークフロー、チーム名、リリース、および制限された開始状態を割り当てます。","Assignment must be stable enough that the same account does not switch cohorts inside the comparison window.":"割り当ては、同じアカウントが比較ウィンドウ内でコホートを切り替えないように十分に安定している必要があります。","Assignment or outcome event time in UTC.":"UTC での割り当てまたは結果イベント時間。","Async platform and application teams":"非同期プラットフォームとアプリケーション チーム","Async reliability":"非同期の信頼性","Async retry monitoring":"非同期リトライ監視","Async work needs a correlation identifier that survives the handoff from request to worker.":"非同期作業には、リクエストからワーカーへのハンドオフ後も存続する相関識別子が必要です。","Asynchronous JSON and Parquet exports for larger result sets":"より大きな結果セットの非同期 JSON および Parquet エクスポート","Attach Telemetry to the stack users already have":"ユーザーがすでに持っているスタックに Telemetry を接続します","Attach a rubric version, evaluator type, score, and acceptance or handoff result.":"ルーブリックのバージョン、評価者のタイプ、スコア、承認または引き継ぎの結果を添付します。","Attach once during application startup and handle the terminal Phoenix endpoint or router-dispat

43ch stop event; convert native duration units with System.convert_time_unit/3.":"アプリケーションの起動中に 1 回接続し、端末の Phoenix エンドポイントまたはルーターのディスパッチ停止イベントを処理します。 System.convert_time_unit/3 を使用してネイティブの期間単位を変換します。","Attach owners and contract versions to important event tables so failures have an explicit remediation path.":"所有者と契約バージョンを重要なイベント テーブルにアタッチすることで、障害が発生した場合に明示的な修復パスが得られます。","Attach the listener before calling next so it records the final response status.":"next を呼び出す前にリスナーをアタッチして、最終的な応答ステータスを記録します。","Attach to Phoenix request lifecycle events and forward a bounded terminal request outcome without copying connection data, parameters, or exception text.":"Phoenix リクエストのライフサイクル イベントにアタッチし、接続データ、パラメータ、例外テキストをコピーせずに、制限されたターミナル リクエストの結果を転送します。","Attempt completion time in UTC.":"試行完了時刻 (UTC)。","Attempt completion time.":"試行完了時間。","Attempt count includes the terminal attempt.":"試行回数には、端末の試行が含まれます。","Attempt greater than one isolates repeated model work from first-attempt cost.":"複数の試行を行うと、繰り返されるモデル作業が最初の試行コストから切り離されます。","Attempt numbers above one isolate repeated work without treating an eventual success as a first attempt.":"試行回数が 1 を超えると、最終的な成功を最初の試行として扱わずに、繰り返しの作業が分離されます。","Attempt outcome.":"試みの結果。","Attempt-level background-job outcomes with queue and execution timing.":"試行レベルのバックグラウンド ジョブの結果とキューおよび実行タイミング。","Attempt-level telemetry can make a retry storm look like demand. This pattern first collapses attempts to one request outcome, then measures how many rate-limited requests eventually recovered.":"試行レベルのテレメトリにより、再試行の嵐が要求のように見える可能性があります。このパターンでは、最初に試行を 1 つのリクエスト結果にまとめてから、最終的に回復したレート制限リクエストの数を測定します。","Attempts are grouped by logical job identifier before failure and recovery are counted.":"試行は、失敗と回復がカウントされる前に、論理ジョブ ID によってグループ化されます。","Attempts through the terminal outcome.":"最終的な結果を試行します。","Attribute model spend, tokens, request volume, and cost per request to product features.":"モデルの支出、トークン、リクエスト量、リクエストあたりのコストを製品機能に関連付けます。","Attribute usage to the provider and product workflow.":"使用状況をプロバイダーと製品のワークフローに帰属させます。","Audit AI Agent Tool Authorization Decisions":"AI エージェント ツールの承認決定を監査する","Audit AI Agent Tool Authorization Decisions | Telemetry SQL":"AI エージェント ツールの承認決定を監査する | Telemetry SQL","Audit API-Key Lifecycle Events":"API-Key ライフサイクル イベントを監査する","Audit API-Key Lifecycle Events | Telemetry SQL":"API-Key ライフサイクル イベントを監査する | Telemetry SQL","Audit Privileged Actions with SQL":"SQL による特権アクションの監査","Audit Privileged Actions with SQL | Telemetry SQL":"SQL による特権アクションの監査 | Telemetry SQL","Audit database migration reliability":"データベース移行の信頼性を監査する","Audit database migration reliability | SaaS SQL Lab":"データベース移行の信頼性を監査する | SaaS SQL ラボ","Audit release coverage before comparing regressions":"回帰を比較する前にリリース カバレッジを監査する","Audit release coverage before comparing regressions | SaaS SQL Lab":"回帰を比較する前にリリース カバレッジを監査する | SaaS SQL ラボ","Authentication failure SQL":"認証失敗 SQL","Authentication failure rate":"認証失敗率","Authentication failure rate by method":"方式別の認証失敗率","Authentication failures by network bucket":"ネットワークバケット別の認証失敗","Authentication outcome time in UTC.":"UTC での認証結果時刻。","Authentication outcome time.":"認証結果の時間。","Authentication-required failures recover least often and retain meaningful revenue risk.":"認証が必要な障害は回復する頻度が最も低く、重大な収益リスクが残ります。","Authorization decision time.":"認可決定時間。",Auto:"自動","AutoGen AgentChat user guide":"AutoGen AgentChat ユーザー ガイド","AutoGen Task Flow, State, and Timeout Monitoring":"AutoGen タスク フロー、状態、タイムアウトの監視","AutoGen Task Flow, State, and Timeout Monitoring | Telemetry":"AutoGen タスク フロー、状態、タイムアウトの監視 | Telemetry","AutoGen Timeout & Task Flow Monitoring | Telemetry":"AutoGen タイムアウトとタスク フローの監視 | Telemetry","AutoGen and telemetry-sh initialized in a trusted Python process":"AutoGen と telemetry-sh が信頼できる Python プロセスで初期化さã

43‚Œã‚‹","AutoGen multi-agent monitoring":"AutoGen マルチエージェント監視","AutoGen supports OpenTelemetry tracing for detailed agent and tool execution. Keep those traces in an OTLP-compatible backend and correlate the outcome by an approved identifier.":"AutoGen は、詳細なエージェントとツールの実行のための OpenTelemetry トレースをサポートしています。これらのトレースを OTLP 互換のバックエンドに保存し、承認された識別子によって結果を関連付けます。","AutoGen tracing and observability":"AutoGen トレースと可観測性","Automate the reviewed query":"レビューされたクエリを自動化する","Automated quality gate":"自動品質ゲート","Automatic UTC timestamp field for time-series analysis":"時系列分析のための自動 UTC タイムスタンプ フィールド","Automatic provider retry count for this logical operation.":"この論理操作のプロバイダーの自動再試行回数。","Automatic retry rate (%)":"自動リトライ率(%)","Automatic schema evolution cannot repair ambiguous event names, inconsistent units, or identifiers that change meaning between producers.":"自動スキーマ進化では、曖昧なイベント名、一貫性のないユニット、プロデューサ間で意味が変わる識別子を修復できません。","Automatic table creation and a guided workflow for app, product, job, webhook, and agent events.":"テーブルの自動作成と、アプリ、製品、ジョブ、Webhook、およびエージェント イベントのガイド付きワークフロー。","Automatic typed tables for purpose-built JSON events and familiar SQL analysis.":"専用の JSON イベントと使い慣れた SQL 分析用の自動型付けテーブル。","Automatically resolved easy tasks can bias acceptance upward; segment by task difficulty when it changes.":"自動的に解決される簡単なタスクは、承認を上方に偏らせる可能性があります。変更されるタスクの難易度ごとにセグメント化します。","Automation failure and retry analysis":"自動化の失敗と再試行の分析","Available idle connections.":"利用可能なアイドル接続。","Average CPU and memory identify sustained pressure; maximum disk utilization catches a capacity boundary that should not be averaged away.":"平均的な CPU とメモリにより、持続的な圧力が特定されます。最大ディスク使用率は、平均化すべきではない容量境界を捉えます。","Average CPU utilization for saturated sources":"飽和したソースの平均 CPU 使用率","Average and p95 delay separate a generally delayed producer from a long-tail problem.":"平均遅延と p95 遅延は、一般的に遅延するプロデューサーをロングテール問題から分離します。","Average duration by query and release":"クエリとリリース別の平均継続時間","Average event bytes":"平均イベントバイト数","Average lag describes the normal state while maximum lag preserves short but consequential stalls.":"平均ラグは通常の状態を表し、最大ラグは短いながらも重大なストールを維持します。","Average utilization provides capacity context but is not used alone as a failure signal.":"平均使用率は容量のコンテキストを提供しますが、単独で障害信号として使用されることはありません。","Averages are illustrative; report medians and percentiles when incident volume is sufficient.":"平均値は例示的なものです。インシデント量が十分な場合は、中央値とパーセンタイルをレポートします。","Averages hide the slow requests users remember. Comparing p50, p95, and p99 reveals whether an endpoint is consistently slow or has a long tail caused by a smaller set of requests.":"平均値は、ユーザーが覚えている遅いリクエストを隠します。 p50、p95、および p99 を比較すると、エンドポイントが一貫して遅いのか、それとも少数のリクエストのセットが原因でロングテールが発生しているのかがわかります。","Avoid double-counting cost when one logical request emits both attempt and summary events.":"1 つの論理リクエストが試行イベントと概要イベントの両方を発行する場合、コストの二重カウントを回避します。","Avoid ratios on tiny denominators, allow for normal scheduling jitter, and ignore incomplete time buckets where appropriate.":"小さな分母での比率を避け、通常のスケジュールのジッターを考慮し、必要に応じて不完全なタイム バケットを無視します。","Avoid raw SQL text, full URLs, or customer identifiers in operation names.":"操作名には、生ã

43® SQL テキスト、完全な URL、または顧客 ID を使用しないでください。","Await asynchronous ingestion after the response outcome is known and define failure behavior that will not hide the API response.":"応答結果が判明した後に非同期取り込みを待機し、API 応答を隠蔽しない失敗動作を定義します。","Await ingestion before returning unless a tested delivery mechanism handles flushing.":"テスト済みの配信メカニズムがフラッシュを処理しない限り、戻る前に取り込みを待ってください。","Await or otherwise account for the Telemetry promise at the application boundary, and define an outbox policy if losing the outcome is unacceptable.":"アプリケーション境界で Telemetry Promise を待つかその他の方法で考慮し、結果を失うことが許容できない場合は送信ボックス ポリシーを定義します。",Axiom:"公理","Axiom Alternative For Structured Event Analytics":"構造化イベント分析の公理代替手段","Axiom Alternative For Structured Event Analytics | Telemetry":"構造化イベント分析の公理代替手段 | Telemetry","Axiom datasets and structured records":"公理データセットと構造化レコード","Axiom is a mature cloud-native telemetry platform with ingestion, search, APL queries, dashboards, monitors, and broad observability workflows. Telemetry is the narrower option when a small team specifically wants typed application events, familiar SQL, and coding-agent-installed operational analysis.":"Axiom は、取り込み、検索、APL クエリ、ダッシュボード、モニター、幅広い可観測性ワークフローを備えた成熟したクラウドネイティブ テレメトリ プラットフォームです。 Telemetry は、小規模なチームが型指定されたアプリケーション イベント、使い慣れた SQL、およびコーディング エージェントがインストールされた運用分析を特に必要とする場合の、より狭いオプションです。","Axiom platform features":"Axiom プラットフォームの機能","Axiom pricing":"公理の価格設定","Axiom service limits":"公理サービスの制限","Axiom, Better Stack, Honeycomb, Loki, or ClickHouse":"公理、Better Stack、Honeycomb、ロキ、または ClickHouse","Azure Functions Node.js developer guide":"Azure Functions Node.js 開発者ガイド","Azure Functions Telemetry":"Azure 関数 Telemetry","Azure Functions Telemetry | Telemetry":"Azure 関数 Telemetry | Telemetry","Azure Functions error handling and retries":"Azure Functions のエラー処理と再試行","Azure Functions retry behavior varies by trigger, so record the trigger type and use the invocation context available to the handler.":"Azure Functions の再試行動作はトリガーによって異なるため、トリガーの種類を記録し、ハンドラーで使用できる呼び出しコンテキストを使用します。","Azure OpenAI Responses API":"Azure OpenAI 応答 API","Azure OpenAI Responses Telemetry":"Azure OpenAI 応答 Telemetry","Azure OpenAI Responses Telemetry | Telemetry":"Azure OpenAI 応答 Telemetry | Telemetry","Azure OpenAI Responses reference":"Azure OpenAI レスポンスのリファレンス","Azure Service Bus Telemetry":"Azure サービス バス Telemetry","Azure Service Bus Telemetry | Telemetry":"Azure サービス バス Telemetry | Telemetry","Azure deployment cost attribution":"Azure 導入コストの帰属","Backend duration is averaged only for misses because hits do not execute the fallback.":"ヒットではフォールバックが実行されないため、バックエンド期間はミスについてのみ平均化さã

43‚Œã¾ã™ã€‚","Backend reliability, billing, job, webhook, and AI outcomes can live beside product events.":"バックエンドの信頼性、請求、ジョブ、Webhook、および AI の結果は、製品イベントと並行して存続できます。","Backend, worker, job, API, and agent events are first-class use cases.":"バックエンド、ワーカー、ジョブ、API、およびエージェント イベントは、第一級のユースケースです。","Backfilled lifecycle events can change historical net movement.":"バックフィルされたライフサイクル イベントは、過去の純移動を変更する可能性があります。","Background Job Event Schema Template | Telemetry":"バックグラウンド ジョブ イベント スキーマ テンプレート | Telemetry","Background Job Failure Monitor":"バックグラウンドジョブ失敗モニター","Background Job Monitoring":"バックグラウンドジョブの監視","Background Job Monitoring Strategy and SQL | Telemetry":"バックグラウンド ジョブ監視戦略と SQL | Telemetry","Background Job Retry Rate | SQL Recipe":"バックグラウンド ジョブの再試行率 | SQL レシピ","Background Job and Queue Telemetry Integrations":"バックグラウンド ジョブとキュー Telemetry の統合","Background job SQL recipes":"バックグラウンド ジョブ SQL レシピ","Background job monitoring":"バックグラウンドジョブの監視","Background job recipes":"バックグラウンドジョブのレシピ","Background job reliability":"バックグラウンドジョブの信頼性","Background job reliability Dashboard Example | Telemetry":"バックグラウンド ジョブの信頼性ダッシュボードの例 | Telemetry","Background job use case":"バックグラウンドジョブの使用例","Background jobs":"バックグラウンドジョブ","Background jobs SQL Recipes | Telemetry":"バックグラウンド ジョブ SQL レシピ | Telemetry","Background tabs distort browser timing and should be categorized.":"バックグラウンド タブはブラウザのタイミングを歪めるため、分類する必要があります。","Background-job use case":"バックグラウンドジョブの使用例","Background-tab work can be misleading.":"バックグラウンドタブでの作業は誤解を招く可能性があります。","Backups, recovery, and availability commitments":"バックアップ、リカバリ、可用性への取り組み","Bar chart: accepted_outputs_per_dollar by feature and model":"棒グラフ: 機能およびモデル別の accepted_outputs_per_dollar","Bar chart: cost_usd by feature":"棒グラフ: 機能別 cost_usd","Bar chart: error_rate_pct by route_template":"棒グラフ: error_rate_pct by route_template","Bar chart: failure_rate_pct by tool_name":"棒グラフ: failure_rate_pct by tool_name","Bar chart: minutes_since_receive by source":"棒グラフ: ソース別 minutes_since_receive","Bar chart: retry_rate_pct by job_name":"棒グラフ: retry_rate_pct by job_name","Bar chart: upgraded_teams_using_feature":"棒グラフ: upgraded_teams_using_feature","Bar: affected_teams by fingerprint":"バー: 指紋による affected_teams","Bars: acquisition_timeouts by service":"バー: acquisition_timeouts (サービス別)","Bars: activation rate by source":"バー: ソース別のアクティベーション率","Bars: affected_accounts by plan":"バー: 計画による affected_accounts","Bars: affected_actors by controlled failure reason":"バー: 制御された障害理由による affected_actors","Bars: affected_actors by policy":"バー: ポリシーによる affected_actors","Bars: affected_sessions by error fingerprint":"バー: エラー フィンガープリントによる affected_sessions","Bars: average CPU and memory by source":"バー: ソース別の平均 CPU とメモリ","Bars: average detection and recovery minutes by service":"バー: サービス別の平均検出時間と回復時間","Bars: blocked_time_ms by route":"バー: ルート別 blocked_time_ms","Bars: completed_within_target_pct by event_type":"バー: completed_within_target_pct by event_type","Bars: conversion_rate_pct by acquisition_source":"バー: conversion_rate_pct by acquisition_source","Bars: conversion_rate_pct by variant":"バー: conversion_rate_pct (バリエーション別)","Bars: denial_rate_pct by tool_name":"バー: denial_rate_pct by tool_name","Bars: duplicate deliveries by source":"バー: ソースごとの重複配信","Bars: error_rate_pct by cohort":"バー: コホート別 error_rate_pct","Bars: error_rate_pct by release":"バー: リリースごとに error_rate_pct","Bars: expansion, contraction, and churn MRR":"バー: 拡大、縮小、チャーン MRR","Bars: failure_rate_pct by privileged action":"バー: 特権アクションによる failure_rate_pct","Bars: failures by SQLSTATE":"バー: SQLSTATE による失敗","Bars: failures by network bucket":"バー: ネットワーク バケット別の障害","Bars: increase above baseline":"バー: ベースラインよりも増加します","Bars: maximum_lag_seconds by consumer":"バー: maximum_lag_seconds (消費者別)","Bars: maximum_wait_ms by blocked_query_fingerprint":"バー: maximum_wait_ms by blocked_query_fingerprint","Bars: missing_rate_pct by event_name and producer_version":"バー: missing_rate_pct (event_name および producer_version)","Bars: open_reviews by data class":"バー: データ クラス別の open_reviews","Bars: p50 and p95 wait by job":"バー: p

4350 および p95 ジョブごとの待機","Bars: p95_delay_minutes by source":"バー: ソース別 p95_delay_minutes","Bars: p95_duration_ms by host":"バー: p95_duration_ms (ホスト別)","Bars: p95_duration_ms by transaction":"バー: トランザクション別 p95_duration_ms","Bars: passing_samples_pct by route and release":"バー: ルートおよびリリース別の passing_samples_pct","Bars: quality and acceptance rate by prompt_version":"バー: prompt_version による品質と合格率","Bars: quota_used_pct by account":"バー: quota_used_pct (アカウント別)","Bars: recovery_rate_pct by failure_type":"バー: recovery_rate_pct by failure_type","Bars: recovery_rate_pct by route":"バー: ルート別 recovery_rate_pct","Bars: requests_per_minute by route_template":"バー: requests_per_minute by route_template","Bars: requests_with_repeats by route and fingerprint":"バー: ルートおよびフィンガープリント別の requests_with_repeats","Bars: retry_attempt_rate_pct by job":"バー: ジョブ別 retry_attempt_rate_pct","Bars: reviewed acceptance and human handoff by workflow":"バー: ワークフローによる受け入れの確認と人間による引き継ぎ","Bars: rollback_rate_pct by service":"バー: rollback_rate_pct (サービス別)","Bars: slow_query_rate_pct by query_fingerprint":"バー: slow_query_rate_pct by query_fingerprint","Bars: stale_reads by region":"バー: 地域別 stale_reads","Bars: step_to_step_pct by acquisition source":"バー: step_to_step_pct (取得元別)","Bars: success_rate_pct by release":"バー: リリースごとに success_rate_pct","Bars: timeout_rate_pct by route_template":"バー: timeout_rate_pct by route_template","Bars: tool_calls by run_id":"バー: tool_calls by run_id","Bars: total_payload_bytes by event_name":"バー: total_payload_bytes by event_name","Bars: total_time_ms by fingerprint":"バー: 指紋による total_time_ms","Bars: version_share_pct by producer_version":"バー: version_share_pct by producer_version","Bars: wait_rate_pct and average_utilization_pct by service":"バー: wait_rate_pct および average_utilization_pct (サービス別)",Baseline:l,"Batching and shutdown":"バッチ処理とシャットダウン","Bedrock Converse API":"ベッドロック コンバース API","Bedrock inference APIs":"基盤推論 API","Bedrock model cost attribution":"基盤モデルのコスト帰属","Before you start":"始める前に","Begin with the":"から始めます","Begin-to-terminal transaction duration.":"開始から端末までのトランザクション期間。",Beginner:"初心者","Benchmark Ingestion and SQL Query Performance":"ベンチマーク取り込みと SQL クエリのパフォーマンス","Benchmark the real payload distribution, concurrency, retention, and query windows before migrating.":"移行前に、実際のペイロード分散、同時実行性、保持期間、およびクエリ ウィンドウをベンチマークします。","Better Stack":"Better Stack","Better Stack Logs Alternative For SQL Event Analytics":"Better Stack イベント分析の代替となる Better Stack ログ","Better Stack Logs Alternative For SQL Event Analytics | Telemetry":"Better Stack イベント分析の代替となる Better Stack ログTelemetry","Better Stack combines logs, dashboards, alerting, incident management, and uptime workflows. Telemetry is the more focused choice when the core requirement is structured application outcomes queried with SQL and installed from codebase-aware prompts.":"Better Stack は、ログ、ダッシュボード、アラート、インシデント管理、稼働時間ワークフローを組み合わせます。中心となる要件が、SQL でクエリされ、コードベース対応のプロンプトからインストールされる構造化されたアプリケーションの結果である場合、Telemetry は、より焦点を絞った選択肢です。","Better Stack dashboards and alerts":"Better Stack ダッシュボードとアラート","Better Stack includes adjacent uptime and incident-management capabilities that Telemetry does not try to replace.":"Better Stack には、Telemetry が置き換えようとしていない隣接稼働時間機能とインシデント管理機能が含まれています。","Better Stack log sources and structured log fields":"Better Stack ログ ソースと構造化ログ フィールド","Better Stack logging quick start":"Better Stack ロギングのクイック スタート","Better Stack pricing":"Better Stackの価格","Better decisions":"より良い意思決定","Billable units are summed independently from event count because one request can represent many or fractional units.":"1 つのリクエストが多くのユニットまたは端数のユニットを表す可能性があるため、請求可能なユニットはイベント数とは独立して合計さã

43‚Œã¾ã™ã€‚","Billing Failure Risk Triage | SaaS SQL Lab":"請求失敗リスクのトリアージ | SaaS SQL ラボ","Billing accumulated 22 additional dead-letter jobs on July 26 while imports reduced its queue.":"7 月 26 日、請求業務ではさらに 22 件のデッドレター ジョブが蓄積されましたが、輸入業務ではキューが減りました。","Billing analytics use case":"請求分析の使用例","Billing and usage details you may want before getting started.":"開始する前に、請求と使用量の詳細が必要になる場合があります。","Billing movement time.":"請求の移動時間。","Billing outcomes":"請求結果","Billing reliability":"請求の信頼性","Billing service after provider reconciliation":"プロバイダー調整後の請求サービス","Billing sync is stale even though its normal delivery delay is small.":"通常の配信遅延は小さいにもかかわらず、請求同期は古くなります。","Billing webhook handler after idempotent processing":"べき等処理後の請求 Webhook ハンドラー","Billing workflow analytics":"請求ワークフロー分析","Billing-worker has the longer observed detection and recovery intervals.":"請求担当者は、観察された検出と回復の間隔が長くなります。","Block promotion when a release contains an unexplained failed or rolled-back migration.":"リリースに原因不明の失敗またはロールバックされた移行が含まれている場合は、プロモーションをブロックします。","Block rollout completion when any production migration has a failed or rolled-back terminal outcome.":"運用移行の最終結果が失敗またはロールバックされた場合、ロールアウトの完了をブロックします。","Blocked and blocking fingerprints keep the contention relationship visible without collecting parameterized SQL.":"ブロックされたフィンガープリントとブロッキング フィンガープリントにより、パラメーター化された SQL を収集せずに競合関係が表示されたままになります。","Blocked application service.":"ブロックされたアプリケーション サービス。","Blocked main-thread time by route":"ルート別のメインスレッドのブロック時間","Blocked query family.":"ブロックされたクエリ ファミリ。","Blocked time subtracts the allowable first 50 ms so severity is additive.":"ブロックされた時間は、許容される最初の 50 ミリ秒を差し引くため、重大度は加算されます。","Blocked transaction identifier.":"ブロックされたトランザクション識別子。","Blocking query family.":"クエリ ファミリをブロックしています。",Boolean:"ブール値","Both prevalence and worst-case repetition are preserved so one extreme request does not look systemic.":"蔓延と最悪の場合の繰り返しの両方が維持されるため、1 つの極端な要求が体系的に見えることはありません。","Bound cardinality and privacy":"バインドされたカーディナリティとプライバシー","Bound the retry sequence so a request that completes after the reporting window is not permanently labeled failed.":"レポートウィンドウの後に完了したリクエストに永続的に「失敗」というラベルが付けられないように、再試行シーケンスを制限しました。",Boundaries:"境界線",Boundary:"境界線","Boundary to test":"テストする境界","Bounded AI workflow name.":"境界付き AI ワークフロー名。","Bounded acquisition source.":"限定された取得ソース。","Bounded actor role.":"限定された俳優の役割。","Bounded delivery behavior that cannot extend request shutdown or fail a successful workload":"リクエストのシャットダウンを延長したり、成功したワークロードを失敗したりできない、制限された配信動作","Bounded failure category; omit stack traces and payloads.":"限界のある故障カテゴリ。スタック トレースとペイロードを省略します。","Bounded handled-failure and business-outcome events grouped by an application-owned error category.":"アプリケーション所有のエラー カテゴリごとにグループ化された、境界処理された障害イベントとビジネス結果イベント。","Bounded integration category, not a destination URL.":"宛先 URL ではなく、限定された統合カテゴリ。","Bounded lifecycle event name.":"制限されたライフサイクル イベント名。","Bounded method such as password, passkey, SSO, or recovery.":"パスワード、パスキー、SSO、リカバリなã

43©ã®åˆ¶é™ã•ã‚ŒãŸæ–¹æ³•ã€‚","Bounded metric such as LCP, INP, CLS, or navigation_ms.":"LCP、INP、CLS、navigation_ms などの境界付きメトリック。","Bounded model name.":"境界付きモデル名。","Bounded pattern such as product:{id}, never a raw key.":"製品:{id} などの境界パターン。生のキーではありません。","Bounded plan or service tier.":"制限付きのプランまたはサービス層。","Bounded producer or SDK source.":"境界のあるプロデューサーまたは SDK ソース。","Bounded request correlation identifier.":"制限されたリクエスト相関識別子。","Bounded role class; avoid email addresses in broad reporting tables.":"制限された役割クラス。広範なレポート表に電子メール アドレスを含めることは避けてください。","Bounded role such as primary, replica, or analytics.":"プライマリ、レプリカ、分析などの制限されたロール。","Bounded route shape without raw identifiers.":"生の識別子のない境界付きルート形状。","Bounded route template, never the raw URL.":"境界付きルート テンプレート。生の URL ではありません。","Bounded scope category.":"有界スコープのカテゴリ。","Bounded structured events with DataFusion SQL":"DataFusion SQL による境界構造化イベント","Bounded structured-event tables for the operational or business outcomes selected for migration.":"移行対象として選択された運用またはビジネスの成果に関する、境界付きの構造化イベント テーブル。","Bounded worker operation name.":"境界付きワーカー操作の名前。",Braintrust:d,"Braintrust aggregate monitoring and evaluation analysis":"Braintrust 集計監視および評価分析","Braintrust datasets, experiments, scorers, and prompts":"Braintrust データセット、実験、スコアラー、およびプロンプト","Braintrust documentation":"Braintrust のドキュメント","Braintrust evaluations":"Braintrustの評価","Braintrust is an AI evaluation and observability platform built around experiments, datasets, scorers, prompts, and production traces. Telemetry focuses on SQL over selected AI and product outcomes.":"Braintrust は、実験、データセット、スコアラー、プロンプト、実稼働トレースを中心に構築された AI 評価および可観測性プラットフォームです。 Telemetry は、選択された AI と製品の成果よりも SQL に焦点を当てています。","Braintrust is designed for inspecting and scoring detailed AI executions; Telemetry can avoid storing prompts and completions by keeping only approved outcomes.":"Braintrust は、詳細な AI 実行を検査してスコアリングするように設計されています。 Telemetry は、承認された結果のみを保持することで、プロンプトと完了の保存を回避できます。","Braintrust provides an AI-native evaluation, experiment, dataset, prompt, and trace workflow; Telemetry provides general structured-event SQL.":"Braintrust は、AI ネイティブの評価、実験、データセット、プロンプト、およびトレースのワークフローを提供します。 Telemetry は、一般的な構造化イベント SQL を提供します。","Braintrust remains the evaluation system while Telemetry owns durable product and business outcomes.":"Braintrust は評価システムのままですが、Telemetry は耐久性のある製品とビジネスの成果を所有します。","Braintrust traces":"Braintrust トレース","Braintrust traces and production logs":"Braintrust トレースと実稼働ログ","Break cost down by feature":"機能ごとにコストを細分化する","Break down the change by a bounded ownership or rollout dimension.":"変更を、制限された所有権またはロールアウトのディメンションごとに分類します。","Break regressions down by source, environment, schema version, or release so the owner and rollout boundary are clear.":"回帰をソース、環境、スキーマ バージョン、リリースごとに分類して、所有者とロールアウトの境界を明確にします。","Break saturation down by service, region, host class, or deployment to locate uneven load and rollout regressions.":"飽和状態をサービス、リージョン、ホスト クラス、またはデプロイメントごとに分類して、不均一な負荷とロールアウトの回帰を特定します。","Broad application and infrastru

43cture observability with agents, logs in context, distributed tracing, browser, mobile, synthetics, errors, dashboards, and alerts.":"エージェント、コンテキスト内のログ、分散トレース、ブラウザ、モバイル、合成、エラー、ダッシュボード、アラートによる広範なアプリケーションとインフラストラクチャの可観測性。","Broader observability collection and vendor integrations":"より広範な可観測性の収集とベンダーの統合","Broader web, mobile, replay, experimentation, governance, and product-analysis capabilities.":"より広範な Web、モバイル、リプレイ、実験、ガバナンス、および製品分析機能。","Brought product documentation onto telemetry.sh with canonical metadata, structured navigation, sitemap coverage, and permanent mappings for known legacy documentation paths.":"正規のメタデータ、構造化ナビゲーション、サイトマップの範囲、既知のレガシー ドキュメント パスの永続的なマッピングを備えた製品ドキュメントを telemetry.sh に取り込みました。",Browse:c,"Browse SQL":"閲覧する","Browse SQL recipes":"SQL レシピを参照する","Browse Telemetry SQL labs, recipes, documentation, runnable demos, integrations, templates, use cases, comparisons, customer stories, and implementation prompts.":"Telemetry SQL ラボ、レシピ、ドキュメント、実行可能なデモ、統合、テンプレート、ユースケース、比較、顧客事例、実装プロンプトを参照してください。","Browse Telemetry documentation, SQL recipes, event schemas, templates, integration guides, comparisons, customer stories, and benchmark methods.":"Telemetry ドキュメント、SQL レシピ、イベント スキーマ、テンプレート、統合ガイド、比較、顧客事例、ベンチマーク方法を参照してください。","Browse all recipes":"すべてのレシピを参照する","Browse by category":"カテゴリ別に閲覧する","Browse by implementation family":"実装ファミリーごとに参照する","Browse dashboard examples":"ダッシュボードの例を参照する","Browse dashboards":"ダッシュボードを参照する","Browse database SQL recipes":"データベース SQL レシピを参照する","Browse event contracts":"イベント契約書を閲覧する","Browse event schemas":"イベントスキーマの参照","Browse guides":"ガイドを参照する","Browse production-oriented event schemas for SaaS product analytics, APIs, authentication, frontend and database reliability, Kubernetes, AI agents, jobs, billing, webhooks, incidents, and feature rollouts.":"SaaS 製品分析、API、認証、フロントエンドとデータベースの信頼性、Kubernetes、AI エージェント、ジョブ、請求、Webhook、インシデント、機能ロールアウトのための運用指向のイベント スキーマを参照します。","Browse prompts":"プロンプトを参照する","Browse recipes":"レシピを参照する","Browse the library":"ライブラリを閲覧する","Browser JavaScript and Web Vitals Telemetry":"ブラウザ JavaScript および Web Vitals Telemetry","Browser JavaScript and Web Vitals Telemetry | Telemetry":"ブラウザ JavaScript および Web Vitals Telemetry | Telemetry","Browser SQL Playground for Structured Events":"構造化されたイベントのためのブラウザ SQL プレイグラウンド","Browser SQL Playground for Structured Events | Telemetry":"ブラウザ SQL 構造化されたイベント用のプレイグラウンド | Telemetry","Browser SQL playground":"ブラウザ SQL プレイグラウンド","Browser and Edge Telemetry Integrations":"ブラウザとエッジ Telemetry の統合","Browser error time in UTC.":"ブラウザのエラー時刻 (UTC)。","Browser instrumentation after a performance measurement settles":"パフォーマンス測定が安定した後のブラウザのインストルメンテーション","Browser lab":"ブラウザラボ","Browser performance event schema":"ブラウザのパフォーマンス イベント スキーマ","Browser playground":"ブラウザのプレイグラウンド","Browser proxy and Web Vitals guide":"ブラウザ プロキシと Web Vitals ガイド","Browser support and sampling rates must be documented.":"ブラウザのサポートとサンプリング レートを文書化する必要があります。",Browserflow:u,"Browserflow Customer Story | Telemetry":"Browserflow の顧客事例 | Telemetry","Browserflow foun

43der Namu Kang describes the value of tracking, analyzing, and visualizing business activity without making the workflow feel heavy.":"Browserflow の創設者である Namu Kang は、ワークフローを重く感じさせることなくビジネス活動を追跡、分析、視覚化することの価値について説明しています。","BubbleUp, queries, boards, and SLO workflows":"BubbleUp、クエリ、ボード、および SLO ワークフロー","Build a Signup-to-Activation Funnel in SQL":"SQL でサインアップからアクティベーションまでのファネルを構築する","Build a Signup-to-Activation Funnel in SQL | Telemetry SQL":"SQL でサインアップからアクティベーションまでのファネルを構築する | Telemetry SQL","Build a dashboard for throughput, failures, retries, and p95 duration.":"スループット、失敗、再試行、および p95 の継続時間に関するダッシュボードを構築します。","Build a defensible usage ledger, quota dashboard, overage workflow, and billing reconciliation from idempotent structured events.":"防御可能な使用量台帳、割り当てダッシュボード、超過ワークフロー、冪等構造化イベントからの請求調整を構築します。","Build a shared release spine before calculating rates so missing instrumentation remains null instead of looking like perfect reliability.":"レートを計算する前に共有リリース スパインを構築することで、欠落しているインスツルメンテーションが完全な信頼性のように見えるのではなく、ヌルのままになります。","Build an account activation funnel":"アカウントアクティベーションファネルを構築する","Build an account activation funnel | SaaS SQL Lab":"アカウントアクティベーションファネルを構築する | SaaS SQL ラボ","Build an auditable SaaS revenue model from subscription movements, invoices, entitlements, and product outcomes instead of relying on disconnected billing snapshots.":"切り離された請求スナップショットに依存するのではなく、サブスクリプションの移動、請求書、資格、製品の成果から監査可能な SaaS 収益モデルを構築します。","Build an end-to-end SaaS observability demo with structured API, job, billing, and customer events plus SQL dashboards and alerts.":"構造化された API、ジョブ、請求、顧客イベントに加え、SQL ダッシュボードとアラートを使用して、エンドツーエンドの SaaS 可観測性デモを構築します。","Build an investigation timeline from bounded decisions and terminal tool outcomes.":"限定された決定とターミナルツールの結果から調査スケジュールを構築します。","Build common time-series views with filters and aggregations.":"フィルターと集計を使用して共通の時系列ビューを構築します。","Build dashboards for activation, weekly active teams, adoption, and upgrade intent.":"アクティベーション、毎週のアクティブなチーム、導入、アップグレードの意図のためのダッシュボードを構築します。","Build detection first, then diagnosis":"最初にビルド検出、次に診断","Build funnels, retention cohorts, active-user metrics, activation timing, feature adoption, churn, and upgrade analysis with SQL.":"SQL を使用して、ファネル、保持コホート、アクティブ ユーザー メトリクス、アクティブ化のタイミング、機能の導入、チャーン、アップグレード分析を構築します。","Build my OpenAI cost dashboard":"OpenAI コスト ダッシュボードを構築する","Build reproducible incident timelines from append-only audit events.":"追加のみの監査イベントから再現可能なインシデント タイムラインを構築します。","Building a shared Telemetry dashboard":"共有 Telemetry ダッシュボードの構築","Built for future questions":"将来の質問に備えて構築","BullMQ Queue Monitoring":"BullMQ キューの監視","BullMQ Queue Monitoring | Telemetry":"BullMQ キューの監視 | Telemetry","BullMQ events":"BullMQ イベント","BullMQ worker health":"BullMQ ワーカーの健康状態",Business:m,"Business includes 10 hours of aggregate query time per month, and Enterprise includes 100 hours. Each additional hour is billed at $0.30. On average, across all telemetry queries, the average query time is ~100ms.":"Business には 1 か月あたりの合計クエリ時間が 10 時間含まれ、Enterprise には 100 時間が含まれます。追加の 1 時間ごとに 0.30 ドルが請求されます。すべてのテレメトリ クエリの平均では、平均クエリ時間は約 100 ミリ秒です。","Business outcome analysis":"ビジネス成果分析","Business outcomes beside LangSmith traces":"LangSmith トレース以外のビジネス成果","Business seats at $":"ビジネス席は$で","Business seats,":"ビジネス席、","Bytes behind supplies workload context because the same delay can represent very different amounts of replay work.":"同じ遅延が非常に異なる量のリプレイ作業を表す可能性があるため、背後のバイト数によってワークロード コンテキストが提供されます。","C#":"C#","C++":"C++","CASE expressions compute duplicate and failure counts from the same delivery population.":"CASE 式は、同じ配信母集団から重複数と失敗数を計算します。",CDC:"CDC","CI workflow reliability":"CI ワークフローの信頼性",CLS:"CLS","COUNT DISTINCT team_id measures breadth while occurrences measures repetition.":"COUNT DISTINCT team_id は幅を測定し、オカレンスは繰り返しを測定します。",CPU:"CPU","CPU utilization from 0 to 100.":"CPU 使用率は 0 ～ 100 です。","CPU, memory, restarts, lag, and throttling need request or job volume plus release context before they support a capacity decision.":"CPU、メモリ、再起動、遅延、スロットリングでは、容量の決定をサポートする前に、リクエストまたはジョブのボリュームとリリース コンテキストが必要です。","CRM lookup is both the least reliable tool operation and the slowest at p95.":"CRM ルックアップはツール操作の中で最も信頼性が低く、p95 と最も遅くなります。","CRM synchronization produces far more attempts than logical jobs and is consuming worker capacity with repeated work.":"CRM 同期では、論理ジョブよりもはるかに多くの試行が行われ、繰り返しの作業によりワーカーのキャパシティが消費されます。",CTE:"CTE","Cache hit rate counts explicit cache hits within all recorded requests.":"キャッシュ ヒット率は、記録されたすべてのリクエスト内の明示的なキャッシュ ヒットをカウントします。","Cache hit-rate SQL":"キャッシュヒット率 SQL","Cache lookup completion time in UTC.":"キャッシュ ルックアップの完了時刻 (UTC)。","Cache miss and stampede indicators":"キャッシュミスとスタンピードのインジケーター","Cache state, warm-up policy, trial count, failures, timeouts, p50, and p95":"キャッシュ状態、ウォームアップ ポリシー、試行回数、失敗、タイムアウト、p50、および p95","Cached resources require separate interpretation.":"キャッシュされたリソースには別の解釈が必要です。","Calculate API Error Rate by Route":"ルート別のAPIエラー率の計算","Calculate API Error Rate by Route | Telemetry SQL":"ルート別の API エラー率の計算 | Telemetry SQL","Calculate API Error-Budget Burn Rate":"API エラーバジェット燃焼率の計算","Calculate API Error-Budget Burn Rate | Telemetry SQL":"API エラーバジェット燃焼率を計算する | Telemetry SQL","Calculate API Request Throughput by Route":"ルートごとの API リクエスト スループットの計算","Calculate API Request Throughput by Route | Telemetry SQL":"ルートごとの API リクエスト スループットの計算 | Telemetry SQL","Calculate API Timeout Rate by Route":"ルートごとの API タイムアウト率の計算","Calculate API Timeout Rate by Route | Telemetry SQL":"ルート別の API タイムアウト率の計算 | Telemetry SQL","Calculate Browser Long-Task Rate by Route":"ルートごとにブラウザのロングタスク率を計算する","Calculate Browser Long-Task Rate by Route | Telemetry SQL":"ルートごとにブラウザーのロングタスク率を計算する | Telemetry SQL","Calculate DAU, WAU, and Product Stickiness":"DAU、WAU、製品の粘着性を計算する","Calculate DAU, WAU, and Product Stickiness | Telemetry SQL":"DAU、WAU、製品の粘着性を計算する | Telemetry SQL","Calculate Database Transaction Rollback Rate":"データベーストランザクションのロールバック率の計算","Calculate Database Transaction Rollback Rate | Telemetry SQL":"データベース トランザクションのロールバック率を計算する | Telemetry SQL","Calculate Incident Detection and Recovery Time":"インシデントの検出と復旧時間を計算する","Calculate Incident Detection and Recovery Time | Telemetry SQL":"インシデントの検出と復旧時間を計算する | Telemetry SQL","Calculate LLM Cost by Feature and Model":"機能とモデルごとに LLM コストを計算する","Calculate LLM Cost by Feature and Model | Telemetry SQL":"機能とモデルごとに LLM コストを計算する | Telemetry SQL","Calculate LLM cost per accepted output":"受け入れられた出力ごとの LLM コストを計算する","Calculate LLM cost per accepted output | SaaS SQL Lab":"受け入れられた出力ごとの LLM コストを計算する | SaaS SQL ラボ","Calculate Monthly Recurring Revenue Movement":"毎月の経常収益の動きを計算する","Calculate Monthly Recurring Revenue Movement | Telemetry SQL":"毎月の経常収益の推移を計算する | Telemetry SQL","Calculate NRR and GRR from account-level monthly recurring-revenue snapshots while keeping expansion out of gross retention.":"総保持率から拡大を抑えながら、アカウントレベルの毎月の経常収益スナップショットから NRR と GRR を計算します。","Calculate Net and Gross Revenue Retention":"純収益および総収益保持率の計算","Calculate Net and Gross Revenue Retention | Telemetry SQL":"純収益と総収益の維持率を計算する | Telemetry SQL","Calculate Trial-to-Paid Conversion":"試用版から有料版への変換を計算する","Calculate Trial-to-Paid Conversion | Telemetry SQL":"試用版から有料版への変換を計算する | Telemetry SQL","Calculate Usage Quota Burn by Account":"アカウントごとの使用量クォータの消費量を計算する","Calculate Usage Quota Burn by Account | Telemetry SQL":"アカウントごとの使用量クォータの消費を計算する | Telemetry SQL","Calculate Weekly Cohort Retention":"毎週のコホート維持率の計算","Calculate Weekly Cohort Retention | Telemetry SQL":"毎週のコホート維持率を計算する | Telemetry SQL","Calculate confidence intervals or a pre-agreed statistical test before declaring a winner.":"勝者を宣言する前に、信頼区間または事前に合意さã

43‚ŒãŸçµ±è¨ˆæ¤œå®šã‚’計算します。","Calculate cost from a versioned price table because provider pricing and token classes can change.":"プロバイダーの価格設定とトークン クラスは変更される可能性があるため、バージョン化された価格表からコストを計算します。","Calculate daily availability and show whether a service met its explicit objective.":"毎日の可用性を計算し、サービスが明示的な目的を達成したかどうかを示します。","Calculate how often failed invoices are recovered by a later successful payment attempt.":"失敗した請求書が、その後の支払いの試みによって回復される頻度を計算します。","Calculate observed requests per minute by stable API route and keep error volume beside throughput.":"安定した API ルートによって 1 分あたりの観察されたリクエストを計算し、スループット以外のエラー量を維持します。","Calculate p50, p95, and p99 API Latency":"p50、p95、p99 API レイテンシの計算","Calculate p50, p95, and p99 API Latency | Telemetry SQL":"p50、p95、および p99 を計算します。 Telemetry SQL","Calculate request error rates, latency percentiles, release regressions, error budgets, and customer impact from structured API events.":"構造化された API イベントからのリクエスト エラー率、レイテンシ パーセンタイル、リリース回帰、エラー バジェット、顧客への影響を計算します。","Calculate the distribution of elapsed time between signup and a user’s first meaningful product action.":"サインアップからユーザーの最初の意味のある製品アクションまでの経過時間の分布を計算します。","Calculate time to detect and time to recover from structured incident lifecycle events.":"構造化されたインシデント ライフサイクル イベントの検出にかかる時間と回復にかかる時間を計算します。","Calculate unique-user conversion through signup, onboarding, integration, and first-value milestones.":"サインアップ、オンボーディング、統合、最初の価値のマイルストーンを通じてユニーク ユーザーのコンバージョンを計算します。","Calculation model":"計算モデル","Calculation path":"計算パス","Called tool name.":"呼び出されるツール名。","Can I selectively delete data?":"データを選択的に削除できますか?","Can I upgrade my plan at any time?":"プランはいつでもアップグレードできますか?","Can a chart lead to the exact rows, query, trace, error, or infrastru

43cture signal needed to verify an incident?":"チャートは、インシデントを検証するために必要な正確な行、クエリ、トレース、エラー、またはインフラストラクチャ信号につながることができますか?","Can another person reproduce the answer?":"他の人が答えを再現できますか?","Can model usage be connected to feature, account, tool path, retry behavior, and an accepted outcome?":"モデルの使用状況は、フィーチャー、アカウント、ツールパス、再試行動作、および受け入れられた結果に関連付けることができますか?","Can one event path support investigation and reporting?":"1 つのイベント パスで調査とレポートをサポートできますか?","Can the event schema evolve without breaking saved reports?":"保存されたレポートを壊さずにイベント スキーマを進化させることはできますか?","Cancel anytime":"いつでもキャンセル可能","Cancel query":"クエリをキャンセルする","Canonical structured events":"正規の構造化イベント","Canonical wide events":"正規の広域イベント","Canonical wide-event tables with approved correlation identifiers and bounded sensitive-data handling.":"承認された相関識別子と制限された機密データ処理を備えた正規のワイド イベント テーブル。",Capabilities:"能力","Capture FastAPI request outcomes and latency with the asynchronous Telemetry client and normalized route names.":"非同期 Telemetry クライアントと正規化されたルート名を使用して、FastAPI リクエストの結果と待機時間をキャプチャします。","Capture chain, wallet category, status, gas cost, latency, and error type.":"チェーン、ウォレット カテゴリ、ステータス、ガスコスト、レイテンシ、エラー タイプをキャプチャします。","Capture compact events at agent, tool, model, and outcome boundaries, then use inspectable SQL to connect reliability and cost with the result a user or business workflow received.":"エージェント、ツール、モデル、結果の境界でコンパクトなイベントをキャプチャし、検査可能な SQL を使用して、信頼性とコストをユーザーまたはビジネス ワークフローが受け取った結果と結びつけます。","Capture compact events at agent, tool, model, and outcome boundaries, then use inspectable SQL to connect reliability and cost with the result a user or…":"エージェント、ツール、モデル、結果の境界でコンパクトなイベントをキャプチャし、検査可能な SQL を使用して信頼性とコストをユーザーの結果と結びつけます。","Capture enough context once":"一度十分なコンテキストをキャプチャする","Capture panics and early exits in the same documented outcome model.":"同じ文書化された結果モデルでパニックと早期終了を捕捉します。","Capture provider, event type, status, latency, attempt, and idempotency outcome.":"プロバイダー、イベント タイプ、ステータス、レイテンシー、試行、冪等性の結果をキャプチャします。","Capture provider, model, feature, tokens, latency, cache, and retry context.":"プロバイダー、モデル、機能、トークン、レイテンシー、キャッシュ、および再試行コンテキストをキャプチャします。","Capture queue, cron, import, billing sync, and webhook job health from the first run through retries and failures.":"最初の実行から再試行と失敗に至るまで、キュー、cron、インポート、請求同期、および Webhook ジョブの健全性をキャプチャします。","Capture stable event names, typed fields, and privacy-reviewed operational context.":"安定したイベント名、型指定されたフィールド、プライバシーが確認された操作コンテキストをキャプチャします。","Capture status, latency, identifiers, costs, and safe error context together.":"ステータス、レイテンシ、識別子、コスト、安全なエラー コンテキストをまとめてキャプチャします。","Capture status, latency, method, feature, team, and error type.":"ステータス、レイテンシ、メソッド、機能、チーム、エラーの種類をキャプチャします。","Capture the last approved workflow state and configured timeout at the team boundary without copying messages, task text, tool payloads, or unrestr

43icted stop reasons.":"メッセージ、タスク テキスト、ツール ペイロード、または無制限の停止理由をコピーすることなく、チーム境界で最後に承認されたワークフローの状態と構成されたタイムアウトをキャプチャします。","Capture the outcome":"結果を把握する","Capture user-visible outcomes like copied, saved, accepted, or retried.":"コピー、保存、承認、再試行など、ユーザーに表示される結果をキャプチャします。","Captures user behavior, billing, onboarding, and operational signals.":"ユーザーの行動、請求、オンボーディング、および運用シグナルをキャプチャします。",Cargo:"貨物","Catch stalled jobs and retry loops before they become customer issues.":"顧客の問題になる前に、停止したジョブを捕捉し、ループを再試行します。","Catch telemetry delivery failures without replacing a completed application response.":"完了したアプリケーション応答を置き換えることなく、テレメトリ配信の失敗を捕捉します。","Categories overlap and product capabilities change. The links below point to primary documentation; verify the current hosted and self-managed behavior with the same privacy-reviewed fixture.":"カテゴリが重複すると、製品の機能が変わります。以下のリンクは主要なドキュメントを参照しています。同じプライバシー審査済みのフィクスチャを使用して、現在のホストおよび自己管理の動作を検証します。","Categorize exceptions before logging":"ログを記録する前に例外を分類する","Categorized terminal failure.":"分類された端末障害。","Category buying guide":"カテゴリ購入ガイド","Caveats and approval":"注意事項と承認","Celery retry analysis":"セロリのリトライ分析","Celery task signals":"セロリのタスクシグナル",Changelog:p,"Changing a field type in place after saved queries and dashboards depend on it.":"保存されたクエリとダッシュボードがフィールド タイプに依存した後、その場でフィールド タイプを変更します。","Chart value":"チャート値","Check dialect differences, timestamps, nulls, percentiles, and alert recovery behavior.":"方言の違い、タイムスタンプ、NULL、パーセンタイル、アラート回復動作を確認します。","Check field types, joins, denominators, null handling, and time boundaries before trusting the chart.":"チャートを信頼する前に、フィールド タイプ、結合、分母、NULL 処理、および時間境界を確認してください。","Check that one logical outcome does not become one event per log line or span.":"1 つの論理結果がログ行またはログ スパンごとに 1 つのイベントになっていないことを確認します。","Check the database connection ceiling before changing application pool sizes.":"アプリケーション プールのサイズを変更する前に、データベース接続の上限を確認してください。","Check types, UTC time, alternate outcomes, idempotency, and every pseudonymous or review-classified field.":"タイプ、UTC 時間、代替結果、冪等性、およびすべての仮名フィールドまたはレビュー分類フィールドをチェックします。","Check volume, nulls, time windows, denominators, and unexpected groups. SQL can execute successfully and still answer the wrong question.":"ボリューム、ヌル、時間ウィンドウ、分母、および予期しないグループをチェックします。 SQL は正常に実行でき、それでも間違った質問に答えることができます。","Check whether request analytics can express the terminal agent or customer outcome known after the model call.":"リクエスト分析が、モデル呼び出し後に判明しているターミナル エージェントまたは顧客の結果を表現できるかどうかを確認します。","Checked-out connections.":"チェックアウトされた接続。","Checkout callers wait in two-thirds of the samples and also experience acquisition timeouts.":"チェックアウト呼び出し元はサンプルの 3 分の 2 で待機し、取得タイムアウトも発生します。","Checkout completion by release":"リリース別のチェックアウト完了率","Checkout error rate by release":"リリース別のチェックアウト エラー率","Checkout has both the highest rollback rate and the largest affected-account count.":"Checkout はロールバック率が最も高く、影響を受けるアカウント数も最も多くなります。","Checkout has more restart transitions and not-ready observations than the billing worker.":"チェックアウトには、請求ワーカーよりも多くの再起動遷移と準備ができていない観察が含まれます。","Checkout in us-east has the highest timeout count and lifecycle volume.":"us-east のチェックアウトは、タイムアウト数とライフサイクル ボリュームが最も高くなります。","Checkout passes half of its synthetic 

43LCP, INP, and CLS samples; search passes all samples.":"Checkout は合成 LCP、INP、CLS サンプルの半分を渡します。検索ではすべてのサンプルが渡されます。",Checkpoint:h,"Checks that keep the dashboard trustworthy":"ダッシュボードの信頼性を維持するためのチェック","Choose API, job, webhook, infrastructure, or agent monitoring when the immediate goal is operational reliability.":"当面の目標が運用の信頼性である場合は、API、ジョブ、Webhook、インフラストラクチャ、またはエージェント監視を選択します。","Choose Business":"ビジネスを選択","Choose a complete-bucket delay that matches ingestion latency.":"取り込みレイテンシと一致する完全なバケット遅延を選択します。","Choose a durable activation milestone that predicts value for this product.":"この製品の価値を予測する永続的なアクティベーション マイルストーンを選択してください。","Choose a minimum request threshold that matches your traffic. Twenty requests is illustrative, not universal.":"トラフィックに一致する最小リクエストしきい値を選択します。 20 件のリクエストは例示的なものであり、普遍的なものではありません。","Choose a production-oriented Telemetry integration guide for the runtime and outcome boundary your application owns.":"アプリケーションが所有するランタイムと結果の境界に合わせて、運用指向の Telemetry 統合ガイドを選択してください。","Choose a question such as which webhook failures remain unresolved or which activation step loses the most accounts. That decision determines the event boundary and required fields.":"どの Webhook エラーが未解決のまま残っているか、どのアクティベーション ステップで最も多くのアカウントが失われるかなどの質問を選択します。この決定により、イベントの境界と必須フィールドが決まります。","Choose a reproducible structured-event fixture, edit its query, and inspect the real result without an account. DuckDB runs locally in WebAssembly; the fixture and SQL stay in this browser.":"再現可能な構造化イベント フィクスチャを選択し、そのクエリを編集して、アカウントなしで実際の結果を検査します。 DuckDB は WebAssembly でローカルに実行されます。フィクスチャと SQL はこのブラウザに残ります。","Choose a signal with an owner":"オーナーと一緒に信号を選択してください","Choose a slow threshold per workload; one second is illustrative and may be far too high for an interactive request.":"ワークロードごとに遅いしきい値を選択します。 1 秒は例示的なものであり、対話型リクエストには長すぎる可能性があります。","Choose a threshold that fits intentional batching and pagination behavior.":"意図的なバッチ処理とページネーションの動作に適合するしきい値を選択します。","Choose a use case":"ユースケースを選択してください","Choose a workflow for quality-preserving model, cache, retry, or prompt-efficiency review.":"品質保持モデル、キャッシュ、再試行、またはプロンプト効率レビューのワークフローを選択します。","Choose activation, retention, or AI cost tracking when the decision is about product value, revenue, or margin.":"製品の価値、収益、または利益率を決定する場合は、アクティベーション、保持、または AI コストの追跡を選択します。","Choose an event contract":"イベント契約を選択する","Choose an integration, template, or agent prompt when the event boundary is already clear.":"イベントの境界がすでに明確になっている場合は、統合、テンプレート、またはエージェント プロンプトを選択します。","Choose buckets that reflect the product’s natural usage cycle.":"製品の自然な使用サイクルを反映したバケットを選択してください。","Choose incident windows so unrelated historical failures do not inflate current risk.":"無関係な過去の障害が現在のリスクを増大させないように、インシデントウィンドウを選択してください。","Choose one completed workflow":"完了したワークフローを 1 つ選択してください","Choose one database-dependent workflow and define its safe operation fingerprints.":"データベースに依存するワークフローを 1 つ選択し、その安全な操作のフィンガープリントを定義します。","Choose one final application outcome with a clear owner.":"明確な所有者を持つ最終的なアプリケーション結果を 1 つ選択します。","Choose one identifier that c

43onnects every attempt of the same logical job.":"同じ論理ジョブのすべての試行を接続する識別子を 1 つ選択します。","Choose one representative agent task with a model call, tool call, retry, and reviewed final outcome.":"モデル呼び出し、ツール呼び出し、再試行、最終結果のレビューを含む代表的なエージェント タスクを 1 つ選択します。","Choose one row per completed agent run or business operation. Record status, duration, workflow, release, handoff, cost, and a safe correlation identifier.":"完了したエージェントの実行またはビジネス操作ごとに 1 行を選択します。ステータス、期間、ワークフロー、リリース、ハンドオフ、コスト、および安全な相関識別子を記録します。","Choose one workflow and identify where its outcome becomes final.":"ワークフローを 1 つ選択し、その結果がどこで最終的なものになるかを特定します。","Choose stable event identifiers before attempting deduplication.":"重複排除を試行する前に、安定したイベント識別子を選択してください。","Choose the account, user, or workspace as the funnel unit before writing SQL.":"SQL を書き込む前に、ファネル ユニットとしてアカウント、ユーザー、またはワークスペースを選択します。","Choose the behavior or failure mode you need to understand":"理解する必要がある動作または障害モードを選択してください","Choose the boundary that knows the result":"結果がわかる境界を選択してください","Choose the clusters, namespaces, and customer-facing workloads in scope.":"範囲内のクラスター、名前空間、および顧客向けワークロードを選択します。","Choose the component dashboard to inspect; do not make a product or incident decision from the composite preview alone.":"検査するコンポーネント ダッシュボードを選択します。複合プレビューだけから製品やインシデントを決定しないでください。","Choose the counting unit":"カウント単位を選択してください","Choose the decision boundary":"決定境界を選択する","Choose the decision you need to make, then inspect the event grain, metrics, complete query, synthetic result, assumptions, and interpretation boundary. Each example has a dedicated canonical page you can review or share.":"行う必要がある決定を選択し、イベント粒度、メトリクス、完全なクエリ、合成結果、仮定、解釈境界を検査します。各サンプルには、レビューまたは共有できる専用の正規ページがあります。","Choose the framework or provider that owns the final request, job, model call, or webhook outcome.":"最終的なリクエスト、ジョブ、モデル呼び出し、または Webhook の結果を所有するフレームワークまたはプロバイダーを選択します。","Choose the metric and grain":"メトリックと粒度を選択してください","Choose the outcome":"結果を選択してください","Choose the outcome your service owns":"サービスが所有する結果を選択してください","Choose the product routes and supported performance metrics that matter.":"重要な製品ルートとサポートされているパフォーマンス指標を選択してください。","Choose the service that owns the outcome, emit one durable event at the correct grain, and keep identifiers useful without copying sensitive payloads into analytics.":"結果を所有するサービスを選択し、適切な粒度で 1 つの永続的なイベントを発行し、機密ペイロードを分析にコピーすることなく識別子を有用な状態に保ちます。","Choose the telemetry system that matches the job":"業務に合ったテレメトリシステムを選択してください","Choose the terminal middleware boundary":"端末ミドルウェア境界を選択してください","Choose this page for the right measurement boundary":"適切ã

43ªæ¸¬å®šå¢ƒç•Œã«ã¤ã„てはこのページを選択してください","Choose useful run, tool, model, cost, failure, and outcome boundaries.":"有用な実行、ツール、モデル、コスト、失敗、結果の境界を選択します。","Choose what to measure, which events to capture, and which decisions the resulting SQL should support.":"何を測定するか、どのイベントをキャプチャするか、結果の SQL がサポートする必要がある決定を選択します。","Choose whether funnels count users, teams, sessions, or attempts.":"ファネルでユーザー、チーム、セッション、または試行をカウントするかどうかを選択します。","Choose whether steps must occur in order and within one session; stricter funnels need per-session sequencing.":"ステップを 1 つのセッション内で順番に実行する必要があるかどうかを選択します。より厳密なファネルでは、セッションごとのシーケンスが必要です。","Choose whether to inspect capacity, retry policy, job code, or a dependency.":"容量、再試行ポリシー、ジョブ コード、または依存関係を検査するかどうかを選択します。","Churn and reactivation":"チャーンと再アクティベーション",Claim:y,"Claim register":"請求登録簿","Claims and corrections":"クレームと訂正","Classify accounts as retained, churned, or reactivated from recurring meaningful product activity.":"アカウントを、有意義な製品活動を繰り返し行うことにより、保持、解約、または再アクティブ化されたものとして分類します。","Classify new, expansion, contraction, churn, and reactivation movements so beginning MRR plus movements equals ending MRR.":"新規、拡大、縮小、チャーン、および再活性化の動きを分類して、MRR の開始と動きの合計が MRR の終了と同じになるようにします。","Claude API cost analytics":"クロード API コスト分析","Claude API reference":"クロード API リファレンス","Claude Agent SDK Telemetry":"クロード エージェント SDK Telemetry","Claude Agent SDK Telemetry | Telemetry":"クロード エージェント SDK Telemetry | Telemetry","Claude Agent SDK cost and usage":"クロード エージェント SDK のコストと使用量","Claude Agent SDK overview":"クロード エージェント SDK の概要","Claude Code Observability":"Claude Code 可観測性","Claude Code Observability & Telemetry Setup | Telemetry":"Claude Code 可観測性と Telemetry セットアップ | Telemetry","Claude Code observability":"Claude Code 可観測性","Claude agent run observability":"クロード エージェント実行の可観測性","ClickHouse Cloud pricing":"ClickHouse クラウド料金","ClickHouse Logging API Without Running ClickHouse":"ClickHouse ClickHouse を実行せずに API をログに記録する","ClickHouse Logging API Without Running ClickHouse | Telemetry":"ClickHouse ClickHouse を実行せずに API をログに記録する | Telemetry","ClickHouse SQL and materialized views":"ClickHouse SQL とマテリアライズド ビュー","ClickHouse and ClickStack provide a powerful, scalable analytics and observability foundation. Telemetry is the smaller managed workflow when you want structured event querying without designing or operating the surrounding database and observability stack.":"ClickHouse と ClickStack は、強力でスケーラブルな分析と可観測性の基盤を提供します。 Telemetry は、周囲のデータベースや可観測性スタックを設計または操作せずに、構造化されたイベント クエリを実行する場合の小規模なマネージド ワークフローです。","ClickHouse documentation":"ClickHouse のドキュメント","ClickHouse is a general-purpose columnar database; ClickStack adds an OpenTelemetry-native observability UI and managed ClickStack runs it on ClickHouse Cloud.":"ClickHouse は、汎用の列指向データベースです。 ClickStack は OpenTelemetry ネイティブの可観測性 UI を追加し、マネージド ClickStack はそれを ClickHouse クラウド上で実行します。","ClickHouse tables and MergeTree schemas":"ClickHouse テーブルと MergeTree スキーマ","Client and service regions, product tier, retention, concurrency, and network path":"クライアントとサービスのリージョン、製品層、保持、同時実行性、およびネットワーク パス","Client disconnects and server deadlines may need different outcome values.":"クライアントの切断とサーバーの期限には、異なる結果値が必要になる場合があります。","Client duration includes pool wait and network time unless those phases are recorded separately.":"クライアントの継続時間には、これらのフェーズが個別に記録されã

43ªã„限り、プールの待機時間とネットワーク時間が含まれます。","Clock skew can produce negative or exaggerated delay; monitor and correct producer clocks separately.":"クロック スキューにより、負の遅延または誇張された遅延が発生する可能性があります。プロデューサークロックを個別に監視して修正します。","Cloud Run container runtime contract":"Cloud Run コンテナ ランタイム契約","Cloud Run job monitoring":"Cloud Run ジョブのモニタリング","Cloud Run logging":"Cloud Run のロギング","Cloud and Infrastructure Telemetry Integrations":"クラウドとインフラストラクチャ Telemetry の統合","Cloudflare Worker Telemetry":"Cloudflare 労働者 Telemetry","Cloudflare Worker Telemetry | Telemetry":"Cloudflare 労働者Telemetry","Cloudflare Worker secrets":"Cloudflare ワーカーの秘密","Cloudflare Workers observability":"Cloudflare ワーカーの可観測性","Cluster collector or deployment health controller":"クラスターコレクターまたはデプロイメントヘルスコントローラー","Coarse country code derived under the product's privacy policy.":"製品のプライバシー ポリシーに基づいて導出された大まかな国コード。","Coarse export size band.":"粗いエクスポート サイズバンド。","Coarse hosting or customer region.":"大まかなホスティングまたは顧客のリージョン。","Coarse product role used for segmentation.":"セグメンテーションに使用される大まかな製品の役割。","Coarse provider-safe category, never card or bank details.":"プロバイダーセーフなカテゴリは大まかで、カードや銀行の詳細は含まれません。","Coarse region for impact grouping.":"影響をグループ化するための粗い領域。","Coarse release classification.":"大まかなリリース分類。","Coarse synthetic account region.":"粗い合成アカウント領域。","Coarse, non-sensitive cause classification.":"大まかな、感度の低い原因分類。","Code profiling guide":"コードプロファイリングガイド","Codex Instrumentation Prompt":"Codex 計測プロンプト","Codex Telemetry Instrumentation Prompt | Telemetry":"Codex Telemetry 計装プロンプト | Telemetry","Codex instrumentation prompt":"Codex 計測プロンプト","Coding agents can install instrumentation from prompts and skill.md.":"コーディング エージェントは、プロンプトと skill.md からインストルメンテーションをインストールできます。","Coding-agent prompts plus schemas and SQL patterns for establishing known questions quickly.":"既知の質問を迅速に確立するためのコーディング エージェント プロンプトとスキーマおよび SQL パターン。","Coding-agent prompts, event schemas, and recipes for implementation and validation inside the codebase.":"コーディング エージェント プロンプト、イベント スキーマ、およびコードベース内での実装と検証のためのレシピ。","Coding-agent prompts, templates, and recipes designed to leave behind events, reviewed SQL, dashboards, and alerts.":"イベント、レビュー済みの SQL、ダッシュボード、アラートを残すように設計されたコーディング エージェントのプロンプト、テンプレート、レシピ。","Coding-agent templates and tested SQL recipes designed to bootstrap a specific production workflow.":"コーディング エージェント テンプレートとテスト済みの SQL レシピは、特定の運用ワークフローをブートストラップするように設計されています。",Cohort:g,"Cohort retention recipe":"コホート維持のレシピ","Cold-start analysis":"コールドスタート解析","Collapse attempt-level worker events into one logical job before comparing recovery and unresolved failures by plan.":"リカバリ障害と未解決の障害を計画ごとに比較する前に、試行レベルのワーカー イベントを 1 つの論理ジョブにまとめます。","Collapse requests, attempts, or milestones to the business grain before adding account and revenue context.":"アカウントと収益コンテキストを追加する前に、リクエスト、試行、またはビジネス粒度へのマイルストーンを折りたたんでください。","Collect Core Web Vitals and bounded frontend outcomes through a rate-limited server proxy without exposing a Telemetry API key.":"Telemetry API キーを公開せずに、レート制限されたサーバー プロキシを通じてコア Web バイタルと制限されたフロントエンドの結果を収集します。","Collect an allowlisted Web Vital or bounded frontend outcome after consent.":"同意後に、許可リストに登録された Web Vital または制限されたフロントエンドの結果を収集します。","Collect bounded frontend and edge outcomes through trusted server boundaries while protecting API keys, privacy, consent, and route cardinality.":"API キー、プライバシー、同意、ルート カーディナリティを保護しながら、信頼できるサーバーの境界を通じて、制限されたフロントエンドとエッジの結果を収集します。","Collect outcomes, not page contents":"ページのコンテンツではなく結果を収集する","Collection flexibility affects sc

43hema ownership, cardinality, privacy review, and the meaning of every aggregate.":"コレクションの柔軟性は、スキーマの所有権、カーディナリティ、プライバシー レビュー、およびすべての集計の意味に影響します。",Column:"コラム",Columns:"列","Combine Explore results, SQL query charts, result tables, section headers, and explanatory notes into dashboards that coding agents can seed and humans can refine.":"Explore の結果、SQL クエリ チャート、結果テーブル、セクション ヘッダー、説明メモをダッシュボードに結合し、コーディング エージェントがシードして人間が改良できるようにします。","Combine Explore results, SQL query charts, result tables, section headers, and explanatory notes into dashboards that coding agents can seed and humans can…":"Explore の結果、SQL クエリ チャート、結果テーブル、セクション ヘッダー、説明メモをダッシュボードに結合し、コーディング エージェントがシードしたり人間がシードしたりできます。","Combine SQL charts, event tables, headings, and operating notes in shared dashboards for engineering and product teams.":"SQL チャート、イベント テーブル、見出し、操作メモをエンジニアリング チームと製品チームの共有ダッシュボードに結合します。","Combine call volume and latency to find database fingerprints consuming the most application time.":"コール量と待ち時間を組み合わせて、アプリケーション時間を最も多く消費しているデータベース フィンガープリントを見つけます。","Command latency monitoring":"コマンド遅延監視","Commercial plan at the end of the sample window.":"サンプル ウィンドウの最後にある商用プラン。","Common event contract":"コモンイベント契約書","Common mistakes":"よくある間違い","Compact event contracts that do not require copying raw prompts, outputs, retrieved context, or every span.":"生のプロンプト、出力、取得したコンテキスト、またはすべてのスパンをコピーする必要のないコンパクトなイベント コントラクト。","Compact events can avoid copying prompts, completions, retrieved documents, and unrestricted tool payloads.":"コンパクト イベントにより、プロンプト、入力完了、取得されたドキュメント、および無制限のツール ペイロードのコピーを回避できます。","Compact run, model, tool, evaluation, and product-outcome events with a safe correlation identifier; no detailed trace viewer.":"安全な相関識別子を使用して、実行、モデル、ツール、評価、および製品結果のイベントをコンパクトにします。詳細なトレース ビューアはありません。","Compact run, model, tool, evaluation, and terminal-outcome events with a safe correlation identifier; no trace-tree equivalent.":"安全な相関識別子を使用して、実行、モデル、ツール、評価、および最終結果のイベントをコンパクトにします。トレースツリーに相当するものはありません。","Compact run, request, tool, evaluation, and product-outcome events queried directly with DataFusion SQL.":"DataFusion SQL を使用して直接クエリされた実行、リクエスト、ツール、評価、および製品結果のイベントをコンパクトにします。","Compact schemas that can keep prompts, completions, tool arguments, retrieved documents, and scorer rationale outside general telemetry.":"プロンプト、補完、ツール引数、取得されたドキュメント、スコアラーの理論的根拠を一般的なテレメトリの外に保持できるコンパクトなスキーマ。","Compare AI observability approaches for traces, prompts, evaluations, model cost, tool reliability, SQL analysis, and product outcomes.":"トレース、プロンプト、評価、モデルのコスト、ツールの信頼性、SQL 分析、製品の成果に対する AI 可観測性アプローチを比較します。","Compare API Reliability by Release":"リリースごとの API 信頼性の比較","Compare API Reliability by Release | Telemetry SQL":"API の信頼性をリリースごとに比較 | Telemetry SQL","Compare Amplitude and Telemetry for product analytics, funnels, retention, experimentation, backend events, SQL dashboards, and operational analysis.":"製品分析、ファネル、保持、å

43®Ÿé¨“、バックエンド イベント、SQL ダッシュボード、運用分析について、Amplitude と Telemetry を比較します。","Compare Arize Phoenix and Telemetry for AI traces, evaluations, experiments, agent outcome events, OpenTelemetry, SQL dashboards, and deployment.":"AI トレース、評価、実験、エージェント結果イベント、OpenTelemetry、SQL ダッシュボード、展開について、Arize Phoenix と Telemetry を比較してください。","Compare Axiom and Telemetry for structured events, log search, SQL or APL queries, dashboards, monitors, and lightweight application observability.":"構造化イベント、ログ検索、SQL または APL クエリ、ダッシュボード、モニター、軽量アプリケーションの可観測性について、Axiom と Telemetry を比較してください。","Compare Better Stack and Telemetry for log management, structured events, SQL analytics, dashboards, alerts, incident workflows, and startup operations.":"ログ管理、構造化イベント、SQL 分析、ダッシュボード、アラート、インシデント ワークフロー、起動操作について Better Stack と Telemetry を比較してください。","Compare Braintrust and Telemetry for AI evaluations, experiments, traces, scorers, prompt workflows, LLM costs, SQL, and product outcomes.":"AI 評価、実験、トレース、スコアラー、プロンプト ワークフロー、LLM コスト、SQL、製品の成果について Braintrust と Telemetry を比較します。","Compare Braintrust evaluations and traces with Telemetry SQL for bounded AI costs, reviewed outcomes, billing, reliability, and product events.":"制限付き AI コスト、レビューされた結果、請求、信頼性、製品イベントについて、Braintrust の評価とトレースを Telemetry SQL と比較します。","Compare Core Web Vitals by Route and Release":"ルートとリリースごとにコア Web バイタルを比較","Compare Core Web Vitals by Route and Release | Telemetry SQL":"ルートとリリースごとにコア Web バイタルを比較 | Telemetry SQL","Compare Core Web Vitals, route performance, release regressions, and user-visible frontend outcomes from typed browser events.":"コア Web バイタル、ルート パフォーマンス、リリース回帰、および型指定されたブラウザ イベントからユーザーに表示されるフロントエンドの結果を比較します。","Compare Datadog and Telemetry for startup observability, structured application events, SQL dashboards, alerts, and operational ownership.":"起動の可観測性、構造化されたアプリケーション イベント、SQL ダッシュボード、アラート、および運用の所有権について、Datadog と Telemetry を比較してください。","Compare Dependency p95 Latency":"依存関係の比較 p95 レイテンシー","Compare Dependency p95 Latency | Telemetry SQL":"依存関係の比較 p95 レイテンシ | Telemetry SQL","Compare Elastic Observability and Telemetry for structured events, logs, SQL or KQL, dashboards, alerts, APM, infrastru

43cture, and ownership.":"構造化イベント、ログ、SQL または KQL、ダッシュボード、アラート、APM、インフラストラクチャ、および所有権について、Elastic Observability と Telemetry を比較します。","Compare Experiment Conversion and Revenue Lift":"テストのコンバージョンと収益増加の比較","Compare Experiment Conversion and Revenue Lift | Telemetry SQL":"テストのコンバージョンと収益増加を比較 | Telemetry SQL","Compare Feature Rollout Error Rate":"機能ロールアウトエラー率の比較","Compare Feature Rollout Error Rate | Telemetry SQL":"機能ロールアウトのエラー率を比較 | Telemetry SQL","Compare Funnel Conversion by Acquisition Source":"取得元ごとのファネル コンバージョンの比較","Compare Funnel Conversion by Acquisition Source | Telemetry SQL":"取得元ごとのファネル コンバージョンの比較 | Telemetry SQL","Compare Grafana Cloud Logs, Loki, and Telemetry for structured logs, labels, metadata, SQL or LogQL queries, dashboards, alerts, and operational ownership.":"構造化ログ、ラベル、メタデータ、SQL または LogQL クエリ、ダッシュボード、アラート、運用所有権について、Grafana Cloud Logs、Loki、Telemetry を比較します。","Compare Helicone and Telemetry for LLM observability, AI gateway routing, sessions, model cost, caching, alerts, SQL, and product outcomes.":"LLM 可観測性、AI ゲートウェイ ルーティング、セッション、モデル コスト、キャッシュ、アラート、SQL、製品の結果について、Helicone と Telemetry を比較します。","Compare Helicone's LLM gateway and request tracing with Telemetry's provider-neutral SQL for bounded AI costs, outcomes, billing, and product events.":"Helicone の LLM ゲートウェイとリクエストのトレースを、制限された AI のコスト、結果、請求、製品イベントについて Telemetry のプロバイダー中立の SQL と比較します。","Compare Honeycomb and Telemetry for wide events, high-cardinality debugging, traces, structured business events, SQL, dashboards, and engineering workflows.":"幅広いイベント、高カーディナリティのデバッグ、トレース、構造化ビジネス イベント、SQL、ダッシュボード、エンジニアリング ワークフローについて、Honeycomb と Telemetry を比較してください。","Compare LCP, INP, and CLS samples by stable route and release while keeping the percentage of passing samples visible.":"通過するサンプルのパーセンテージを視覚的に維持しながら、安定したルートとリリースによって LCP、INP、および CLS サンプルを比較します。","Compare LangSmith and Telemetry for LLM traces, evaluations, datasets, agent outcome events, SQL dashboards, privacy, and self-hosting.":"LLM トレース、評価、データセット、エージェント結果イベント、SQL ダッシュボード、プライバシー、セルフホスティングについて、LangSmith と Telemetry を比較します。","Compare Langfuse and Telemetry for LLM traces, evaluations, prompt management, agent outcome events, SQL dashboards, privacy, and deployment.":"LLM トレース、評価、プロンプト管理、エージェント結果イベント、SQL ダッシュボード、プライバシー、展開について、Langfuse と Telemetry を比較してください。","Compare MLflow and Telemetry for GenAI tracing, evaluations, prompt registry, experiments, production monitoring, OpenTelemetry, and SQL outcomes.":"GenAI トレース、評価、プロンプト レジストリ、実験、実稼働モニタリング、OpenTelemetry、および SQL の結果について、MLflow と Telemetry を比較します。","Compare Mixpanel and Telemetry for product analytics, funnels, retention, structured backend events, SQL, dashboards, and operational workflows.":"製品分析、ファネル、保持、構造化バックエンド イベント、SQL、ダッシュボード、および運用ワークフローについて、Mixpanel と Telemetry を比較します。","Compare New Relic and Telemetry for structured events, logs, SQL or NRQL, dashboards, alerts, APM, infrastru

43cture, browser monitoring, and ownership.":"構造化イベント、ログ、SQL または NRQL、ダッシュボード、アラート、APM、インフラストラクチャ、ブラウザー監視、および所有権について、New Relic と Telemetry を比較します。","Compare OpenLIT and Telemetry for OpenTelemetry-native LLM tracing, auto-instrumentation, evaluations, prompts, dashboards, SQL, and outcomes.":"OpenTelemetry ネイティブ LLM トレース、自動インストルメンテーション、評価、プロンプト、ダッシュボード、SQL、および結果について、OpenLIT と Telemetry を比較します。","Compare Opik and Telemetry for LLM traces, evaluations, datasets, experiments, test suites, production outcomes, SQL dashboards, and deployment.":"LLM トレース、評価、データセット、実験、テスト スイート、運用結果、SQL ダッシュボード、展開について Opik と Telemetry を比較してください。","Compare PostHog and Telemetry for backend events, product analytics, SQL, dashboards, integrations, and agent-installed instrumentation.":"バックエンド イベント、製品分析、SQL、ダッシュボード、統合、およびエージェントにインストールされたインストルメンテーションについて、PostHog と Telemetry を比較します。","Compare Pydantic Logfire and Telemetry for AI observability, OpenTelemetry traces, token cost, tool calls, structured events, SQL, and pricing.":"AI の可観測性、OpenTelemetry トレース、トークン コスト、ツール呼び出し、構造化イベント、SQL、および価格設定について、Pydantic Logfire と Telemetry を比較します。","Compare Sentry and Telemetry for logs, errors, traces, structured application events, SQL analytics, dashboards, and developer workflows.":"ログ、エラー、トレース、構造化アプリケーション イベント、SQL 分析、ダッシュボード、開発者のワークフローについて、Sentry と Telemetry を比較してください。","Compare Splunk and Telemetry for structured events, logs, SQL or SPL, dashboards, alerts, APM, infrastru

43cture monitoring, and operational ownership.":"構造化イベント、ログ、SQL または SPL、ダッシュボード、アラート、APM、インフラストラクチャ監視、運用所有権について、Splunk と Telemetry を比較してください。","Compare Telemetry with AI observability, product analytics, log management, error monitoring, and data systems for structured events, SQL, dashboards, and alerts.":"AI 可観測性、製品分析、ログ管理、エラー監視、および構造化イベントのデータ システム、SQL、ダッシュボード、アラートを備えた Telemetry を比較してください。","Compare Telemetry with logging, observability, analytics, and AI monitoring tools using documented workflows, tradeoffs, and source links.":"文書化されたワークフロー、トレードオフ、ソース リンクを使用して、Telemetry をロギング、可観測性、分析、AI 監視ツールと比較します。","Compare Telemetry with other logging, analytics, and observability tools.":"Telemetry を他のロギング、分析、可観測性ツールと比較してください。","Compare W&B Weave and Telemetry for LLM traces, evaluations, scorers, versioned prompts, feedback, production monitoring, and SQL outcomes.":"LLM トレース、評価、スコアラー、バージョン管理されたプロンプト、フィードバック、実稼働モニタリング、および SQL の結果について、W&B Weave と Telemetry を比較します。","Compare W&B Weave traces and evaluations with Telemetry SQL for bounded AI costs, reviewed outcomes, billing, reliability, and product events.":"制限付き AI コスト、レビューされた結果、請求、信頼性、製品イベントについて、W&B Weave のトレースと評価を Telemetry SQL と比較します。","Compare a frozen baseline and candidate with identical examples, metric versions, thresholds, execution policy, and evaluated coverage.":"凍結されたベースラインと候補を、同一の例、メトリック バージョン、しきい値、実行ポリシー、および評価されたカバレッジと比較します。","Compare a frozen candidate and baseline with identical examples, evaluator configuration, thresholds, and coverage rules.":"凍結された候補とベースラインを、同一の例、評価構成、しきい値、およびカバレッジ ルールと比較します。","Compare a numeric result field":"数値結果フィールドを比較する","Compare acceptance, revision, rejection, and human-handoff rates.":"承認、改訂、拒否、および人による引き継ぎ率を比較します。","Compare accepted outcomes, failures, and unit economics by feature and release.":"受け入れられた結果、失敗、ユニットエコノミクスを機能とリリースごとに比較します。","Compare accepted, rejected, and sampled records by service and release.":"受け入れられたレコード、拒否されたレコード、およびサンプリングされたレコードをサービスおよびリリースごとに比較します。","Compare acquisition, plan, and signup cohorts only after each cohort has had the same opportunity to convert or renew.":"各コホートに同じ変換または更新の機会が与えられた後にのみ、取得、計画、サインアップのコホートを比較します。","Compare affected-account count with raw operation count before declaring broad impact.":"広範な影響を宣言する前に、影響を受けたアカウント数と実際の操作数を比較してください。","Compare against non-upgraded teams before treating a common feature as predictive.":"共通の機能を予測として扱う前に、アップグレードされていないチームと比較してください。","Compare agent task success, reviewer acceptance, cost, latency, and human-handoff rate by workflow and model.":"エージェントのタスクの成功、レビュー担当者の承認、コスト、待ち時間、人による引き継ぎ率をワークフローとモデルごとに比較します。","Compare application duration with the database-adjacent phase durations.":"アプリケーションの期間をデータベースに隣接するフェーズの期間と比較します。","Compare application-observed replica replay lag, stale reads, and failover outcomes by region.":"アプリケーションで観察さã

43‚ŒãŸãƒ¬ãƒ—リカのリプレイ ラグ、古い読み取り、フェイルオーバーの結果をリージョンごとに比較します。","Compare approaches":"アプローチを比較する","Compare cached requests, retry volume, and estimated spend by model to find avoidable AI cost.":"キャッシュされたリクエスト、再試行量、推定費用をモデルごとに比較して、回避可能な AI コストを見つけます。","Compare committed and rolled-back transactions by service while preserving error categories, duration, and affected accounts.":"エラー カテゴリ、期間、影響を受けるアカウントを維持しながら、コミットされたトランザクションとロールバックされたトランザクションをサービスごとに比較します。","Compare connection opens, closes, acquisition timeouts, and affected requests by service and region.":"接続のオープン、クローズ、取得タイムアウト、影響を受けるリクエストをサービスおよびリージョンごとに比較します。","Compare consecutive cron-run events with each schedule interval to find late or missing executions.":"連続する cron-run イベントを各スケジュール間隔と比較して、実行の遅延または欠落を見つけます。","Compare cost per reviewed outcome, not token or request volume alone.":"トークンやリクエスト量だけではなく、レビューされた結果ごとのコストを比較します。","Compare cost with quality and success; lower cost alone is not an outcome.":"コストと品質および成功を比較します。コストを下げるだけでは成果は得られません。","Compare database migration success, failure, rollback, and duration by application release before completing a rollout.":"ロールアウトを完了する前に、アプリケーションのリリースごとにデータベースの移行の成功、失敗、ロールバック、期間を比較します。","Compare dead-letter creation and resolution to find queues accumulating unrecoverable work.":"デッドレターの作成と解決を比較して、回復不可能な作業が蓄積されているキューを見つけます。","Compare deployment boundaries":"導入境界を比較する","Compare deployment operations, storage, retention, access controls, instrumentation ownership, and current hosted-service packaging.":"導入操作、ストレージ、保持、アクセス制御、インスツルメンテーションの所有権、および現在のホスト型サービスのパッケージ化を比較します。","Compare distinct affected accounts with the joined row count.":"影響を受ける個別のアカウントを結合された行数と比較します。","Compare each hourly API error rate with a rolling seven-bucket average instead of relying on one permanent threshold.":"1 つの永続的なしきい値に依存するのではなく、時間ごとの API エラー率を 7 バケットのローリング平均と比較します。","Compare equal 10-day release windows from the service-event table while keeping request volume, failures, rate, and latency together.":"リクエストの量、失敗、レート、レイテンシをまとめて維持しながら、サービス イベント テーブルから等しい 10 日間のリリース ウィンドウを比較します。","Compare equivalent rollout populations, routes, regions, and observation windows.":"同等の展開人口、ルート、地域、および観察期間を比較します。","Compare equivalent traffic and customer mixes or segment the result by a reviewed bounded dimension.":"同等のトラフィックと顧客の組み合わせを比較するか、レビューされた境界ディメンションによって結果をセグメント化します。","Compare error rates and affected accounts, not Sentry issue counts, because grouping semantics differ.":"グループ化のセマンティクスが異なるため、Sentry の問題数ではなく、エラー率と影響を受けるアカウントを比較してください。","Compare evaluated quality, acceptance, handoff, and cost by prompt version.":"評価された品質、受け入れ、引き継ぎ、コストをプロンプト バージョンごとに比較します。","Compare event acceptance, user and account counts, group membership, null handling, duplicates, and late arrivals on a fixed fixture.":"固定フィクスチャでのイベントの受け入れ、ユーザーとアカウントの数、グループ メンバーシップ、NULL 処理、重複、および遅延到着を比較します。","Compare exact fixture results, time bucketing, rates, percentiles, and empty-window behavior.":"正確なフィクスチャの結果、時間バケット、レート、パーセンタイル、および空ウィンドウの動作を比較します。","Compare exact result sets and scan behavior; do not assume dialect or engine features are interchangeable.":"正確な結果セットとスキャン動作を比較します。方言やエンジンの機能が互換性があると想定しないでください。","Compare field coverage, cardinality, sampled counts, and representative investigation paths.":"フィールド カバレッジ、カーディナリティ、サンプル数、および代表的な調査パスを比較します。","Compare governance, export, access, retention, event-volume limits, and current packaging on a representative workload.":"代表的なワークロードでのガバナンス、エクスポート、アクセス、保持、イベント量の制限、および現在のパッケージ化を比較します。","Compare governance, identity merge behavior, export needs, retention, event volume, and current pricing on the expected workload.":"ガバナンス、ID マージ動作、エクスポートのニーズ、保持、イベント量、予想されるワークロードの現å

43œ¨ã®ä¾¡æ ¼ã‚’比較します。","Compare hit rate, backend cost, and concurrent misses by bounded cache-key pattern.":"ヒット率、バックエンド コスト、および同時ミスを、制限されたキャッシュ キー パターンごとに比較します。","Compare implementation guides for model providers, agent frameworks, tool orchestration, retrieval systems, and AI application runtimes.":"モデル プロバイダー、エージェント フレームワーク、ツール オーケストレーション、取得システム、AI アプリケーション ランタイムの実装ガイドを比較します。","Compare infrastructure changes with request, job, or product outcomes.":"インフラストラクチャの変更をリクエスト、ジョブ、または製品の結果と比較します。","Compare interactive SQL and Query API output for the same fixed time window and parameters.":"同じ固定時間ウィンドウとパラメーターについて、対話型 SQL 出力とクエリ API 出力を比較します。","Compare label filters, parsed-field types, dropped lines, and out-of-order records.":"ラベル フィルター、解析されたフィールド タイプ、削除された行、および順序が乱れたレコードを比較します。","Compare like-for-like cohorts":"同様のコホートを比較する","Compare log platforms, wide-event systems, error monitoring, data infrastructure, and SQL event analytics using one production workflow.":"1 つの運用ワークフローを使用して、ログ プラットフォーム、ワイド イベント システム、エラー監視、データ インフラストラクチャ、SQL イベント分析を比較します。","Compare median and tail latency by endpoint with DataFusion-compatible percentile SQL.":"エンドポイントごとの中央値と末尾のレイテンシーを、DataFusion 互換のパーセンタイル SQL と比較します。","Compare model requests, run outcomes, evaluated pass rate, p95 duration, and cost per accepted operation over a fixed interval.":"モデルのリクエスト、実行結果、評価された合格率、p95 の期間、および一定の間隔で受け入れられた操作ごとのコストを比較します。","Compare models within features because prompt size and requested output length affect both metrics.":"プロンプトのサイズと要求された出力の長さが両方のメトリックに影響するため、機能内のモデルを比較します。","Compare models within the same feature because workflow difficulty changes acceptance.":"ワークフローの難易度によってå

43—け入れられるかどうかが変わるため、同じ機能内のモデルを比較してください。","Compare monthly usage with the included quota and provider aggregate.":"毎月の使用量を、含まれている割り当ておよびプロバイダーの合計と比較します。","Compare normalized query families across releases to find slower or newly failing operations.":"正規化されたクエリ ファミリをリリース間で比較して、速度が低下した操作や新たに失敗した操作を見つけます。","Compare one evaluation run end to end, including coverage, version identifiers, score thresholds, and failed-example inspection.":"カバレッジ、バージョン識別子、スコアしきい値、失敗例の検査など、1 つの評価実行をエンドツーエンドで比較します。","Compare one event with its originating log or trace using an approved identifier.":"承認された識別子を使用して、1 つのイベントを元のログまたはトレースと比較します。","Compare one frozen baseline and candidate with the same examples, scorers, thresholds, sampling, and evaluated-coverage denominator.":"1 つの凍結されたベースラインと候補を、同じ例、スコアラー、しきい値、サンプリング、および評価されたカバレッジの分母を使用して比較します。","Compare one multi-call agent session and one cost-per-accepted-outcome question with identical privacy rules.":"同一のプライバシー ルールを使用して、1 つのマルチコール エージェント セッションと 1 つの受諾結果あたりのコストに関する質問を比較します。","Compare one multi-call session for step count, status, tokens, latency, cost, retry behavior, and terminal outcome.":"1 つのマルチコール セッションのステップ数、ステータス、トークン、待ち時間、コスト、再試行動作、および最終結果を比較します。","Compare one slow or failed agent run and one aggregate release question in both products using the same privacy boundary.":"同じプライバシー境界を使用して、両方の製品でエージェントの実行が遅いか失敗した 1 つと、リリースに関する 1 つの集約質問を比較します。","Compare one trace investigation and one release evaluation, including coverage, score version, cost, latency, and downstream outcome joins.":"カバレッジ、スコア バージョン、コスト、レイテンシ、ダウンストリーム結果の結合など、1 つのトレース調査と 1 つのリリース評価を比較します。","Compare one workflow, not feature-count totals":"機能数の合計ではなく、1 つのワークフローを比較します","Compare permanent failures, recurring status codes, and recovery after retries by destination type.":"永続的な障害、繰り返し発生するステータス コード、および再試行後の回復を宛先タイプごとに比較します。","Compare processing latency, duplicate deliveries, and failures by webhook provider and event type.":"Webhook プロバイダーとイベント タイプごとに、処理遅延、重複配信、失敗を比較します。","Compare qualified segments and cost before declaring one channel better.":"どちらかのチャネルが優れていると宣言する前に、適格なセグメントとコストを比較してください。","Compare quality, coverage, failure, latency, and cost across the same eligible population.":"同じ対象集団間で品質、カバレッジ、障害、レイテンシ、コストを比較します。","Compare rates, percentiles, distinct counts, and empty-window behavior on the same fixture.":"同じフィクスチャ上のレート、パーセンタイル、個別カウント、および空ウィンドウの動作を比較します。","Compare recorded duration and status with the framework response.":"記録された期間とステータスをフレームワークの応答と比較します。","Compare related integration patterns":"関連する統合パターンを比較する","Compare release reliability":"リリースの信頼性を比較する","Compare release reliability | SaaS SQL Lab":"リリースの信頼性を比較 | SaaS SQL ラボ","Compare releases, prompt versions, models, routes, and workflows against the result users actually received.":"リリース、プロンプト バージョン、モデル、ルート、ワークフローを、ユーザーが実際に受け取った結果と比較します。","Compare relevant-document retrieval, grounded answers, retrieval latency, and evaluation cost across RAG pipeline versions.":"RAG パイプラインのバージョン全体で、関連ドキュメントの取得、根拠のある回答、取得レイテンシ、評価コストを比較します。","Compare replica and change-data-capture consumers by average lag, worst lag, bytes behind, and stale-sample rate.":"レプリカと変更データ キャプチャ コンシューマを、平均ラグ、最悪のラグ、遅れているバイト数、および古いサンプル レートにã

43‚ˆã£ã¦æ¯”較します。","Compare replica, CDC, and search-consumer lag with explicit health classifications.":"レプリカ、CDC、検索コンシューマーラグを明示的な正常性分類と比較します。","Compare request errors and average latency between feature-flag rollout and control cohorts for one release.":"1 つのリリースについて、機能フラグのロールアウトと制御コホート間のリクエスト エラーと平均遅延を比較します。","Compare request, job, database, and release instrumentation patterns for server frameworks across JavaScript, Python, Elixir, PHP, Java, .NET, and Go.":"JavaScript、Python、Elixir、PHP、Java、.NET、および Go にわたるサーバー フレームワークのリクエスト、ジョブ、データベース、リリース インストルメンテーション パターンを比較します。","Compare result sets and alert transitions while documenting dialect, bucketing, and aggregation differences.":"方言、バケット化、集計の違いを文書化しながら、結果セットとアラート遷移を比較します。","Compare rows, types, timestamps, nulls, aggregates, and alert transitions.":"行、タイプ、タイムスタンプ、NULL、集計、アラート遷移を比較します。","Compare self-hosted ClickHouse, ClickStack, and Telemetry for structured event ingestion, SQL analytics, dashboards, and operational ownership.":"構造化イベントの取り込み、SQL 分析、ダッシュボード、および運用の所有権について、セルフホスト型 ClickHouse、ClickStack、および Telemetry を比較します。","Compare self-hosting work, access, retention, export, model-judge cost, and current hosted-service packaging.":"セルフホスティングの作業、アクセス、保持、エクスポート、モデル判断コスト、および現在のホステッド サービス パッケージを比較します。","Compare stable dimensions":"安定した寸法を比較する","Compare streaming responsiveness and total generation latency by model and feature.":"ストリーミングの応答性と総生成遅延をモデルと機能ごとに比較します。","Compare telemetry tools with a reproducible workflow, explicit requirements, sourced product details, and a documented migration boundary.":"テレメトリ ツールを、再現可能なワークフロー、明示的な要件、ソース製品の詳細、文書化された移行境界と比較します。","Compare the operational questions covered before and after filtering the stream.":"ストリームをフィルタリングする前と後でカバーされた運用上の質問を比較してください。","Compare timeout rate, duration, and handoffs by workflow, team, and release.":"ワークフロー、チーム、リリース別にタイムアウト率、期間、ハンドオフを比較します。","Compare trace investigation, aggregate analysis, evaluation workflow, cost attribution, and product-outcome joins.":"トレース調査、集計分析、評価ワークフロー、コスト帰属、および製品と結果の結合を比較します。","Compare traffic, 5xx rate, and p95 latency across application releases without attributing every post-deploy change to the deploy.":"デプロイ後のすべての変更をデプロイに起因させることなく、アプリケーション リリース間でトラフィック、5xx レート、p95 レイテンシを比較します。","Compare traffic, error rate, and tail latency by endpoint while retaining enough volume to judge whether a percentile is stable.":"パーセンタイルが安定しているかどうかを判断するのに十分な量を維持しながら、トラフィック、エラー率、テール レイテンシをエンドポイントごとに比較します。","Compare typical and tail client-side navigation time by destination route and frontend release.":"目的地ルートとフロントエンド リリースごとに、クライアント側の標準的なナビゲーション時間を比較します。","Compare when work happened with when it arrived to expose delayed clients, backfills, and blocked ingestion.":"作業がいつ発生したのか、いつ到着したã

43®ã‹ã‚’比較して、遅延したクライアント、バックフィル、ブロックされた取り込みを明らかにします。","Compared to Datadog":"Datadogとの比較","Comparing model-cost workflows? Review the":"モデルとコストのワークフローを比較しますか?を確認してください","Comparing p95 wait with p95 run time shows whether capacity or job code is the larger contributor.":"p95 待機と p95 実行時間を比較すると、キャパシティとジョブ コードのどちらがより大きな要因であるかがわかります。",Comparison:"比較","Comparison guide not found":"比較ガイドが見つかりません","Comparison page not found":"比較ページが見つかりません","Comparison table: adoption among upgraded vs eligible non-upgraded teams":"比較表: アップグレードされたチームとアップグレードされていない対象チーム間の導入状況",Comparisons:"比較","Complete DataFusion SQL":"完全な DataFusion SQL","Complete collections":"完全なコレクション","Complete contracts":"契約を完了する","Complete recipe contract":"レシピ契約を完了する","Complete recipes":"完全なレシピ","Completed API request events with stable route, release, latency, and customer context.":"安定したルート、リリース、レイテンシー、および顧客コンテキストを使用して、API リクエスト イベントを完了しました。","Completed jobs":"完了したジョブ","Completed outcome":"完了した成果",Completion:"完了率","Completion latency measures the business workflow rather than only HTTP handler time.":"完了レイテンシーは、HTTP ハンドラー時間だけではなく、ビジネス ワークフローを測定します。",Concern:"懸念","Conditional aggregation":"条件付き集計","Conditional counts":"条件付きカウント","Conditional timestamps collapse a key lifecycle into one review row.":"条件付きタイムスタンプは、キーのライフサイクルを 1 つのレビュー行にまとめます。","Configurable evaluation interval and recent-point window":"構成可能な評価間隔と最近のポイントウィンドウ","Configure bounded timeouts and Continue On Fail according to whether observability delivery is allowed to affect the automation outcome.":"可観測性の配信が自動化の結果に影響を与えることが許可されているかどうかに応じて、制限されたタイムアウトと失敗時の続行を構成します。","Configured maximum pool size.":"構成された最大プール サイズ。","Configured rollout percentage at evaluation time.":"評価時に構成されたロールアウトの割合。","Confirm a suspected regression with deploy metadata, error categories, and traces.":"デプロイメタデータ、エラーカテゴリ、トレースを使用して、リグレッションの疑いがあることを確認します。","Confirm an exception does not copy stack text, parameters, or credentials.":"例外によってスタック テキスト、パラメータ、または資格情報がコピーされないことを確認します。","Confirm events are emitted after commit or terminal task status.":"コミットまたはターミナルタスクのステータス後にイベントが発行されることを確認します。","Confirm initialization is reused instead of creating a client per event.":"イベントごとにクライアントを作成するのではなく、初期化が再利用されていることを確認します。","Confirm no SQL parameters, credentials, or returned data enter events.":"SQL パラメーター、資格情報、または返されたデータ入力イベントがないことを確認します。","Confirm one terminal row per logical outcome, with the expected status, identifiers, units, and UTC time.":"論理結果ごとに 1 つのターミナル行を、予想されるステータス、識別子、単位、および UTC 時刻とともに確認します。","Confirm raw prompts, completions, credentials, and private tool payloads are excluded.":"生のプロンプト、入力完了、資格情報、およびプライベート ツールのペイロードが除外されていることを確認します。","Confirm region, release, service, and runtime dimensions remain bounded.":"リージョン、リリース、サービス、およびランタイムのディメンションが制限されていないことを確認します。","Confirm route names are templated and sensitive request data is excluded.":"ルート名がテンプレート化されており、機密リクエスト データが除外されていることを確認します。","Confirm that every account is counted once per milestone and that each cohort has a complete observation window.":"すã

43¹ã¦ã®ã‚¢ã‚«ã‚¦ãƒ³ãƒˆãŒãƒžã‚¤ãƒ«ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ³ã”とに 1 回カウントされていること、および各コホートに完全な観察ウィンドウがあることを確認します。","Confirm that fields contain the expected values and types before aggregating them. This catches instrumentation mistakes early.":"フィールドを集計する前に、フィールドに期待される値と型が含まれていることを確認してください。これにより、計測ミスを早期に発見できます。","Confirm the same logical job remains correlated across attempts.":"同じ論理ジョブが試行間で相関関係を維持していることを確認します。","Confirm the time window, denominator, and event freshness.":"時間枠、分母、イベントの鮮度を確認します。","Confirmed completion rose and p95 fell":"完了率の向上と p95 レイテンシの低下を確認","Confirmed context":"確認されたコンテキスト","Confirmed feedback":"確認済みのフィードバック","Confounders, limitations, attribution, and approval of the exact published language":"正確な公開言語の混乱要因、制限、帰属、および承認","Connect API failures to customer impact":"API の障害を顧客への影響に結び付ける","Connect API failures to customer impact | SaaS SQL Lab":"API の障害を顧客への影響に結びつける | SaaS SQL ラボ","Connect Django request outcomes and Celery task lifecycles with safe identifiers, latency, retries, and terminal status.":"Django リクエストの結果と Celery タスクのライフサイクルを、安全な識別子、レイテンシ、再試行、ターミナル ステータスで結び付けます。","Connect LangChain agent runs and tool outcomes to product-facing cost, reliability, handoff, and acceptance metrics without duplicating raw traces.":"生のトレースを複製することなく、LangChain エージェントの実行とツールの結果を製品に関わるコスト、信頼性、ハンドオフ、および受け入れメトリクスに結び付けます。","Connect Telemetry business events to existing OpenTelemetry traces by recording safe trace and span identifiers at workflow boundaries.":"ワークフロー境界で安全なトレースとスパン識別子を記録することで、Telemetry ビジネス イベントを既存の OpenTelemetry トレースに接続します。","Connect Winston application diagnostics to small SQL-ready request, workflow, and job outcomes without duplicating the entire log stream.":"ログ ストリーム全体を複製することなく、Winston アプリケーション診断を小さな SQL 対応のリクエスト、ワークフロー、ジョブの結果に接続します。","Connect agent runs, reviewer outcomes, human handoffs, cost, and release changes to a repeatable quality-evaluation workflow.":"エージェントの実行、レビュー担当者の結果、人間による引継ぎ、コストを結び付け、反復可能な品質評価ワークフローに変更をリリースします。","Connect agent runs, tool use, model cost, quality, and product outcomes with reviewable SQL.":"レビュー可能な SQL を使用して、エージェントの実行、ツールの使用、モデルのコスト、品質、製品の結果を結び付けます。","Connect agent telemetry":"エージェントのテレメトリを接続する","Connect application loggers, OpenTelemetry context, and framework diagnostics to compact SQL-ready outcome events without duplicating raw telemetry.":"アプリケーション ロガー、OpenTelemetry コンテキスト、およびフレームワーク診断を接続して、生のテレメトリを複製することなく、SQL 対応の結果イベントを圧縮します。","Connect billing usage":"請求の使用状況を接続する","Connect changes to outcomes":"変化を結果に結びつける","Connect cluster symptoms to application release and user-visible workflow outcomes.":"クラスターの症状をアプリケーションのリリースとユーザーに見えるワークフローの結果に結び付けます。","Connect database symptoms to the service, release, and workflow that users experience.":"データベースの症状を、ユーザーが経験するサービス、リリース、ワークフローに結び付けます。","Connect detailed execution to a durable product outcome":"詳細な実行を耐久性のある製品の成果に結びつける","Connect detection to impact":"検出を影響に結び付ける","Connect downstream jobs or billing syncs triggered by each webhook.":"各 Webhook によってトリガーされるダウンストリーム ジョブまたは請求同期を接続します。","Connect every threshold to a specific investigation or response.":"すべてのしきい値を特定の調査または対応に結び付けます。","Connect model calls to product workflows and accounts so token volume, latency, failures, and cost can be reviewed together.":"モデルの呼び出しを製品のワークフローとアカウントに接続することで、トークンの量、遅延、障害、コストをまとめて確認できます。","Connect model cost, latency, and failure rate to real product outcomes.":"モデルのコスト、遅延、故障率を実際の製品の結果に結び付けます。","Connect model spend to accepted, saved, or otherwise useful product outcomes.":"モデルの支出を、受け入れられた、保存さã

43‚ŒãŸã€ã¾ãŸã¯ãã®ä»–の有用な製品の成果に結び付けます。","Connect model, token, latency, retry, and accepted-outcome events to a reviewable SQL cost dashboard.":"モデル、トークン、レイテンシー、再試行、および承認された結果のイベントを、レビュー可能な SQL コスト ダッシュボードに接続します。","Connect one real workflow with the setup prompt":"1 つの実際のワークフローをセットアップ プロンプトに接続する","Connect pressure to customer impact":"プレッシャーを顧客への影響に結びつける","Connect product outcome events like saved, copied, accepted, or retried.":"保存、コピー、承認、再試行などの製品結果イベントを接続します。","Connect product, billing, and customer events with SQL to analyze conversion, activation, retention, payment failures, and revenue outcomes.":"製品、請求、顧客イベントを SQL に接続して、コンバージョン、アクティベーション、保持、支払い失敗、収益結果を分析します。","Connect provider consumption to a reviewed product outcome.":"プロバイダーの消費をレビューされた製品の成果に結び付けます。","Connect real data free":"実際のデータを無料で接続する","Connect real telemetry":"実際のテレメトリを接続する","Connect requests to product outcomes without storing raw prompts by default.":"デフォルトでは生のプロンプトを保存せずに、リクエストを製品の結果に接続します。","Connect resource pressure to service demand before recommending more capacity.":"より多くの容量を推奨する前に、リソースのプレッシャーをサービス需要に結び付けてください。","Connect retained product activity to revenue context":"保持されている製品活動を収益コンテキストに結び付ける","Connect retained product activity to revenue context | SaaS SQL Lab":"保持されている製品活動を収益コンテキストに結び付ける | SaaS SQL ラボ","Connect revenue changes to activation, adoption, reliability, and support signals with stable account identifiers.":"安定したアカウント識別子を使用して、収益の変化をアクティベーション、導入、信頼性、サポートのシグナルに結び付けます。","Connect the acknowledged delivery to a downstream job outcome so a quick 2xx response cannot hide failed subscription or invoice work.":"確認済みの配信を下流のジョブ結果に結び付けることで、素早い 2xx 応答によって失敗したサブスクリプションまたは請求書の作業が隠蔽さã

43‚Œãªããªã‚Šã¾ã™ã€‚","Connect the request to accepted, resolved, saved, escalated, or discarded work.":"リクエストを、承認、解決、保存、エスカレーション、または破棄された作業に結び付けます。","Connect token cost and latency with accepted, rejected, or reviewed outcomes.":"トークンのコストとレイテンシーを、承認、拒否、またはレビューされた結果と結び付けます。","Connect token usage, model cost, cache behavior, latency, tool reliability, reviewed task quality, and human handoffs for AI product workflows.":"トークンの使用状況、モデルのコスト、キャッシュの動作、レイテンシ、ツールの信頼性、レビューされたタスクの品質、AI 製品ワークフローの人的ハンドオフを接続します。","Connect token, latency, and provider cost to an accepted or completed product outcome instead of optimizing request volume alone.":"リクエスト量だけを最適化するのではなく、トークン、レイテンシー、プロバイダーのコストを製品の承認または完了に結びつけます。","Connect tokens and latency to reviewed outcomes such as accepted, saved, resolved, escalated, or handed off instead of optimizing request volume alone.":"リクエスト量だけを最適化するのではなく、トークンとレイテンシを、承認、保存、解決、エスカレーション、ハンドオフなどのレビューされた結果に結び付けます。","Connect your first real agent run":"初めての実際のエージェント実行に接続する","Connect your first real event":"初めてのリアルイベントを接続する","Connect your first real usage event":"初めての実際の使用イベントを接続する","Connect your first webhook outcome":"最初の Webhook 結果を接続する","Connected SQL Lab":"SQL ラボに接続されました","Connected SaaS SQL Lab and reusable dataset":"接続された SaaS SQL ラボと再利用可能なデータセット","Connected SaaS dataset for multi-table learning":"マルチテーブル学習用の接続された SaaS データセット","Connected data":"接続されたデータ","Connection acquisition timeouts":"接続取得のタイムアウト","Connection acquisition wait rate":"接続取得待ち時間率","Connection acquisition wait.":"接続取得待ち。","Connection lifecycle event time.":"接続ライフサイクル イベント時間。","Connection pool saturation":"接続プールの飽和状態","Connection-pool SQL recipe":"接続プール SQL レシピ","Connection-pool name.":"接続プール名。","Connection-pool saturation":"接続プールの飽和状態","Connection-pool saturation SQL":"接続プールの飽和 SQL","Connections currently checked out.":"現在チェックアウトされている接続。","Consent to the public name, role, profile, and byline":"公開名、役割、プロフィール、署名欄への同意","Consistency outcome requires a defensible application check.":"一貫性の結果には、防御可能なアプリケーション チェックが必要です。","Consolidated documentation and legacy redirects":"統合されたドキュメントと従来のリダイレクト","Constrain sensitive content":"機密性の高いコンテンツを制限する","Consumer health classification.":"消費者の健康分類。","Consumer lag monitoring":"消費者のラグモニタリング","Consumer region.":"消費者地域。","Contact Telemetry for current infrastru

43cture, vendor, contractual, or questionnaire details that are not asserted on this public overview.":"この公開概要に記載されていない現在のインフラストラクチャ、ベンダー、契約、またはアンケートの詳細については、Telemetry にお問い合わせください。","Contact sales":"営業担当者にお問い合わせください","Contact security":"セキュリティに連絡する","Container CPU percentages can exceed 100 when the source reports utilization across several cores; normalize the contract first.":"ソースが複数のコアにわたる使用率を報告する場合、コンテナーの CPU パーセンテージは 100 を超えることがあります。まず契約を正常化します。","Container restart analysis":"コンテナの再起動分析",Context:v,"Context dimensions":"コンテキストの次元","Continue from this lesson":"このレッスンから続ける","Continue the analysis":"分析を続ける","Continue the event-to-decision workflow":"イベントから意思決定までのワークフローを継続する","Continue the workflow":"ワークフローを続行する","Continue this workflow in":"このワークフローを続行します","Contract emitted":"発行された契約","Contract evidence path":"契約証拠パス","Contract is bounded":"契約には制限がある","Contractual or policy boundary when the public summary is not a commitment":"公開概要が約束ではない場合の契約またはポリシーの境界","Control for account size, plan eligibility, and tenure where those variables influence both adoption and upgrade.":"アカウントのサイズ、プランの適格性、および保有期間を制御します。これらの変数は導入とアップグレードの両方に影響します。","Control owner and approval of the exact public language":"正確な公開言語の所有者と承認を制御する","Control, enabled, or named experiment variant.":"コントロール、有効化、または名前付きの実験バリアント。","Controlled LCP, INP, or CLS metric name.":"制御された LCP、INP、または CLS メトリック名。","Controlled action names make the report stable enough for policy reviews and alerts.":"制御されたアクション名により、レãƒ

43ãƒ¼ãƒˆã¯ãƒãƒªã‚·ãƒ¼ã®ãƒ¬ãƒ“ューやアラートに十分安定したものになります。","Controlled application operation.":"アプリケーションの動作を制御します。","Controlled application read operation.":"アプリケーションの読み取り操作を制御します。","Controlled attempted action.":"試みられたアクションを制御します。","Controlled authentication method.":"制御された認証方法。","Controlled category; never a password or raw provider response.":"管理されたカテゴリー。パスワードや生のプロバイダー応答は決してありません。","Controlled class such as read_only or external_state_change.":"read_only や external_state_change などの制御クラス。","Controlled cluster name.":"制御対象のクラスター名。","Controlled customer-visible impact category.":"顧客に見える影響カテゴリーを制御します。","Controlled event name.":"制御されるイベント名。","Controlled failure category or null on success.":"制御された失敗カテゴリ、または成功の場合は null。","Controlled failure category without exception text.":"例外テキストのない制御された障害カテゴリ。","Controlled failure category without raw database output.":"生のデータベース出力を使用しない制御された障害カテゴリ。","Controlled feature-flag name.":"制御された機能フラグの名前。","Controlled journey milestone.":"制御された旅のマイルストーン。","Controlled lock category.":"制御されたロックのカテゴリ。","Controlled policy reason without a free-form model explanation.":"自由形式モデルの説明のない、制御されたポリシーの理由。","Controlled policy reason; never a free-form model explanation.":"制御されたポリシーの理由。決して自由形式モデルの説明ではありません。","Controlled privileged-action name.":"制御された特権アクションの名前。","Controlled request failure analysis":"制御されたリクエストの失敗分析","Controlled rollback category such as deadlock or serialization_failure.":"デッドロックや serialization_failure などの制御されたロールバック カテゴリ。","Controlled sampled or container_restarted event.":"制御されたサンプリング イベントまたは container_restarted イベント。","Controlled transport or rejection category.":"管理された輸送または拒否のカテゴリ。","Controller reliability by release":"リリースごとのコントローラーの信頼性","Converse and tool-use workflow monitoring":"Converse とツール使用ワークフローのモニタリング","Conversion Rates":"コンバージョン率","Conversion guide":"変換ガイド","Conversion lift by experiment variant":"テスト バリアント別のコンバージョン増加率","Conversion rate says whether activation happened. Time to activation reveals friction among the users who did activate and helps set an honest onboarding window.":"コンバージョン率は、アクティベーションが発生したかどうかを示します。アクティベーションまでの時間は、アクティベーションを行ったユーザー間の摩擦を明らかにし、誠実なオンボーディング ウィンドウを設定するのに役立ちます。","Conversion-rate guide":"換算率の目安","Convert logger levels and exceptions into controlled outcomes and error categories before the event reaches an analytical table.":"イベントが分析テーブルに到達する前に、ロガー レベルと例外を制御された結果とエラー カテゴリに変換します。","Copy DataFusion-compatible SQL for structured event analysis.":"構造化イベント分析用に、DataFusion 互換の SQL をコピーします。","Copy a Telemetry instrumentation template for backend events, AI agents, jobs, APIs, and product activation.":"バックエンド イベント、AI エージェント、ジョブ、API、製品アクティベーション用の Telemetry イãƒ

43³ã‚¹ãƒˆãƒ«ãƒ¡ãƒ³ãƒ†ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ テンプレートをコピーします。","Copy a prompt":"プロンプトをコピーする","Copy a ready-to-run agent setup prompt":"すぐに実行できるエージェントのセットアップ プロンプトをコピーする","Copy a reviewed skill.md with TypeScript and Python telemetry wrapper examples for Claude Code, Codex, and Cursor, plus SQL verification and dashboards.":"Claude Code、Codex、および Cursor の TypeScript および Python テレメトリ ラッパーの例、および SQL 検証とダッシュボードを含むレビュー済みの skill.md をコピーします。","Copy a reviewed skill.md with TypeScript and Python telemetry wrapper examples, safe event boundaries, SQL verification, and a dashboard workflow for Claude Code, Codex, Cursor, or another coding agent.":"TypeScript および Python テレメトリ ラッパーの例、安全なイベント境界、SQL 検証、および Claude Code、Codex、Cursor、または別のコーディング エージェントのダッシュボード ワークフローを含むレビュー済みの skill.md をコピーします。","Copy a workflow-specific brief":"ワークフロー固有の概要をコピーする","Copy complete DataFusion SQL with typed event schemas, synthetic results, visualizations, edge cases, dashboards, and alert guidance.":"型指定されたイベント スキーマ、合成結果、視覚化、エッジ ケース、ダッシュボード、アラート ガイダンスを含む完全な DataFusion SQL をコピーします。","Copy field-level event contracts for product milestones, APIs, LLM calls, background jobs, billing, webhooks, and incident impact.":"製品マイルストーン、API、LLM 呼び出し、バックグラウンド ジョブ、請求、Webhook、およびインシデントの影響に関するフィールド レベルのイベント コントラクトをコピーします。","Copy focused briefs for product analytics, OpenAI costs, APIs, revenue, and jobs.":"製品分析、OpenAI コスト、API、収益、雇用に焦点を当てた概要をコピーします。","Copy focused prompts for designing structured events, writing Telemetry SQL, reviewing queries, planning dashboards, and creating alerts.":"構造化イベントの設計、Telemetry SQL の作成、クエリの確認、ダッシュボードの計画、およびアラートの作成に焦点を当てたプロンプトをコピーします。","Copy instrumentation templates for AI agents, background jobs, APIs, LLM costs, webhooks, activation, and retention.":"AI エージェント、バックグラウンド ジョブ、API、LLM コスト、Webhook、アクティブ化、および保持のインストルメンテーション テンプレートをコピーします。","Copy production-ready prompts for Claude Code, Codex, Cursor, and other coding agents to instrument analytics, OpenAI costs, API reliability, and revenue funnels.":"Claude Code、Codex、Cursor、およびその他のコーディング エージェントの本番対応プロンプトをコピーして、分析、OpenAI コスト、API 信頼性、および収益ファネルを計測します。","Copy reviewed DataFusion SQL for structured event analysis.":"構造化イベント分析のためにレビューされた DataFusion SQL をコピーします。","Copy template":"テンプレートをコピー","Copy tested SQL log analysis and observability queries for structured event tables, with schemas, results, visualizations, edge cases, dashboards, and alerts.":"構造化イベント テーブルのコピー テスト済み SQL ログ分析と可観測性クエリ (スキーマ、結果、視覚化、エッジ ケース、ダッシュボード、アラートを含む)。","Copy the agent prompt":"エージェントプロンプトをコピーする","Copy the prompt":"プロンプトをコピーする","Copy the query":"クエリをコピーする","Copy the query, then validate the assumptions":"クエリをコピーし、仮定を検証します","Copy the right prompt":"適切ã

43ªãƒ—ロンプトをコピーします","Copy this template when the measurement goal is already clear. Use the matching use-case guide to review event boundaries, success definitions, and the decisions the resulting SQL should support.":"測定目標がすでに明確な場合は、このテンプレートをコピーします。一致するユースケース ガイドを使用して、イベントの境界、成功の定義、および結果の SQL がサポートする必要がある決定を確認します。","Copy-paste instrumentation template":"インストルメンテーション テンプレートをコピー＆ペースト","Copyable event contracts, tested SQL recipes, and coding-agent installation guidance tied to concrete decisions.":"コピー可能なイベント コントラクト、テスト済みの SQL レシピ、および具体的な決定に関連付けられたコーディング エージェントのインストール ガイダンス。","Copyable schemas, SQL recipes, and coding-agent prompts for one-workflow-at-a-time adoption.":"コピー可能なスキーマ、SQL レシピ、および一度に 1 つのワークフローを導入するためのコーディング エージェント プロンプト。","Core Web Vitals":"コアウェブバイタル","Core Web Vitals SQL":"コア ウェブ バイタル SQL","Core Web Vitals by release":"リリースごとのコア Web バイタル","Core Web Vitals by route and release":"ルートおよびリリース別の Core Web Vitals","Core Web Vitals recipe":"コア ウェブ バイタルのレシピ","Corrections and negative usage require an append-only adjustment contract rather than silently mutating prior events.":"修正と否定的な使用には、以前のイベントをサイレントに変更するのではなく、追加のみの調整コントラクトが必要です。","Corrections and questions":"訂正と質問","Correctness checks, exclusions, caveats, raw result artifact, and reviewer approval":"正確性チェック、除外、警告、生の結果アーティファクト、およびレビュー担当者の承認","Correlate a regression with deployment and incident timelines before rollback.":"ロールバック前に、回帰を展開およびインシデントのタイムラインと関連付けます。","Correlate one synthetic run by an approved run or trace ID and confirm responders can still reach the detailed evidence.":"承認された実行またはトレース ID によって 1 つの合成実行を関連付け、応答者が引き続き詳細な証拠に到達できることを確認します。","Correlate repeated restarts with sustained readiness loss and application outcomes before paging.":"ページングの前に、繰り返しの再起動と継続的な準備の喪失とアプリケーションの結果を関連付けます。","Correlate the systems with an approved run or trace identifier instead of forcing one event model to replace the other.":"一方のイベント モデルを強制的にもう一方のイベント モデルに置き換えるのではなく、システムを承認された実行またはトレース識別子と関連付けます。","Correlate without copying payloads":"ペイロードをコピーせずに相関させる","Correlation ID guidance":"相関 ID ガイダンス","Correlation IDs":"相関ID","Correlation across traces, metrics, logs, processes, networks, and other infrastructure signals.":"トレース、メトリクス、ログ、プロセス、ネットワーク、その他のインフラストラクチャ信号間の相関関係。","Correlation identifier; do not expose auth material.":"相関識別子。認証資料を公開しないでください。","Correlation is not causation, but pre-upgrade behavior helps product teams find features worth testing in onboarding, lifecycle messaging, and plan packaging.":"相関関係は因果関係ではありませんが、アップグレード前の動作は、製品チームがオンボーディング、ライフサイクル メッセージング、および計画のパッケージ化においてテストする価値のある機能を見つけるのに役立ちます。","Cost and elapsed timestamps show the financial and latency impact of the loop.":"コストと経過タイムスタンプは、ループの財務上の影響と遅延の影響を示します。","Cost and latency context":"コストとレイテンシのコンテキスト","Cost attributed to the step when available.":"利用可能な場合、ステップに起因するコスト。","Cost estimate":"費用の見積もり","Cost estimates must use the price and token rules active when the request ran.":"コストの見積もりでは、リクエストの実行時にアクティブだった価格とトークンのルールを使用する必要があります。","Cost is divided by successful quality outcomes rather than raw runs, which prevents cheap failures from looking efficient.":"コストは、実際の実行ではなく、成功した品質の結果によって分割されるため、å

43®‰ä¾¡ãªå¤±æ•—が効率的に見えるのを防ぎます。","Cost of the model request.":"モデルリクエストのコスト。","Cost per accepted output":"受け入れられた出力ごとのコスト","Cost per accepted output uses a reviewed product outcome rather than provider success alone.":"受け入れられた出力ごとのコストは、プロバイダーの成功だけではなく、レビューされた製品の結果を使用します。","Cost per request distinguishes a high-volume inexpensive workflow from a low-volume expensive one.":"リクエストあたりのコストによって、大量の安価なワークフローと少量の高価なワークフローが区別されます。","Cost per successful request":"成功したリクエストごとのコスト","Count affected accounts and average impact duration by plan without exposing customer names or raw request data.":"顧客名や生のリクエストデータを公開することなく、影響を受けるアカウントと平均影響期間をプランごとにカウントします。","Count events after sampling, redaction, and retry deduplication.":"サンプリング、編集、重複排除の再試行後にイベントをカウントします。","Count logical rows after application sampling and filtering.":"アプリケーションのサンプリングとフィルタリング後に論理行をカウントします。","Count one terminal outcome per job. Attempt-level logs inflate volume and can make a recovered retry look like a failed customer workflow.":"ジョブごとに 1 つの最終結果を数えます。試行レベルのログはボリュームを増大させ、回復された再試行が失敗した顧客のワークフローのように見える可能性があります。","Count, sum, average, min, max, and percentile aggregations":"カウント、合計、平均、最小、最大、パーセンタイルの集計","Count, sum, average, min, max, and percentile conditions":"カウント、合計、平均、最小、最大、パーセンタイル条件","Counters can reset when pods are recreated, so use transition events for rates.":"ポッドが再作成されるとカウンターがリセットされる可能性があるため、レートには遷移イベントを使用します。","Counting attempts instead of logical jobs intentionally exposes the extra execution load caused by retries.":"論理ジョブの代わりに試行をカウントすると、再試行によって発生する余分な実行負荷が意図的に明らかになります。","Counting payment failures alone overstates lasting revenue risk. Recovery analysis follows the invoice through later attempts and preserves the amount at risk.":"支払い失敗だけをカウントすると、永続的な収益リスクが過大評価されます。回収分析はその後の試行を通じて請求書を追跡し、リスクにさらされている金額を保存します。","Country-level segmentation can be sensitive and should be collected only with a documented purpose and retention policy.":"国レベルのセグメンテーションは機密性が高い場合があるため、文書化された目的と保持ポリシーを使用してのみ収集される必要があります。","Counts remain visible beside denial rate because a high percentage over a few decisions should not trigger an automatic escalation.":"いくつかの決定に対する高いパーセンテージが自動エスカレーションをトリガーするべきではないため、カウントは拒否率の横に表示されたままになります。",CrashLoopBackOff:f,"Crawlable result tables with visual previews":"視覚的なプレビューを備えたクロール可能な結果テーブル","Create a Telemetry account and API key.":"Telemetry アカウントと API キーを作成します。","Create a free API key, choose the closest resource, and ask the agent to run the flow before it considers the instrumentation done.":"無料の API キーを作成し、最も近いリソースを選択し、インストルメンテーションが完了したとみなã

43•ã‚Œã‚‹å‰ã«ãƒ•ãƒ­ãƒ¼ã‚’実行するようにエージェントに依頼します。","Create a free API key, choose the closest runtime guide, and send one known success and failure before expanding coverage.":"無料の API キーを作成し、最も近いランタイム ガイドを選択し、カバレッジを拡大する前に既知の成功と失敗を 1 つ送信します。","Create a free API key, send the synthetic event, and inspect the inferred table before connecting a live workflow.":"ライブ ワークフローに接続する前に、無料の API キーを作成し、合成イベントを送信し、推論されたテーブルを検査します。","Create a free workspace":"無料のワークスペースを作成する","Create a free workspace only when you are ready to save the query, connect real events, and monitor the result. No credit card is required.":"クエリを保存し、実際のイベントに接続し、結果を監視する準備ができた場合にのみ、無料のワークスペースを作成します。クレジットカードは必要ありません。","Create a free workspace to run this analysis on your own events, save the result, and monitor what changes.":"無料のワークスペースを作成して、独自のイベントに対してこの分析を実行し、結果を保存し、変化を監視します。","Create a reviewable event catalog covering grain, ownership, fields, privacy, retention, validation, and downstream SQL dependencies.":"粒度、所有権、フィールド、プライバシー、保持、検証、およびダウンストリームの SQL 依存関係をカバーするレビュー可能なイベント カタログを作成します。","Create a table, adapt the fields, and save the result":"テーブルを作成し、フィールドを調整して、結果を保存します","Create alerts around failed transactions, indexer stalls, and cost spikes.":"失敗したトランザクション、インデクサーの停止、コストの急増に関するアラートを作成します。","Create alerts for repeated failures, retry spikes, and processing latency.":"繰り返される失敗、再試行の急増、処理遅延に対するアラートを作成します。","Create an API key, instrument one meaningful workflow, and turn the first reviewed query into a chart or report.":"API キーを作成し、意味のあるワークフローを 1 つインストルメント化して、最初にレビューしたクエリをグラフまたはレポートに変換します。","Create an alert only after choosing a volume floor that controls low-sample noise.":"アラートは、低サンプル ノイズを制御するボリュームの下限を選択した後にのみ作成してください。","Create an audit trail that helps debug revenue and integration issues.":"収益と統合の問題のデバッグに役立つ監査証跡を作成します。","Create an event tracking plan for this codebase before adding Telemetry.\n\nUse /skill.md and inspect the production workflow, existing analytics calls, tests, deployment configuration, privacy controls, and downstream reports.\n\nFor each proposed event, document:\nevent_name, event grain, business or operational decision, owner, exact trigger, required fields, optional fields, types and units, controlled values, prohibited content, privacy classification, retention expectation, schema_version, downstream SQL or dashboards, and synthetic validation cases.\n\nIdentify ambiguous retries, duplicate deliveries, raw URLs, unbounded strings, personal data, secrets, and fields whose source of truth is unclear. Do not add instrumentation until those boundaries are resolved.\n\nThen implement the smallest approved event set, add contract and failure-path tests, verify ingestion in a non-production environment, and create SQL that keeps counts beside rates.\n\nReturn the tracking plan as a committed Markdown document and summarize any review decisions still required. Do not invent consent, retention, security, or compliance policy.":`Telemetry を追加する前に、このコードベースのイベント追跡計画を作成してください。
44
45/skill.md を使用して、運用ワークフロー、既存の分析呼び出し、テスト、展開構成、プライバシー制御、およびダウンストリーム レポートを検査します。
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47提案されたイベントごとに、次のことを文書化します。
48event_name、イベント粒度、ビジネスまたは運用上の決定、所有者、正確なトリガー、必須フィールド、オプションのフィールド、タイプと単位、制御された値、禁止されたコンテンツ、プライバシー分類、保持期待、schema_version、ダウンストリーム SQL またはダッシュボード、および合成検証ケース。
49
50あいまいな再試行、重複した配信、生の URL、無制限の文字列、個人データ、機密情報、真実の情報源が不明瞭なフィールドを特定します。これらの境界が解決されるまで、インストルメンテーションを追加しないでください。
51
52次に、承認された最小のイベント セットを実装し、コントラクト テストと障害パス テストを追加し、非運用環境での取り込みを検証し、レート以外のカウントを維持する SQL を作成します。
53
54追跡計画をコミットされた Markdown ドキュメントとして返し、まだ必要なレビューの決定を要約します。同意、保持、セキュリティ、またはコンプライアンスのポリシーを考え出さないでください。`,"Create dashboards and alerts for error rate, p95 latency, and top failing routes.":"ダッシュボードを作成し、エラー率、p95 レイテンシ、および最も失敗したルートのアラートを作成します。","Create dashboards for CPU, memory, disk, network, and process health.":"CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、プロセスの健全性に関するダッシュボードを作成します。","Create dashboards for failure rate, p95 latency, tool errors, and cost by feature.":"故障率、p95 レイテンシ、ツール エラー、機能ごとのコストのダッシュボードを作成します。","Create dashboards for margin, reliability, and user value.":"マージン、信頼性、ユーザー価値を考慮したダッシュボードを作成します。","Create dashboards for operators without building an internal warehouse.":"社内倉庫を構築せずに、オペレーター用のダッシュボードを作成します。","Create free workspace":"無料ワークスペースを作成","Create or update dashboards through the API when automation owns the first pass.":"自動化が最初のパスを所有する場合は、API を通じてダッシュボードを作成または更新します。","Create sample OpenAI usage":"OpenAI の使用例の作成","Create sample agent run":"サンプルエージェントの実行を作成する","Create sample event":"サンプルイベントの作成","Create sample usage event":"サンプル使用イベントの作成","Create sample webhook delivery":"サンプル Webhook 配信を作成する","Create the API key for this prompt, preview a working agent event, and replace the sample when your application is ready.":"このプロンプトの API キーを作成し、動作中のエージェント イベントをプレビューし、アプリケーションのæ

54º–備ができたらサンプルを置き換えます。","Create the API key your agent will use":"エージェントが使用する API キーを作成します","Create the contract":"契約書を作成する","Create threshold alerts for error rate, latency, cost, missing events, and other queryable operational or product signals.":"エラー率、レイテンシ、コスト、欠落イベント、その他のクエリ可能な運用信号や製品信号に対するしきい値アラートを作成します。","Create threshold alerts from Explore or SQL results, evaluate complete time-series points on a schedule, and deliver actionable context to email recipients.":"Explore または SQL の結果からしきい値アラートを作成し、スケジュール上の完全な時系列ポイントを評価し、実用的なコンテキストを電子メール受信者に配信します。","Create your OpenAI cost workspace":"OpenAI コスト ワークスペースを作成する","Create your agent observability workspace":"エージェント可観測性ワークスペースを作成する","Create your free account":"無料アカウントを作成する","Create your usage billing workspace":"使用量請求ワークスペースを作成する","Create your webhook debugging workspace":"Webhook デバッグ ワークスペースを作成する","Created and resolved events remain separate so the same net change cannot hide very different operational workloads.":"作成されたイベントと解決されたイベントは分離されたままであるため、同じ実質的な変更によって大きく異なる運用ワークロードを隠すことはできません。","Created dashboard":"作成されたダッシュボード","Creating alerts":"アラートの作成","Creating an alert from an Explore result":"Explore 結果からアラートを作成する","Creating dashboards":"ダッシュボードの作成","Creating workspace...":"ワークスペースを作成しています...","Credential scopes":"資格情報のスコープ","Crew task reliability":"乗組員タスクの信頼性","CrewAI Workflow Telemetry":"CrewAI ワークフロー Telemetry","CrewAI Workflow Telemetry | Telemetry":"CrewAI ワークフロー Telemetry | Telemetry","CrewAI and telemetry-sh initialized in a trusted Python runtime":"CrewAI と telemetry-sh は信頼できる Python ランタイムで初期化されました","CrewAI crews":"CrewAIクルー","CrewAI documentation":"CrewAI ドキュメント",Criteria:"基準","Cron observability":"Cron の可観測性","Cross-origin timing detail depends on browser policy.":"クロスオリジン タイミングの詳細はブラウザのポリシーによって異なります。","Cross-provider LLM reliability":"プロバイダー間の LLM の信頼性","Cross-region inference reliability":"クロスリージョン推論の信頼性","Cross-workflow analysis that can connect an agent result with release, customer tier, product action, billing, or later business outcome.":"クロスワークフロー分析により、エージェントの結果をリリース、顧客層、製品アクション、請求、またはその後のビジネス成果に結び付けることができます。","Cross-workflow joins between AI results, accounts, releases, billing, reliability, and retained product behavior.":"AI の結果、アカウント、リリース、請求、信頼性、保持される製品の動作がクロスワークフローで結合されます。","Crypto And Onchain Automation Monitoring":"暗号化とオンチェーンの自動化の監視","Crypto And Onchain Automation Monitoring Use Case | Telemetry":"暗号化とオンチェーンの自動化モニタリングの使用例 | Telemetry","Cumulative restarts for the measured workload scope.":"測定されたワークロード範囲の累積再起動。","Current primary evidence with a review date and expiration or revalidation date":"レビュー日と有効期限または再検証日が記載された現在の主要証拠","Current test target":"現在のテスト対象","Cursor Telemetry Setup":"Cursor Telemetry セットアップ","Curs

54or Telemetry Setup & Product Analytics | Telemetry":"Cursor Telemetry セットアップと製品分析 | Telemetry","Cursor telemetry setup":"Cursor テレメトリのセットアップ","Cursor's privacy settings":"Cursor のプライバシー設定","Custom retention policies":"カスタム保持ポリシー","Customer evidence":"顧客の証拠","Customer evidence has a separate bar":"顧客の証拠には別のバーがあります","Customer impact guide":"顧客への影響ガイド","Customer impact recipe":"顧客に影響を与えるレシピ","Customer outcomes":"顧客の成果","Customer review":"お客様のレビュー","Customer stories":"導入事例","Customer story not found":"お客様の事例が見つかりませんでした","Customer-approved baseline and source of record":"顧客が承認したベースラインと記録ソース","Customer-approved outcomes":"顧客が承認した結果","Customer-impact SQL guide":"お客様への影響 SQL ガイド","Customer-impact debugging":"顧客への影響のデバッグ","Customer-impact error recipe":"顧客に影響を与えるエラーのレシピ",DAU:"DAU","DISTINCT team and feature pairs ensure heavy users do not dominate the ranking.":"DISTINCT チームと機能のペアにより、ヘビーユーザーがランキングを独占しないようにします。",DLQ:"DLQ","DLQ operations":"DLQ の操作","DSPy Program Evaluation Telemetry":"DSPy プログラムの評価 Telemetry","DSPy Program Evaluation Telemetry | Telemetry":"DSPy プログラムの評価 Telemetry | Telemetry","DSPy and telemetry-sh initialized in a trusted Python process":"DSPy と telemetry-sh が信頼できる Python プロセスで初期化される","DSPy debugging and observability":"DSPy のデバッグと可観測性","DSPy metrics and evaluation":"DSPy のメトリクスと評価","DSPy program reliability":"DSPy プログラムの信頼性","DSPy tools with ReAct":"ReAct を使用した DSPy ツール","Daily active users":"毎日のアクティブユーザー","Daily activity increased across the final three complete days.":"最後の 3 日間にわたって毎日の活動が増加しました。","Daily provider spend cannot explain whether cost growth comes from adoption, a model change, or inefficient prompts. Feature-level request events connect spend to the workflow that created it.":"プロバイダーの日々の支出だけでは、コストの増加が導入によるものなのか、モデルの変更によるものなのか、非効率的なプロンプトによるものなのかを説明できません。機能レベルのリクエスト イベントは、支出をそれを作成したワークフローに結び付けます。","Daily service availability":"毎日のサービスの利用可能性","Daily service error rate":"日次サービスエラー率","Daily successful product milestones":"毎日の成功した製品マイルストーン","Daily with a complete provider-cost window":"完全なプロバイダー料金ウィンドウで毎日","Daily, after the newest complete UTC day":"毎日、完全な UTC 日以降","Daily, segmented by signup cohort":"毎日、登録コホートごとにセグメント化",Dashboard:b,"Dashboard API":"ダッシュボード API","Dashboard create, update, list, and delete API":"ダッシュボードの作成、更新、リスト、および削除 API","Dashboard design guide":"ダッシュボード設計ガイド","Dashboard example":"ダッシュボードの例","Dashboard example not found":"ダッシュボードの例が見つかりません","Dashboard examples":"ダッシュボードの例","Dashboard grain, metric definitions, DataFusion syntax, synthetic results, freshness, and interpretation boundaries":"ダッシュボードの粒度、メトリック定義、DataFusion 構文、合成結果、鮮度、解釈境界","Dashboard guide":"ダッシュボードガイド",Dashboards:w,"Dashboards and SQL queries that humans can inspect after the agent is done.":"エージェントの完了後に人間が検査できるダッシュボードと SQL クエリ。","Dashboards and alerts focus on the workflows that affect users and revenue.":"ダッシュボードとアラートは、ユーザーと収益に影響を与えるワークフローに焦点を当てています。","Dashboards and threshold alerts built from explicit queries and stable event contracts.":"明示的なクエリと安定したイベント コントラクトから構築されたダッシュボードとしきい値アラート。","Dashboards and threshold alerts built from the same reviewed queries":"同じレビューされたクエリから構築されたダッシュボードとしきい値アラート","Dashboards created":"作成されたダッシュボード","Dashboards summarize reviewed queries; they do not make an unstable metric definition trustworthy.":"ダッシュボードには、レビューされたクエリがまとめられます。不安定なメトリクス定義を信頼できるものにはしません。","Data assumptions":"データの仮定","Data boundary":"データ境界","Data classification and role produce policy-relevant groups.":"データの分類と役割により、ポリシー関連のグループが生成されます。","Data exports have the highest denied or failed share in the synthetic review set.":"データ エクスポートは、合成レビュー セット内で拒否または失敗した割合が最も高くなります。","Data quality":"データ品質","Data quality SQL Recipes | Telemetry":"データ品質 SQL レシピ | Telemetry","Data quality SQL recipes":"データ品質 SQL レシピ","Data quality recipes":"データ品質のレシピ","Data retention guide":"データ保持ガイド","Data to keep out by default":"デフォルトで除外するデータ","Data types and nullability":"データ型と null 値許容性",DataCatalog:S,DataDownload:T,DataFusion:k,"DataFusion SQL":"DataFusion SQL","DataFusion SQL dashboards joining AI reliability, cost, reviewed quality, release, account, and downstream product outcomes.":"DataFusion SQL ダッシュボードには、AI の信頼性、コスト、レビューされた品質、リリース、アカウント、および下流の製品の成果が結合されています。","DataFusion SQL for success rate, p95 duration, cost per accepted result, tool loops, and quality regressions":"DataFusion SQL (成功率、p95 期間、承認された結果ごとのコスト、ツール ループ、品質回帰)","DataFusion SQL joins between AI behavior, product usage, billing, APIs, jobs, databases, and customer context.":"DataFusion SQL は、AI の動作、製品の使用状況、請求、API、ジョブ、データベース、顧客コンテキストを結合します。","DataFusion SQL over named, typed application event tables with visible query definitions.":"DataFusion SQL は、可視のクエリ定義を持つ名前付き型付きアプリケーション イベント テーブルに適用されます。","DataFusion SQL recipes and dashboards with documented counting, ordering, cohort, exclusion, and observation-window rules.":"DataFusion SQL レシピとダッシュボード。文書化されたカウント、順序付け、コホート、除外、観察ウィンドウ ルールが含まれます。","DataFusion SQL recipes, dashboards, and threshold alerts.":"DataFusion SQL レシピ、ダッシュボード、およびしきい値アラート。","DataFusion SQL recipes, saved queries, and application-owned precomputation where needed.":"DataFusion SQL レシピ、保存さã

54‚ŒãŸã‚¯ã‚¨ãƒªã€ãŠã‚ˆã³å¿…要に応じてアプリケーション所有の事前計算。","DataFusion SQL reference":"DataFusion SQL リファレンス","DataFusion SQL using WHERE, conditional aggregates, time buckets, and saved queries.":"DataFusion SQL WHERE、条件付き集計、タイム バケット、および保存されたクエリを使用します。","DataFusion SQL, dashboards, and threshold alerts for reviewed application-event questions.":"DataFusion SQL、ダッシュボード、およびレビューされたアプリケーション イベントの質問に対するしきい値アラート。","DataFusion SQL, dashboards, and threshold alerts over application-owned model, agent, evaluation, and product-outcome tables.":"DataFusion SQL、ダッシュボード、およびアプリケーション所有のモデル、エージェント、評価、および製品結果テーブルに関するしきい値アラート。","DataFusion SQL, dashboards, and threshold alerts with explicit denominators and time windows.":"DataFusion SQL、ダッシュボード、および明示的な分母と時間枠を備えたしきい値アラート。","DataFusion SQL, dashboards, and threshold alerts with explicit time windows and owners.":"DataFusion SQL、ダッシュボード、および明示的な時間枠と所有者を含むしきい値アラート。","DataFusion SQL, reusable recipes, dashboards, and alerts over typed tables.":"DataFusion SQL、再利用可能なレシピ、ダッシュボード、および型付きテーブル上のアラート。","DataFusion reference":"DataFusion リファレンス","DataFusion window functions":"DataFusion ウィンドウ関数","Database Connection Timeouts | SQL Recipe":"データベース接続のタイムアウト | SQL レシピ","Database Errors by SQLSTATE | SQL Recipe":"SQLSTATE 別のデータベース エラー | SQL レシピ","Database Reliability Event Template | Telemetry":"データベース信頼性イベント テンプレート | Telemetry","Database Reliability Monitoring Template":"データベース信頼性監視テンプレート","Database Reliability Monitoring with SQL":"SQL によるデータベース信頼性監視","Database Reliability Monitoring with SQL Use Case | Telemetry":"SQL を使用したデータベース信頼性監視の使用例 | Telemetry","Database Reliability Monitoring | Telemetry":"データベースの信頼性の監視 | Telemetry","Database SQL guide":"データベース SQL ガイド","Database adapter or repository boundary":"データベースアダプターまたはリポジトリの境界","Database and Data-System Telemetry Integrations":"データベースとデータシステム Telemetry の統合","Database failure time.":"データベース障害時間。","Database failures by SQLSTATE":"SQLSTATEによるデータベース障害","Database impact by request":"リクエストによるデータベースへの影響","Database lag fields can mean write, flush, replay, or connector delay. Name the measured boundary.":"データベース遅延フィールドは、書き込み、フラッシュ、リプレイ、またはコネクタ遅延を意味する場合があります。測定された境界に名前を付けます。","Database latency SQL":"データベース遅延 SQL","Database lock class.":"データベースロッククラス。","Database lock views can expose sensitive statement text; normalize at collection time before emitting an event.":"データベース ロック ビューでは、機密性の高いステートメント テキストが公開される可能性があります。イベントを発行する前に収集時に正規化します。","Database operation duration.":"データベース操作期間。","Database operations, pools, locks, replication, and migrations":"データベース操作、プール、ロック、レプリケーション、移行","Database reliability":"データベースの信頼性","Database reliability SQL Lab pack":"データベースの信頼性 SQL ラボ パック","Database reliability SQL Recipes | Telemetry":"データベースの信頼性 SQL レシピ | Telemetry","Database reliability facts":"データベースの信頼性に関する事実","Database reliability guide":"データベース信頼性ガイド","Database reliability monitoring":"データベースの信頼性監視","Database reliability template":"データベース信頼性テンプレート","Database reliability use case":"データベースの信頼性のユースケース","Database saturation":"データベースの飽和状態","Database system name.":"データベース システム名。","Database system.":"データベースシステム。","Database-dependent workflow debugging":"データベース依存のワークフローのデバッグ","Database-native replication and failover tooling remains the source for server diagnosis.":"データベースネイティブのレプリケーションおよびフェイルオーバーツールは、引き続きサーバー診断のソースとなります。","Database-query impact SQL":"データベースクエリへの影響 SQL",Datadog:_,"Datadog Alternative For Startups":"Datadog スタートアップ向けの代æ›

54¿æ¡ˆ","Datadog Alternative For Startups | Telemetry":"Datadog スタートアップ向けの代替案 | Telemetry","Datadog Pro month-to-month":"Datadog Pro 月々","Datadog custom metrics billing":"Datadog カスタム メトリクスの請求","Datadog documentation":"Datadog のドキュメント","Datadog is a broad observability and security platform. Telemetry is a focused alternative when a small team wants structured application events, SQL dashboards, and threshold alerts without first adopting a full infrastructure and APM suite.":"Datadog は、広範な可観測性とセキュリティのプラットフォームです。 Telemetry は、小規模なチームが最初に完全なインフラストラクチャと APM スイートを導入せずに、構造化されたアプリケーション イベント、SQL ダッシュボード、およびしきい値アラートを必要とする場合に重点を置いた代替手段です。","Datadog logs and log attributes":"Datadog ログとログ属性","Datadog pricing":"Datadogの価格","Datadog pricing and product capabilities":"Datadogの価格と製品の機能","Datadog, New Relic, Elastic, Splunk, or Grafana":"Datadog、New Relic、Elastic、Splunk、または Grafana",Dataset:L,"Dataset contract":"データセット契約","Dataset use and provenance":"データセットの使用と来歴","Datasets, offline and online evaluation, human review, experiments, and testing workflows for LLM applications.":"LLM アプリケーションのデータセット、オフラインおよびオンライン評価、人によるレビュー、実験、テストのワークフロー。","Dates represent substantive review":"日付は実質的なレビューを表します","Daylight-saving transitions require UTC schedules or timezone-aware expectations.":"夏時間への移行には、UTC スケジュールまたはタイムゾーンを考慮した期待が必要です。","Dead-letter events should be reported separately because they represent exhausted recovery.":"配信不能イベントは回復が枯渇していることを表すため、個別に報告する必要があります。","Dead-letter growth SQL":"デッドレターの増加 SQL","Dead-letter jobs created and resolved":"配信不能ジョブの作成と解決","Dead-letter monitoring":"デッドレターの監視","Dead-letter queue growth":"配信不能キューの増加","Deadlock counts identify transaction pairs that need ordering or scope changes.":"デッドロック数は、順序付けまたはスコープの変更が必要なトランザクション ペアを識別します。","Deadlocks and unresolved incidents take priority over a merely high average wait.":"デッドロックや未解決のインシデントは、単に高い平均待ち時間よりも優先されます。","Debug Telemetry SQL by checking table and field names, JSON types, time windows, nulls, joins, grouping, query cost, and result assumptions.":"テーブルとフィールド名、JSON タイプ、時間ウィンドウ、NULL、結合、グループ化、クエリ コスト、および結果の仮定を確認して、Telemetry SQL をデバッグします。","Debug my webhook deliveries":"Webhook 配信をデバッグする","Debug payment, subscription, invoice, retry, and downstream billing sync behavior without storing webhook bodies.":"Webhook 本体を保存せずに、支払い、サブスクリプション、請求書、再試行、およびダウンストリームの請求同期動作をデバッグします。","Decide how a cancelled and restarted trial should enter the cohort.":"キャンセルされ再開された治験をどのようにコホートに入れるかを決定します。","Decide whether OpenInference traces, prompt inspection, datasets, evaluators, experiments, or a self-hosted AI workspace are requirements.":"OpenInference トレース、迅速な検査、データセット、評価者、実験、または自己ホスト型 AI ワークスペースが要件であるかどうかを決定します。","Decide whether aborted requests need a separate status and exercise that branch in a test.":"中止されたリクエストに別のステータスが必要かどうかを決定し、テストでその分岐を実行します。","Decide whether an AI gateway, routing, caching, prompt management, request inspection, or session replay is required.":"AI ゲートウェイ、ルーティング、キャッシュ、プロンプト管理、リクエスト検査、またはセッション リプレイが必要かどうかを決定します。","Decide whether auto-instrumentation, OTLP export, collectors, prompts, evaluations, experiments, GPU signals, and self-hosting are requirements.":"自動インスツルメンテーション、OTLP エクスポート、コレクター、プロンプト、評価、実験、GPU 信号、セルフホスティングが要件であるかどうかを決定します。","Decide whether dashboards restate recent buckets when late events arrive.":"遅れたイベントが到着したときに、ダッシュボードに最近のバケットを再表示するかどうかを決定します。","Decide whether datasets, experiments, scorers, prompt management, trace inspection, and human review queues are required.":"データセット、実験、スコアラー、即時管理、トレース検査、人間によるレビューキューが必要かどうかを決定します。","Decide whether responders need stored prompt and completion content, hierarchical trace inspection, prompt management, datasets, or experiment execution.":"応答者が保存さã

54‚ŒãŸãƒ—ロンプトおよび完了コンテンツ、階層トレース検査、プロンプト管理、データセット、または実験の実行を必要とするかどうかを決定します。","Decide whether retries and repeated milestones should remain visible.":"再試行と繰り返されたマイルストーンを表示したままにするかどうかを決定します。","Decide whether the analysis follows users, teams, sessions, accounts, or attempts and keep that unit consistent.":"分析がユーザー、チーム、セッション、アカウント、試行のいずれに従うかを決定し、その単位の一貫性を維持します。","Decide which spans remain diagnostic and which compact, reviewed outcomes become durable analytical events.":"どのスパンを診断に残し、どのコンパクトでレビューされた結果を永続的な分析イベントにするかを決定します。","Decision proof":"意思決定の根拠","Decision supported":"決定が支持されました","Decision, event grain, metrics, DataFusion SQL, synthetic result, assumptions, freshness, and interpretation boundary":"意思決定、イベント粒度、メトリクス、DataFusion SQL、合成結果、仮定、鮮度、解釈境界","Decisions the SQL cannot make":"SQL が下せない決定","Decisions the query cannot make for you":"クエリでは決定できないこと","Decisions worth measuring":"測定する価値のある意思決定","Declared incident when the event is in an impact window.":"イベントが影響期間内にあるときにインシデントとして宣言されます。","Declared incident windows for measuring affected accounts, error volume, and recovery.":"影響を受けるアカウント、エラー量、回復を測定するために宣言されたインシデントウィンドウ。","Dedicated account manager":"専任のアカウントマネージャー","Deduplicate provider events before aggregating revenue.":"収益を集計する前にプロバイダー イベントの重複を排除します。","Deduplicate repeated milestone events per session before using this pattern on noisy producers.":"ノイズの多いプロデューサーでこのパターンを使用する前に、セッションごとに繰り返されるマイルストーン イベントの重複を排除します。","Deduplicate webhook deliveries before treating them as new payment attempts.":"新しい支払い試行として処理する前に、Webhook 配信の重複を排除します。","Deduplicated provider retries should retain the same delivery ID and not create new logical work.":"重複排除されたプロバイダーの再試行では、同じ配信 ID が保持され、新しい論理作業が作成されないようにする必要があります。","Deep dives":"深く掘り下げる","Deep infrastructure monitoring, APM, tracing, profiling, database monitoring, log management, synthetic monitoring, and security products.":"ディープインフラストラクチャ監視、APM、トレース、プロファイリング、データベース監視、ログ管理、合成監視、およびセキュリティ製品。","Define a task-level success rubric and controlled reviewer outcomes.":"タスクレベルの成功ルーブリックと管理されたレビュー担当者の結果を定義します。","Define accepted outcomes per feature and guard against missing feedback.":"機能ごとに受け入れられる結果を定義し、フィードバックの欠落を防ぎます。","Define affected once using a user-visible outcome, not merely a correlated internal error.":"単に相関関係のある内部エラーではなく、ユーザーに表示される結果を使用して、影響を受けると定義します。","Define concurrent_misses consistently at lookup time or fill start.":"ルックアップ時またはフィル開始時に一貫して concurrent_misses を定義します。","Define controlled action, risk, decision, and reason fields with the security owner.":"セキュリティ所有者とともに、制御されたアクション、リスク、決定、および理由のフィールドを定義します。","Define controlled outcomes and reasons with a security owner.":"セキュリティ所有者とともに、制御された結果と理由を定義します。","Define expected event volume and freshness separately for each source.":"予想されるイベントの量と鮮度をソースごとに個別に定義します。","Define expected policy denials separately from suspicious failures.":"予期されるポリシー拒否を、疑わしい失敗とは別に定義します。","Define grain, required fields, types, units, allowed values, lateness, and duplicate policy for each contract.":"各契約の粒度、必須フィールド、タイプ、単位、許可される値、遅延、および重複ポリシーを定義します。","Define milestones first":"最初にマイルストーンを定義する","Define one billable unit and the workflow boun

54dary where it becomes final.":"1 つの請求可能ユニットと、それが最終的なワークフロー境界を定義します。","Define one canonical request, job, or billing event with success, failure, duration, release, and safe correlation fields.":"成功、失敗、期間、リリース、安全な相関フィールドを含む 1 つの正規のリクエスト、ジョブ、または請求イベントを定義します。","Define return behavior from meaningful activity rather than any page view.":"ページビューではなく、意味のあるアクティビティからの戻り動作を定義します。","Define sustained saturation over several complete buckets instead of alerting on a single spike.":"単一のスパイクでアラートを発行するのではなく、複数の完全なバケットにわたる持続的な飽和を定義します。","Define task success from a terminal product or reviewer outcome rather than the presence of an assistant message.":"アシスタント メッセージの存在ではなく、最終製品またはレビュー担当者の結果からタスクの成功を定義します。","Define terminal job statuses and the maximum expected retry delay.":"端末ジョブのステータスと予想される最大再試行遅延を定義します。","Define terminal states":"終了状態を定義する","Define the activation moment for the product.":"製品のアクティベーションの瞬間を定義します。","Define the contract":"契約を定義する","Define the impact rule that associates an operation with a declared incident.":"操作を宣言されたインシデントに関連付ける影響ルールを定義します。","Define the incident window and affected routes before calculating account impact.":"アカウントへの影響を計算する前に、インシデント ウィンドウと影響を受けるルートを定義します。","Define the signal, privacy boundary, query, response workflow, retention, and expected volume before testing candidates.":"候補をテストする前に、シグナル、プライバシー境界、クエリ、応答ワークフロー、保持、および予想される量を定義します。","Define the source data":"ソースデータを定義する","Define the support workflow and access boundary for billing context.":"サポート ワークフローと請求コンテキストのアクセス境界を定義します。","Define the terminal outcome":"最終的な結果を定義する","Define upgrades, downgrades, churn, and reactivation as mutually exclusive movements.":"アップグレード、ダウングレード、チャーン、および再アクティベーションを相互に排他的な動きとして定義します。","Define what better means":"より良い意味を定義する","Define whether an acknowledged duplicate is a success or a separate outcome.":"承認された重複が成功なのか、それとも別の結果なのかを定義します。","Define whether annual contracts contribute normalized monthly value at booking or service time.":"年間契約が予約時またはサービス時に正規化された月次価値に寄与するかどうかを定義します。","Define whether policy-denied actions are expected controls or incidents before alerting.":"アラートを発行する前に、ポリシーで拒否されたアクションが予期される制御であるかインシデントであるかを定義します。","Define whether recovery ends at mitigation, full restoration, or incident closure and use one rule consistently.":"回復が緩和、完全な復旧、またはインシデントの終了のいずれで終了するかを定義し、一貫して 1 つのルールを使用します。","Define which responses count as failures before calculating a rate.":"割合を計算する前に、どの応答が失敗としてカウントされるかを定義します。","Define which services and clients share a meaningful release identifier.":"どのサービスとクライアントが意味のあるリリース識別子を共有するかを定義します。","Define which status codes count as bad for the user-facing SLI; not every 5xx has the same impact.":"ユーザー向け SLI にとってどのステータス コードが不良としてカウントされるかを定義します。すべての 5xx が同じ影響を与えるわけではありません。",Definition:"定義","Definitions before SQL":"SQL より前の定義","Delivered or permanently failed.":"配信されたか、永久に失敗しました。","Delivery and idempotency":"配信と冪等性","Delivery finishes":"配送終了","Delivery setup":"配信設定","Demonstration data, not a customer result or benchmark":"顧客の結果やベンチマークではなく、実証データ","Denied actions can indicate healthy enforcement, a broken rollout, or suspicious behavior. Preserving policy version and bounded actor context makes those cases distinguishable.":"拒否されたアクションは、正常な適用、ロールアウトの失敗、または不審な動作を示している可能性があります。ポリシーのバージョンと限定されたアクターのコンテキストを保持することで、これらのケースを区別できるようになります。","Dependency call completion time.":"依存関係呼び出しの完了時間。","Dependency duration in milliseconds.":"ä¾

54å­˜é–¢ä¿‚の継続期間 (ミリ秒)。","Dependency latency SQL":"依存関係のレイテンシ SQL","Dependency p95 latency":"依存関係 p95 レイテンシ","Dependency reliability":"依存関係の信頼性",Deploy:A,"Deploy v42":"v42 をデプロイ","Deploy v43":"v43 をデプロイ","Deployment and operations":"導入と運用","Deployment environment.":"導入環境。","Deployment region.":"導入地域。","Deployment, StatefulSet, or Job owner name.":"デプロイメント、StatefulSet、またはジョブの所有者名。","Derive queue wait from the original enqueue time rather than the retry time.":"再試行時間ではなく、元のエンキュー時間からキュー待機を導き出します。","Design privacy-aware security events for authentication failures, access changes, privileged actions, and incident timelines.":"認証の失敗、アクセスの変更、特権アクション、インシデントのタイムラインなど、プライバシーを意識したセキュリティ イベントを設計します。","Design rules that keep analysis durable":"分析の耐久性を維持する設計ルール","Design the event migration":"イベントの移行を設計する","Designing an event schema":"イベントスキーマの設計","Detailed LLM traces already live elsewhere or are not required for the selected workflow.":"詳細な LLM トレースはすでに別の場所に存在しているか、選択したワークフローには必要ありません。","Detailed recipes for business and product questions that are outside a traditional infrastructure-log starting point.":"従来のインフラストラクチャログの開始点の外にあるビジネスおよび製品に関する質問に対する詳細なレシピ。","Detailed request and session workflows for teams that want model traffic and observability together.":"モデルのトラフィックと可観測性を同時に必要とするチーム向けの詳細なリクエストとセッションのワークフロー。","Detailed traces plus durable product outcomes":"詳細なトレースと耐久性のある製品結果","Detailed tracing of model, tool, chain, and agent execution with run-level inspection and feedback.":"実行レベルの検査とフィードバックによる、モデル、ツール、チェーン、エージェントの実行の詳細なトレース。","Detect Backgroun

54d-Job Retry Storms":"バックグラウンドジョブの再試行ストームを検出する","Detect Background-Job Retry Storms | Telemetry SQL":"バックグラウンド ジョブの再試行ストームを検出する | Telemetry SQL","Detect Error-Rate Spikes With a Rolling Baseline":"ローリングベースラインによるエラー率のスパイクの検出","Detect Error-Rate Spikes With a Rolling Baseline | Telemetry SQL":"ローリングベースラインでエラー率のスパイクを検出 | Telemetry SQL","Detect Missed Cron Schedules":"欠落した Cron スケジュールの検出","Detect Missed Cron Schedules | Telemetry SQL":"欠落した Cron スケジュールを検出する | Telemetry SQL","Detect Missing Service Heartbeats":"欠落しているサービスのハートビートを検出する","Detect Missing Service Heartbeats | Telemetry SQL":"欠落しているサービス ハートビートを検出する | Telemetry SQL","Detect N+1 Database Query Patterns":"N+1 データベースクエリパターンの検出","Detect N+1 Database Query Patterns | Telemetry SQL":"N+1 データベース クエリ パターンを検出 | Telemetry SQL","Detect Repeating AI Agent Tool Loops":"繰り返しを検出する AI エージェント ツール Loops","Detect Repeating AI Agent Tool Loops | Telemetry SQL":"繰り返しの AI エージェント ツールの検出 Loops | Telemetry SQL","Detect Suspicious Authentication Bursts":"不審な認証バーストを検出","Detect Suspicious Authentication Bursts | Telemetry SQL":"不審な認証バーストを検出 | Telemetry SQL","Detect a meaningful change in rate, latency, cost, or volume.":"レート、レイテンシー、コスト、またはボリュームの意味のある変化を検出します。","Detect database fingerprints repeated many times inside one application request.":"1 つのアプリケーション リクエスト内で何度も繰り返されるデータベース フィンガープリントを検出します。","Detect quota thresholds and overages before invoice finalization.":"請求書の確定前にクォータのしきい値と超過を検出します。","Detect stale ingestion, duplicate identifiers, missing required fields, delayed events, and instrumentation regressions before dashboards become misleading.":"ダッシュボードが誤解を招く前に、古い取り込み、重複した識別子、必須フィールドの欠落、イベントの遅延、インストルメンテーションの回帰を検出します。","Detection measures impact start to detection; recovery measures detection to resolution.":"検出対策は、検出の開始から検出までに影響を与えます。回復は検出から解決までを測定します。","Diagnose missing or rejected events by checking API keys, payload shape, timestamps, responses, retry behavior, and server-side delivery.":"API キー、ペイロードの形状、タイムスタンプ、応答、再試行動作、サーバー側の配信をチェックして、欠落しているイベントまたは拒否されたイベントを診断します。","Did a policy or agent release change the authorization mix?":"ポリシーまたはエージェントのリリースにより、認可の組み合わせが変更されましたか?","Did a policy or agent release change the decision mix?":"ポリシーまたはエージェントのリリースによって意思決定の構成が変わりましたか?","Did a release change event volume or required-field completeness before a dashboard changed?":"ダッシュボードが変更される前に、リリースによりイベントの量や必須フィールドの完全性が変更されましたか?","Did a release change rollback, lock, migration, or replication behavior?":"リリースによってロールバック、ロック、移行、またはレプリケーションの動作が変更されましたか?","Did a release make database migrations less reliable?":"リリースによってデータベース移行の信頼性が低下しましたか?","Did account adoption, application reliability, or represented revenue change enough to require a deeper review?":"アカウントの導入、アプリケーションの信頼性、または表現された収益は、より深いレビューが必要になるほど十分に変化しましたか?","Did each service meet its daily availability objective?":"各サービスは 1 日あたりの可用性目標を達成しましたか?","Did instability begin with a release, node pool, or cluster change?":"不安定性はリリース、ノード プール、またはクラスターの変更から始まりましたか?","Did the experiment improve c

54onversion and revenue per assigned participant?":"この実験により、割り当てられた参加者あたりのコンバージョンと収益は向上しましたか?","Did the latest frontend release change LCP, INP, or CLS?":"最新のフロントエンド リリースでは LCP、INP、または CLS が変更されましたか?","Did the new RAG pipeline improve retrieval and grounded-answer rates?":"新しい RAG パイプラインにより、検索率と根拠のある回答率は向上しましたか?","Did the new prompt version improve quality without increasing human handoffs?":"新しいプロンプト バージョンでは、人間による引き継ぎを増やすことなく品質が向上しましたか?","Did the new release reduce errors without increasing tail latency?":"新しいリリースでは、テール レイテンシーを増加させることなくエラーが減少しましたか?","Did the newest complete days contain a broad reliability regression?":"最新の完全な日数には広範な信頼性の低下が含まれていましたか?","Did this release improve successful runs without raising handoffs or cost?":"このリリースでは、ハンドオフやコストを増加させることなく、成功した実行が改善されましたか?","Did v43 improve checkout without slowing p95?":"v43でp95を悪化させずにチェックアウト完了率は改善したか？","Different shapes for different jobs":"さまざまな作業に応じたさまざまな形状","Different tools may have different success semantics; normalize status values at instrumentation time.":"ツールが異なれば、成功のセマンティクスも異なる場合があります。インストルメンテーション時にステータス値を正規化します。","Direct DataFusion SQL over named agent, tool, request, evaluation, and product-outcome tables.":"名前付きエージェント、ツール、リクエスト、評価、および製品結果テーブルに対して DataFusion SQL を直接送信します。","Direct SQL over application-owned AI outcomes without requiring the full trace or prompt workflow to move.":"完全なトレースやプロンプト ワークフローの移動を必要とせずに、アプリケーション所有の AI 結果ã

54«å¯¾ã—て SQL を直接適用します。","Direct SQL over typed backend, product, billing, job, webhook, and AI event tables.":"型指定されたバックエンド、製品、請求、ジョブ、Webhook、および AI イベント テーブルに SQL を直接適用します。","Direct event-table mental model with a lightweight ingestion and query workflow.":"軽量の取り込みおよびクエリ ワークフローを備えたダイレクト イベント テーブル メンタル モデル。","Disk utilization from 0 to 100.":"ディスク使用率は 0 ～ 100 です。","Displayed rows and charts are deterministic synthetic examples. They show the output shape and intended interpretation, not a benchmark or customer result.":"表示される行とグラフは、決定的な合成例です。これらは、ベンチマークや顧客の結果ではなく、出力の形状と意図した解釈を示しています。","Distinct account count helps distinguish a broad movement from one unusually large contract.":"明確な口座数は、広範な動きと 1 つの異常に大規模な契約を区別するのに役立ちます。","Distinct actors separates broad spraying from repeated attempts against one identity.":"広範囲にわたるスプレー行為と、1 つのアイデンティティに対する繰り返しの試みを区別するのは、個別の攻撃者です。","Distinct failed accounts prevents a noisy customer from dominating the affected-account count.":"障害が発生したアカウントを個別に区別することで、騒々しい顧客が影響を受けるアカウント数を独占することを防ぎます。","Distinct job IDs estimate useful logical work while the raw count measures worker attempts.":"個別のジョブ ID は有用な論理作業を推定し、生のカウントはワーカーの試行を測定します。","Distinct privacy-safe actor IDs estimate blast radius separately from repeated attempts.":"プライバシーに配慮した個別のアクター ID により、繰り返しの試行とは別に爆発半径が推定されます。","Distinct requests estimates customer-facing impact.":"個別のリクエストにより、顧客への影響が推定されます。","Distinct sessions estimate blast radius separately from repeated errors in one broken browser session.":"個別のセッションは、1 つの壊れたブラウザ セッションで繰り返されるエラーとは別に爆発半径を推定します。","Distinct transaction count protects the result from repeated samples of the same wait.":"個別のトランザクション数により、同じ待機の繰り返しサンプルから結果が保護されます。","Distinguish attempts from outcomes":"試みと結果を区別する","Distinguish automatic retry recovery from manual replay.":"自動再試行リカバリと手動再生を区別します。","Distinguish delivery attempts from the final outcome of one webhook.":"配信試行と 1 つの Webhook の最終結果を区別します。","Distinguish expected denials, accidental failures, repeated attempts, and novel action classes before creating an escalation.":"エスカレーションを作成する前に、予想される拒否、偶発的な失敗、繰り返しの試行、および新しいアクション クラスを区別します。","Distributed trace inspection plus AI-specific token, latency, cost, evaluation, prompt, experiment, and dashboard workflows.":"分散トレース検査に加え、AI 固有のトークン、レイテンシー、コスト、評価、プロンプト、実験、ダッシュボードのワークフロー。","Distributed traces and span-oriented debugging":"分散トレースとスパン指向のデバッグ","Distribution: users by activation window":"分布: アクティベーションウィンドウごとのユーザー","Dividing the observed ratio by 0.001 produces burn rate: 1× is exactly sustainable, while 3× consumes budget three times too quickly.":"観測された比率を 0.001 で割ると、燃焼率が求められます。1 倍は正確に持続可能ですが、3 倍でã

54¯äºˆç®—が 3 倍早く消費されます。","Django API monitoring":"Django API の監視","Django and Celery Structured Event Monitoring":"Django と Celery の構造化イベント監視","Django and Celery Structured Event Monitoring | Telemetry":"Django と Celery の構造化イベント監視 | Telemetry","Django logging":"Django のロギング","Do internal meter totals match the billing provider?":"内部メーターの合計は請求プロバイダーと一致していますか?","Do not compare endpoints with fundamentally different work without preserving route context.":"ルート コンテキストを保持せずに、根本的に異なる作業を行うエンドポイントを比較しないでください。","Do not compare optimizer candidates that used different datasets, metrics, judge models, thresholds, or evaluation coverage without separating those versions.":"異なるデータセット、メトリクス、判定モデル、しきい値、または評価カバレッジを使用したオプティマイザーの候補を、それらのバージョンを分離せずに比較しないでください。","Do not compare releases that served fundamentally different routes or customer segments without segmentation.":"セグメンテーションを行わずに、根本的に異なるルートや顧客セグメントにサービスを提供したリリースを比較しないでください。","Do not copy ADK content parts, session state, artifacts, tool arguments, or tool responses into an analytics event.":"ADK コンテンツ パーツ、セッション状態、アーティファクト、ツール引数、またはツール応答を分析イベントにコピーしないでください。","Do not copy messages, responses, tool payloads, virtual keys, provider credentials, or unrestricted exceptions into Telemetry.":"メッセージ、応答、ツール ペイロード、仮想キー、プロバイダー資格情報、または無制限の例外を Telemetry にコピーしないでください。","Do not create a Winston transport that forwards arbitrary log records unless every message and metadata field has a reviewed schema and redaction policy.":"すべてのメッセージとメタデータ フィールドにレビュー済みのスキーマとリダクション ポリシーがある場合を除き、任意のログ レコードを転送する Winston トランスポートを作成しないでください。","Do not generate a new event ID for every retry if downstream consumers need idempotency.":"ダウンストリームのコンシューマが冪等性を必要とする場合は、再試行のたびに新しいイベント ID を生成しないでください。","Do not include raw stack traces or personal data in the grouping field.":"グループ化フィールドには生のスタック トレースや個人データを含めないでください。","Do not let Telemetry delivery failure change a successful tool result; use a short timeout, local error reporting, and bounded shutdown behavior.":"Telemetry 配信の失敗によって、成功したツールの結果が変更されないようにしてください。短いタイムアウト、ローカル エラー報告、および制限されたシャットダウン動作を使用します。","Do not log message bodies, application properties with private values, connection strings, SAS tokens, or unrestricted dead-letter descriptions.":"メッセージ本文、プライベート値を含むアプリケーション プロパティ、接続文字列、SAS トークン、または無制限のデッドレターの説明をログに記録しないでください。","Do not log passwords, tokens, cookies, or full IP addresses.":"パスワード、トークン、Cookie、または完全な IP アドレスをログに記録しないでください。","Do not log passwords, tokens, session cookies, full IP addresses, or raw identity-provider payloads.":"パスワード、トークン、セッション Cookie、完全な IP アドレス、または生の ID プロバイダーのペイロードをログに記録しないでください。","Do not log prompts, outputs, API credentials, end-user identifiers, or raw provider error bodies without explicit approval.":"明示的な承認なしに、プロンプト、出力、API 資格情報、エンドユーザー識別子、または生のプロバイダー エラー本文をログに記録しないでください。","Do not log raw DDL, connection strings, or unrestr

54icted database error text.":"生の DDL、接続文字列、または無制限のデータベース エラー テキストをログに記録しないでください。","Do not log raw query parameters, connection strings, or unrestricted SQL text.":"未加工のクエリ パラメーター、接続文字列、または無制限の SQL テキストをログに記録しないでください。","Do not log raw statements":"生のステートメントをログに記録しない","Do not log raw tool arguments or returned customer content to diagnose loops.":"ループを診断するために、生のツール引数や返された顧客コンテンツをログに記録しないでください。","Do not log statement parameters, connection strings, or unrestricted error messages.":"ステートメントのパラメーター、接続文字列、または無制限のエラー メッセージをログに記録しません。","Do not log statements with bound values.":"バインドされた値を含むステートメントをログに記録しないでください。","Do not log the raw Lambda event because it may contain credentials or customer payloads.":"認証情報や顧客ペイロードが含まれている可能性があるため、生の Lambda イベントをログに記録しないでください。","Do not log workflow arguments, search attributes containing private data, or activity results.":"ワークフロー引数、プライベート データを含む検索属性、またはアクティビティの結果をログに記録しないでください。","Do not make ingestion errors overwrite the application response; report them through the service's diagnostic path.":"取り込みエラーによってアプリケーションの応答が上書きされないようにしてください。サービスの診断パスを通じてそれらを報告します。","Do not mirror every log line or span. Send one bounded event when a request, job, or workflow reaches an outcome worth analyzing with SQL.":"すべてのログ行またはスパンをミラーリングしないでください。リクエスト、ジョブ、またはワークフローが SQL で分析する価値のある結果に達したときに、1 つの制限付きイベントを送信します。","Do not multiply total tokens by one rate when input, cached input, and output tokens have different prices.":"入力トークン、キャッシュされた入力トークン、および出力トークンの価格が異なる場合は、合計トークンに 1 つのレートを掛けないでください。","Do not page on normal experiment variation; alert only when assignment balance, event delivery, or a guardrail metric breaks.":"通常の実験のバリエーションについてページを表示しないでください。割り当てバランス、イベント配信、またはガードレール メトリックが壊れた場合にのみアラートを発します。","Do not present correlation between activity and revenue as causal lift.":"活動と収益の間の相関関係を因果関係のリフトとして提示しないでください。","Do not put API keys in NEXT_PUBLIC variables or send raw form data.":"API キーを NEXT_PUBLIC 変数に入れたり、生のフォーム データを送信したりしないでください。","Do not rescue without re-raising because Sidekiq must observe the exception to apply its retry policy.":"Sidekiq は再試行ポリシーを適用するために例外を監視する必要があるため、再発生せずにレスキューしないでください。","Do not send graph state, messages, checkpoint contents, or tool arguments wholesale.":"グラフの状態、メッセージ、チェックポイントの内容、またはツールの引数を大規模に送信しないでください。","Do not send message values, keys containing customer data, or authentication configuration.":"メッセージ値、顧客データを含むキー、または認証構成を送信しないでください。","Do not send prompt text, uploaded content, generated output, API keys, or provider error bodies to general telemetry.":"プロンプト テキスト、アップロードされたコンテンツ、生成された出力、API キー、またはプロバイダー エラー本体を一般テレメトリに送信しないでください。","Do not send prompts, chat history, function arguments, function results, tool payloads, model content, credentials, or unrestr

54icted exception messages.":"プロンプト、チャット履歴、関数の引数、関数の結果、ツールのペイロード、モデルのコンテンツ、資格情報、または制限のない例外メッセージは送信しないでください。","Do not send raw page contents, form values, access tokens, or complete URLs in browser error events.":"ブラウザのエラー イベントで、生のページ コンテンツ、フォーム値、アクセス トークン、または完全な URL を送信しないでください。","Do not send source-item bodies, credentials, tokens, expressions containing private data, arbitrary error messages, or full n8n execution data.":"ソース項目の本文、認証情報、トークン、プライベート データを含む式、任意のエラー メッセージ、または完全な n8n 実行データを送信しないでください。","Do not serialize RunResult, messages, dependencies, tool arguments, or validated output into a Telemetry event.":"RunResult、メッセージ、依存関係、ツール引数、または検証された出力を Telemetry イベントにシリアル化しないでください。","Do not serialize prompts, agent messages, retrieved nodes, embeddings, tool inputs, tool outputs, or exception messages into the event.":"プロンプト、エージェント メッセージ、取得されたノード、埋め込み、ツール入力、ツール出力、または例外メッセージをイベントにシリアル化しないでください。","Do not serialize request bodies, security contexts, or exception messages into events.":"リクエスト本文、セキュリティコンテキスト、または例外メッセージをイベントにシリアル化しないでください。","Do not store private source passages or raw answers in general telemetry by default.":"デフォルトでは、プライベートなソースの一節や生の回答を一般テレメトリに保存しないでください。","Do not use page views or sign-ins if they are inconsistent proxies for meaningful activity.":"ページ ビューやサインインが意味のあるアクティビティに対する一貫性のないプロキシである場合は、使用しないでください。","Do product and API events cover the same releases well enough for a regression comparison?":"製品イベントと API イベントは、回帰比較に十分なほど同じリリースをカバーしていますか?","Do requests that receive HTTP 429 recover successfully after retrying?":"HTTP 429 を受信したリクエストは、再試行後に正常に回復しますか?","Do users who copy setup prompts reach activation faster?":"セットアップ プロンプトをコピーしたユーザーは、より早くアクティベーションに到達しますか?","Do you bill based on query time?":"クエリ時間に基づいて請求されますか?","Do you have the engineering capacity to own schemas, ingestion, upgrades, backups, and security if you self-host?":"セルフホストの場合、スキーマ、取り込み、アップグレード、バックアップ、セキュリティを所有するエンジニアリング能力はありますか?","Do you need distributed tracing, host-level monitoring, continuous profiling, or a security suite? If yes, evaluate Datadog first.":"分散トレース、ホストレベルの監視、継続的プロファイリング、またはセキュリティ スイートが必要ですか? 「はい」の場合は、最初に Datadog を評価します。","Do you need full control, OpenTelemetry correlation across logs/metrics/traces, or very large-scale analytics? ClickHouse or ClickStack is likely the better fit.":"フルコントロール、ログ/メトリクス/トレース間のOpenTelemetry相関、または非常に大規模な分析が必要ですか? ClickHouse または ClickStack の方が適している可能性があります。","Do you need session replay, feature flags, experiments, or deep user-path analysis? If yes, PostHog is likely the stronger fit.":"セッションリプレイ、機能フラグ、実験、または詳細なユーザーパス分析が必要ですか? 「はい」の場合、PostHog がより適切である可能性があります。","Do you offer any discounts?":"割引はありますか?","Do you offer customer support?":"カスタマーサポートは提供していますか?","Do you sponsor open source projects?":"オープンソース プロジェクトのスポンサーになっていますか?","Document completed, permanently failed, cancelled, discarded, and dead-letter outcomes before writing stalled-job queries or alerts.":"停止したジョブのクエリやアラートを書き込む前に、完了、永続的な失敗、キャンセル、破棄、配信不能の結果を文書化します。","Document excluded traffic so the SLO cannot improve through silent denominator changes.":"除外されたトラフィックを文書化して、サイレント分母の

54変更によって SLO が改善されないようにします。","Document ownership and response":"文書の所有権と応答","Document product version, region, compute tier, retention, network path, cache state, warm-up policy, and client timing method.":"製品バージョン、リージョン、コンピューティング層、保持期間、ネットワーク パス、キャッシュ状態、ウォームアップ ポリシー、クライアントのタイミング方法を文書化します。","Document terminal statuses so stalled-job queries do not flag completed work.":"停止したジョブのクエリが完了した作業にフラグを立てないように、ターミナルのステータスを文書化します。","Document the source of truth for subscriptions, invoices, entitlements, and account identity.":"サブスクリプション、請求書、資格、アカウント ID に関する信頼できる情報源を文書化します。","Document what moves, what stays, the owner, and the rollback condition.":"移動するもの、残すもの、所有者、ロールバック条件を文書化します。","Document whether a later retry can satisfy a failed milestone.":"後の再試行で失敗したマイルストーンを満たせるかどうかを文書化します。","Document which signals remain in another specialist system and how responders move between them.":"どの信号が別の専門システムに残っているか、および対応者がそれらの間をどのように移動するかを文書化します。",Documentation:I,"Documentation is checked against public API contracts and the application behavior represented in this repository. Capability claims are scoped to what a reader can verify.":"ドキュメントは、パブリック API 契約およびこのリポジトリで表されるアプリケーションの動作と照合してチェックされます。機能の主張は、読者が検証できる範囲に限定されます。","Documentation sends fewer signups than organic search but the highest activation rate.":"ドキュメントはオーガニック検索よりもサインアップの送信数は少ないですが、アクティベーション率は最も高くなります。","Documented consent, sampling, retention, and deletion behavior for browser measurements":"ブラウザ測定の同意、サンプリング、保存、および削除の動作を文書化","Documented minutes between starts.":"スタート間の分数を記録。","Does incident response require full traces, infrastructure context, aggregate SQL, or a handoff between them?":"インシデント対応には完全なトレース、インフラストラクチャ コンテキスト、集計 SQL、またはそれらの間のハンドオフが必要ですか?","Does the team investigate spans, prompt traces, evaluation datasets, typed product outcomes, or several of these?":"チームはスパン、プロンプト トレース、評価データセット、型指定された製品の結果、またはこれらのいくつかを調査しますか?","Does the team need purpose-built application events, unrestricted logs, metrics, traces, errors, infrastructure monitoring, or security analysis?":"チームには、専用のアプリケーション イベント、無制限のログ、メトリクス、トレース、エラー、インフラストラクチャの監視、またはセキュリティ分析が必要ですか?","Dotted field names are double-quoted because the dots are part of the inferred column name.":"ドットは推定された列名の一部であるため、ドット付きフィールド名は二重引用符で囲まれています。","Download DuckDB seed":"DuckDB シードをダウンロード","Download evidence record":"証拠記録をダウンロードする","Download evidence template":"証拠テンプレートをダウンロード","Download result template":"結果テンプレートをダウンロード","Download seed SQL":"シード SQL をダウンロード","Download the public fixture":"パブリックフィクスチャをダウンロードする","Downloadable JSON, CSV, and static SVG assets":"ダウンロード可能な JSON、CSV、および静的 SVG アセット","Drag, resize, rename, and share team-scoped dashboards":"チームを対象としたダッシュボードのドラッグ、サイズ変更、名前変更、共有","Dual-run an activation funnel and retention cohort with the same identity, time, exclusion, and late-arrival rules.":"同じ ID、時間、除外、および遅延到着ルールを使用して、アクティベーション ファネルと保持コホートをデュアルで実行します。","Dual-run cost and error aggregates, then inventory gateway-only controls that must remain before changing the request path.":"デュアル実行のコストとエラーを集計し、リクエスト パスを変更する前に残しておかなければならないゲートウェイのみの制御をインベントリします。","Dual-run counts, rates, percentiles, and alert state over the same closed UTC interval.":"同じ閉じられた UTC 間隔におけるデュアル実行のカウント、レート、パーセンタイル、およびアラート状態。","Dual-run one activation funnel and one retention cohort over the same UTC interval.":"同じ UTC 間隔で 1 つのアクティベーション ファネルと 1 つの保持コホートをデュアルで実行します。","Dual-run one activation funnel and retention cohort over the same UTC window, identities, exclusions, and complete observation period.":"同じ UTC ウィンドウ、アイデンティティ、除外、完全な観察期間にわたって、1 つのアクティベーション ファネルと保持コホートをデュアルで実行します。","Dual-run one funnel and retention analysis over the same closed UTC interval and reconcile the exact actors behind each aggregate.":"同じクローズされた UTC 間隔で 1 つのファネル分析と保持分析をデュアル実行し、各集計の背後にある正確なアクターを調整します。","Dual-run request count, token use, estimated cost, run success, and evaluated acceptance over the same closed UTC interval.":"同じクローズされた UTC 間隔でのデュアル実行リクエスト数、トークン使用量、推定コスト、実行成功、および評価された受け入れ。","Dual-run the fixture":"フィクスチャのデュアルラン","Dual-run the same aggregate questions and verify event grain, joins, denominators, time windows, and missing evaluations.":"同じ集計質問を二重に実行し、イベント粒度、結合、分母、時間枠、欠落している評価を検証します。","Dual-run trace volume, failure rate, latency, cost, score coverage, and downstream acceptance over a fixed UTC window.":"固定 UTC ウィンドウでのデュアル実行のトレース量、失敗率、レイテンシ、コスト、スコア カバレッジ、およびダウンストリームの受け入れ。","Dual-run validation":"デュアルラン検証","Dual-send one approved event fixture and compare field types, counting grain, query semantics, time windows, dashboards, and access controls.":"1 つの承認済みイベント フィクスチャをデュアル送信し、フィールド タイプ、カウント粒度、クエリ セマンティクス、時間ウィンドウ、ダッシュボード、およびアクセス制御を比較します。","Dual-send synthetic success, failure, retry, null, and duplicate cases and compare stored rows.":"合成の成功、失敗、再試行、NULL、および重複のケースをデュアル送信し、保存さã

54‚ŒãŸè¡Œã‚’比較します。",DuckDB:Q,"DuckDB seed SQL":"DuckDB シード SQL","Duplicate and failed webhook deliveries":"Webhook 配信の重複と失敗","Duplicate delivery is normal for at-least-once systems, but duplicate side effects are not. Track the delivery outcome and the idempotency decision separately.":"少なくとも 1 回のシステムでは配信の重複は正常ですが、副作用の重複は正常ではありません。配信結果と冪等性の決定を個別に追跡します。","Duplicate event SQL":"重複イベント SQL","Duplicate suppression is tracked separately because correct idempotency is a healthy outcome, not a processing failure.":"正しい冪等性は処理の失敗ではなく正常な結果であるため、重複の抑制は個別に追跡されます。","Durable account and user milestones for activation, adoption, and journey analysis.":"アクティベーション、導入、ジャーニー分析のための永続的なアカウントとユーザーのマイルストーン。","Duration of the attempt.":"試行期間。","Duration trends can reveal increasingly expensive schema changes before they fail.":"期間の傾向により、失敗する前に、ますます高価になるスキーマ変更が明らかになる可能性があります。","During an incident and once after resolution":"インシデント中と解決後に 1 回","ECS release reliability":"ECS リリースの信頼性",EVIDENCE:"証拠","Each contract documents types, privacy guidance, examples, and validation checks.":"各契約書には、タイプ、プライバシーに関するガイドライン、例、および検証チェックが記載されています。","Each prompt asks the agent to find important code paths, add structured events, avoid sensitive payloads, and verify ingestion.":"各プロンプトは、重要なコード パスの検索、構造化イベントの追加、機密ペイロードの回避、取り込みの検証をエージェントに要求します。","Each story turns the underlying need into a practical instrumentation, query, and reporting workflow another team can evaluate.":"それぞれのストーリーは、根底にあるニーズを、別のチームが評価できる実用的なインストルメンテーション、クエリ、レポートのワークフローに変えます。","Each synthetic release has equal volume and a complete 10-day window, making the comparison shape inspectable.":"各合成リリースは等しい量と完全な 10 日間のウィンドウを持ち、比較形状を検査可能にします。","Edge API monitoring":"エッジ API 監視","Edge cases":"エッジケース","Edge cases to decide":"決定すべきエッジケース","Edit and execute the query locally in your browser, then download the same synthetic schema and rows for DuckDB.":"ブラウザーでローカルにクエリを編集して実行し、DuckDB の同じ合成スキーマと行をダウンロードします。","Edited app/services/checkout.ts":"app/services/checkout.ts を編集","Editorial and technical review":"編集および技術レビュー","Editorial standards":"編集基準","Elastic Alternative for Structured Event SQL":"構造化イベントのエラスティック代替 SQL","Elastic Alternative for Structured Event SQL | Telemetry":"構造化イベントのエラスティック代替案 SQL | Telemetry","Elastic Observability":"弾性可観測性","Elastic Observability combines Elasticsearch, Kibana, logs, metrics, APM, profiling, and OpenTelemetry collection. Telemetry is the focused alternative when the main job is managed application-event ingestion and SQL analysis without operating or modeling a broader Elastic deployment.":"Elastic Observability は、Elasticsearch、Kibana、ログ、メトリクス、APM、プロファイリング、および OpenTelemetry コレクションを組み合わせます。 Telemetry は、より広範な Elastic デプロイメントの操作やモデリングを行わずに、主なジョブが管理されたアプリケーション イベントの取り込みと SQL 分析である場合に重点を置いた代替手段です。","Elastic Observability documentation":"Elastic Observability のドキュメント","Elastic pricing":"柔軟な価格設定","Elasticsearch documents, data streams, mappings, and ECS fields":"Elasticsearch ドキュメント、データ ストリーム、マッピング、および ECS フィールド","Elixir Phoenix Telemetry Integration":"Elixir Phoenix Telemetry の統合","Elixir Phoenix Telemetry Integration | Telemetry":"Elixir Phoenix Telemetry の統合 | Telemetry","Email delivery is not a substitute for a complete incident-management and escalation process.":"電子メール配信は、完全なインシデント管理およびエスカレーション プロセスに代わるものではありません。","Emit a container_restarted transition when the cumulative counter increases; keep the counter as context and never sum gauge samples.":"累積カウンターが増加すると、container_restarted 遷移を発行します。カウンタをコンテキストとして保持し、ゲージ サンプルを合計しないでください。","Emit after the request or job has a terminal outcome, and keep platform request logs for provider-native diagnostics.":"リクエストまたはジョブの最終結果が得られた後に発行し、プロバイダー ネイティブの診断のためにプラットフォームのリクエスト ログを保存します。","Emit after the response status is known and categorize handled exceptions consistently.":"応答ステータスがわかった後に発行し、処理された例外を一貫して分類します。","Emit after the transaction boundary":"トランザクション境界の後で発行する","Emit after the workflow reaches a final success, failure, retry, or timeout state.":"ワークフローが最終的な成功、失敗、再試行、またはタイムアウト状態に達した後に発行します。","Emit aggregate lag snapshots separately from per-message completion events at high volume.":"メッセージごとの完了イベントとは別に、集約ラグ スナップショットをå¤

54§é‡ã«ç™ºè¡Œã—ます。","Emit an authorization decision before each consequential tool call and a separate terminal outcome afterward.":"結果として生じる各ツール呼び出しの前に認可決定を発行し、その後で個別の最終結果を発行します。","Emit an event when a request, job, webhook, agent run, billing change, or product milestone reaches an outcome someone may need to explain.":"リクエスト、ジョブ、Webhook、エージェントの実行、請求の変更、または製品マイルストーンが誰かが説明する必要がある結果に達したときにイベントを発行します。","Emit an idempotent meter event with account, plan, quantity, and unit.":"アカウント、計画、数量、および単位を使用して冪等のメーター イベントを発行します。","Emit at the outcome":"結果で発行する","Emit attempt events only when attempt-level analysis is required, and emit one separate terminal event so retries cannot inflate completed-job counts.":"試行レベルの分析が必要な場合にのみ試行イベントを発行し、再試行によって完了したジョブの数が増大しないように、1 つの別個の終了イベントを発行します。","Emit bounded restart, readiness, rollout, and workload outcome events.":"制限付き再起動、準備完了、ロールアウト、およびワークロード結果イベントを発行します。","Emit exactly one movement for a billing change or reconcile by provider event ID.":"請求変更の動きを 1 つだけ送信するか、プロバイダー イベント ID によって調整します。","Emit immutable revenue-movement events with currency, effective time, prior value, new value, and reason category.":"通貨、有効期間、以前の値、新しい値、および理由のカテゴリを使用して、不変の収益変動イベントを発行します。","Emit node-level events from a controlled wrapper or callback and one terminal run event after graph invocation.":"制御されたラッパーまたはコールバックからノードレベルのイベントを発行し、グラフ呼び出し後に 1 つの端末実行イベントを発行します。","Emit once after success or permanent retry exhaustion, not once per log line.":"ログ行ごとに 1 回ではなく、成功または永続的な再試行が終了した後に 1 回発行します。","Emit one canonical completion event":"正規の完了イベントを 1 つ発行する","Emit one compact product outcome when the complete run finishes; keep SDK traces for step-level debugging instead of copying every span into a second system.":"完全な実行が終了すると、1 つのコンパクトな製品結果が出力されます。すべてのスパンを 2 番目のシステムにコピーするのではなく、ステップ レベルのデバッグ用に SDK トレースを保持します。","Emit one terminal event from Celery success and failure handlers instead of logging the full task payload.":"完全なタスク ペイロードをログに記録する代わりに、Celery の成功ハンドラーと失敗ハンドラーから 1 つのターミナル イベントを発行します。","Emit only after the owner knows the terminal outcome, then validate the stored contract before a dashboard or evaluation workflow depends on it.":"所有者が最終結果を知った後にのみ発行し、ダッシュボードまたは評価ワークフローがそれに依存する前に保存されたコントラクトを検証します。","Emit success, failure, cancellation, or human handoff with cost and duration.":"成功、失敗、キャンセル、または人間によるハンドオフをコストと期間とともに出力します。","Emit the business outcome once, while spans retain dependency-level timing.":"ビジネス結果を 1 回出力しますが、スパンは依存関係レベルのタイミングを保持します。","Emit the terminal application outcome in a finally path without turning a telemetry-delivery failure into a function failure.":"テレメトリ配信の失敗を機能の失敗に変えることなく、finally パスでターミナル アプリケーションの結果を出力します。","Emit typed browser measurements with route, release, threshold version, and environment.":"ルート、リリース、しきい値バージョン、および環境を使用して、入力されたブラウザー測定値を出力します。","Emit when":"いつ発行するか","Encryption, key management, and tenant isolation":"暗号化、キー管理、テナントの分離","End of the declared impact window.":"宣言された影響期間の終了。","End-to-end LLM and agent tracing with inputs, outputs, model usage, latency, cost, tool steps, and trace-level inspection.":"入力、出力、モデルの使用状況、レイテンシ、コスト、ツール ステップ、トレース レベルの検査によるエンドツーエンドの LLM とエージェントのトレース。","End-to-end database operation duration in milliseconds.":"エンドツーエンドのデータベース操作時間 (ミリ秒単位)ã€

54‚","End-to-end duration in milliseconds.":"エンドツーエンドの期間 (ミリ秒単位)。","End-to-end evaluated workflow duration.":"エンドツーエンドで評価されたワークフローの期間。","End-to-end logical transaction duration.":"エンドツーエンドの論理トランザクション期間。","End-to-end operation latency in milliseconds.":"エンドツーエンドの操作遅延 (ミリ秒単位)。","End-to-end request duration.":"エンドツーエンドのリクエスト期間。","End-to-end request latency in milliseconds.":"エンドツーエンドのリクエストの遅延 (ミリ秒単位)。","End-to-end workflow duration.":"エンドツーエンドのワークフローの期間。","Endpoint latency analysis":"エンドポイントのレイテンシ分析","Endpoint values are bounded route templates rather than raw URLs.":"エンドポイント値は、生の URL ではなく、制限されたルート テンプレートです。","Enforce origin, size, rate, field, route, and numeric-range rules.":"発信元、サイズ、レート、フィールド、ルート、および数値範囲のルールを適用します。","Engineers and analysts prefer familiar SQL for rates, joins, funnels, cohorts, and outcome analysis.":"エンジニアやアナリストは、レート、結合、ファネル、コホート、結果分析に使い慣れた SQL を好みます。","Engineers or analysts are comfortable reviewing SQL and event contracts.":"エンジニアやアナリストは、SQL やイベント契約を快適にレビューできます。",Enterprise:C,"Enterprise access controls":"エンタープライズアクセス制御","Entity relationship overview showing accounts, users, releases, and incidents connected to application and database reliability fact tables.":"アプリケーションおよびデータベースの信頼性ファクト テーブルに関連付けられたアカウント、ユーザー、リリース、およびインシデントを示すエンティティ関係の概要。","Entry prices are not comparable until the same workload and retention assumptions are modeled.":"同じワークロードと保持期間の仮定がモデル化されるまで、エントリー価格を比較することはできません。","Error and latency dashboards":"エラーと遅延のダッシュボード","Error count stays in the result so a traffic surge can be compared with reliability at the same grain.":"エラー数は結果に残るため、トラフィックの急増と信頼性を同じ粒度で比較できます。","Error rate":"エラー率","Error-budget burn rate":"エラーバジェットバーンレート","Error-budget burn recipe":"エラーバジェットバーンレシピ","Error-budget recipe":"エラーバジェットレシピ","Error-centric debugging and release context":"エラー中心のデバッグとリリースコンテキスト","Escalate failures affecting paid plans or multiple distinct accounts.":"有料プランまたは複数の個別のアカウントに影響を与える障害をエスカレーションします。","Established ingestion integrations and operational workflows beyond application-event SQL.":"アプリケーション イベント SQL を超えた取り込み統合と運用ワークフローを確立しました。","Estimate AI gross-margin inputs by account":"アカウントごとの AI 粗利益投入量の推定","Estimate AI gross-margin inputs by account | SaaS SQL Lab":"アカウントごとの AI 粗利益投入量の推定 | SaaS SQL ラボ","Estimate Telemetry storage and monthly cost":"Telemetry のストレージと月額コストを見積もる","Estimate ingestion, retention, query, and team requirements from current vendor documentation rather than comparing entry prices alone.":"エントリー価格だけを比較するのではなく、現在のベンダーのドキュメントから取り込み、保持、クエリ、チームの要件を見積もります。","Estimate monthly cost":"月額費用の見積もり","Estimate retained event storage and current monthly plan cost from explicit volume, payload-size, retention, query-runtime, and team assumptions.":"明示的なボリューム、ペイロード サイズ、保持、クエリ実行時間、チームの想

54定から、保持されるイベント ストレージと現在の月額プランのコストを見積もります。","Estimate retained event storage and monthly Telemetry plan costs from event volume, payload size, retention, query time, and team size.":"イベントの量、ペイロード サイズ、保持、クエリ時間、チーム サイズから、保持されるイベント ストレージと毎月の Telemetry プランのコストを見積もります。","Estimate storage and monthly cost":"ストレージと月額コストの見積もり","Estimated AI cost by account":"アカウントごとの推定 AI コスト","Estimated LLM cost by plan":"プランごとの推定 LLM コスト","Estimated allocation cost, reconciled separately.":"割り当てコストの見積もり。別途調整されます。","Estimated cost":"推定コスト","Estimated monthly cost":"月額費用の目安","Estimated request cost under a versioned pricing rule.":"バージョン化された価格設定ルールに基づく推定リクエストコスト。","Estimated request cost.":"推定リクエスト費用。","Estimated retry cost":"推定再試行コスト","Estimates use published monthly list prices and simple decimal gigabytes. They exclude taxes, discounts, negotiated terms, compression, schema overhead, deletes, and workload changes. This is a planning tool, not an invoice or quote.":"推定には、公開されている月次の定価と単純な 10 進数のギガバイトが使用されます。これらには、税金、割引、交渉された条件、圧縮、スキーマのオーバーヘッド、削除、およびワークロードの変更は含まれません。これは計画ツールであり、請求書や見積書ではありません。",Evaluate:x,"Evaluate AI Agents with SQL | Telemetry Docs":"SQL で AI エージェントを評価する | Telemetry ドキュメント","Evaluate AI agents with SQL":"SQL で AI エージェントを評価する","Evaluate RAG Retrieval Quality by Version":"バージョンごとの RAG 取得品質の評価","Evaluate RAG Retrieval Quality by Version | Telemetry SQL":"RAG 取得品質をバージョンごとに評価する | Telemetry SQL","Evaluate first":"最初に評価する","Evaluate one real failure, one regression test, and one aggregate release comparison using the same approved fixture.":"同じ承認済み治具を使用して、1 つの実際の障害、1 つの回帰テスト、および 1 つの集約リリース比較を評価します。","Evaluate the same frozen examples and compare scorer versions, thresholds, coverage, failure review, and retained content.":"同じ凍結されたサンプルを評価し、スコアラーのバージョン、しきい値、カバレッジ、障害レビュー、および保持されたコンテンツを比較します。","Evaluation and experiment workflows":"評価および実験のワークフロー","Evaluation blueprint":"評価の青写真","Evaluation checklist":"評価チェックリスト","Evaluation completion time in UTC.":"UTC での評価完了時間。","Evaluation criteria":"評価基準","Evaluation criteria, product boundaries, source-linked comparisons, workload assumptions, and migration handoffs":"評価基準、製品境界、ソースにリンクされた比較、ワークロードの仮定、および移行のハンドオフ","Evaluation evidence":"評価証拠","Evaluation or production environment.":"評価環境または実稼働環境。","Evaluation outcome events with dataset, evaluator, prompt, model, and release versions; no built-in experiment or prompt-registry workflow.":"データセット、評価者、プロンプト、モデル、リリース バージョンを含む評価結果イベント。組み込みの実験やプロンプトレジストリワークフローはありません。","Evaluation ownership":"評価所有権","Evaluation score and cost tracking":"評価スコアとコストの追跡","Evaluation, prompt, dataset, and experiment workflows for inspecting and improving AI applications.":"AI アプリケーションを検査および改善するための評価、プロンプト、データセット、および実験のワークフロー。",Event:q,"

54Event Delivery and Idempotency | Telemetry Docs":"イベント配信と冪等性 | Telemetry ドキュメント","Event Sampling Strategies | Telemetry Docs":"イベントサンプリング戦略 | Telemetry ドキュメント","Event Schema Example | Telemetry":"イベントスキーマの例 | Telemetry","Event Schema Examples for SaaS Telemetry":"SaaS Telemetry のイベント スキーマの例","Event Schemas":"イベントスキーマ","Event Tracking Plan Template":"イベント追跡計画テンプレート","Event Tracking Plan Template | Telemetry":"イベント追跡計画テンプレート | Telemetry","Event contract":"イベント契約","Event contract name.":"イベント契約名。","Event contract, recommended analysis, and privacy boundaries":"イベントの契約、推奨される分析、およびプライバシーの境界","Event contracts for this workflow":"このワークフローのイベント コントラクト","Event count alone can hide oversized payloads. This query keeps count and byte volume together, making noisy or unexpectedly large event contracts visible without pretending that payload bytes equal a vendor bill.":"イベント数だけでも、サイズの大きいペイロードを隠すことができます。このクエリはカウントとバイト ボリュームをまとめて保持し、ペイロード バイトがベンダーの請求額と等しいかのように見せることなく、ノイズの多いイベント コントラクトや予想外に大規模なイベント コントラクトを可視化します。","Event data types":"イベントのデータ型","Event delivery and idempotency":"イベント配信と冪等性","Event facts":"イベントの事実","Event freshness SQL":"イベント鮮度 SQL","Event freshness and delivery latency are different problems. Comparing event time with receive time shows whether a live source is delivering old data that can rewrite recent dashboards.":"イベントの鮮度と配信遅延は別の問題です。イベント時間と受信時間を比較すると、ライブ ソースが最近のダッシュボードを書き換える可能性のある古いデータを配信しているかどうかがわかります。","Event freshness recipe":"イベント鮮度レシピ","Event grain, ownership, field types, privacy classification, example payload, and validation":"イベント粒度、所有権、フィールドタイプ、プライバシー分類、サンプルペイロード、および検証","Event grain, ownership, required fields, privacy classification, example payloads, and related SQL":"イベント粒度、所有権、必須フィールド、プライバシー分類、ペイロード例、および関連する SQL","Event idempotency":"イベントのべき等性","Event model":"イベントモデル","Event names, recommended fields, analysis questions, and privacy boundaries":"イベント名、推奨フィールド、分析の質問、プライバシー境界","Event occurrence time.":"イベント発生時刻。","Event receive time.":"イベント受信時間。","Event sampling":"イベントサンプリング","Event schema catalog":"イベントスキーマカタログ","Event schema design":"イベントスキーマ設計","Event schema design guide":"イベントスキーマ設計ガイド","Event schema examples built around outcomes":"結果を中心に構築されたイベント スキーマの例","Event schema examples for SaaS telemetry":"SaaS テレメトリのイベント スキーマの例","Event schema guide":"イベントスキーマガイド","Event schema not found":"イベントスキーマが見つかりません","Event schema starting points":"イベントスキーマの開始点","Event schemas":"イベントスキーマ","Event schemas for this analysis":"この分析のイベント スキーマ","Event table":"イベントテーブル","Event tables with low-cardinality dimensions as columns and high-cardinality identifiers kept out of partition choices.":"列としてカーディナリティの低いディメンションがあり、カーディナリティの高い識別子がパーティションの選択肢から除外されているイベント テーブル。","Event time in UTC.":"UTC でのイベント時間。","Event time.":"イベント時間。","Event tracking plan":"イベント追跡計画","Event tracking templates and deterministic SQL recipes designed for review in code and operational runbooks.":"イベント追跡テンプレートと決定論的な SQL レシピは、コードおよび運用ブックでのレビュー用に設計されています。","Event volume and distinct active accounts answer different questions, so both remain visible.":"イベントのボリュームと個別のアクティブなアカウントはさまざまな質問に答えるため、両方とも表示されたままになります。","Event-level cost uses a versioned price allocation.":"イベントレベルのコストでは、バージョン化された価格割り当てが使用されます。",Events:P,"Events per month":"月ごとのイベント","Events that arrive late can temporarily move users backward in a recently calculated funnel.":"遅れて到着するイベントにより、ユーザーが最近計算された目標到達プロセス内で一時的に後方に移動する可能性があります。","Events to capture":"キャプチャするイベント","Every guide includes a server-side snippet, delivery and privacy boundaries, a verification query, related SQL, and links to upstream documentation.":"すã

54¹ã¦ã®ã‚¬ã‚¤ãƒ‰ã«ã¯ã€ã‚µãƒ¼ãƒãƒ¼å´ã®ã‚¹ãƒ‹ãƒšãƒƒãƒˆã€é…ä¿¡ã¨ãƒ—ライバシーの境界、検証クエリ、関連する SQL、および上流のドキュメントへのリンクが含まれています。","Every milestone represents committed product state, not a UI click.":"すべてのマイルストーンは、UI のクリックではなく、コミットされた製品の状態を表します。","Every output is traceable to an input":"すべての出力は入力まで追跡可能です","Every published query must be read-only, include a typed event contract, and successfully plan and execute with":"パブリッシュされたすべてのクエリは読み取り専用であり、型指定されたイベント コントラクトが含まれ、適切に計画および実行される必要があります。","Every query names the denominator, business decisions, and claims the result cannot support.":"すべてのクエリでは、分母、ビジネス上の決定、および結果がサポートできない主張を指定します。","Every recipe publishes a JSON bundle with its typed schema, illustrative input rows, exact SQL, deterministic expected output, engine version, and review notes. A CSV exposes the same displayed result, while a static SVG makes the example chart indexable and reusable. The compact input demonstrates field names and JSON types; it is deliberately not represented as a complete generator for the aggregate result.":"すべてのレシピは、型付きスキーマ、例示的な入力行、正確な SQL、決定論的な予想出力、エンジン バージョン、およびレビュー メモを含む JSON バンドルを公開します。 CSV は同じ表示結果を公開しますが、静的 SVG はサンプル チャートをインデックス化して再利用可能にします。コンパクトな入力は、フィールド名と JSON タイプを示しています。意図的に、集計結果の完全なジェネレーターとしては表されていません。","Every story separates the customer’s published statement from our interpretation and avoids invented deployment details.":"すべてのストーリーは、お客様の公表された声明を当社の解釈から切り離し、でっち上げられた展開の詳細を避けます。",Evidence:"証拠","Evidence and benchmark protocol":"証拠とベンチマークプロトコル","Evidence and benchmarks":"証拠とベンチマーク","Evidence before claims":"請求前の証拠","Evidence handoff":"証拠の引き渡し","Evidence is separated from interpretation":"証拠は解釈から分離されている","Evidence map":"証拠マップ","Evidence required before an unasserted control changes status":"アサートされていないコントロールのステータスが変更される前に必要な証拠","Evidence you can open today":"今日から開ける証拠","Exact UTC measurement window and excluded intervals":"正確な UTC 測定ウィンドウと除外された間隔","Exactly-once delivery has subscription and regional constraints, so verify the actual configuration instead of inferring it from an acknowledgement call.":"1 回限りの配信にはサブスクリプションと地域の制約があるため、確認応答から推測するのではなく、実際の構成を確認してください。","Exactly-once delivery merely because the payload contains an event ID.":"ペイロードにイベント ID が含まれているという理由だけで、1 回だけ配信されます。","Example identifiers are synthetic and privacy classifications are starting points for your own review.":"サンプル識別子は合成されたものであり、プライバシー分類は独自のレビューの出発点となります。","Example rows and charts are clearly labeled synthetic. They demonstrate an analysis pattern rather than customer benchmarks or guaranteed results. Comparison pages link to the alternative product’s own documentation and include a visible review date.":"例の行とグラフには、合成というラベルが明確に付けられています。これらは、顧客のベンチマークや保証された結果ではなく、分析パターンを示します。比較ページには代替製品のドキュメントへのリンクがあり、レビュー日が表示されます。","Example: $452/mo on Datadog vs about $50/mo on Telemetry":"例: Datadog では月額 452 ドル、Telemetry でã

54¯æœˆé¡ç´„ 50 ドル","Example: a small SaaS team tracks one request.latency distribution metric tagged by 8 services, 5 status codes, 4 regions, and 10 tenants. That works out to about $452/month on Datadog Pro month-to-month. On Telemetry, 3 Business seats plus 80 GB stored and 50 query hours in a month totals about $50.10/month, which is about 9x cheaper in this example.":"例: 小規模の SaaS チームは、8 つのサービス、5 つのステータス コード、4 つのリージョン、および 10 のテナントによってタグ付けされた 1 つの request.latency 分布メトリックを追跡します。これは、Datadog Pro の月額料金で約 452 ドルになります。 Telemetry では、3 Business シートと 80 GB の保存時間、および 50 クエリ時間の月の合計は約 50.10 ドル/月となり、この例では約 9 倍安くなります。","Exclude cohorts that have not had the full conversion window before comparing final rates.":"最終レートを比較する前に、完全なコンバージョンウィンドウを持たなかったコホートを除外します。","Exclude incomplete current days from reporting comparisons.":"不完全な現在の日数をレポートの比較から除外します。","Exclude incomplete future weeks when comparing cohorts of different ages.":"異なる年齢のコホートを比較する場合は、不完全な将来の週を除外します。","Exclude internal and test teams consistently.":"社内チームとテストチームを一貫して除外します。","Exclude internal, test, or bot accounts before treating this as adoption.":"これを採用として扱う前に、内部アカウント、テスト アカウント、またはボット アカウントを除外してください。","Exclude participants exposed to multiple variants or assign them according to a documented intent-to-treat rule.":"複数の変異にさらされた参加者を除外するか、文書化された治療意図ルールに従って参加者を割り当てます。","Exclude secrets, credentials, authorization headers, raw prompts, payment details, and unnecessary personal data. Prefer categorized error context.":"シークレット、認証情報、認証ヘッダー、生のプロンプト、支払い詳細、不要な個人データを除外します。分類されたエラー コンテキストを優先します。","Exclude synthetic and development traffic before changing production retention.":"本番環境の保持を変更する前に、合成トラフィックと開発トラフィックを除外します。","Exclude synthetic checks or internal traffic only when the SLO definition explicitly excludes them.":"SLO 定義で明示的に除外されている場合にのみ、合成チェックまたは内部トラフィックを除外します。","Exclude very recent receipts that have not had the full completion window when calculating a final service level.":"最終的なサービス レベルを計算するときに、完全な完了ウィンドウを満たしていないごく最近の受領書を除外します。","Executed locally":"ローカルで実行","Execution duration after start.":"開始後の実行期間。","ExecutionContext available for explicitly managed background delivery":"明示的に管理されたバックグラウンド配信に ExecutionContext が利用可能","Exercise a provider timeout, ingestion rejection, and process shutdown before treating the dashboard as complete.":"ダッシュボードを完了として扱う前に、プロバイダーのタイムアウト、取り込みの拒否、およびプロセスのシャットダウンを実行します。","Exercise a safe synthetic restart and a planned replacement.":"安全な合成再起動と計画的な交換を実行します。","Exercise consent, blocked delivery, page termination, and rate limiting.":"同意、配信のブロック、ページの終了、レート制限を実行します。","Exercise deletion, export, access, sampling, and failure behavior before comparing list prices.":"定価を比較する前に、削除、エクスポート、アクセス、サンプリング、および失敗の動作を実行してください。","Exercise denied, failed, successful, and suspicious paths before alerting.":"警告を発する前に、拒否されたパス、失敗したパス、成功したパス、および疑わしいパスを実行します。","Exercise failure paths":"失敗パスを演習する","Exercise failure paths before alerts":"アラートの前に障害パスを実行する","Exercise known success, failure, retry, and empty-result cases before relying on aggregate results.":"集計結果に依存する前に、既知の成功、失敗、再試行、および空の結果のケースを実行してください。","Exercise one healthy deployment and one controlled provider or workload failure.":"1 つの正常なデプロイメントと 1 つの制御されたプロバイダーまたはワークロードの障害を実行します。","Exercise one success, validation failure, unhandled exception, and timeout.":"1 回の成功、検証の失敗、未処理の例外、およびタイムアウトを実行します。","Exercise one successful run, tool failure, recovered retry, and terminal failure while checking the trace-to-outcome handoff.":"トレースから結果へのハンドオフを確認しながら、実行の成功、ツールの失敗、回復した再試行、および端末の失敗を 1 回実行します。","Exercise one successful run, tool retry, terminal failure, and feedback event while comparing privacy boundaries and correlation.":"プライバシー境界と相関関係を比較しながら、1 回の成功した実行、ツールの再試行、ターミナルの失敗、およびフィードバック イベントを実行します。","Exercise one successful run, tool retry, terminal failure, and human review while confirming sensitive trace content is excluded.":"1 回の成功した実行、ツールの再試行、端末の障害、および機密性の高いトレース内容が除外されていることを確認しながら人間によるレビューを実行します。","Exercise one synchronous and one asynchronous path when the application uses both.":"アプリケーションが同期パスと非同期パスの両方を使用する場合は、1 つの同期パスと 1 つの非同期パスを実行します。","Exercise one tool failure, retry, and final agent outcome.":"1 つのツールの実行が失敗し、再試行され、最終的なエージェントの結果が得られます。","Exercise partial task failure, delegation loops, human input, cancellation, and asynchronous kickoff behavior before defining alerts.":"アラートを定義する前に、部分的なタスクの

54失敗、委任ループ、人間による入力、キャンセル、および非同期キックオフ動作を実行します。","Exercise permission denial, tool failure, maximum-turn, cancellation, and process-shutdown paths before alerting on completion rate.":"完了率を警告する前に、権限の拒否、ツールの失敗、最大回転数、キャンセル、プロセスのシャットダウン パスを実行します。","Exercise provider success, timeout, fallback, retry, and gateway failure without changing the application outcome definition.":"アプリケーションの結果定義を変更せずに、プロバイダーの成功、タイムアウト、フォールバック、再試行、およびゲートウェイの失敗を実行します。","Exercise tool failure, guardrail rejection, handoff, cancellation, and exporter-flush behavior before relying on completion-rate dashboards.":"完了率ダッシュボードに頼る前に、ツールの失敗、ガードレールの拒否、ハンドオフ、キャンセル、およびエクスポータのフラッシュ動作を確認してください。","Existing specialist systems already cover traces, infrastructure, security, or profiling where required.":"既存の専門システムは、必要に応じてトレース、インフラストラクチャ、セキュリティ、またはプロファイリングをすでにカバーしています。","Expanded the connected SQL Lab to 10 tables, 10,898 deterministic rows, and 12 tested lessons; added six dashboard examples with complete SQL and eight field-level event contracts with privacy guidance.":"接続された SQL ラボを 10 のテーブル、10,898 の決定的行、および 12 のテスト済みレッスンに拡張しました。完全な SQL を含む 6 つのダッシュボードの例と、プライバシー ガイダンスを含む 8 つのフィールド レベルのイベント コントラクトを追加しました。","Expanded the public cookbook to 80 read-only DataFusion recipes with typed schemas, deterministic fixtures, result tables, visualizations, edge cases, JSON and CSV downloads, and dashboard or alert guidance.":"パブリック クックブックを 80 の読み取り専用 DataFusion レシピに拡張し、型付きスキーマ、決定論的フィクスチャ、結果テーブル、ビジュアライゼーション、エッジ ケース、JSON および CSV のダウンロード、ダッシュボードまたはアラート ガイダンスを追加しました。","Expansion kept NRR above 100% in May and June, while declining GRR shows increasing contraction or churn underneath.":"5 月と 6 月は拡大により NRR が 100% 以上を維持しましたが、GRR の低下はその下での縮小または解約の増加を示しています。","Expected denials and suspicious attempts need different response rules.":"予想される拒否や疑わしい試みには、異なる応答ルールが必要です。","Expected maintenance locks should carry an approved workload category so they can be segmented.":"予想されるメンテナンス ロックには、セグメント化できるように承認されたワークロード カテゴリが含まれている必要があります。","Expected output CSV":"期待される出力 CSV","Expected user cancellation and suspicious automated attempts need separate reason categories and response policies.":"予想されるユーザーのキャンセルと不審な自動試行には、別個の理由カテゴリと対応ポリシーが必要です。","Experiment Revenue Lift | SQL Recipe":"収益増加の実験 | SQL レシピ","Explain cost and reliability changes inside the execution path.":"実行パス内のコストと信頼性の変化について説明します。",Explanation:"説明","Explicit contract version such as v2.":"v2 などの明示的な契約バージョン。","Explicit eligibility protects the denominator from health checks or unsupported traffic.":"明示的な適格性により、分母がヘルスチェックやサポートされていないトラフィックから保護されます。","Explicit feature assignment and product-outcome events; keep PostHog if its flag, replay, or experimentation workflow remains required.":"明示的な機能割り当てと製品結果イベント。フラグ、リプレイ、または実験ワークフローが引き続き必要な場合は、PostHog を保持します。",Explore:"探索","Explore Structured Events | Telemetry Docs":"構造化されたイベントを探索する | Telemetry ドキュメント","Explore Telemetry setup paths for AI agent quality, usage billing, security audit logs, retention, APIs, webhooks, jobs, infrastru

54cture, and onchain automation.":"AI エージェントの品質、使用量の請求、セキュリティ監査ログ、保持、API、Webhook、ジョブ、インフラストラクチャ、オンチェーン自動化のための Telemetry セットアップ パスを調べます。","Explore Telemetry structured events, AI agent monitoring, SQL querying, visual exploration, dashboards, alerts, and AI-assisted analysis.":"Telemetry 構造化イベント、AI エージェント監視、SQL クエリ、ビジュアル探索、ダッシュボード、アラート、AI 支援分析を探索します。","Explore Telemetry structured events, SQL, dashboards, and alerts.":"Telemetry 構造化イベント、SQL、ダッシュボード、およびアラートを探索します。","Explore a working dataset and save your first query before connecting production data. Upgrade only when your usage grows.":"運用データを接続する前に、作業データセットを探索し、最初のクエリを保存します。使用量が増加した場合にのみアップグレードしてください。","Explore and SQL query widgets":"Explore および SQL クエリ ウィジェット","Explore and Visualize Structured Events | Telemetry":"構造化されたイベントの探索と視覚化 | Telemetry","Explore capability":"機能を探索する","Explore gives operators and product teams a fast path from event fields to samples, tables, lines, bars, and stacked areas while keeping the generated query visible.":"Explore は、生成されたクエリを表示したままにしながら、オペレーターと製品チームにイベント フィールドからサンプル、テーブル、ライン、バー、積み上げ領域への高速パスを提供します。","Explore gives operators and product teams a fast path from event fields to samples, tables, lines, bars, and stacked areas while keeping the generated query…":"Explore は、生成されたクエリを維持しながら、オペレーターと製品チームにイベント フィールドからサンプル、テーブル、ライン、バー、積み上げ領域への高速パスを提供します。","Explore is optimized for one-table investigation; joins, several CTEs, and reusable analytical definitions belong in Query.":"Explore は 1 つのテーブルの調査用に最適化されています。結合、いくつかの CTE、および再利用可能な分析定義はクエリに属します。","Explore logs in Elastic Discover":"Elastic Discover でログを探索する","Explore product":"製品を調べる","Explore six SaaS dashboard examples with metric definitions, DataFusion SQL, synthetic results, freshness rules, assumptions, and interpretation boundaries.":"メトリクス定義、DataFusion SQL、合成結果、鮮度ルール、仮定、解釈境界を含む 6 つの SaaS ダッシュボードの例を調べてください。","Explore structured events":"構造化されたイベントを探索する","Exploring structured events":"構造化されたイベントの探索","Export metadata supports governance review when it records the actor role, approved data class, row-count band, outcome, and review decision—not the exported payload.":"エクスポート メタデータは、エクスポートされたペイロードではなく、アクターの役割、承認されたデータ クラス、行数バンド、結果、レビューの決定を記録するときに、ガバナンス レビューをサポートします。","Export outcome time.":"エクスポート結果の時間。","Export requests have the slowest tail and the largest gap between typical and worst-case performance.":"エクスポート リクエストのテールは最も遅く、通常のパフォーマンスと最悪の場合のパフォーマンスの差が最も大きくなります。","Exposed MRR describes incident scope; it does not claim that revenue was lost.":"公開された MRR はインシデントの範囲を説明します。収益が失われたとは主張していない。","Express middleware guide":"Express ミドルウェア ガイド",FAQ:R,"Failed and abandoned navigation stays beside latency so fast failures cannot make performance look healthy.":"失敗したナビゲーションや放棄されたナビゲーションはレイテンシを超えたままになるため、高速な失敗によってパフォーマンスが正常に見えることはありません。","Failed and rolled-back outcomes remain separate because a successful rollback still means the migration did not ship.":"ロールバックが成功しても移行が出荷されなかったことを意味するため、失敗した結果とロールバックされた結果は別々のままです。","Failed calls distinguish explicit retry loops from repeated successful c

54alls that never advance state.":"失敗した呼び出しは、明示的な再試行ループと、状態を決して進めない繰り返し成功した呼び出しとを区別します。","Failed database operations by plan":"計画ごとに失敗したデータベース操作","Failed lifecycle events remain visible beside terminal state.":"失敗したライフサイクル イベントは、終了状態の横に表示されたままになります。","Failed operations":"失敗した操作","Failed operations by declared incident":"宣言されたインシデントによる失敗した操作","Failed operations use stable account identifiers and exclude synthetic traffic.":"失敗した操作では安定したアカウント識別子が使用され、合成トラフィックが除外されます。","Failed workflow event timeline":"失敗したワークフロー イベントのタイムライン","Failure analysis by endpoint, method, status code, feature, and account.":"エンドポイント、メソッド、ステータス コード、機能、アカウントごとの障害分析。","Failure class, when present.":"失敗クラス (存在する場合)。","Failure rate is shown beside absolute review volume so a rare action does not create false urgency.":"失敗率は絶対レビュー量の横に表示されるため、まれã

54ªã‚¢ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã«ã‚ˆã£ã¦èª¤ã£ãŸç·Šæ€¥æ€§ãŒç”Ÿã˜ã‚‹ã“とはありません。","Failure rate prevents a fast-failing dependency from appearing healthy.":"失敗率により、高速で失敗する依存関係が正常に見えなくなります。","Failure rate stays beside retry share so a deliberately retried transient dependency is distinguishable from terminal failure.":"失敗率は再試行シェアの横にあるため、意図的に再試行された一時的な依存関係は最終的な失敗と区別できます。","Failure time.":"失敗の時間。","Fallback and retry analysis":"フォールバックおよび再試行分析","Fallback duration; zero for a hit.":"フォールバック期間。ヒットの場合はゼロ。","Fan-out jobs can legitimately create several child IDs; define the logical work identifier before comparing counts.":"ファンアウト ジョブは、合法的に複数の子 ID を作成できます。カウントを比較する前に、論理作業識別子を定義します。","Fargate task metadata endpoint":"Fargate タスクのメタデータ エンドポイント","Fargate workload health":"Fargate ワークロードの健全性","FastAPI middleware":"FastAPIミドルウェア","Feature adoption among upgraded teams":"アップグレードされたチーム間での機能の導入","Feature adoption before upgrade":"アップグレード前の機能導入","Feature adoption data that can be queried by team, plan, source, and cohort.":"チーム、プラン、ソース、コホートごとにクエリできる機能導入データ。","Feature cost reporting":"機能コストのレポート","Feature delivery":"機能の提供","Feature evaluation service":"機能評価サービス","Feature flag, cohort, and release make the comparison reproducible at the rollout boundary.":"機能フラグ、コホート、リリースにより、ロールアウト境界での比較が再現可能になります。","Feature flags and session-oriented product context":"機能フラグとセッション指向の製品コンテキスト","Feature rollout SQL guide":"機能ロールアウト SQL ガイド","Feature rollout analysis":"機能ロールアウト分析","Feature rollout guide":"機能展開ガイド",Field:D,"Field contract":"フィールド契約",Fields:E,"Fields are normalized":"フィールドは正規化されています","Fields that keep these queries reusable":"これらのクエリを再利用可能に保つフィールド","Fields the query expects":"クエリが期待するフィールド","Fifteen tables, explicit business join keys":"15 のテーブル、明示的なビジネス結合キー","Filter dotted nested fields and rank failing tools without flattening the original event payload.":"元のイベント ペイロードを平坦化することなく、点線でネストされたフィールドをフィルターし、失敗したツールをランク付けします。","Filter, aggregate, and visualize a table without starting from blank SQL":"空白から開始せずにテーブルをフィルター、集計、視覚化する SQL","Filter, aggregate, inspect, and visualize structured event tables while keeping the generated SQL visible and editable.":"生成された SQL を表示および編集可能な状態に保ちながら、構造化イベント テーブルのフィルター、集計、検査、視覚化を行います。","Filtering out 5xx responses makes this a successful-request latency view. Create a separate failed-request view when failure duration matters.":"5xx 応答をフィルターで除外すると、成功したリクエストのレイテンシー ビューになります。失敗期間が重要な場合は、別の失敗したリクエスト ビューを作成します。","Filtering to one service avoids mixing workflows with different latency and error baselines.":"1 つのサービスにフィルタリングすることで、異なるレイテンシやエラー ベースラインを持つワークフローが混在することを回避できます。","Final HTTP response status.":"最終的な HTTP 応答ステータス。","Final HTTP status when a response exists.":"応答が存在する場合の最終的な HTTP ステータス。","Final billing-event outcome.":"最終的な課金イベントの結果。","Final milestone outcome.":"最終的なマイルストーンの結果。","Final policy-decision time in UTC.":"最終ポリシー決定時刻 (UTC)。","Final provider or workflow outcome.":"最終的なプロバイダーまたはワークフローの結果。","Final provider request outcome.":"最終的なプロバイダー要求の結果。","Final request outcome.":"最終的なリクエストの結果。","Final response-body size in bytes. Store the size instead of the response body.":"最終的なレスポンスボãƒ

54‡ã‚£ã®ã‚µã‚¤ã‚º (バイト単位)。応答本文の代わりにサイズを保存します。","Final success or error outcome.":"最終的な成功またはエラーの結果。",Find:"調査","Find AI Quality Regressions by Prompt Version":"プロンプト バージョンごとに AI 品質の低下を見つける","Find AI Quality Regressions by Prompt Version | Telemetry SQL":"プロンプト バージョンごとに AI 品質の低下を見つける | Telemetry SQL","Find Cache Misses and Stampede Risk":"キャッシュミスとスタンピードのリスクを見つける","Find Cache Misses and Stampede Risk | Telemetry SQL":"キャッシュミスとスタンピードのリスクを見つける | Telemetry SQL","Find Database Lock Waits and Deadlocks":"データベースのロック待機とデッドロックの検索","Find Database Lock Waits and Deadlocks | Telemetry SQL":"データベースのロック待機とデッドロックを見つける | Telemetry SQL","Find Duplicate Event IDs":"重複するイベント ID を検索する","Find Duplicate Event IDs | Telemetry SQL":"重複するイベント ID を検索する | Telemetry SQL","Find Features Used Before Upgrade":"アップグレード前に使用されていた機能を検索する","Find Features Used Before Upgrade | Telemetry SQL":"アップグレード前に使用されていた機能を検索する | Telemetry SQL","Find Host and Container Resource Saturation":"ホストとコンテナのリソースの飽和状態を確認する","Find Host and Container Resource Saturation | Telemetry SQL":"ホストとコンテナのリソースの飽和状態を確認する | Telemetry SQL","Find Kubernetes Restarts by Workload":"ワークロードごとに Kubernetes 再起動を検索する","Find Kubernetes Restarts by Workload | Telemetry SQL":"ワークロードごとに Kubernetes 再起動を検索する | Telemetry SQL","Find Slow Database Queries by Fingerprint":"遅いデータベース クエリをフィンガープリントで検出する","Find Slow Database Queries by Fingerprint | Telemetry SQL":"指紋による遅いデータベース クエリの検出 | Telemetry SQL","Find Slow Frontend Resources by Host":"ホストごとに遅いフロントエンド リソースを検索する","Find Slow Frontend Resources by Host | Telemetry SQL":"ホストごとに遅いフロントエンド リソースを見つける | Telemetry SQL","Find Stalled Background Jobs With SQL":"SQL で停止したバックグラウンド ジョブを見つける","Find Stalled Background Jobs With SQL | Telemetry SQL":"SQL で停止したバックグラウンド ジョブを見つける | Telemetry SQL","Find agent runs that repeatedly call a small set of tools without reaching a successful outcome.":"成功した結果に達することなく、小規模なツール セットを繰り返し呼び出すエージェントの実行を見つけます。","Find an integration":"統合を探す","Find application transaction classes with long tails, rollbacks, and excessive open duration.":"ロングテール、ロールバック、過度のオープン期間を持つアプリケーション トランザクション クラスを見つけます。","Find database query regressions by release":"リリースごとにデータベース クエリの回帰を検出する","Find database query regressions by release | SaaS SQL Lab":"データベース クエリの回帰をリリースごとに検索 | SaaS SQL ラボ","Find databases, APIs, caches, and queues contributing the most tail latency to requests.":"リクエストに対するテール レイテンシの最大の原因となっているデータベース、API、キャッシュ、キューを見つけます。","Find event contracts where a required account, status, or correlation field is disappearing.":"必要なアカウント、ステータス、または相関フィールドが表示されなくなっているイベント コントラクトを検索します。","Find event sources that stopped delivering data or are arriving substantially later than they occurred.":"データの配信を停止したか、発生より大幅に遅れて到着しているイベント ソースを見つけます。","Find frontend releases and routes with the most repeated JavaScript failures and affected sessions.":"最も頻繁に JavaScript エラーが発生し、影響を受けたセッションを含むフロントエンド リリースとルートを検索します。","Find repeated failures by job name, queue, worker, and customer account.":"ジョブ名、キュー、ワーカー、顧客アカウントごとに繰り返される失敗を見つけます。","Find services, workers, or scheduled tasks that stopped reporting before a failure event appeared.":"障害イベントが発生する前にレポートを停止したサービス、ワーカー、またはスケジュールされたタスクを見つけます。","Find short authentication windows with repeated failures across many identities or coarse network sources.":"多くの ID または粗いネットワーク ソースにわたって失敗が繰り返される短い認証ウィンドウを見つけます。","Find sustained pressure":"持続的なプレッシャーを見つける","Find time buckets where repeated job attempts create disproportionate queue work and failures.":"ジョブの試行が繰り返されることで不均衡なキュー作業と障害が発生するタイム バケットを見つけます。","Find unreliable jobs by comparing successful runs, retries, failures, and tail duration.":"成功した実行、再試行、失敗、テール期間を比較して、信頼性の低いジョブを見つけます。","First queries run":"最初のクエリの実行","First query":"最初のクエリ","First-class datasets, evaluation pipelines, custom and built-in scorers, version tracking, feedback, and result comparison.":"ファーストクラスのデータセット、評価パイプライン、カスタムおよび組み込みスコアラー、バージョン追跡、フィードバック、結果比較。","First-touch or agreed attribution source.":"ファーストタッチまたは合意さã

54‚ŒãŸå‡ºå…¸å…ƒã€‚","Five checks before a recipe is published":"レシピ公開前の5つのチェック","Five million events at 200 bytes each produce about 1 GB of serialized payload per month. At three months of steady-state retention, the model estimates 3 GB retained.":"200 バイトの 500 万のイベントにより、毎月約 1 GB のシリアル化されたペイロードが生成されます。 3 か月の定常状態の保持では、モデルは 3 GB が保持されると推定します。","Five-minute buckets for operations; daily for reviews":"操作には 5 分のバケット。毎日レビューのために",Fix:"修正","Fix confirmed. Keep v43.":"改善を確認。v43を維持。","Fix deployed · waiting for outcomes":"修正をデプロイ · 結果を待機中",Fixture:"治具","Fixture checked":"治具のチェック済み","Fixture is verified":"治具が検証されました","Fixture verified":"治具の検証済み","Flask API reliability":"フラスコ API の信頼性","Flask and SQLAlchemy Telemetry":"Flask と SQLAlchemy Telemetry","Flask and SQLAlchemy Telemetry | Telemetry":"Flask と SQLAlchemy Telemetry | Telemetry","Flask request context":"Flaskリクエストコンテキスト","Flexible document search and a common Elastic ecosystem for observability, search, and security workloads.":"柔軟なドキュメント検索と、可観測性、検索、セキュリティのワークロードのための共通の Elastic エコシステム。","Flexible ingestion and querying designed for large volumes of cloud-native telemetry.":"大量のクラウドネイティブ テレメトリ向けに設計された柔軟な取り込みとクエリ。","Flexible typed events for business and operational workflows that may not produce exceptions.":"ä¾

54‹å¤–を生成しないビジネスおよび運用ワークフロー向けの柔軟な型指定されたイベント。",Float64:M,"Focused SQL dashboards and threshold alerts for migrated outcome questions; no automatic replacement for logs, metrics, traces, or framework instrumentation.":"移行された結果の質問に焦点を当てた SQL ダッシュボードとしきい値アラート。ログ、メトリクス、トレース、またはフレームワーク インストルメンテーションの自動置換はありません。","Focused SQL dashboards for migrated event questions; no automatic replacement for Prometheus or Tempo.":"移行されたイベントの質問に焦点を当てた SQL ダッシュボード。 Prometheus または Tempo の自動置換はありません。","Follow an account from signup to activation, model usage, background work, billing, API failures, and database operations. Every lesson runs locally against the same synthetic tables, so joins, release comparisons, and business definitions stay visible.":"サインアップからアクティベーション、モデルの使用状況、バックグラウンド作業、請求、API の障害、データベース操作までアカウントをフォローします。すべてのレッスンは同じ合成テーブルに対してローカルで実行されるため、結合、リリース比較、ビジネス定義は引き続き表示されます。","Follow each webhook from receipt through downstream completion and measure the share that finishes within an operating target.":"受信からダウンストリームの完了まで各 Webhook を追跡し、運用目標内で終了するシェアを測定します。","Follow one account across product, API, AI, jobs, billing, and databases":"製品、API、AI、ジョブ、請求、データベースにわたって 1 つのアカウントをフォローします","Follow one delivery end to end":"1 つの配信をエンドツーエンドで追跡する","Follow one logical job across attempts":"複数の試行にわたって 1 つの論理ジョブに従います","Follow substantive Telemetry product, documentation, SQL, dataset, and reliability changes with explicit dates and links to inspectable behavior.":"実質的な Telemetry 製品、ドキュメント、SQL、データセット、および信頼性の変更を、明示的な日付と検査可能な動作へのリンクとともに追跡します。","Follow the implemented path from saved SQL and due-time claims through point selection, aggregation, transitions, history, and email delivery.":"保存された SQL からの実装されたパスと、ポイントの選択、集計、遷移、履歴、電子メール配信を通じて期日要求をたどります。","For AI products with model usage, token spend, and latency risk":"モデルの使用量、トークンの支出、レイテンシのリスクを伴う AI 製品の場合","For Cursor users shipping product instrumentation":"製品計測器を出荷する Cursor ユーザー向け","For SaaS teams metering billable product usage":"課金対象製品の使用量を測定する SaaS チーム向け","For SaaS teams reconciling subscriptions, product usage, retention, and expansion":"サブスクリプション、製品の使用状況、保持、拡張を調整する SaaS チーム向け","For a paid plan, seat cost is users multiplied by the current monthly per-user price. Storage and query charges apply only to usage above that plan's included amounts. Negative overages are clamped to zero before the three components are added.":"有料プランの場合、シートのコストは、ユーザーに現在のユーザーごとの月額料金を乗じたものになります。ストレージ料金とクエリ料金は、そのプランに含まれる金額を超える使用量にのみ適用されます。マイナスの超過分は、3 つのコンポーネントが追加される前にゼロにクランプされます。","For advanced requirements":"高度な要件に対応","For data and platform teams validating event contracts before dashboards and alerts depen

54d on them":"ダッシュボードやアラートに依存する前にイベント コントラクトを検証するデータ チームとプラットフォーム チーム向け","For growing teams":"成長するチームのために","For high-volume workloads or compliance requirements, we can tailor pricing and support.":"大量のワークロードやコンプライアンス要件に合わせて、価格とサポートをカスタマイズできます。","For platform teams investigating restarts, readiness loss, and workload instability":"再起動、準備完了の喪失、ワークロードの不安定性を調査しているプラットフォーム チーム向け","For production charts, aggregate into complete fixed time buckets so adjacent periods are directly comparable.":"生産チャートの場合は、完全な固定時間バケットに集計して、隣接する期間を直接比較できるようにします。","For real-time detection, alert when the latest run is older than the expected interval plus documented jitter.":"リアルタイム検出の場合、最新の実行が予想される間隔と文書化されたジッターより古い場合にアラートを送信します。","For side projects":"サイドプロジェクトの場合","For teams asking Claude Code to modify production apps":"Claude Code に本番アプリの変更を依頼するチーム向け","For teams connecting application failures and latency to database behavior":"アプリケーションの障害と遅延をデータベースの動作に結び付けるチーム向け","For teams governing AI agents that can call tools or change external state":"ツールを呼び出したり外部状態を変更したりできる AI エージェントを管理するチーム向け","For teams instrumenting AI agents, tool calls, and LLM workflows":"AI エージェント、ツール呼び出し、LLM ワークフローを計測するチーム向け","For teams investigating authentication and privileged actions":"認証と特権アクションを調査しているチーム向け","For teams measuring agent outcomes beyond API success":"API の成功を超えるエージェントの成果を測定するチーム向け","For teams operating wallets, indexers, transactions, and onchain agents":"ウォレット、インデクサー、トランザクション、オンチェーン エージェントを運用するチーム向け","For teams running queues, cron jobs, imports, and async workers":"キュー、cron ジョブ、インポート、非同期ワーカーを実行しているチーム向け","For teams that depend on Stripe, GitHub, customer, or provider webhooks":"Stripe、GitHub、顧客、またはプロバイダー Webhook に依存するチームの場合","For teams that need activation, feature adoption, and retained-account data":"アクティベーション、機能の導入、アカウント データの保持が必要なチーム向け","For teams that need route-level latency, errors, and traffic visibility":"ルートレベルの遅延、エラー、トラフィックの可視性を必要とするチーム向け","For teams tracking containers, hosts, processes, disks, and network metrics":"コンテナ、ホスト、プロセス、ディスク、ネットワークメトリクスを追跡するチーム向け","For teams using Codex to add analytics and observability":"Codex を使用して分析と可観測性を追加するチーム向け","For three Business users, 3 GB is below the included storage. Twenty query hours are 10 hours above the included amount, so the starting estimate is $36 in seats plus $3 in query overage: $39 per month before taxes, discounts, or negotiated terms.":"3 人のビジネス ユーザーの場合、付属のストレージよりも 3 GB 少なくなります。 20 クエリ時間は含まれている金額より 10 時間高いため、開始見積もりはシートで 36 ドルとクエリの超過料金 3 ドル、つまり税、割引、または交渉条件を除く月額 39 ドルとなります。","For web teams connecting Core Web Vitals to routes and releases":"Core Web Vitals をルートとリリースに接続する Web チーム向け",Forward:"進む","Forward asynchronously through a supervised, bounded delivery path so telemetry HTTP latency cannot extend the user request or destabilize the application mailbox.":"監視された制限された配信パスを通じて非同期に転送するため、テレメトリ HTTP 遅延によってユーザー要求が延長されたり、アプリケーション メールボックスが不安定になったりすることがありません。","Found a slow fraud-check path":"不正検知処理ã

54®é…い箇所を特定",Foundations:"基礎","Founder,":"創設者、","Founders, product leaders, and engineering leaders":"創設者、プロダクト リーダー、エンジニアリング リーダー","Fraud and address checks run serially during payment.":"支払い中に不正行為と住所チェックが連続して実行されます。",Free:"無料","Free data lessons":"無料のデータ演習","Free plan with no credit card":"クレジットカード不要の無料プラン","Freeze the workload":"ワークロードを凍結する","Frequently asked questions":"よくある質問","Freshness rule":"鮮度ルール","From business events to answers that are easy to see":"ビジネスイベントから見やすい回答まで","From event contract to a visible answer":"イベント契約から目に見える答えまで","From prompt to verified improvement.":"プロンプトから、検証済みの改善へ。","From raw event delivery to an answer the team can use":"生のイベント配信からチームが使用できる回答まで","Frontend Performance Monitoring with SQL":"SQL によるフロントエンド パフォーマンスの監視","Frontend Performance Monitoring with SQL Use Case | Telemetry":"SQL を使用したフロントエンド パフォーマンス監視の使用例 | Telemetry","Frontend Performance Monitoring | Telemetry":"フロントエンドのパフォーマンス監視 | Telemetry","Frontend averages become actionable when they preserve route and release boundaries. This query pivots typed web-vital samples into one row per route and release, then orders the result by the share of samples that passed the product's reviewed thresholds.":"フロントエンド平均は、ルートを保持して境界を解放すると実用的になります。このクエリは、入力された Web-vital サンプルをルートおよびリリースごとに 1 行にピボットし、製品のレビュー済みしきい値を通過したサンプルの割合によって結果を並べ替えます。","Frontend build identifier.":"フロントエンドのビルド識別子。","Frontend build or release identifier.":"フロントエンドのビルドまたはリリースの識別子。","Frontend performance monitoring":"フロントエンドのパフォーマンス監視","Frontend regression analysis":"フロントエンド回帰分析","Frontend release identifier.":"フロントエンドのリリース識別子。","Frontend reliability":"フロントエンドの信頼性","Frontend reliability SQL Recipes | Telemetry":"フロントエンドの信頼性 SQL レシピ | Telemetry","Frontend reliability guide":"フロントエンド信頼性ガイド","Frontend reliability recipes":"フロントエンドの信頼性レシピ","Frontend reliability with SQL":"SQL によるフロントエンドの信頼性","Full-stack infrastructure, metrics, traces, and logs":"フルスタックのインフラストラクチャ、メトリクス、トレース、ログ","Full-text search, APM, infrastru

54cture, profiling, and security workflows":"全文検索、APM、インフラストラクチャ、プロファイリング、セキュリティ ワークフロー","Function name differs between engines.":"関数名はエンジンごとに異なります。","Funnel Conversion by Source | SQL Recipe":"ソースごとのファネル変換 | SQL レシピ","Funnel analysis SQL":"ファネル分析 SQL","Funnel bars: users by step":"ファネルバー: ユーザーごとのステップ","Funnel dashboard":"ファネルダッシュボード","Funnel recipe":"漏斗のレシピ","Funnel: sessions_reached by step_name":"ファネル: sessions_reached by step_name",GB:"GB","GB and":"GBと","GB included) x $":"GB を含む) x $","GB stored -":"GB 保存 -","GB stored, and":"GB が保存され、",GRR:"GRR","GRR caps every account at its starting MRR, so expansion cannot offset contraction or churn.":"GRR はすべてのアカウントの開始 MRR に上限を設けるため、拡大によって縮小や解約を相殺することはできません。","Gemini API text generation":"Gemini API テキスト生成","Gemini token and latency analysis":"Gemini トークンとレイテンシーの分析","GenAI outcome events with OpenTelemetry":"OpenTelemetry による GenAI 結果イベント","Generate or copy a Telemetry API key.":"Telemetry API キーを生成またはコピーします。","Generated SQL is a starting point, not an authoritative metric definition or security decision.":"生成された SQL は開始点であり、信頼できるメトリック定義やセキュリティ上の決定ではありません。","Generated SQL remains editable in the Query workspace":"生成された SQL はクエリ ワークスペースで引き続き編集可能です","Generated assistance may help draft or check content, but it is not listed as an author or evidence source. A publishable page still needs human ownership, working internal references, source review where claims can change, and the repository’s automated content checks.":"生成された支援は、コンテンツの下書きやチェックに役立つ可能性がありますが、作成者または証拠源としてはリストされません。公開可能なページには依然として人間の所有権、有効な内部参照、主張が変更される可能性のあるソース レビュー、およびリポジトリの自動コンテンツ チェックが必要です。","Generating an editable query with AI":"AI を使用して編集可能なクエリを生成する","Get an API key":"API キーを取得する","Get started":"はじめる","Get started for free":"無料で始めましょう","Get started quickly with generous limits for personal apps.":"個人アプリには寛大な制限を設けてすぐに使い始められます。","Getting started...":"開始しています…","GitHub Actions Workflow Telemetry Integration":"GitHub アクション ワークフロー Telemetry の統合","GitHub Actions Workflow Telemetry Integration | Telemetry":"GitHub アクション ワークフロー Telemetry 統合 | Telemetry","GitHub Actions contexts":"GitHub アクションコンテキスト","GitHub Actions variables":"GitHub アクション変数","GitHub push processing is acknowledged at receipt but frequently misses the five-minute downstream completion target.":"GitHub プッシュ処理は受信時に確認されますが、5 分間のダウンストリーム完了目標を達成できないことがよくあります。","GitHub warns that contexts can contain sensitive information and that some context values should be treated as untrusted input. Expand only the documented allowlist into shell environment variables.":"GitHub は、コンテキストには機密情報が含まれる可能性があり、一部のコンテキスト値は信頼できない入力として扱う必要があると警告します。文書化された許可リストのみをシェル環境変数に展開します。","Give Claude Code a prompt that makes telemetry part of the implementation pass instead of a separate cleanup project.":"Claude Code に、ãƒ

54†ãƒ¬ãƒ¡ãƒˆãƒªã‚’別個のクリーンアップ プロジェクトではなく実装パスの一部にするプロンプトを表示します。","Give Claude Code, Codex, Cursor, or another coding agent a bounded instrumentation brief with privacy and verification requirements.":"Claude Code、Codex、Cursor、または別のコーディング エージェントに、プライバシーと検証要件を含む制限されたインストルメンテーションの概要を提供します。","Give Claude Code, Codex, Cursor, or another coding agent reviewed instructions for safe structured events, SQL dashboards, and verification.":"Claude Code、Codex、Cursor、または別のコーディング エージェントがレビューした、安全な構造化イベント、SQL ダッシュボード、検証に関する手順を提供します。","Give Codex a bounded brief for product, reliability, and outcome telemetry with verification.":"Codex に、検証付きの製品、信頼性、結果テレメトリに関する限定された概要を提供します。","Give engineering, product, support, and founders a common view of the workflow.":"エンジニアリング、製品、サポート、創設者にワークフローの共通ビューを提供します。","Give every cohort the same return window before comparing retention.":"維持率を比較する前に、すべてのコホートに同じリターンウィンドウを与えます。","Give support and engineering one queryable history of async work.":"サポートとエンジニアリングに、非同期作業のクエリ可能な履歴を 1 つ提供します。","Give the agent a goal and guardrails: improve checkout completion without increasing latency or errors.":"エージェントに目標とガードレールを与えます。待ち時間やエラーを増加させることなく、チェックアウトの完了を改善します。","Give the agent a question that changes the next move.":"次の行動を変える問いをエージェントに与えましょう。","Give the agent a small, reviewable ingestion boundary":"エージェントに小さくてレビュー可能な取り込み境界を与える","Give the agent stable outcome, release, duration, and workflow fields it can compare before and after a change. Keep secrets and raw payloads out so the evidence stays safe and legible.":"成果、リリース、所要時間、ワークフローを安定したフィールドで記録し、変更前後を比較できるようにします。秘密情報や生のペイロードを除外し、安全で読みやすい根拠を残します。","Give the focused prompt to your coding agent, exercise one real billable boundary, then verify the accepted usage event before querying quota burn.":"コーディング エージェントに焦点を絞ったプロンプトを表示し、実際の請求可能境界を 1 つ実行し、クォータ バーンをクエリする前に、受け入れられた使用量イベントを確認します。","Give the focused prompt to your coding agent, run one real model request, then verify its tokens, cost, latency, and outcome in Telemetry.":"コーディング エージェントに焦点を絞ったプロンプトを提供し、実際のモデル リクエストを 1 つ実行して、そのトークン、コスト、レイテンシ、結果を Telemetry で確認します。","Give the question enough context":"質問に十分な文脈を与えてください","Give your agent a feedback loop.":"エージェントにフィードバックループを与えましょう。","Give your agent better analytical context.":"エージェントに、より良い分析コンテキストを。","Give your coding agent the context and verify real events":"コーディングエージェントにコンテキストを与え、実際のイベントを検証する",Go:"Go","Go API reliability":"Go API 信頼性","Go HTTP Server Structured Logging":"Go HTTP サーバー構造化ロギング","Go HTTP Server Structured Logging | Telemetry":"Go HTTP サーバー構造化ログ | Telemetry","Go SDK":"Go SDK","Go module":"Goモジュール","Go net/http package":"Go net/http パッケージ",Goal:"目標","Google ADK Agent Telemetry":"Google ADK エージェント Telemetry","Google ADK Agent Telemetry | Telemetry":"Google ADK エージェント Telemetry | Telemetry","Google ADK and telemetry-sh running in a trusted Python service":"信頼できる Python サービスで実行される Google ADK と telemetry-sh","Google ADK quickstart":"Google ADK クイックスタート","Google ADK run observability":"Google ADK 実行の可観測性","Google ADK runtime":"Google ADK ランタイム","Google Cloud Pub/Sub Telemetry":"Google Cloud Pub/Sub テレメトリ","Google Cloud Pub/Sub Telemetry | Telemetry":"Google Cloud Pub/Sub テレメトリ |テレメトリ","Google Cloud Run Telemetry":"Google Cloud Run テレメトリ","Google Cloud Run Telemetry | Telemetry":"Google Cloud Run テレメトリ |テレメトリ","Google Gemini API Telemetry":"Google ジェミニ API Telemetry","Google Gemini API Telemetry | Telemetry":"Google ジェミニ API Telemetry | Telemetry","GoogleChrome web-vitals":"GoogleChrome ウェブバイタル","Grafana Cloud Logs and Loki":"Grafana ã

54‚¯ãƒ©ã‚¦ãƒ‰ ログと Loki","Grafana Cloud and Loki provide a broad logs, metrics, traces, dashboards, and alerting ecosystem. Telemetry is the focused alternative when a team wants managed JSON event tables and SQL without assembling or operating the surrounding observability stack.":"Grafana Cloud と Loki は、広範なログ、メトリクス、トレース、ダッシュボード、アラート エコシステムを提供します。 Telemetry は、チームが周囲の可観測性スタックを組み立てたり操作したりせずに、マネージド JSON イベント テーブルと SQL を必要とする場合に重点を置いた代替手段です。","Grafana Cloud documentation":"Grafana クラウドドキュメント","Grafana Cloud pricing":"Grafana クラウド料金","Grafana Loki Alternative For Structured Log SQL":"Grafana 構造化ログの Loki 代替 SQL","Grafana Loki Alternative For Structured Log SQL | Telemetry":"Grafana 構造化ログの Loki 代替 SQL | Telemetry","Grafana dashboards and the broader metrics/traces stack":"Grafana ダッシュボードと広範なメトリクス/トレース スタック","Grafana offers much broader cross-signal visualization and integration capabilities; Telemetry offers fewer moving parts for its narrower job.":"Grafana は、より広範なクロスシグナルの視覚化および統合機能を提供します。 Telemetry は、より狭い範囲の作業に対して可動部品が少なくなります。",Grain:"穀物","Greater-than and less-than comparisons":"大なりと小なりの比較","Group by route template, release, dependency, or environment instead of raw URLs and other unbounded values.":"生の URL やその他の無制限の値ではなく、ルート テンプレート、リリース、依存関係、または環境ごとにグループ化します。","Group by workload ownership instead of short-lived pod names.":"有効期間の短いポッド名ではなく、ワークロードの所有権によってグループ化します。","Group database failures by portable SQLSTATE class, application operation, and release.":"データベースの障害をポータブル SQLSTATE クラス、アプリケーション操作、リリースごとにグループ化します。","Group users by first activity week and measure the percentage returning in later weeks.":"最初のアクティビティ週ごとにユーザーをグループ化し、後の週に戻ってくる割合を測定します。","Grouped bars: p50_ms and p95_ms by dependency":"グループ化されたバー: 依存関係別の p50_ms および p95_ms","Grouped bars: p50_ms and p95_ms by route":"グループ化されたバー: ルート別の p50_ms および p95_ms","Grouped bars: p50_ms and p95_ms by route_template":"グループ化されたバー: p

5450_ms および p95_ms by route_template","Grouped bars: p50_ttft_ms and p95_ttft_ms":"グループ化されたバー: p50_ttft_ms および p95_ttft_ms","Grouped bars: p95 latency and request volume":"グループ化されたバー: p95 レイテンシとリクエスト量","Grouped bars: recovered and permanent_failures by event_type":"グループ化されたバー: event_type による回復と permanent_failures","Grouping by both feature and model preserves the context needed to explain model migrations.":"機能とモデルの両方でグループ化すると、モデルの移行を説明するために必要なコンテキストが保持されます。","Grouping by event_id exposes retry deliveries without assuming that events close in time are duplicates.":"event_id でグループ化すると、時間的に近いイベントが重複していると想定せずに、配信の再試行が明らかになります。","Grouping by logical dependency and operation keeps the result actionable.":"論理的な依存関係と操作によってグループ化することで、結果を実用的な状態に保ちます。","Grouping by producer_version makes deployment regressions easier to isolate.":"producer_version でグループ化すると、展開の回帰を簡単に分離できます。","Grouping by queue keeps ownership and escalation paths clear.":"キューごとにグループ化すると、所有権とエスカレーション パスが明確になります。","Grouping by release keeps overlapping rollout traffic separate.":"リリースごとにグループ化すると、重複するロールアウト トラフィックが分離されます。","Grouping on a controlled route template avoids one series per resource identifier or query string.":"制御されたルート テンプレートでグループ化すると、リソース識別子またはクエリ文字列ごとに 1 つのシリーズが回避されます。","Groups ordered events within a visit.":"グループは訪問内でイベントを注文しました。",Guidance:O,"Guided funnels, retention, journeys, segmentation, cohorts, user behavior, and experimentation workflows.":"ガイド付きファネル、リテンション、ジャーニー、セグメンテーション、コホート、ユーザー行動、実験ワークフロー。","Guides prefer official vendor documentation, specifications, and first-party references. Comparison pages identify sources and a review date so time-sensitive claims can be rechecked.":"ガイドは、ベンダーの公式ドキュメント、仕様、およびファーストパーティのリファレンスを優先します。比較ページには出典とレビュー日が記載されているため、時間に敏感な主張を再確認できます。","HAVING filters after grouping, keeping only services whose newest event is older than the allowed silence window.":"HAVING はグループ化後にフィルターを適用し、最新のイベントが許可された沈黙ウィンドウよりも古いサービスのみを保持します。",HTTP:U,"HTTP ingestion API plus JavaScript, Python, Go, and Rust SDKs":"HTTP インジェスト API と JavaScript、Python、Go、および Rust SDK","HTTP method.":"HTTP方式。","HTTP middleware at request completion":"リクエスト完了時のHTTPミドルウェア","HTTP response status code.":"HTTP 応答ステータス コード。","HTTP response status.":"HTTP の応答ステータス。","HTTP status code.":"HTTP ステータス コード。","HTTP status returned for the attempt.":"試行に対して HTTP ステータスが返されました。","Hand the generated SQL to a deeper analysis when the question outgrows the controls.":"質問がコントロールを超えた場合は、生成された SQL をより深い分析に渡します。","Handle ingestion failures without printing the API key or changing a completed customer response.":"API キーを出力したり、完了した顧客応答を変更したりせずに、取り込みの失敗を処理します。","Handoff and outcome analysis":"引き継ぎと結果ã

54®åˆ†æž","Handoff, duration, and cost expose the operational tradeoff behind an apparently high completion rate.":"ハンドオフ、期間、コストは、一見高い完了率の背後にある運用上のトレードオフを明らかにします。","Harbor has crossed its included quota, while Lumen is close enough to need a forecast or customer notification.":"Harbor は含まれている割り当てを超えていますが、Lumen は予測または顧客への通知が必要なほどに近づいています。","Hashing an entire raw error message creates a new group whenever identifiers change.":"生のエラー メッセージ全体をハッシュすると、識別子が変更されるたびに新しいグループが作成されます。","Have Cursor add events and run the flow locally.":"Cursor にイベントを追加させ、フローをローカルで実行します。","Have a measured Telemetry result?":"Telemetry の測定結果をお持ちですか?","Health classifications can encode consumer-specific thresholds without hiding raw lag.":"健康分類は、生のラグを隠すことなく、消費者固有のしきい値をエンコードできます。","Heatmap-style table: cohort_week by week_number":"ヒートマップ スタイルのテーブル: cohort_week by week_number",Helicone:W,"Helicone can sit on the model request path as an AI gateway; Telemetry does not proxy model traffic.":"Helicone は、AI ゲートウェイとしてモデル リクエスト パス上に存在できます。 Telemetry はモデル トラフィックをプロキシしません。","Helicone combines an AI gateway with LLM request observability, sessions, cost analytics, caching, and alerts. Telemetry is a provider-neutral SQL layer for selected AI and application outcomes.":"Helicone は、AI ゲートウェイと LLM リクエストの可観測性、セッション、コスト分析、キャッシュ、アラートを組み合わせます。 Telemetry は、選択された AI およびアプリケーションの結果に対するプロバイダー中立の SQL レイヤーです。","Helicone cost dashboards, alerts, caching, and reports":"Helicone コスト ダッシュボード、アラート、キャッシュ、レポート","Helicone cost tracking":"Helicone コスト追跡","Helicone gateway requests and provider routing":"Helicone ゲートウェイ リクエストとプロバイダー ルーティング","Helicone groups LLM calls, vector operations, and tools into sessions and provides AI-specific cost and request analysis.":"Helicone は、LLM 呼び出し、ベクトル操作、ツールをセッションにグループ化し、AI 固有のコストとリクエストの分析を提供します。","Helicone platform overview":"Helicone プラットフォームの概要","Helicone remains on the request path while Telemetry stores selected terminal business outcomes.":"Helicone はリクエスト パス上に残りますが、Telemetry は選択された最終ビジネス結果を保存します。","Helicone sessions":"Helicone セッション","Helicone sessions, request details, and custom properties":"Helicone セッション、リクエストの詳細、およびカスタム プロパティ","High-capacity telemetry and white-glove onboarding.":"大容量のテレメトリと優れたオンボーディング。","High-cardinality fields":"高カーディナリティのフィールド","High-cardinality raw arguments can create privacy, cost, and usability problems.":"カーディナリティの高い生の引数は、プライバシー、コスト、および使いやすさの問題を引き起こす可能性があります。","High-cardinality raw identifiers are better used for restricted drill-down than as top-level chart dimensions.":"高カーディナリティの生識別子は、トップレベルのチャートのディメンションとしてよりも、制限されたドリルダウンに使用する方が適しています。","High-level visuals should lead back to inspectable event rows and SQL. That gives a foun

54der a fast view without removing the detail needed for investigation.":"高レベルのビジュアルは、検査可能なイベント行と SQL に戻る必要があります。これにより、創設者は、調査に必要な詳細を削除することなく、迅速なビューを得ることができます。","High-scale columnar analytics with control over schemas, ingestion, tuning, and deployment architecture.":"スキーマ、取り込み、チューニング、デプロイメント アーキテクチャを制御する高スケールのカラム分析。","High-volume event":"大規模イベント","High-volume logs or wide-event investigation":"大量のログまたは広範なイベントの調査","High-volume workflows may need a bounded event-name allowlist or trace sampling.":"大量のワークフローでは、制限されたイベント名の許可リストまたはトレース サンプリングが必要になる場合があります。","His published feedback describes the path from sending raw data to understanding it.":"彼の公開されたフィードバックでは、生データの送信からそれを理解するまでの過程が説明されています。","His published feedback emphasizes the complete path from tracking to analysis to visualization.":"彼が公開したフィードバックでは、追跡から分析、視覚化までの完全なパスが強調されています。","His published feedback specifically mentions logs, tracked events, the SQL workbench, flexible schemas, the REST query API, and reports delivered to Slack.":"彼が公開したフィードバックでは、ログ、追跡されたイベント、SQL ワークベンチ、柔軟なスキーマ、REST クエリ API、および Slack に配信されたレポートについて具体的に言及しています。","Hit rate alone can hide a damaging burst. This query keeps concurrent misses and backend duration beside miss rate so teams can distinguish normal cache churn from stampede risk.":"命中率だけでも、有害なバーストを隠すことができます。このクエリでは、ミス率に加えて同時ミスとバックエンド期間も維持されるため、チームは通常のキャッシュ チャーンとスタンピード リスクを区別できます。","HogQL insights, funnels, and cohorts":"HogQL の洞察、ファネル、およびコホート","HogQL, SQL visualizations, joins across warehouse sources, and materialized views for teams that want product analytics and a warehouse in one platform.":"HogQL、SQL ビジュアライゼーション、ウェアハウス ソース間の結合、および製品分析とウェアハウスを 1 つのプラットフォームで実行したいチーム向けのマテリアライズド ビュー。",Home:"ホーム",Honeycomb:j,"Honeycomb Alternative For Lightweight Wide Events":"軽量で幅広いイベント向けの Honeycomb の代æ›

54¿å“","Honeycomb Alternative For Lightweight Wide Events | Telemetry":"軽量で幅広いイベント向けの Honeycomb の代替品 | Telemetry","Honeycomb emphasizes exploratory observability and distributed-system debugging; Telemetry emphasizes explicit event tables and SQL for operational, product, and business workflows.":"Honeycomb は、探索的な可観測性と分散システムのデバッグを重視しています。 Telemetry は明示的なイベント テーブルを強調し、運用、製品、およびビジネス ワークフローの SQL を強調します。","Honeycomb is built for high-cardinality observability and debugging distributed systems with wide events and traces. Telemetry is a lighter alternative when the first need is custom application and business events, SQL analysis, and simple dashboards or alerts.":"Honeycomb は、高いカーディナリティの可観測性と、広範なイベントとトレースを含む分散システムのデバッグを目的として構築されています。 Telemetry は、カスタム アプリケーションやビジネス イベント、SQL 分析、シンプルなダッシュボードやアラートが最初に必要な場合の軽量な代替手段です。","Honeycomb observability quick start":"Honeycomb 可観測性クイックスタート","Honeycomb pricing":"Honeycombの価格","Honeycomb wide events and high-cardinality fields":"Honeycomb の幅広いイベントと高カーディナリティのフィールド","Host and type preserve ownership without storing full resource URLs.":"ホストとタイプは、完全なリソース URL を保存せずに所有権を保持します。","Hosting and data location":"ホスティングとデータの場所","Hour, network bucket, and method create an investigation unit.":"時間、ネットワーク バケット、および方法によって調査ユニットが作成されます。","Hourly error-budget burn rate":"時間当たりのエラーバジェット燃焼率","Hourly error-rate increase above baseline":"時間当たりのエラー率がベースラインを超えて増加","Hourly for operations; weekly for capacity planning":"操作の場合は 1 時間ごと。毎週の容量計画","Hourly grouping reduces individual-sample noise while keeping the affected time window visible.":"時間ごとにグループ化すると、影響を受ける時間枠を表示したままにして、個々のサンプルのノイズが軽減されます。","How Honeycomb calculates usage":"Honeycomb の使用量の計算方法","How Telemetry content is owned, tested, and corrected":"Telemetry コンテンツの所有、テスト、修正の方法","How Telemetry is different":"Telemetry の違い","How a team with the same need can start":"同じニーズを持つチームがどのように始められるか","How do rollout cohorts differ in adoption, reliability, and customer outcomes?":"導入コホートは、導入、信頼性、顧客の成果においてどのように異なりますか?","How does Telemetry compare to Datadog pricing?":"Telemetry と Datadog の価格を比較するとどうですか?","How does accepted-output cost compare with successfully collected revenue for each account?":"各アカウントで受け入れられた出力コストと正常に収集された収益をどのように比較しますか?","How every Telemetry SQL recipe is tested":"すべての Telemetry SQL レシピのテスト方法","How it works":"仕組み","How long does each service take to detect and recover from incidents?":"各サービスがインシデントを検出して回復するまでにどれくらいの時間がかかりますか?","How long does it take new users to reach the first meaningful action?":"新しいユーザーが最初の意味のあるアクションに到達するまでにどれくらい時間がかかりますか?","How many accounts and operations were affected by each declared incident?":"宣言された各インシデントによって影響を受けたアカウントと業務の数は何ですか?","How many accounts churned, stayed active, or returned this month?"

54:"今月、解約したアカウント、アクティブな状態を維持したアカウント、または戻ったアカウントの数は何ですか?","How many accounts were affected by the incident in each plan?":"各計画でインシデントの影響を受けたアカウントの数は何ですか?","How many distinct identities are affected?":"影響を受ける個別のアイデンティティはいくつありますか?","How many rows can I store in 1 GB?":"1 GB に何行保存できますか?","How many signed-up accounts connect data, run a first query, and create a dashboard?":"データを接続し、最初のクエリを実行し、ダッシュボードを作成するサインアップ アカウントの数は何ですか?","How much MRR came from new, expansion, contraction, churn, and reactivation movements?":"新規、拡大、縮小、解約、再活性化の動きからどれくらいの MRR が生じましたか?","How much model cost is associated with retries and cache misses?":"再試行とキャッシュミスに関連するモデルコストはどれくらいですか?","How much recurring revenue is new, expanded, contracted, churned, or reactivated?":"新規、拡大、縮小、解約、または再活性化された経常収益はどれくらいですか?","How much starting recurring revenue was retained before and after expansion?":"拡張前後で当初の経常収益はどのくらい維持されましたか?","How quickly is the API consuming its 99.9% availability budget?":"API は 99.9% の可用性予算をどれくらいの速さで消費していますか?","How teams use this workflow":"チームがこのワークフローを使用する方法","How the SQL works":"SQL の仕組み","How to choose":"選び方","How to produce a defensible performance result":"防御可能なパフォーマンス結果を生み出す方法","How to read the query":"クエリの読み方","Human and model-based graders need documented rubrics, calibration, and disagreement review.":"人間およびモデルベースの採点者には、文書化されたルーブリック、校正、および意見の相違のレビューが必要です。","Human review":"人間によるレビュー","Human-in-the-loop analytics":"人間参加型分析","Humans in the loop":"人が参加するループ",INP:"INP","Idempotency key for one logical usage record.":"1 つの論理使用状況レコードの冪等キー。","Idempotent processing with explicit complete, abandon, defer, and dead-letter policies":"明示的な完了、放棄、延期、配信不能ポリシーによる冪等処理","Idempotent side effects and an explicit distinction between an attempt and the final run outcome":"冪等の副作用と試行と最終的な実行結果の間の明示的な区別","Identifier shared across workflow steps.":"ワークフロー ステップ間で共有される識別子。","Identifier shared by every event for one job.":"1 つのジョブのすべてのイベントで共有される識別子。","Identifier shared by the original attempt and retries.":"最初の試行と再試行で共有される識別子。","Identify discarded trials, incomplete buckets, provider limits, configuration differences, and any result the test cannot support.":"破棄されたトライアル、不完全なバケット、プロバイダーの制限、構成の違い、およびテストでサポートできない結果を特定します。","Identify event identifiers delivered more than once and measure whether duplicate handling is working.":"複数回配信されたイベント識別子を特定し、重複処理が機能しているかどうかを測定します。","Identify who needs no-code behavioral exploration, cohorts, experimentation, feature delivery, or audience workflows.":"ノーコードの行動探索、コホート、実験、機能配信、または対象ユーザーのワークフローを必要としている人を特定します。","Identity or onboarding service":"ID またはオンボーディング サービス","Identity security":"アイデンティティのセキュリティ","Identity service after the provider outcome is known":"プロバイダーの結果が判明した後の ID サービス","If a guide, query, or product statement is incomplete, send the URL and the specific correction. Technical feedback is wel

54come.":"ガイド、クエリ、または製品説明が不完全な場合は、URL と具体的な修正内容を送信してください。技術的なフィードバックは歓迎です。","If duplicates are removed before storage, emit a separate deduplication outcome so the retry behavior remains observable.":"重複が保存前に削除された場合は、再試行動作が監視可能な状態を維持できるように、別の重複排除結果を出力します。","If events are emitted per attempt, build terminal-success and retry-exhaustion metrics explicitly so retries do not inflate job totals.":"イベントが試行ごとに発行される場合は、再試行によってジョブの合計が膨らまないよう、ターミナル成功メトリクスと再試行枯渇メトリクスを明示的に構築します。","If novel distributed-systems debugging and trace exploration are primary requirements, test Honeycomb's workflow first.":"新しい分散システムのデバッグとトレース探索が主な要件である場合は、最初に Honeycomb のワークフローをテストしてください。","If pricing is a significant issue due to your current financial situation, please feel free to email us at [email protected] and we'll see what we can do.":"現在の財務状況により価格設定が重要な問題である場合は、[email protected] までお気軽にメールでお問い合わせください。何ができるか検討させていただきます。","If traces already contain this timing, record only the business context needed to connect the outcome.":"トレースにこのタイミングがすでに含まれている場合は、結果を結び付けるために必要なビジネス コンテキストのみを記録します。","If you're on the free plan, we'll ask you to reduce your usage or upgrade to a paid plan. For paid plans, we charge $0.03 per month for every additional GB of storage beyond your plan limits.":"無料プランをご利用の場合は、使用量を減らすか、有料プランにアップグレードするようお願いします。有料プランの場合、プランの制限を超えた追加のストレージ GB ごとに、月額 0.03 ドルが課金されます。","Illustrative monthly cost model":"月額コストモデルの例","Immediate retries and scheduled backoff have different capacity effects and may need separate fields.":"即時再試行とスケジュールされたバックオフでは容量への影響が異なるため、別のフィールドが必要になる場合があります。","Immutable source audit records and aggregate dashboards serve different retention needs.":"不変のソース監査レコードと集約ダッシュボードは、さまざまな保持ニーズに対応します。","Impact assessment time in UTC.":"UTC での影響評価時間。","Impact duration is calculated only for affected accounts so unaffected rows do not pull the average toward zero.":"影響期間は影響を受けるアカウントに対してのみ計算されるため、影響を受けない行によって平均がゼロに近づくことはありません。",Implement:N,"Implementation and operating evidence rather than a roadmap statement":"ロードマップの記述ではなく、実装と運用の証拠","Implementation checkpoints":"実装のチェックポイント","Implementation evidence":"実装の証拠","Implementation guides":"実装ガイド","Implementation guides for your stack.":"スタックの実装ガイド。","Implementation references":"実装の参考資料","Implementation templates":"実装テンプレート","Implicit in prose and formatting":"散文とフォーマットに暗黙的に含まれる","Import telemetry-sh in server-only code and initialize it once with process.env.TELEMETRY_API_KEY.":"サーバー専用コードで telemetry-sh をインポートし、process.env.TELEMETRY_API_KEY で一度初期化します。","Important failures are handled business outcomes, retries, delays, or conversion changes rather than uncaught exceptions.":"重要な障害は、キャッチされない例外ではなく、処理されたビジネス結果、再試行、遅延、または変換の変更です。","Imported or invited users may have a different starting event.":"インポートされたユーザーまたは招待されたユーザーには、異なる開始イベントが設定される場合があります。",Improve:B,"Improve, then verify":"改善してから検証する","In this example, Telemetry is about":"この例では、Telemetry は約","In this example, Telemetry costs about 1/{multiple} as much as Datadog.":"この例では、Telemetry の費用は Datadog の約 1/{multiple} です。","In this loop, the agent compares checkout releases, finds a slow path, ships the fix, and checks that completion improved while p95 fell. The same pattern works for growth, reliability, AI quality, and cost.":"このループでは、エージェントがチェックアウトのリリースを比較し、遅い処理を修正して、p95の低下と完了率の改善を確認します。同じ流れを成長、信頼性、AI品質、コストにã

54‚‚使えます。","In-scope services, environments, data, tenants, regions, and exceptions":"対象範囲内のサービス、環境、データ、テナント、リージョン、および例外","Incident Detection and Recovery | SQL Recipe":"インシデントの検出と回復 | SQL レシピ","Incident commanders and customer-facing teams":"インシデント指揮官と顧客対応チーム","Incident customer impact":"インシデントによる顧客への影響","Incident customer impact Dashboard Example | Telemetry":"インシデントの顧客への影響ダッシュボードの例 | Telemetry","Incident customer impact by plan":"計画ごとのインシデントの顧客への影響","Incident customer-impact dashboard":"インシデントの顧客への影響ダッシュボード","Incident detection and recovery time":"インシデントの検出と復旧にかかる時間","Incident impact dashboard":"インシデント影響ダッシュボード","Incident investigation":"事件調査","Incident response":"インシデント対応","Incident response SQL":"インシデント対応 SQL","Incident response guide":"インシデント対応ガイド","Incident response with SQL":"SQL によるインシデント対応",Incidents:"事件","Include a stable event name, UTC time, status, duration, environment, release, safe identifiers, and the bounded dimensions required by known questions.":"安定したイベント名、UTC 時間、ステータス、期間、環境、リリース、安全な識別子、既知の質問で必要な制限されたディメンションを含めます。","Include failed requests if the provider bills them; otherwise add a billing_status field.":"プロバイダーが料金を請求する場合は、失敗したリクエストを含めます。それ以外の場合は、billing_status フィールドを追加します。","Include known first-attempt failures and recovered retries so the query distinguishes attempts from final outcomes.":"既知の最初の試行の失敗と回復された再試行を含めて、クエリが試行と最終結果を区別できるようにします。","Include non-model infrastru

54cture and labor costs before claiming gross margin.":"粗利益を主張する前に、モデル以外のインフラストラクチャと人件費を含めてください。","Include queue, job name, attempt, duration, item count, and error type.":"キュー、ジョブ名、試行時間、期間、項目数、エラーの種類が含まれます。","Include stable identifiers, status, duration, environment, feature, and categorized error context. Keep secrets and raw private content out.":"安定した識別子、ステータス、期間、環境、機能、および分類されたエラー コンテキストが含まれます。秘密や生のプライベートコンテンツを外部に漏らさないようにします。","Included fixture":"付属の治具","Included usage":"含まれる使用法",Includes:F,"Including event_name and source catches producers that accidentally reuse an identifier across different contracts.":"event_name とソースを含めると、異なるコントラクト間で識別子を誤って再利用するプロデューサーをキャッチします。","Incoming JSON is checked for schema compatibility, buffered for fresh queries, and written as compact Parquet history used by the DataFusion query layer.":"受信 JSON はスキーマの互換性がチェックされ、新しいクエリ用にバッファリングされ、DataFusion クエリ レイヤーで使用されるコンパクトな Parquet 履歴として書き込まれます。","Incomplete incidents are excluded from the completed-duration average and should be reported separately.":"不完全なインシデントは完了期間の平均から除外されるため、個別に報告する必要があります。","Increasing pool size can move contention into the database. Check database capacity before changing the client limit.":"プール サイズを増やすと、データベースに競合が発生する可能性があります。クライアント制限を変更する前にデータベース容量を確認してください。","Independent assurance and testing":"独立した保証とテスト","Indexable SVG of the deterministic example output. Download it for an article, runbook, or design review with attribution.":"決定論的な出力例のインデックス可能な SVG。記事、ランブック、または出典を明示した設計レビューのためにダウンロードしてください。",Infrastructure:K,"Infrastructure Metrics With SQL":"SQL によるインフラストラクチャ メトリック","Infrastructure Metrics With SQL Use Case | Telemetry":"SQL を使用したインフラストラクチャ メトリックの使用例 | Telemetry","Infrastructure SQL Recipes | Telemetry":"インフラストラクチャ SQL レシピ | Telemetry","Infrastructure SQL recipes":"インフラストラクチャ SQL レシピ","Infrastructure SQL use case":"インフラストラクチャ SQL の使用例","Infrastructure monitoring":"インフラ監視","Infrastructure recipes":"インフラストラクチャのレシピ","Infrastructure reliability with SQL":"SQL によるインフラストラクチャの信頼性","Infrastructure replication lag does not always equal application-visible staleness. Read events can preserve the selected replica role, replay lag, and consistency outcome.":"インフラストラクチャのレプリケーションの遅延は、アプリケーションから見える古い状態と必ずしも同じではありません。読み取りイベントは、選択したレプリカの役割、再生ラグ、一貫性の結果を保存できます。","Infrastructure use case":"インフラストラクチャの使用例","Ingest typed, privacy-conscious JSON":"インジェスト型、プライバシーを重視した JSON","Ingest useful events, explore new fields, write inspectable SQL, monitor AI agent outcomes, turn results into dashboards, and alert people when a meaningful signal changes.":"有用なイベントを取り込み、新しいフィールドを探索し、検査可能な SQL を書き込み、AI エージェントの結果を監視し、結果をダッシュボードに変換し、意味のある信号が変化したときに人々に警告します。",Ingesting:z,"Ingestion attempt time in UTC.":"取り込み試行時間（UTC）。","Ingestion contract and schema checks":"インジェストコントラクトとスキーマチェック","Ingestion freshness":"取り込みの鮮度","Ingestion freshness SQL":"取り込み鮮度 SQL","Ingestion troubleshooting":"取り込みのトラブルシューティング","Initialize Telemetry for synchronous code or TelemetryAsync for asyncio code once per process with a server-side key.":"サーバー側キーを使用して、プロセスごとに 1 回、同期コードの場合は Telemetry を、非同期コードの場合は TelemetryAsync を初期化します。","Initialize one shared client in server code. Browser and edge collection should pass through an application-owned allowlist.":"サーバー コードで 1 つの共有クライアントを初期化します。ブラウザーとエッジのコレクションは、アプリケーションが所有するホワイトリストを通過する必要があります。","Initialize reusable clients outside the handler and emit only one final outcome per invocation.":"再利用可能なクライアントをハンドラーの外部で初期化し、呼び出しごとに最終結果を 1 つだけ出力します。","Initialize telemetry.NewTelemetry once per process, or use an application-owned http.Client when you need context c

54ancellation and an explicit timeout.":"プロセスごとに 1 回 telemetry.NewTelemetry を初期化するか、コンテキストのキャンセルと明示的なタイムアウトが必要な場合はアプリケーション所有の http.Client を使用します。","Initialize the blocking Rust client once per process, or use an application-owned HTTP client when the service needs async delivery or explicit timeouts.":"ブロッキング Rust クライアントをプロセスごとに 1 回初期化するか、サービスが非同期配信または明示的なタイムアウトを必要とする場合は、アプリケーション所有の HTTP クライアントを使用します。","Inngest And Trigger.dev Job Telemetry":"Ingest and Trigger.dev ジョブ Telemetry","Inngest And Trigger.dev Job Telemetry | Telemetry":"Ingest and Trigger.dev ジョブ Telemetry | Telemetry","Inngest error handling and retries":"取り込みエラーの処理と再試行","Input USD / 1M tokens":"USD / 100万トークンを入力","Input and output tokens":"入力トークンと出力トークン","Input tokens / request":"トークン/リクエストの入力","Inside the SQL alert evaluator":"SQL アラート エバリュエーターの内部","Inspect Telemetry's reproducible SQL checks, deterministic datasets, event contracts, claim boundaries, and the protocol for publishing defensible performance results.":"Telemetry の再現可能な SQL チェック、決定論的データセット、イベント コントラクト、クレーム境界、防御可能なパフォーマンス結果を公開するためのプロトコルを検査します。","Inspect a complete event schema, DataFusion query, result, chart, and dashboard recommendation.":"完全なイベント スキーマ、DataFusion クエリ、結果、グラフ、ダッシュボードの推奨事項を検査します。","Inspect alert evaluation":"アラート評価の検査","Inspect contract":"契約書の検査","Inspect contract, SQL, and assumptions":"契約書、SQL、および前提条件を検査する","Inspect correlated events for the affected requests or accounts.":"影響を受けるリクエストまたはアカウントの相関イベントを検査します。","Inspect example":"検査例","Inspect failed examples and product impact before promoting or rolling back.":"昇格またはロールバックする前に、失敗した例と製品への影響を検査します。","Inspect inferred field types before building the first query.":"最初のクエリを作成する前に、推論されたフィールド タイプを検査します。","Inspect model requests, provider latency, usage, caching, retries, and gateway-level cost controls.":"モデルのリクエスト、プロバイダーの遅延、使用状況、キャッシュ、再試行、ゲートウェイ レベルのコスト制御を検査します。","Inspect query, result, and caveats":"クエリ、結果、および警告を検査する","Inspect required types, privacy fields, retries, and one known alternate outcome.":"必要なタイプ、プライバシー フィールド、再試行、および 1 つの既知の代替結果を検査します。","Inspect samples first":"最初にサンプルを検査する","Inspect six decision-oriented dashboards with full DataFusion SQL, metric definitions, visualization previews, freshness rules, and interpretation boundaries.":"完全な DataFusion SQL、メトリクス定義、視覚化プレビュー、鮮度ルール、解釈境界を備えた 6 つの意思決定指向のダッシュボードを検査します。","Inspect the SQL":"SQLを確認","Inspect the event schema":"イベントスキーマを検査する","Inspect the evidence":"証拠を調べます","Inspect the inferred schema and verify that retries do not change field types or generate a new logical event ID.":"推論されたスキーマを検査し、再試行によってフィールド タイプが変更されたり、新しい論理イベント ID が生成されたりしないことを確認します。","Inspect the product through a real question":"実際の質問を通じて製品を検査する","Inspect the production browser bundle and confirm it contains 

54no Telemetry API key.":"実稼働ブラウザ バンドルを調べて、Telemetry API キーが含まれていないことを確認します。","Inspect the public test inventory, see exactly what each proof supports, and use a reproducible protocol for workload-specific performance evaluation.":"公開されたテスト インベントリを検査し、各証明が何をサポートしているかを正確に確認し、ワークロード固有のパフォーマンス評価に再現可能なプロトコルを使用します。","Inspect the reproducibility boundary":"再現性の境界を検査する","Inspect the result, not only the syntax":"構文だけでなく結果を検査する","Inspect transaction order for operation families with deadlocks.":"デッドロックのある操作ファミリーのトランザクション順序を検査します。","Inspect what is tested—and what is not claimed":"何がテストされ、何が主張されていないのかを検査する","Inspectable SQL and raw typed rows for teams that want explicit counting rules and reusable queries.":"明示的なカウントルールと再利用可能なクエリを必要とするチーム向けの、検査可能な SQL と生の型付き行。","Inspectable analysis":"検査可能な分析","Inspectable dashboard gallery":"検査可能なダッシュボード ギャラリー","Inspectable inventory":"検査可能な在庫","Inspectable proof path":"検査可能な証明パス","Inspecting the checkout flow and defining success…":"決済フローを確認し、成功の基準を定義しています…","Install and initialize server-side":"サーバー側のインストールと初期化","Instructions that end in inspectable data":"検査可能なデータで終わる命令",Instrument:"計測","Instrument AI agent observability with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease log agent runs, model requests, tool calls, retries, failures, and accepted outcomes. Include agent_name, feature, model, provider, status, latency_ms, retry_count, tool_name, total_tokens, estimated_cost_usd, and error_type where relevant.\n\nCreate dashboards for run volume, failure rate by tool, p95 latency, model cost by feature, and accepted-output rate.\n\nDo not log raw prompts, completions, auth headers, secrets, or private user content.":`Telemetry を使用して AI エージェントの可観測性を計測します。
55
56/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
57
58エージェントの実行、model要求、ツール呼び出し、再試行、失敗、および受け入れられた結果を記録してください。必要に応じて、agent_name、feature、model、provider、status、latency_ms、retry_count、tool_name、total_tokens、estimated_cost_usd、および error_type を含めます。
59
60実行量、ツール別の故障率、p95 レイテンシ、feature別のmodel コスト、および受け入れられた出力率のダッシュボードを作成します。
61
62生のプロンプト、入力完了、認証ヘッダー、シークレット、またはプライベート ユーザー コンテンツをログに記録しないでください。`,"Instrument AI agent quality and evaluation with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog terminal agent outcomes with run_id, workflow, model, prompt_version, release, status, reviewer_outcome, human_handoff, duration_ms, input_tokens, output_tokens, estimated_cost_usd, retry_count, and controlled error_type. Log tool outcomes separately with a shared run_id.\n\nCreate dashboards for technical success, reviewed acceptance, revision and rejection, human handoff, cost per accepted outcome, and quality by release. Exclude unreviewed runs from the reviewed-acceptance denominator.\n\nDo not log raw prompts, completions, tool payloads, secrets, or personal data unless the data owner has explicitly approved the purpose and retention.":`Telemetry を使用して AI エージェントの品質と評価を計測します。
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64/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
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66ターミナル エージェントの結果を run_id、ワークフロー、model、prompt_version、リリース、status、reviewer_outcome、human_handoff、duration_ms、input_tokens、output_tokens、で記録します。 estimated_cost_usd、retry_count、および制御対象の error_type。共有 run_id を使用してツールの結果を個別に記録します。
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68技術的な成功、レビューされた承認、改訂と拒否、人による引き継ぎ、承認された結果ごとのコスト、リリースごとの品質に関するダッシュボードを作成します。未レビューの実行をレビュー済みの受け入れ分母から除外します。
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70データ所有者が目的と保持を明示的に承認していない限り、生のプロンプト、完了、ツールのペイロード、秘密、または個人データをログに記録しないでください。`,"Instrument AI agent security decisions with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nAt the authorization boundary, log agent_tool_authorization_decided with:\nevent_id, run_id, tool_call_id, workflow, agent_name, tool_name, action_class, risk_level, decision, reason_code, policy_version, release, environment, and timestamp_utc.\n\nUse controlled values for action_class, risk_level, decision, and reason_code. Emit the authorization decision before execution, then log agent_tool_completed separately with the same correlation identifiers, status, duration_ms, and a boun

70ded error_type.\n\nCreate reviewed SQL for decision volume, denial rate, approval-required volume, policy-version changes, and allowed actions that later fail. Keep absolute counts beside rates.\n\nDo not log prompts, completions, credentials, authorization headers, tool arguments, tool results, retrieved content, customer data, or free-form policy explanations. Keep enforcement in the policy layer; Telemetry is the analysis surface.":`Telemetry を使用して AI エージェントのセキュリティ決定を計測します。
71
72/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
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74認可境界で、次のように agent_tool_authorization_decided をログに記録します。
75event_id、run_id、tool_call_id、ワークフロー、agent_name、tool_name、action_class、risk_level、決定、reason_code、 policy_version、リリース、環境、および timestamp_utc。
76
77action_class、risk_level、決定、および reason_code には制御された値を使用します。実行前に認可決定を発行し、同じ相関識別子、status、duration_ms、および制限された error_type を使用して agent_tool_completed を個別に記録します。
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79決定ボリューム、拒否率、承認が必要なボリューム、ポリシー バージョンの変更、および後で失敗する許可されたアクションについてレビュー済みの SQL を作成します。レートの横に絶対数を記録します。
80
81プロンプト、入力完了、認証情報、認証ヘッダー、ツール引数、ツール結果、取得したコンテンツ、顧客データ、または自由形式のポリシー説明をログに記録しないでください。ポリシー層での強制を維持します。 Telemetry は解析面です。`,"Instrument AI agent security decisions with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nBefore every consequential tool call, log agent_tool_authorization_decided with event_id, run_id, tool_call_id, workflow, tool_name, action_class, risk_level, decision, reason_code, policy_version, release, environment, and timestamp_utc. Use only bounded values. Log the terminal tool outcome separately with the same run_id and tool_call_id.\n\nCreate dashboards for decisions by tool and risk level, denial rate, approval-required volume, policy-version changes, and allowed actions that later fail. Keep counts beside rates and require a minimum sample size before alerting.\n\nNever log raw prompts, completions, credentials, authorization headers, tool arguments, tool results, retrieved documents, customer content, or free-form policy explanations. Do not treat these analytics as a replacement for least privilege, sandboxing, authorization enforcement, or an immutable security evidence store.":`Telemetry を使用して AI エージェントのセキュリティ決定を計測します。
82
83/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
84
85結果として生じるすべてのツール呼び出しの前に、agent_tool_authorization_decided を event_id、run_id、tool_call_id、ワークフロー、tool_name、action_class、risk_level、決定とともに記録します。 reason_code、policy_version、リリース、環境、および timestamp_utc。制限された値のみを使用してください。同じ run_id と tool_call_id を使用して、端末ツールの結果を個別に記録します。
86
87ツールとリスク レベル、拒否率、承認が必要な量、ポリシー バージョンの変更、後ã

87§å¤±æ•—する許可されたアクションごとに意思決定を行うためのダッシュボードを作成します。レートの横にカウントを維持し、アラートを発行する前に最小サンプル サイズを要求します。
88
89生のプロンプト、入力内容、認証情報、認証ヘッダー、ツール引数、ツール結果、取得したドキュメント、顧客コンテンツ、または自由形式のポリシー説明を決して記録しないでください。これらの分析を、最小権限、サンドボックス、承認の強制、または不変のセキュリティ証拠ストアの代替として扱わないでください。`,"Instrument AI agent telemetry for runs, tool calls, retries, latency, model cost, failures, and accepted outcomes in SQL-ready event tables.":"SQL 対応イベント テーブルで、実行、ツール呼び出し、再試行、レイテンシー、モデル コスト、失敗、および受け入れられた結果に関する AI エージェント テレメトリを計測します。","Instrument Claude Code workflows":"Claude Codeのワークフローを計測","Instrument Cursor workflows":"楽器 Cursor ワークフロー","Instrument Express route outcomes with stable route templates, status codes, request latency, and safe correlation fields.":"安定したルート テンプレート、ステータス コード、リクエスト レイテンシ、および安全な相関フィールドを備えた Express ルート結果を計測します。","Instrument Kubernetes workload reliability with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nEmit controlled workload events with cluster, namespace, workload, pod, event_name, restart_count, ready, release, and environment. Add a bounded reason category only when it is already available and approved.\n\nCreate SQL and a dashboard for restart transitions, readiness loss, rollout changes, and related application errors by workload. Alert only on repeated restarts plus sustained readiness or product impact.\n\nDo not send Kubernetes secrets, environment variable values, full manifests, raw logs, container arguments, or customer payloads.":`Kubernetes ワークロードの信頼性を Telemetry で計測します。
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91/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
92
93クラスター、名前空間、ワークロード、ポッド、event_name、restart_count、準備完了、リリース、および環境を使用して、制御されたワークロード イベントを発行します。制限付き理由カテゴリは、すでに利用可能で承認されている場合にのみ追加します。
94
95SQL と、ワークロードごとの再起動移行、準備完了の喪失、ロールアウトの変更、関連するアプリケーション エラー用のダッシュボードを作成します。再起動が繰り返され、継続的な準備状況または製品への影響が発生した場合にのみアラートを送信します。
96
97Kubernetes シークレット、環境変数値、完全なマニフェスト、生のログ、コンテナー引数、または顧客ペイロードを送信しないでください。`,"Instrument LLM usage and cost with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog each model request with:\nprovider, model, route, feature, user_id, team_id, input_tokens, output_tokens, total_tokens, estimated_cost_usd, latency_ms, status, retry_count, and error_type.\n\nConnect outcome events such as copied, saved, accepted, retried, regenerated, or discarded.\n\nCreate dashboards for daily spend, cost by feature, cost by account, failures by model, p95 latency, and accepted-output rate.\n\nDo not store raw prompts or completions by default.":`Telemetry を使用した LLM の使用量とコストを計測します。
98
99/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
100
101各modelリクエストを次のように記録します。
102provider、model、route、feature、user_id、team_id、input_tokens、output_tokens、total_tokens、estimated_cost_usd、latency_ms、status、 retry_count、および error_type。
103
104コピー、保存、受け入れ、再試行、再生成、破棄などの結果イベントを接続します。
105
1061 日の支出、featureごとのコスト、アカウントごとのコスト、modelごとの障害、p95 レイテンシ、および受け入れられた出力レートのダッシュボードを作成します。
107

108デフォルトでは、生のプロンプトまたは入力完了を保存しません。`,"Instrument NestJS controllers and providers with normalized route outcomes, latency, errors, releases, and approved account context.":"正規化されたルート結果、レイテンシー、エラー、リリース、承認されたアカウント コンテキストを使用して NestJS コントローラーとプロバイダーを計測します。","Instrument Node.js frameworks, edge runtimes, queues, database clients, loggers, webhooks, and AI applications with server-side events.":"Node.js フレームワーク、エッジ ランタイム、キュー、データベース クライアント、ロガー、Webhook、サーバー側イベントを備えた AI アプリケーションを計測します。","Instrument Python APIs, workers, database applications, and AI agent frameworks with synchronous or asyncio-safe structured events.":"Python API、ワーカー、データベース アプリケーション、同期または非同期安全な構造化イベントを備えた AI エージェント フレームワークをインストゥルメントします。","Instrument SaaS revenue analytics with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nCreate immutable subscription_revenue_moved events for new, expansion, contraction, churn, and reactivation movements. Include account_id, subscription_id, movement_type, prior_mrr_minor, new_mrr_minor, movement_mrr_minor, currency, effective_at, plan, billing_interval, reason_category, source_event_id, and schema_version.\n\nAdd invoice payment and entitlement outcome events with stable provider identifiers so a closed period can be reconciled without counting webhook retries twice. Connect product outcomes using the same approved account_id.\n\nCreate SQL for MRR movement, gross and net revenue retention, payment-failure recovery, expansion by activation cohort, and revenue at risk after reliability incidents.\n\nKeep money in integer minor units, preserve currency, document the reporting timezone and cohort window, and do not log card data, invoice PDFs, customer names, email addresses, or unrestricted provider payloads.":`Telemetry を使用して SaaS 収益分析を計測します。
109
110/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
111
112新規、拡張、縮小、チャーン、および再アクティブ化の動きに対して、不変の subscription_revenue_moved イベントを作成します。 account_id、subscription_id、movement_type、prior_mrr_minor、new_mrr_minor、movement_mrr_minor、通貨、effective_at、プランを含めます。 billing_interval、reason_category、source_event_id、および schema_version。
113
114安定したprovider ID を使用して請求書支払いおよび資格付与結果イベントを追加すると、Webhook の再試行を 2 回カウントせずに終了期間を調整できるようになります。同じ承認済みの account_id を使用して製品の結果を接続します。
115
116MRR の移動、総収益および純収益の保持、支払い不履行の回復、アクティベーション コホートによる拡張、および信頼性インシデント後のリスクにさらされる収益のために、SQL を作成します。
117
118お金を整数マイナー単位で保持し、通貨を保持し、レポートのタイムゾーンとコホートウィンドウを文書化し、カードデータ、請求書の PDF、顧客名、電子メールアドレス、または無制限のproviderペイロードをログに記録しないでください。`,"Instrument a completed unit of work":"完了した作業単位を計測する","Instrument a single end-to-end path, send synthetic success and failure events, and review the first query before expanding.":"単一のエンドツーエンド パスを計測し、合成成功イベントと失敗イベントを送信し、拡張する前に最初のクエリを確認します。","Instrument after the framework resolves the outcome":"フレームワークが結果を解決した後の手段","Instrument application-level database reliability with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog database_query_completed, database_pool_sampled, database_transaction_completed, database_lock_wait_completed, database_replication_sampled, and database_migration_completed with controlled fields such as:\nquery_fingerprint, service, database_name, pool_name, status, duration_ms, acquisition_wait_ms, active_connections, idle_connections, max_connections, transaction_id, error_type, lag_seconds, migration_id, release, and environment.\n\nCreate dashboards and reviewed alerts for slow-query rate by fingerprint, connection-pool waits and timeouts, transaction rollback rate, unresolved locks and deadlocks, replica or CDC lag, and migration failures by release.\n\nUse bounded operation names and allowlisted error categories. Do not log raw SQL, query parameters, connection strings, credentials, database error messages, or customer records.":`Telemetry を使用して、アプリケーション レベルのデータベースの信頼性を計測します。
119
120/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
121
122次のような制御フィールドを使用して、database_query_completed、database_pool_sampled、database_transaction_completed、database_lock_wait_completed、database_replication_sampled、および database_migration_completed をログに記録します。
123query_fingerprint、サービス、database_name、pool_name、status、duration_ms、acquisition_wait_ms、active_connections、idle_connections、max_connections、 transaction_id、error_type、lag_seconds、migration_id、リリース、および環境。
124
125ダッシュボードを作成し、フィンガープリント別の低速クエリ率、接続プールの待機とタイムアウト、トランザクションのロールバック率、未解決のロックとデッドロック、レプリカまたは CDC のラグ、リリース別の移行失敗に関するアラートを確認します。
126
127制限された操作名とホワイトリストに登録されたエラー カテゴリを使用します。生の SQL、クエリ パラメーター、接続文字列、資格情報、データベース エラー メッセージ、または顧客レコードをログに記録しないでください。`,"Instrument async workers, scheduled jobs, retries, failures, and dead-letter events with SQL-ready logs.":"SQL 対応ログを使用して、非同期ワーカー、スケジュールされたジョブ、再試行、失敗、配信不能イベントを計測します。","Instrument background jobs and async workers with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease log job_started, job_completed, and job_failed events with job_name, queue_name, attempt, status, duration_ms, scheduled_at, started_at, completed_at, item_count, retry_count, and error_type.\n\nCreate a dashboard showing throughput by job, failures by job, p95 duration, retry volume, oldest pending job, and dead-letter events. Add alerts for stalled jobs and repeated failures.":`Telemetry を使用してバックグラウンド ジョブと非同期ワーカーを計測します。
128
129/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
130
131job_started、job_completed、および job_failed イベントを job_name、queue_name、試行、status、duration_ms、scheduled_at、で記録してください。 started_at、completed_at、item_count、retry_count、および error_type。
132
133ジョブごとのスループット、ジョブごとの失敗、p95 の期間、再試行量、最も古い保留中のジョブ、配信不能イベントを表示するダッシュボードを作成します。停止したジョブと繰り返される失敗に対するアラートを追加します。`,"Instrument background jobs with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog job_started, job_completed, job_failed, job_retried, and dead_letter_created with:\njob_name, queue_name, attempt, status, duration_ms, scheduled_at, started_at, completed_at, item_count, retry_count, worker_name, and error_type.\n\nCreate queries and a dashboard for throughput by job, failures by job, p95 duration, retry volume, stalled jobs, and newest dead-letter events.\n\nDo not log raw job payloads, credentials, webhook bodies, or customer content.":`Telemetry を使用してバックグラウンド ジョブを計測します。
134
135/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
136
137job_started、job_completed、job_failed、job_retried、および dead_letter_created を次のように記録します。
138job_name、queue_name、試行、status、duration_ms、scheduled_at、started_at、completed_at、item_count、retry_count、 worker_name、error_type。
139
140ジョブごとのスループット、ジョブごとの失敗、p95 の期間、再試行量、停止したジョブ、および最新の配信不能イベントに関するクエリとダッシュボードを作成します。
141
142未処理のジョブ ペイロード、認証情報、Webhook 本体、または顧客コンテンツをログに記録しないでください。`,"Instrument crypto and onchain automation workflows with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease log indexer updates, wallet actions, agent runs, tool calls, transaction attempts, deploys, gas costs, and failures. Include chain_id, network, workflow_name, wallet_category, status, latency_ms, gas_cost_native, gas_cost_usd, retry_count, and error_type where relevant.\n\nCreate dashboards for transaction failures, gas cost by workflow, indexer freshness, tool-call failures, and recent deploy activity.\n\nDo not log private keys, signatures, mnemonics, raw auth tokens, or sensitive wallet owner data.":`Telemetry を使用して、暗号化とオンチェーンの自動化ワークフローを計測します。
143
144/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
145
146インデクサーの更新、ウォレットのアクション、エージェントの実行、ツールの呼び出し、トランザクションの試行、デプロイ、ガスのコスト、および失敗をログに記録してください。 chain_id、ネットワーク、workflow_name、wallet_

146category、status、latency_ms、gas_cost_native、gas_cost_usd、retry_count、および関連する場合、error_type。
147
148トランザクションの失敗、ワークフロー別のガスコスト、インデクサーの鮮度、ツール呼び出しの失敗、最近のデプロイアクティビティに関するダッシュボードを作成します。
149
150秘密キー、署名、ニーモニック、生の認証トークン、またはウォレット所有者の機密データをログに記録しないでください。`,"Instrument database clients, ORMs, caches, streams, and application-owned query boundaries without storing raw SQL or sensitive parameters.":"生の SQL や機密パラメータを保存せずに、データベース クライアント、ORM、キャッシュ、ストリーム、およびアプリケーション所有のクエリ境界を計測します。","Instrument database reliability with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nAdd structured events around the application's database boundary for:\n1. Completed queries with query_fingerprint, service, database_name, status, duration_ms, rows_returned, release, and environment.\n2. Connection-pool samples with active_connections, idle_connections, max_connections, waiting callers, acquisition wait, and timeout outcome.\n3. Terminal transactions with transaction_id, status, controlled error_type, duration_ms, and workflow context.\n4. Lock waits, replication or CDC lag, and migration outcomes where the application already has an approved signal.\n\nCreate a dashboard for slow-query rate, pool wait rate, transaction rollback rate, lock waits, replication lag, and migration failures. Add alerts only after minimum volume and sustained-duration thresholds are reviewed.\n\nDo not log raw SQL parameters, unrestricted statement text, connection strings, credentials, database error dumps, or customer records.":`Telemetry による機器データベースの信頼性。
151
152/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
153
154アプリケーションのデータベース境界の周囲に次の構造化イベントを追加します。
1551. query_fingerprint、サービス、database_name、status、duration_ms、rows_returned、リリース、および環境を含む完了したクエリ。
1562. active_connections、idle_connections、max_connections、待機中の呼び出し元、取得待機、およびタイムアウト結果を含む接続プールのサãƒ

156³ãƒ—ル。
1573. transaction_id、status、制御された error_type、duration_ms、およびワークフロー コンテキストによる端末トランザクション。
1584. アプリケーションがすでに承認されたシグナルを持っている場合のロック待機、レプリケーションまたは CDC ラグ、および移行結果。
159
160低速クエリ率、プール待機率、トランザクション ロールバック率、ロック待機、レプリケーション ラグ、および移行失敗のダッシュボードを作成します。最小ボリュームと持続時間のしきい値を確認した後でのみ、アラートを追加してください。
161
162生の SQL パラメータ、無制限のステートメント テキスト、接続文字列、資格情報、データベース エラー ダンプ、または顧客レコードをログに記録しないでください。`,"Instrument edge functions, serverless jobs, queues, Kubernetes workloads, streams, and cloud AI providers with customer-impact context.":"顧客に影響を与えるコンテキストを備えたエッジ機能、サーバーレス ジョブ、キュー、Kubernetes ワークロード、ストリーム、クラウド AI プロバイダーを計測します。","Instrument frameworks, queues, model providers, databases, edge runtimes, and orchestration tools at the outcome boundary they own.":"フレームワーク、キュー、モデル プロバイダー、データベース、エッジ ランタイム、オーケストレーション ツールを、それらが所有する結果の境界で計測します。","Instrument frontend performance with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nAdd typed frontend_vital_measured events with route_template, release, metric_name, metric_value, metric_unit, threshold_version, passed, device_class, and environment.\n\nCreate SQL and a dashboard for sample count, LCP, INP, CLS, and passing-sample rate by route and release. Require a reviewed minimum sample count before comparing releases or enabling an alert.\n\nUse route templates, bounded device classes, and versioned thresholds. Do not log raw URLs, query strings, DOM content, form values, cookies, auth tokens, or unrestricted user identifiers.":`Telemetry を使用してフロントエンドのパフォーマンスを計測します。
163
164/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
165
166route_template、release、metric_name、metric_value、metric_unit、threshold_version、passed、device_class、および環境を使用して、型指定された frontend_vital_measured イベントを追加します。
167
168SQL と、routeおよびリリース別のサンプル数、LCP、INP、CLS、通過サンプル レートのダッシュボードを作成します。リリースを比較したり、アラートを有効にしたりする前に、最小サンプル数を確認する必要があります。
169
170route テンプレート、制限されたデバイス クラス、およびバージョン管理されたしきい値を使用します。生の URL、クエリ文字列、DOM コンテンツ、フォーム値、Cookie、認証トークン、または無制限のユーザー ID をログに記録しないでください。`,"Instrument infrastru

170cture metrics with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease log container, disk, system, network, process, and heartbeat metrics. Include host_name, container_name, environment, metric_name, metric_value, unit, threshold, status, and observed_at.\n\nCreate dashboards for CPU, memory, disk, network, process health, and missing heartbeats. Add alerts for sustained threshold breaches and missing data.\n\nDo not log secrets, environment variable values, command arguments containing credentials, or raw process payloads.":`Telemetry を使用してインフラストラクチャ メトリクスを計測します。
171
172/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
173
174コンテナ、ディスク、システム、ネットワーク、プロセス、ハートビートのメトリクスをログに記録してください。 host_name、container_name、環境、metric_name、metric_value、単位、しきい値、status、および observed_at を含めます。
175
176CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、プロセスの健全性、欠落しているハートビートに関するダッシュボードを作成します。継続的なしきい値違反とデータ欠落に対するアラートを追加します。
177
178シークレット、環境変数値、認証情報を含むコマンド引数、または生のプロセス ペイロードをログに記録しないでください。`,"Instrument my first agent run":"最初のエージェントの実行を計測する","Instrument node-postgres operations as structured events with latency, outcome, SQLSTATE, pool, release, and tenant context for Telemetry SQL.":"Telemetry SQL のレイテンシー、結果、SQLSTATE、プール、リリース、テナント コンテキストを含む構造化イベントとしてノードと Postgres の操作を計測します。","Instrument node-postgres query fingerprints, connection acquisition, pool pressure, timeouts, transaction outcomes, and database errors without logging SQL parameters.":"SQL パラメーターをログに記録することなく、ノード Postgres クエリのフィンガープリント、接続の取得、プールの圧力、タイムアウト、トランザクションの結果、データベース エラーを計測します。","Instrument one completed webhook delivery, verify its status and retry fields, then save the recovery query for the next failed delivery.":"完了した Webhook 配信を計測し、そのステータスを確認してフィールドを再試行し、次に失敗した配信に備えて回復クエリを保存します。","Instrument one real OpenAI request":"1 つの実際の OpenAI リクエストをインストルメントします","Instrument one real agent workflow today":"1 つの実際のエージェント ワークフローを今すぐ導入しましょう","Instrument one real billable boundary":"1 つの実際の請求可能境界を計測する","Instrument one real coding-agent workflow":"実際のコーディング エージェント ワークフローを 1 つ実装する","Instrument one wide application outcome, then compare exploratory breakdowns, SQL needs, trace context, and the route to a shared alert.":"広範なアプリケーションの結果を計測し、探索的な内訳、SQL のニーズ、トレース コンテキスト、共有アラートへのルートを比較します。","Instrument outcomes, not every implementation detail":"実装の詳細すべてではなく、実装の結果","Instrument product activation and retention with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog signup, onboarding, first successful integration, first meaningful action, core feature usage, invited teammate, dashboard/shared artifact creation, billing page viewed, upgrade intent, and seven-day return.\n\nCreate dashboards for visitor to signup, signup to activated account, activation to retained account, feature adoption, and upgrade-intent events by cohort.\n\nKeep event names and properties consistent across client, server, and worker surfaces.":`Telemetry による機器製品のアクティベーションと保持。
179
180/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
181
182サインアップ、オンボーディング、最初に成功した統合、最初の意味のあるアクション、コアfeatureの使用状況、招待されたチームメイト、ダッシュボード/共有アーティファクトの作成、閲覧した請求ページ、アップグレードの意図、および 7 日間の返品をログに記録します。
183

184訪問者がサインアップ、アクティブ化されたアカウントへのサインアップ、保持されたアカウントへのアクティブ化、featureの導入、コホートごとのアップグレード目的のイベントを行うためのダッシュボードを作成します。
185
186クライアント、サーバー、ワーカーサーフェス全体でイベント名とプロパティの一貫性を保ちます。`,"Instrument product usage and retention with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease add structured events for:\n1. Signup, onboarding step completion, team creation, first successful integration, and first meaningful product action.\n2. Core feature usage with feature_name, action, surface, team_id, user_id, status, latency_ms, and error_type when relevant.\n3. Retention milestones: second active day, first saved dashboard, first shared artifact, first alert created, and first return after seven days.\n4. Expansion signals: invited teammate, upgraded plan intent, billing page viewed, usage limit reached, and support requested.\n\nCreate a dashboard for activation rate, weekly active teams, feature adoption, retained teams by first action, and upgrade-intent events.":`Telemetry を使用して製品の使用と保持を計測します。
187
188/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
189
190次の構造化イベントを追加してください。
1911. サインアップ、オンボーディング手順の完了、チームの作成、最初の統合の成功、最初の有意義な製品アクション。
1922. 該当する場合、feature_name、アクション、サーフェス、team_id、user_id、status、latency_ms、および error_type によるコアfeatureの使用。
1933. 保持マイルストーン: 2 回目のアクティブ日、最初に保存されたダッシュボード、最初の共有アーティファクト、最初のアラート作成、および 7 日後の最初の復帰。
1944. 拡張シグナル: チームメイトの招待、プランのアップグレードの意図、請求ページの閲覧、使用制限の到達、サポートのリクエスト。
195
196アクティベーション率、週ごとのアクティブなチーム、featureの導入、最初のアクション別の維持チーム、およびアップグレード目的のイベントに関するダッシュボードを作成します。`,"Instrument schedulers, workers, queues, streams, retries, dead letters, webhooks, and durable workflows from enqueue through final outcome.":"スケジューラ、ワーカー、キュー、ストリーム、再試行、デッドレター、Webhook、およびエンキューから最終結果までの耐久性のあるワークフローを計測します。","Instrument security and audit-log workflows with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog controlled authentication and authorization outcomes with event_id, actor_id, target_id, authentication_method, action, outcome, failure_reason, policy_version, session_id, ip_country when approved, environment, release, and timestamp_utc.\n\nCreate queries for authentication failure rate, affected identities, denied actions, policy changes, and an incident timeline. Document retention and access ownership.\n\nNever log passwords, tokens, cookies, full IP addresses, authorization headers, recovery codes, or raw identity-provider payloads. Route suspicious behavior through the security response process rather than treating a generic product alert as an intrusion detector.":`Telemetry を使用して、セキュリティと監査ログのワークフローを計測します。
197
198/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
199
200event_id、actor_id、target_id、authentication_method、アクション、結果、failure_reason、policy_version、session_id、で制御された認証と認可の結果をログに記録します。 ip_country (承認時)、環境、リリース、および timestamp_utc。
201
202認証失敗率、影響を受ける ID、拒否されたアクション、ポリシーの変更、インシデントのタイムラインに関するクエリを作成します。文書の保持とアクセスの所有権。
203
204パスワード、トークン、Cookie、完全な IP アドレス、認証ヘッダー、リカバリ コード、または生の ID provider ペイロードを決してログに記録しないでください。一般的な製品アラートを侵入検知器として扱うのではなく、セキュリティ対応プロセスを通じて不審な動作をルーティングします。`,"Instrument slow operation fingerprints, pool contention, transaction rollbacks, locks, replication lag, and migration outcomes with safe structured events.":"安全な構造化イベントを使用して、遅い操作のフィンガープリント、プールの競合、トランザクションのロールバック、ロック、レプリケーションの遅延、移行の結果を計測します。","Instrument the acquisition and revenue funnel with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease add structured events for:\n1. Marketing page views, CTA clicks, pricing plan selection, docs CTA clicks, and prompt copies.\n2. Registration attempts, successful registrations, onboarding steps, team creation, first API key creation, and first telemetry event received.\n3. Checkout start, checkout success, plan changes, billing portal opens, and payment failures.\n4. Activation milestones: first table created, first query run, first dashboard created, first alert created, and second active day.\n\nCreate a dashboard for visitor to signup, signup to activated team, activated team to paid, and weekly retention by activation milestone.":`Telemetry を使用して、獲得と収益ファネルを計測します。
205
206/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
207
208次の構造化イベントを追加してください。
2091. マーケティング ページのビュー、CTA のクリック、料金プランの選択、ドキュメントの CTA のクリック、およびプロンプトのコピー。
2102. 登録の試行、登録の成功、オンボーディング手順、チームの作成、最初の API キーの作成、および最初のテレメトリ イベントの受信。
2113. チェックアウトの開始、チェックアウトの成功、プランの変更、請求ポータルのオープン、支払いの失敗。
2124. アクティブ化マイルストーン: 最初のテーブルの作成、最初のクエリの実行、最初のダッシュボードの作成、最初のアラートの作成、および 2 番目のアクティブ日。
213
214訪問者がサインアップするためのダッシュボード、アクティブ化さã

214‚ŒãŸãƒãƒ¼ãƒ ã¸ã®ã‚µã‚¤ãƒ³ã‚¢ãƒƒãƒ—、アクティブ化されたチームから有料へのサインアップ、およびアクティブ化マイルストーンごとの週次保持のためのダッシュボードを作成します。`,"Instrument the application boundary":"アプリケーション境界を計測する","Instrument the application database wrapper, pool, transaction boundary, and migration job.":"アプリケーション データベース ラッパー、プール、トランザクション境界、および移行ジョブを計測します。","Instrument the boundary":"境界を計測する","Instrument the client boundary":"クライアント境界を計測する","Instrument the core product":"コア製品を計測する","Instrument the first workflow, then inspect the result":"最初のワークフローを計測し、結果を検査する","Instrument the owner of the final outcome":"最終結果の所有者を計測する","Instrument the registered tool handler so each attempted invocation produces one outcome event, including returned MCP errors.":"登録されたツール ハンドラーを計測して、呼び出そうとするたびに、返された MCP エラーを含む 1 つの結果イベントが生成されるようにします。","Instrument the same agent run in both products and compare trace detail, privacy boundaries, evaluation workflow, aggregate query clarity, and operational ownership.":"両方の製品で実行される同じエージェントを計測し、トレースの詳細、プライバシー境界、評価ワークフロー、集計クエリの明確さ、および運用の所有権を比較します。","Instrument the stack already running your product":"すでに製品を実行しているスタックを計測する","Instrument this project with Telemetry so we can understand OpenAI and LLM usage.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease log:\n1. Every model request with model, provider, route, feature, input_tokens, output_tokens, total_tokens, estimated_cost_usd, latency_ms, status, and error_type when relevant.\n2. Tool calls made by the agent or assistant, including tool_name, status, latency_ms, and result_category.\n3. User-facing AI workflow outcomes, including feature, status, retry_count, and whether the user accepted, copied, saved, or discarded the result.\n4. A dashboard with daily cost, cost by feature, failures by model, p95 latency, and accepted output rate.\n\nKeep prompts and raw completions out of telemetry unless I explicitly approve storing them.":`OpenAI と LLM の使用法を理解できるように、このプロジェクトを Telemetry で計測します。
215
216/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
217
218ログを記録してください:
2191. model、provider、route、feature、input_tokens、output_tokens、total_tokens、estimated_cost_usd、latency_ms、status、該当する場合は error_type を含むすべてのmodel リクエスト。
2202. エージェントまたはアシスタントによって行われたツール呼び出し (tool_name、status、latency_ms、result_category など)。
2213. ユーザー向けの AI ワークフローの結果 (feature、status、retry_count、ユーザーが結果を受け入れ、コピー、保存、または破棄したかどうかなど)。
2224. 日次コスト、featureごとのコスト、modelごとの障害、p95 レイテンシ、許容される出力レートを示すダッシュボード。
223
224私が明示的に保存を承認しない限り、プロンプトと生の入力候補をテレメトリから除外します。`,"Instrument this project with structured logs using /skill.md.\n\nUse this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease:\n1. Find the most important user-facing flows, background jobs, and AI/tooling workflows.\n2. Add structured logging with pragmatic snake_case tables and fields.\n3. Capture the key signals for each workflow, including status, latency, identifiers, and error context when relevant.\n4. Run one real user-facing or operational flow through the instrumented application and verify its event appears in Telemetry. Do not use telemetry_quickstart for this milestone.\n5. Run a read-only query over that real event, then create a high-level dashboard with charts and tables that summarize the most important signals in this project.\n6. Tell me what you instrumented, which real flow you verified, which tables you created, and which dashboard views I should review first.\n\nPrefer small, composable events over giant payloads, and optimize for dashboards that humans can scan quickly.":`/skill.md を使用して、このプロジェクトを構造化ログで計測します。
225
226この Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
227
228お願いします:
2291. 最も重要なユーザー向けのフロー、バックグラウンド ジョブ、および AI/ツールのワークフローを見つけます。
2302. 実用的な snake_case テーブルとフィールドを使用した構造化ログを追加します。
2313. status、遅延、識別子、関連する場合はエラー コンテキストなど、各ワークフローの主要な信号をキャプチャします。
2324. インストルメントされたアプリケーションを通じて実際のユーザー向けフローまたは操作フローを 1 つ実行し、そのイベントが Telemetry に表示されることを確認します。このマイルストーンには telemetry_quickstart を使用しないでください。
2335. 実際のイベントに対して読み取り専用クエリを実行し、このプロジェクトの最も重要なシグナルを要約したグラフと表を含む概要レベルのダッシュボードを作成します。
2346. 何を計測したか、どの実際のフローを検証したか、どのテーブルを作成したか、どのダッシュボード ビューを最初に確認する必要があるかを教えてください。
235
236巨大なペイロードよりも小さくて構成可能なイベントを優先し、人間がすばやくスキャンできるダッシュボード用に最適化します。`,"Instrument tool authorization decisions, policy versions, human approvals, and terminal outcomes with privacy-safe structured events.":"ツール認可の決定、ポリシーのバージョン、人間による承認、およびプライバシーに配慮した構造化イベントによる最終結果を計測します。","Instrument usage-based billing with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog one usage_meter_recorded event at the final billable boundary with meter_event_id, account_id, plan, feature, unit_name, billable_units, included_units, billing_period, and status. Use an idempotency key that survives retries.\n\nAlso log append-only usage adjustments, quota-threshold notifications, exports, and reconciliation outcomes. Create dashboards for monthly quota burn, usage by feature and plan, overages, and provider reconciliation differences.\n\nDo not log payment details, invoice documents, credentials, or raw customer content. Do not use request count as billable quantity unless the commercial contract defines it that way.":`Telemetry による機器の使用量ベースの請求。
237
238/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
239
240meter_event_id、account_id、プラン、feature、unit_name、billable_units、included_units、billing_period、およびstatusを使用して、最終請求可能境界で 1 つの usage_meter_recorded イベントをログに記録します。再試行しても存続する冪等キーを使用してください。
241
242また、追加専用の使用量調整、クォータしきい値通知、エクスポート、および調整結果もログに記録します。月ごとのクォータの消費量、featureおよびプランごとの使用量、超過料金、providerの調整の差異に関するダッシュボードを作成します。
243
244支払いの詳細、請求書文書、認証情報、または生の顧客コンテンツを記録しないでください。商業契約でそのように定義されている場合を除き、リクエスト数を請求可能数量として使用しないでください。`,"Instrument webhook debugging with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nPlease log webhook_received, webhook_processed, webhook_failed, webhook_retried, and webhook_deduplicated. Include provider, event_type, route_template, status, status_code, latency_ms, attempt, idempotency_outcome, downstream_job_count, team_id, and error_type.\n\nCreate queries for volume by provider, failures by event type, retry rate, duplicate rate, p95 processing time, and latest failed webhooks.\n\nDo not log raw webhook bodies, signatures, secrets, payment details, or personal data.":`Telemetry を使用した Webhook デバッグをインストルメントします。
245
246/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
247
248webhook_received、webhook_processed、webhook_failed、webhook_retried、および webhook_deduplicated を記録してください。prov

248ider、event_type、route_template、status、status_code、latency_ms、試行、idempotency_outcome、downstream_job_count、team_id、およびerror_type。
249
250provider別のボリューム、イベント タイプ別の失敗、再試行率、重複率、p95 処理時間、および最後に失敗した Webhook に関するクエリを作成します。
251
252生の Webhook 本文、署名、シークレット、支払い詳細、個人データをログに記録しないでください。`,"Instrument webhook handling with Telemetry.\n\nUse /skill.md and this Telemetry API key: YOUR_API_KEY\n\nLog webhook_received, webhook_processed, webhook_failed, webhook_retried, and webhook_deduplicated with:\nprovider, event_type, route_template, status, status_code, latency_ms, attempt, idempotency_outcome, downstream_job_count, team_id, and error_type.\n\nCreate queries for volume by provider, failures by event_type, retry rate, duplicate rate, p95 processing time, and latest failed webhooks.\n\nDo not log raw webhook bodies, signatures, secrets, payment details, or personal data.":`Telemetry を使用した Webhook 処理を計測します。
253
254/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY
255
256webhook_received、webhook_processed、webhook_failed、webhook_retried、および webhook_deduplicated を次のように記録します。
257provider、event_type、route_template、status、status_code、latency_ms、試行、idempotency_outcome、downstream_job_count、team_id、およびerror_type。
258
259provider別のボリューム、event_type 別の失敗、再試行率、重複率、p95 処理時間、および最後に失敗した Webhook のクエリを作成します。
260
261生の Webhook 本文、署名、シークレット、支払い詳細、個人データをログに記録しないでください。`,"Instrument with Codex":"Codexで計測",Instrumentation:"計装","Instrumentation boundary":"計装境界","Instrumentation contract, privacy boundaries, and implementation guidance":"インストルメンテーション契約、プライバシー境界、および実装ガイダンス","Instrumentation is not finished until representative events arrive and a query or dashboard proves the workflow is visible.":"代表的なイベントが到着し、クエリまたはダッシュボードによってワークフローが表示されることが証明されるまで、インストルメンテーションは終了しません。","Instrumentation templates":"インスツルメンテーションテンプレート","Instrumentation testing in CI":"CI でのインストルメンテーション テスト",Int64:H,Integrated:G,"Integration category not found":"統合カテゴリが見つかりません","Integration collection":"統合コレクション","Integration guide":"統合ガイド","Integration guides":"統合ガイド","Integration guides for agent frameworks, model providers, OpenTelemetry, and MCP tools":"エージェント フレームワーク、モデル プロバイダー、OpenTelemetry、および MCP ツールの統合ガイド","Integration page not found":"統合ページが見つかりません","Integration reliability":"統合の信頼性",Integrations:"統合","Interactive SQL Lab":"インタラクティブ SQL ラボ","Interactive SQL Lab for SaaS Telemetry | Telemetry":"SaaS 向けインタラクティブ SQL ラボ Telemetry | Telemetry","Interactive SQL Lab for SaaS telemetry":"SaaS テレメトリ用のインタラクティブ SQL ラボ","Interactive SQL lab":"インタラクティブな SQL ラボ","Interactive SQL lesson":"インタラクティブな SQL レッスン","Interactive SaaS SQL Lab":"インタラクティブ SaaS SQL ラボ","Interceptor-based event contracts":"インターセプターベースのイベントコントラクト",Intermediate:"中級者","Internal or hashed provider invoice identifier.":"内部またはハッシュ化されたプロバイダ請求書識別子。","Interpretation boundary":"解釈境界","Interpretation is part of the lesson":"通訳もレッスンの一部です","Inventory agents, APM transactions, NRQL, logs-in-context, dashboards, alerts, browser, infrastru

261cture, and tracing workflows before removing any capability.":"機能を削除する前に、エージェント、APM トランザクション、NRQL、ログイン コンテキスト、ダッシュボード、アラート、ブラウザ、インフラストラクチャ、およびトレース ワークフローをインベントリします。","Inventory authentication and privileged-action boundaries.":"インベントリ認証と特権アクションの境界。","Inventory every SPL search, detector, alert, dashboard, security workflow, and non-event signal before considering a migration.":"移行を検討する前に、すべての SPL 検索、検出器、アラート、ダッシュボード、セキュリティ ワークフロー、および非イベント信号のインベントリを作成します。","Inventory every exporter, collector, signal, dashboard, access rule, and retention dependency before changing the OpenTelemetry path.":"OpenTelemetry パスを変更する前に、すべてのエクスポーター、コレクター、シグナル、ダッシュボード、アクセス ルール、および保持の依存関係をインベントリします。","Inventory every non-SQL product workflow and confirm its owner and destination before changing collection or retention.":"SQL 以外のすべての製品ワークフローをインベントリし、収集または保持を変更する前にその所有者と宛先を確認します。","Inventory every non-event diagnostic workflow and dual-run the selected aggregate questions before changing instrumentation.":"インストルメンテーションを変更する前に、すべての非イベント診断ワークフローをインベントリし、選択した集約質問をデュアル実行します。","Inventory every panel data source and alert dependency before changing the Grafana stack.":"Grafana スタックを変更する前に、すべてのパネル データ ソースとアラートの依存関係をインベントリします。","Inventory existing metrics, traces, logs, and Grafana dashboards; an established Grafana stack can outweigh the benefit of a narrower tool.":"既存のメトリクス、トレース、ログ、および Grafana ダッシュボードのインベントリを作成します。確立された Grafana スタックは、狭いツールの利点を上回る可能性があります。","Inventory required tracing, autologging, evaluation, prompt registry, experiment, judge, and deployment workflows.":"インベントリには、トレース、自動ロギング、評価、即時レジストリ、実験、判断、展開のワークフローが必要です。","Inventory the event tables that power customer-facing, revenue, reliability, or compliance decisions.":"顧客対応、収益、信頼性、またはコンプライアンスの意思決定を強化するイベント テーブルの一覧を作成します。","Inventory the queries, alerts, exports, and retention requirements the current workflow actually uses. Map those requirements to a typed event contract, translate a representative query, and dual-run the same fixture before expanding coverage. Similar operators do not guarantee equivalent null handling, time semantics, or aggregation results.":"現在のワークフローが実際に使用しているクエリ、アラート、エクスポート、および保持要件を一覧表示します。これらの要件を型付きイベント コントラクトにマッピングし、代表的なクエリを変換し、対象範囲を拡大する前に同じフィクスチャをデュアル実行します。同様の演算子は、同等の null 処理、時間セマンティクス、または集計結果を保証しません。","Inventory tools that read data, write data, execute code, or affect external systems.":"データの読み取り、書き込み、コードの実行、または外部システムに影響を与えるインベントリ ツール。","Investigate fingerprints whose latency or error rate rises in the newest release.":"最新リリースでレイテンシーまたはエラー率が上昇しているフィンガープリントを調査します。","Investigate instrumentation changes separately from product regressions.":"製品の回帰とは別に、計測器の変更を調査します。","Investigation sequence":"調査順序","Invoice event time.":"請求書のイベント時間。","Invoice finalization has the longest tail and the most unsuccessful outcomes.":"請求書の最終処理はテールが最も長く、結果が最も失敗します。","Invoice history has a severe long tail despite an acceptable median.":"請求書の履歴には、許容可能な中央値にもかかわらず、深刻なロングテールがあります。","Is a regression broad or limited to a reviewed device class?":"回帰は広範囲にわたるものですか、それともレビューされたデバイス クラスに限å

261®šã•ã‚ŒãŸã‚‚のですか?","Is an automated report traceable?":"自動レポートは追跡可能ですか?","Is cost driven by hosts, users, ingest volume, retained bytes, indexed fields, query runtime, custom metrics, or add-ons?":"コストはホスト、ユーザー、取り込み量、保持バイト数、インデックス付きフィールド、クエリ実行時間、カスタムメトリクス、またはアドオンによって決まりますか?","Is my data secure?":"私のデータは安全ですか?","Is the event stream current enough to trust?":"イベント ストリームは信頼できるほど最新のものですか?","Is the feature-flag rollout less reliable than its control cohort?":"機能フラグのロールアウトは、コントロール コホートよりも信頼性が低いですか?","Is the first requirement a custom backend workflow with a few safe, structured events and SQL? Test Telemetry on that workflow.":"最初の要件は、安全で構造化されたイベントと SQL をいくつか備えたカスタム バックエンド ワークフローですか?そのワークフローで Telemetry をテストします。","It instruments the outcome, tests delivery, and deploys the event contract before changing behavior.":"動作を変更する前に、結果を計測し、配信をテストし、イベント コントラクトをデプロイします。","It queries the results, finds an opportunity, ships a fix, and confirms the outcome improved after redeploy.":"結果をクエリし、機会を見つけて修正を配布し、再デプロイ後に結果が改善されたことを確認します。","It’s straightforward, the SQL workbench is fast, and I don’t have to worry about the schema upfront.":"それは簡単で、SQL ワークベンチは高速であり、事前にスキーマについて心配する必要はありません。",JSON:"JSON","JSON fixture":"JSON 治具","JSON package":"JSON パッケージ",Java:"ジャワ",JavaScript:J,"JavaScript SDK":"JavaScript SDK","JavaScript errors":"JavaScript エラー","Job dashboard":"ジョブダッシュボード","Job lifecycle event time.":"ジョブのライフサイクル イベント時間。","Job monitoring template":"ジョブ監視テンプレート","Job retry-rate recipe":"ジョブの再試行率のレシピ","Job timestamps preserved across retries":"ジョブのタイムスタンプは再試行後も保持される","Join account-level model cost and accepted outcomes to billing results without treating analytical estimates as invoice truth.":"分析見積もりを請求書の真実として扱うことなく、アカウントレベルのモデルコストと受け入れられた結果を請求結果に結合します。","Join bounded agent outcomes with feature, account, reliability, billing, and retained-product behavior.":"限定されたエージェントの結果を、機能、アカウント、信頼性、請求、および製品の保持動作と結合します。","Join database operations to account dimensions to quantify the customer impact of failures.":"データベース操作を考慮事項に結合して、障害による顧客への影響を定量化します。","Join deployment and application-release context before attributing a restart to a code change.":"再起動がコード変更によるものであると考える前に、デプロイメントとアプリケーションのリリースのコンテキストを結合してください。","Join feature events to upgrade events and rank behaviors that occur before paid conversion.":"フィーチャー イベントに参加してイベントをアップグレードし、有料コンバージョンの前に発生する行動をランク付けします。","Join job start and finish events to identify work that exceeded its expected completion window.":"ジョブの開始イベントと終了イベントを結合して、予想される完了ウィンドウを超えた作業を特定します。","Join normalized provider usage to account context, then compare raw request cost with a reviewed product outcome.":"正規化さã

261‚ŒãŸãƒ—ロバイダーの使用状況をアカウントのコンテキストに結合し、未処理のリクエストのコストとレビューされた製品の結果を比較します。","Join only after reducing each fact table to the grain required by the question. For example, aggregate service events by account and incident before adding monthly revenue.":"各ファクト テーブルを質問で必要な粒度に縮小した後でのみ結合してください。たとえば、月次収益を追加する前に、アカウントおよびインシデントごとにサービス イベントを集計します。","Join operation with value":"値を使用した結合操作","Join operational metrics to product or customer events when needed.":"必要に応じて、運用メトリクスを製品または顧客のイベントに結合します。","Join reviewed revenue movements to product outcomes only after validating account identity and cohort windows.":"アカウント ID とコホート ウィンドウを検証した後でのみ、レビューされた収益の動きを製品の成果に結び付けます。","Join the account cohort to ordered product milestones so the denominator includes every eligible account, including those that never progress.":"注文した製品のマイルストーンにアカウント コホートを追加して、分母にすべての対象アカウント (進捗がまったくないアカウントも含む) が含まれるようにします。","Joining after the reduction prevents a retried job from multiplying account-level counts.":"削減後に結合すると、再試行されたジョブによってアカウント レベルのカウントが増加することがなくなります。","Joining each reporting day to the preceding seven activity days produces an exact distinct WAU denominator.":"各報告日をその前の 7 つの活動日と結合すると、正確に異なる WAU 分母が生成されます。","Joins job impact to the synthetic account.":"ジョブの影響を合成アカウントに結合します。","Joins model usage to the synthetic account.":"モデルの使用を合成アカウントに結合します。","Joins the event to the synthetic account.":"イベントに合成アカウントに参加します。","Joins the request to the synthetic account.":"リクエストを合成アカウントに結合します。","Journey completion compares each step with entry while step-to-step conversion isolates the immediate transition.":"ジャーニーの完了では各ステップとエントリが比較され、ステップ間の変換では直接の移行が分離されます。","Jul 24":"7月24日","Jul 25":"7月25日","Jul 26":"7月26日","Jul 27":"7月27日","Jul 28":"7月28日","July remained positive, but contraction and churn consumed much more of gross growth.":"7 月は引き続きプラスでしたが、縮小と解約により総成長率が大幅に減少しました。","KQL or ES|QL searches, Kibana dashboards, and rules":"KQL または ES|QL 検索、Kibana ダッシュボード、ルール","Kafka Consumer Lag and Processing Analytics":"Kafka コンシューマ ラグと処理分析","Kafka Consumer Lag and Processing Analytics | Telemetry":"Kafka コンシューマー ラグと処理分析 | Telemetry","Keep Anthropic's SDK observability or traces for step-level diagnostics and send only approved aggregate outcome fields to Telemetry.":"Anthropic の SDK の可観測性またはステップレベルの診断のトレースを保持し、承認された集計結果フィールドのみを Telemetry に送信します。","Keep Django request instrumentation independent from task completion so async latency remains visible.":"Django リクエストのインストルメンテーションをタスクの完了から独立させて、非同期レイテンシを可視化したままにします。","Keep Pino as the detailed diagnostic stream; emit a separate compact Telemetry row only when the request or workflow reaches a terminal outcome.":"Pino を詳細な診断ストリームとして保持します。リクエストまたはワークフローが最終結果に達した場合にのみ、別のコンパクトな Telemetry 行を発行します。","Keep Sentry in the evaluation if source-mapped stack traces, issue grouping, replay, tracing, or profiling are required.":"ソースマップされたスタック トレース、問題のグループ化、リプレイ、トレース、またはプロファイリングが必要な場合は、Sentry を評価に残しておきます。","Keep Telemetry calls in route handlers, server actions, or other server-only modules.":"Telemetry 呼び出しをルート ハンドラー、サーバー アクション、またはその他のサーバー専用モジュールに保持します。","Keep Workers Logs for runtime diagnostics and emit compact Telemetry events for reviewed application outcomes instead of duplicating every console record.":"ランタイム診断用にワーカー ログを保存し、すべてのコンソール レコードを複製するのではなく、レビューされたアプリケーションの結果についてコンパクトな Telemetry イベントを発行します。","Keep a human in control of the contract":"人間が契約を管理できるようにする","Keep a specialist trace or evaluation platform when responders need step-level execution, datasets, judges, or prompt debugging.":"レスポンダーがステップレベルの実行、データセット、ジャッジ、またはプロンプトデバッグを必要とする場合は、専門のトレースまたは評価プラットフォームを維持します。","Keep a stable job identifier and separate attempt-level events from the final outcome so retry recovery remains measurable.":"安定したジョブ ID を維持し、試行レベルのイベントを最終結果から分離して、再試行の回復が測定可能な状態を維持できるようにします。","Keep anonymous and authenticated identity rules explicit.":"匿名および認証されたアイデンティティ ルールを明示的に保ちます。","Keep anonymous-to-authenticated identity stitching documented and privacy-reviewed.":"匿名から認証への ID の結合を文書化し、プライバシーを確認してください。","Keep any collection path that has no reviewed event-contract replacement.":"レビュー済みのイベント コントラクトの置換が行われていないコレクション パスはすべて保持します。","Keep both models separate from product activation until account identity and reporting windows have been reconciled.":"アカウント ID とレポート期間が調整されるまで、両方のモデルを製品のアクティベーションから切り離しておいてください。","Keep cohorts observable":"コホートを観察可能な状態に保つ","Keep correlation deliberate":"相関関係を意図的に維持する","Keep credentials server-only":"資格情報をサーバーのみに保持する","Keep current model pricing in ver

261sioned configuration and retain the pricing version on each event.":"現在のモデルの価格設定をバージョン化された構成に維持し、各イベントの価格バージョンを保持します。","Keep detailed exceptions in Serilog while sending a controlled error_type to Telemetry.":"制御された error_type を Telemetry に送信する際に、詳細な例外を Serilog に保持します。","Keep environments, services, owners, and stable event names consistent":"環境、サービス、所有者、安定したイベント名の一貫性を保つ","Keep ephemeral task and container identifiers out of ordinary group-by fields unless a bounded incident workflow explicitly requires them.":"境界付きインシデントのワークフローで明示的に必要な場合を除き、一時的なタスクとコンテナの識別子を通常のグループ化フィールドに含めないでください。","Keep evaluator definitions and thresholds stable across the compared versions.":"比較したバージョン間でエバリュエーターの定義としきい値を安定させます。","Keep event names and fields readable across services and coding agents.":"イベント名とフィールドは、サービスとコーディング エージェント全体で読み取れるようにしてください。","Keep examples, predictions, traces, metric feedback, prompts, and model history in the approved DSPy or observability workflow rather than copying them into Telemetry.":"例、予測、トレース、メトリクス フィードバック、プロンプト、モデル履歴を、Telemetry にコピーするのではなく、承認された DSPy または可観測性ワークフローに保持します。","Keep exception objects, request bodies, authorization headers, cookies, query strings, and raw path parameters out of the payload.":"例外オブジェクト、リクエスト本文、認可ヘッダー、Cookie、クエリ文字列、生のパス パラメーターをペイロードから除外します。","Keep existing field names and types stable after production queries depend on them. Optional context should remain bounded, documented, and justified by a specific decision.":"運用クエリが既存のフィールド名とタイプに依存した後も、既存のフィールド名とタイプを安定した状態に保ちます。オプションのコンテキストは、特定の決定によって制限され、文書化され、正当化されたままにする必要があります。","Keep exposed, at-risk, refunded, and actually lost revenue as different measures.":"さまざまな対策として、暴露され続ける、リスクにさらされる、払い戻される、実際に収益が失われる。","Keep filters, update documents, aggregation pipelines, returned documents, connection strings, and unrestricted driver errors out of events.":"フィルター、更新ドキュメント、集計パイプライン、返されたドキュメント、接続文字列、および無制限のドライバー エラーをイベントから除外します。","Keep free, low-revenue, and internal accounts visible even when prioritizing outreach.":"アウトリーチを優先する場合でも、無料の低収益の内部アカウントを常に見えるようにします。","Keep general reporting dimensions bounded and move identifiers to restricted drill-downs.":"一般的なレポートのディメンションを制限したままにし、識別子を制限されたドリルダウンに移動します。","Keep generated queries visible instead of hiding analysis behind a proprietary report.":"分析を独自のレポートの背後に隠すのではなく、生成されたクエリを表示したままにします。","Keep immutable source records and retention policy outside this aggregate query.":"不変のソース レコードと保持ポリシーをこの集計クエリの外部に保持します。","Keep ingestion credentials out of browser bundles, client-visible environment variables, source control, logs, and exception messages.":"ブラウザ バンドル、クライアントに表示される環境変数、ソース管理、ログ、および例外メッセージに取り込み資格情報が含まれないようにします。","Keep latency in a consistent unit and use a numeric field.":"レイテンシーを一貫した単位に保ち、数値フィールドを使用します。","Keep message and tool detail in tracing while counting handoffs, tools, and messages at the outcome boundary.":"結果の境界でハンドオフ、ツール、メッセージをカウントしながら、メッセージとツールの詳細を追跡します。","Keep message content, tool arguments, credentials, and raw model responses outside general telemetry.":"メッセージの内容、ツールの引数、資格情報、生のモデル応答を一般的なテレメトリの外に保管します。","Keep metric names stable and put high-cardinality identifiers in fields.":"メトリック名を安定した状態に保ち、カーディナリティの高い識別子をフィールドに配置します。","Keep model and provider names bounded, and never emit messages, memory contents, retrieved documents, or tool arguments by default.":"モデル名とプロバイダー名を制限しておき、デフォルトではメッセージ、メモリ内容、取得したドキュメント、またはツール引数を決して発行しません。","Keep model pricing versioned outside the event producer when possible.":"可能な場合は、モデルの価格設定をイベント プロデューサーの外部でバージョン管理してください。","Keep model, operation, and workflow separate so a database regression can be connected to customer-visible behavior.":"データベースの回帰を顧客の目に見える行動に結びつけることができるように、モデル、オペレーション、ワークフローを分離しておきます。","Keep nested field types stable as schemas evolve.":"スキーマが進化しても、ネストされたフィールド タイプを安定した状態に保ちます。","Keep numbers as numbers, booleans as booleans, and units in field names. Avoid parsing latency, money, or counts from message strings later.":"数値は数値として、ブール値はブール値として、フィールド名の単位はそのままにしておきます。後でメッセージ文字列からレイテンシー、金額、またはカウントを解析することは避けてください。","Keep one row equal to one durable outcome":"1 つの行を 1 つの永続的な結果と等しく保つ","Keep operational and product signals readable in one shared view":"運用シグナルと製品シグナルを 1 つの共有ビューで読み取り可能に保つ","Keep optional billable categories separate when available.":"利用可能な場合は、オプションの請求可能なカテゴリを別にしておいてください。","Keep payment recovery, product recovery, and account retention as separate outcomes.":"支払いの回復、製品の回復、アカウントの保持を個別の結果として保持します。","Keep pool wait, query duration, lock wait, and replication delay as separate phases.":"プール待機、クエリ期間、ロック待機、およびレプリケーション遅延を別のフェーズとして保持します。","Keep product context":"製品のコンテキストを維持する","Keep prompts, arguments, results, credentials, retrieved documents, and free-form policy explanations outside general telemetry.":"プロンプト、引数、結果、資格情報、取得したドキュメント、および自由形式のポリシー説明を一般的なテレメトリの外に保管します。","Keep prompts, generated output, tool arguments, tool results, API keys, and unrestricted exception messages out of the event by default.":"デフォルトでは、プロンプト、生成された出力、ツールの引数、ツールの結果、API キー、および無制限の例外メッセージをイベントから除外します。","Keep quality, success, latency, and cost in the same query so an optimization cannot hide its downside.":"同じクエリ内で品質、成功、レイテンシ、コストを維持できるため、最適化によってその欠点が隠れることはありません。","Keep query strings, raw URLs, page contents, and unrestricted user identifiers out of the event contract.":"クエリ文字列、生の URL、ページ コンテンツ、および無制限のユーザー ID ã

261‚’イベント コントラクトから除外します。","Keep raw diagnostics in their specialist system":"生の診断情報を専門家システムに保存","Keep raw events available":"未処理のイベントを利用可能な状態に保つ","Keep raw prompts, completions, API keys, and tool payloads out of telemetry.":"生のプロンプト、補完、API キー、およびツール ペイロードをテレメトリから除外します。","Keep raw prompts, completions, and sensitive tool results out of the event unless explicitly approved.":"明示的に承認されない限り、未処理のプロンプト、入力完了、および機密ツールの結果をイベントに入れないでください。","Keep raw prompts, completions, documents, and tool arguments out of the analytics path by default.":"デフォルトでは、生のプロンプト、補完、ドキュメント、およびツールの引数を分析パスから除外します。","Keep release, environment, workflow, status, and a safe correlation identifier on the outcome event":"リリース、環境、ワークフロー、ステータス、および結果イベントの安全な相関識別子を保持します","Keep release, migration, replica, and region fields so a regression can be isolated to the deployment boundary that introduced it.":"リリース、移行、レプリカ、およびリージョンのフィールドを保持して、回帰をそれを引き起こしたデプロイメント境界に分離できるようにします。","Keep request volume beside every percentile and rate.":"リクエストのボリュームをすべてのパーセンタイルとレートの横に置いてください。","Keep restart transitions, cumulative counters, and readiness samples as distinct signals.":"再起動遷移、累積カウンタ、レディネス サンプルを個別のシグナルとして保持します。","Keep route and release together":"ルートとリリースを一緒に維持する","Keep route templates and releases stable enough to compare over time.":"ルート テンプレートとリリースを長期的に比較できるほど安定した状態に保ちます。","Keep run ID stable across resumed checkpoints while recording each execution attempt separately.":"各実行試行を個別に記録しながら、再開されたチェックポイント間で実行 ID を安定させます。","Keep run, model, tool, cache, and retry fields so expensive or unreliable branches remain visible.":"実行、モデル、ツール、キャッシュ、および再試行フィールドを維持することで、高価なブランチや信頼性の低いブランチが表示されたままになります。","Keep scheduled, started, retried, completed, failed, and discarded outcomes distinct so one query can reconstruct each logical job.":"スケジュール、開始、再試行、完了、失敗、および破棄された結果を区別しておくことで、1 つのクエリで各論理ジョブを再構築できます。","Keep secrets and raw private content outside the event contract.":"秘密や未加工のプライベート コンテンツはイベント契約の範囲外に保管してください。","Keep stack traces, grouping, release health, and issue workflows in an error specialist when responders depen

261d on them.":"レスポンダーがエラー スペシャリストに依存する場合は、スタック トレース、グループ化、リリースの健全性を維持し、エラー スペシャリストでワークフローを発行します。","Keep status, identifiers, latency, cost, and error categories consistent across success and failure paths.":"ステータス、識別子、レイテンシ、コスト、およびエラー カテゴリを成功パスと失敗パス全体で一貫した状態に保ちます。","Keep step-level traces in the specialist tracing path, then emit one compact terminal event that can join agent quality, cost, reliability, and product behavior.":"ステップレベルのトレースを専門家トレース パスに保持し、エージェントの品質、コスト、信頼性、製品の動作を結合できる 1 つのコンパクトなターミナル イベントを発行します。","Keep technical completion separate from reviewed task success.":"技術的な完了と、レビューされたタスクの成功を切り離してください。","Keep telemetry useful without treating every payload as safe":"すべてのペイロードを安全なものとして扱うことなく、テレメトリを有用な状態に保ちます","Keep the Azure deployment name separately from the returned model identifier.":"Azure デプロイ名は、返されたモデル識別子とは別に保管してください。","Keep the Redis error listener required by node-redis, but rate-limit connection telemetry so a reconnect storm cannot create a second overload.":"Node-Redis に必要な Redis エラー リスナーを維持しますが、再接続ストームによって 2 番目の過負荷が発生しないように、接続テレメトリのレート制限を行います。","Keep the Telemetry key and Supabase secret or service-role credentials in server-side function secrets; never expose them to browser code.":"Telemetry キーと Supabase シークレットまたはサービス ロールの資格情報をサーバー側の関数シークレットに保持します。決してブラウザコードに公開しないでください。","Keep the agent's requested action separate from the policy engine's decision.":"エージェントが要求したアクションは、ポリシー エンジンの決定とは別にしてください。","Keep the analysis grain and join logic, then replace the synthetic tables with your own stable event names and privacy-approved identifiers. Validate thresholds and commercial definitions with the team that owns them before promoting a query to a dashboard or alert.":"分析粒度と結合ロジックを維持し、合成テーブルを独自の安定したイベント名とプライバシーで承認された識別子に置き換えます。ダッシュボードまたはアラートにクエリをプロモートする前に、しきい値と商用定義をそれらを所有するチームと検証します。","Keep the analysis pattern, but validate table names, field types, business definitions, time windows, and minimum-volume rules against your own events. Every published query is also planned and executed against an empty typed table with the pinned engine.":"分析パターンを維持しますが、テーブル名、フィールド タイプ、ビジネス定義、時間枠、および最小ボリューム ルールを独自のイベントに対して検証します。パブリッシュされたすべてのクエリも計画され、ピン留めされたエンジンを使用して空の型付きテーブルに対して実行されます。","Keep the billing claim bounded":"請求の範囲を制限する","Keep the first schema interoperable":"最初のスキーマを相互運用可能に保つ","Keep the ingestion key out of the browser":"インジェストキーをブラウザに入れないようにする","Keep the logical workflow ID stable while recording Temporal run IDs separately.":"一時的な実行 ID を個別に記録しながら、論理ワークフロー ID を安定した状態に保ちます。","Keep the outcome event small and recoverable":"結果イベントを小さく、回復可能なものに保つ","Keep the raw outcome queryable":"生の結果をクエリ可能に保つ","Keep the reasoning auditable":"推論を監査可能に保つ","Keep the result":"結果を保存する","Keep the saved query identifier, report window, generated_at time, row count, and delivery status":"保存さã

261‚ŒãŸã‚¯ã‚¨ãƒªè­˜åˆ¥å­ã€ãƒ¬ãƒãƒ¼ãƒˆ ウィンドウ、generated_at 時間、行数、配信ステータスを保持します。","Keep the stable status, duration, identifier, and error fields, then add only the context required by your product.":"安定したステータス、期間、識別子、およびエラーのフィールドを保持し、製品に必要なコンテキストのみを追加します。","Keep tool inputs, returned content, embedded resources, file paths, credentials, tokens, and unrestricted errors out of Telemetry by default.":"デフォルトでは、ツール入力、返されたコンテンツ、埋め込みリソース、ファイル パス、資格情報、トークン、および無制限のエラーを Telemetry から除外します。","Keep trace IDs safe and verify responders can still move from an outcome row to detailed diagnostics.":"トレース ID を安全に保管し、レスポンダーが引き続き結果行から詳細な診断に移動できることを確認します。","Keep traces and outcomes distinct":"痕跡と結果を区別しておく","Keep trigger payloads, binding data, connection strings, authorization values, and unrestricted exception messages out of events.":"トリガーのペイロード、バインディング データ、接続文字列、認可値、および無制限の例外メッセージをイベントから遠ざけます。","Keep units and utilization denominators consistent across resource types.":"単位と使用率の分母をリソースの種類全体で一貫させます。","Keeping both versions in the output makes a mixed rollout visible instead of reporting only the newest version.":"両方のバージョンを出力に保持すると、最新バージョンのみをレポートするのではなく、混合ロールアウトが表示されます。","Keeping rate-limited request count beside the percentage makes low-volume results visible.":"レート制限されたリクエスト数をパーセンテージの横に維持すると、少量の結果が表示されます。","Keeps event names, table names, and fields consistent across the repo.":"リポジトリ全体でイベント名、テーブル名、フィールドの一貫性を保ちます。","Kernel function reliability":"カーネル機能の信頼性","Known confounders, limits on interpretation, and customer approval of the exact published language.":"既知の交絡因子、解釈の制限、正確な公開言語に対する顧客の承認。",Kubernetes:Y,"Kubernetes Pod lifecycle":"Kubernetes ポッドのライフサイクル","Kubernetes Reliability Monitoring with SQL":"Kubernetes SQL による信頼性モニタリング","Kubernetes Reliability Monitoring with SQL Use Case | Telemetry":"Kubernetes SQL による信頼性監視の使用例 | Telemetry","Kubernetes Reliability Monitoring | Telemetry":"Kubernetes 信頼性モニタリング | Telemetry","Kubernetes SQL guide":"Kubernetes SQL ガイド","Kubernetes Workload Telemetry":"Kubernetes ワークロード Telemetry","Kubernetes Workload Telemetry | Telemetry":"Kubernetes ワークロード Telemetry | Telemetry","Kubernetes namespace.":"Kubernetes 名前空間。","Kubernetes reliability":"Kubernetes の信頼性","Kubernetes reliability SQL guide":"Kubernetes 信頼性 SQL ガイド","Kubernetes reliability guide":"Kubernetes 信頼性ガイド","Kubernetes reliability use case":"Kubernetes の信頼性の使用例","Kubernetes restart SQL":"Kubernetes 再起動 SQL","LAG finds the account’s previous active month.":"LAG は、アカウントの前のアクティブな月を見つけます。","LAG retrieves the previous observed start for each schedule and environment.":"LAG は、スケジュールおよび環境ごとに、以前に観察された開始を取得します。",LCP:"LCP","LLM Cost Event Schema Template | Telemetry":"LLM コスト イベント スキーマ テンプレート | Telemetry","LLM Cost Tracker":"LLM コスト トラッカー","LLM cache and retry cost SQL":"LLM キャッシュと再試行のコスト SQL","LLM cost":"LLMコスト","LLM cost SQL":"LLM コスト SQL","LLM cost and unit economics":"LLM のコストとユニットエコノミクス","LLM cost guide":"LLM コストガイド","LLM cost recipe":"LLM コストのレシピ","LLM cost template":"LLM コスト テンプレート","LLM cost tracker template":"LLM コスト トラッカー テンプレート","LLM cost tracking":"LLM コストの追跡","LLM economics dashboard":"LLM 経済ダッシュボード","LLM gateway and request analytics":"LLM ゲートウェイとリクエスト分析","LLM latency":"LLM レイテンシー","LLM regression":"LLM回帰","LLM reliability monitoring":"LLM 信頼性監視","LLM requests and cost":"LLM のリクエストとコスト","LLM time to first token SQL":"最初のトークンまでã

261® LLM 時間 SQL","LLM traces that preserve the execution hierarchy across model, tool, retriever, and agent observations.":"LLM トレースは、モデル、ツール、取得者、およびエージェントの観察にわたる実行階層を保存します。","LLM usage and unit economics":"LLM の使用法とユニットエコノミクス","LLM usage and unit economics Dashboard Example | Telemetry":"LLM の使用法とユニットエコノミクス ダッシュボードの例 | Telemetry","Label represented MRR as prioritization context rather than incident loss.":"ラベルは、インシデント損失ではなく、優先順位付けのコンテキストとして MRR を表しました。","LangChain Agent Outcome Telemetry":"LangChain エージェントの結果 Telemetry","LangChain Agent Outcome Telemetry | Telemetry":"LangChain エージェントの結果 Telemetry | Telemetry","LangChain JavaScript agents":"LangChain JavaScript エージェント","LangChain agent completion monitoring":"LangChainエージェントの完了監視","LangGraph Agent Observability":"LangGraph エージェントの可観測性","LangGraph Agent Observability | Telemetry":"LangGraph エージェントの可観測性 | Telemetry","LangGraph integration":"LangGraph の統合",LangSmith:Z,"LangSmith aggregate monitoring and feedback views":"LangSmith 集約モニタリングおよびフィードバック ビュー","LangSmith can remain the trace and evaluation system while Telemetry receives selected versioned outcomes.":"LangSmith は、選択されたバージョン管理された結果を受信する間、トレースおよび評価システムのままにすることができます。","LangSmith datasets":"LangSmith データセット","LangSmith datasets, evaluators, annotations, and experiments":"LangSmith データセット、評価者、アノテーション、および実験","LangSmith evaluators":"LangSmith 評価者","LangSmith follows LLM application runs as traces; Telemetry stores selected application outcomes as named event tables.":"LangSmith は、LLM アプリケーションの実行をトレースとして追跡します。 Telemetry は、選択されたアプリケーションの結果を名前付きイベント テーブルとして保存します。","LangSmith includes evaluator, dataset, annotation, and experiment workflows that have no built-in Telemetry equivalent.":"LangSmith には、Telemetry に相当する機能が組み込まれていない評価器、データセット、アノテーション、実験ワークフローが含まれています。","LangSmith observability":"LangSmith 可観測性","LangSmith observability concepts":"LangSmith 可観測性の概念","LangSmith provides tracing, evaluation, datasets, experiments, and deployment options for LLM applications. Telemetry focuses on compact outcome events and SQL across AI and application workflows.":"LangSmith は、LLM アプリケーションのトレース、評価、データセット、実験、展開オプションを提供します。 Telemetry は、AI とアプリケーションのワークフローにわたるコンパクトな結果イベントと SQL に焦点を当てています。","LangSmith self-hosting":"LangSmith セルフホスティング","LangSmith traces, runs, model interactions, and tool calls":"LangSmith トレース、実行、モデル対話、およびツール呼び出し",Langfuse:V,"Langfuse centers the LLM trace, including model and tool observations; Telemetry centers application-owned event tables and terminal outcomes.":"Langfuse は、モデルとツールの観察を含む LLM トレースを中心に置きます。 Telemetry は、アプリケーション所有のイベント テーブルと端末の結果を中心に置きます。","Langfuse evaluation concepts":"Langfuse の評価コンセプト","Langfuse includes prompt, dataset, experiment, and evaluation workflows that Telemetry does not provide.":"Langfuse には、Telemetry が提供しないプロンプト、データセット、実験、評価のワークフローが含まれています。","Langfuse is an LLM engineering platform for traces, prompt management, evaluation, datasets, and experiments. Telemetry is the narrower SQL-first option for compact agent, cost, reliability, and product-outcome events.":"Langfuse は、トレース、プロンプト管理、評価、データセット、実験のための LLM エンジニアリング プラットフォームです。 Telemetry は、コンパクトなエージェント、コスト、信頼性、および製品結果イベントのための、狭い SQL 優先オプションです。","Langfuse metrics, dashboards, and aggregate cost analysis":"Langfuse メトリクス、ダッシュボード、および総コスト分析","Langfuse observability overview":"Langfuse 可観測性の概要","Langfuse prompt management":"Langfuse プロンプト管理","Langfuse prompts, datasets, experiments, and evaluation scores":"Langfuse プロンプト、データセット、実験、および評価スコア","Langfuse traces, generations, spans, and observations":"Langfuse トレース、世代、スパン、および観測","Langfuse, LangSmith, or Arize Phoenix":"Langfuse、LangSmith、またはアライズフェニックス","Laravel API reliability":"Laravel API の信頼性","Laravel HTTP client timeouts configured":"Laravel HTTP クライアントのタイムアウトが設定されました","Laravel Structured Logging and Queue Analytics":"Laravelの構造化ロギングとキュー分析","Laravel Structured Logging and Queue Analytics | Telemetry":"Laravel 構造化ロギングとキュー分析 | Telemetry","Laravel logging":"Laravelのロã‚

261®ãƒ³ã‚°","Laravel queues":"Laravelキュー","Larger SQL dataset, dashboard gallery, and event schema catalog":"より大きな SQL データセット、ダッシュボード ギャラリー、およびイベント スキーマ カタログ","Last reviewed":"最終レビュー済み","Late events can temporarily create false positives; delay the newest bucket when ingestion may lag.":"イベントが遅れると、一時的に誤検知が発生する可能性があります。取り込みが遅れる可能性がある場合は、最新のバケットを遅らせます。","Late events, duplicated provider deliveries, incomplete newest buckets, and schema changes can alter real results even when the SQL is valid.":"遅延イベント、重複したプロバイダー配信、不完全な最新バケット、およびスキーマ変更により、SQL が有効な場合でも実際の結果が変わる可能性があります。","Late or clock-skewed events may need ingestion time as a secondary ordering field.":"遅延イベントまたはクロックスキューイベントには、二次順序付けフィールドとして取り込み時間が必要になる場合があります。","Latency and cost keep the quality comparison connected to production constraints.":"レイテンシとコストにより、品質の比較が生産上の制約に結びつきます。","Latency and error rate belong together: either can identify a harmful regression.":"レイテンシーとエラー率は一緒に属しており、どちらかが有害な回帰を特定する可能性があります。","Latency and failure trends before they become support tickets.":"サポート チケットになる前の遅延と障害の傾向。","Latency and token cost cannot tell whether an AI workflow is useful. This pattern joins a bounded prompt version with reviewed quality outcomes so a rollout can be evaluated against its predecessor.":"レイテンシとトークン コストでは、AI ワークフローが有用かどうかを判断できません。このパターンは、制限されたプロンプト バージョンをレビュー済みの品質結果と結合するため、ロールアウトを以前のバージョンと比較して評価できます。","Latency percentile recipe":"レイテンシーパーセンタイルレシピ","Latency remains in the same result because a rollout can regress experience without increasing errors.":"ロールアウトではエラーを増やすことなくエクスペリエンスを後退させることができるため、レイテンシは同じ結果のままです。","Latency uses one end-to-end millisecond definition across producers.":"レイテンシーは、プロデューサー間で 1 つのエンドツーエンドのミリ秒定義を使用します。","Lead with the decision":"決断でリードする",Learn:"学ぶ","Learn SQL across one connected SaaS telemetry database":"接続された 1 つの SaaS テレメトリ データベース全体で SQL を学習する","Learn SQL observability":"SQL 可観測性を学習する","Learn Telemetry ingestion, structured-event modeling, SQL analysis, dashboards, alerts, SDKs, APIs, production patterns, and troubleshooting.":"Telemetry 取り込み、構造化イベント モデリング、SQL 分析、ダッシュボード、アラート、SDK、API、運用パターン、トラブルシューティングについて学びます。","Learn on a connected dataset":"接続されたデータセットで学習する","Learn the event model, dimensions, measures, identity rules, SQL patterns, visualization choices, and safe migration path behind the cookbook.":"クックブックの背後にあるイベント モデル、ディメンション、メジャー、アイデンティティ ルール、SQL パターン、視覚化の選択肢、安全な移行パスについて学びます。","Learn the event model, run the SQL, copy an implementation path, and inspect the evidence without hunting through disconnected landing pages.":"切断されたランディング ページを探し回ることなく、イベント モデルを学習し、SQL を実行し、実装パスをコピーして証拠を検査します。","Learn what Telemetry is built for, how 

261its technical content is reviewed, and the principles behind its structured-event and SQL-first workflow.":"Telemetry が何のために構築されているか、その技術内容がどのようにレビューされているか、構造化されたイベントと SQL ファーストのワークフローの背後にある原則について学びます。","Learning path":"学習パス",LearningResource:$,"Less product surface for a small team whose primary questions live in application workflows rather than host and service telemetry.":"主な質問がホストやサービス テレメトリではなくアプリケーション ワークフローにある小規模チームにとっては、製品の対象範囲が狭くなります。","Less product surface when the team already owns instrumentation and needs outcome analysis rather than a full observability suite.":"チームがすでに計測機器を所有しており、完全な可観測性スイートではなく結果分析が必要な場合、製品の表面が少なくなります。","Less surface area when the team already has incident communication and needs a queryable application-event system.":"チームがすでにインシデントのコミュニケーションを行っており、クエリ可能なアプリケーション イベント システムが必要な場合は、表面積が少なくなります。","Let agents create a first dashboard while humans retain control of definitions and thresholds.":"人間が定義としきい値を制御しながら、エージェントが最初のダッシュボードを作成できるようにします。","Let agents generate a first query while keeping the final logic reviewable.":"最終的なロジックをレビュー可能な状態に保ちながら、エージェントが最初のクエリを生成できるようにします。","Let schemas evolve deliberately":"スキーマを意図的に進化させる","Let the agent instrument":"エージェントに計測してもらう","Let your coding agent make decisions with data.":"コーディングエージェントの判断を、データで支える。","Lifecycle counts reveal reconnect churn beside timeout symptoms.":"ライフサイクル カウントにより、タイムアウトの症状のほかに再接続のチャーンが明らかになります。","Lifecycle event time in UTC.":"UTC でのライフサイクル イベント時間。","Lifecycle event time.":"ライフサイクル イベントの時間。","Lifecycle events are pivoted to one row per incident before duration calculations.":"ライフサイクル イベントは、期間の計算前にインシデントごとに 1 行にピボットされます。","Lifecycle hooks or terminal handlers that observe success, exhausted retries, and cancellation":"成功、再試行の完了、およびキャンセルを監視するライフサイクル フックまたはターミナル ハンドラー","Line chart: acceptance_rate_pct over time":"折れ線グラフ: acceptance_rate_pct の経時変化","Line chart: activation rate by signup week":"折れ線グラフ: 登録週ごとのアクティベーション率","Line chart: daily cost split by model":"折れ線グラフ: 1 日あたりのコストをモデルごとに分割","Line chart: failures by day and job_name":"折れ線グラフ: 日別の障害数と job_name","Line chart: heartbeat volume by source":"折れ線グラフ: ソース別のハートビート量","Line chart: p95_latency_ms over time split by tool":"折れ線グラフ: ツールごとに分割された p95_latency_ms の経時変化","Line chart: p95_ms over time for the slowest routes":"折れ線グラフ: 最も遅いルートの時間の経過に伴う p95_ms","Line chart: retention_pct by week_number split by cohort_week":"折れ線グラフ: retention_pct を week_number で割ったものを cohort_week で割ったもの","Line chart: stalled-job detections by day":"折れ線グラフ: 日別の停止ジョブの検出数","Line chart: time from first feature use to upgrade":"折れ線グラフ: 最初の機能の使用からアップグレードまでの時間","Line, bar, and stacked-area charts":"折れ線グラフ、棒グラフ、積み上げ面グラフ","Line, bar, scatter, stacked-area, and table results":"折れ線、棒、散布図、積み上げ面、および表の結果","Link: filtered event detail by workflow_id":"リンク: workflow_id でフィルターされたイベントの詳細","List each owner and recurring decision that depends on the broader suite before changing instrumentation or access.":"インストルメンテーションやアクセスを変更する前に、各所有者と、より広範なスイートに依存する繰り返しの決定をリストします。","List every non-event signal the incident workflow uses before changing retention or agents.":"保持期間またはエージェントを変更する前に、インシデント ワークフローで使用されるすべての非イベント シグナルをリストします。","List every required trace, dataset, evaluator, annotation, experiment, prompt, and deployment workflow before comparing products.":"製品を比較する前に、必要なトレース、データセット、評価者、アノテーション、実験、プロンプト、展開ワークフローをすべてリストします。","List required OpenTelemetry signals, framework integrations, conversation detail, tool-call evidence, database visibility, dashboards, and alerts.":"必要な OpenTelemetry シグナル、フレームワーク統合、会話の詳細、ツール呼び出しの証拠、データベースの可視性、ダッシュボード、およびアラートをリストします。","List required signals":"必要な信号をリストする","List required traces, datasets, metrics, experiments, test suites, online evaluation, and human-review w

261orkflows.":"必要なトレース、データセット、メトリクス、実験、テスト スイート、オンライン評価、人間によるレビューのワークフローをリストします。","List required traces, prompt or model versions, datasets, scorers, feedback, guardrails, and production-monitoring workflows.":"必要なトレース、プロンプトまたはモデルのバージョン、データセット、スコアラー、フィードバック、ガードレール、実稼働監視ワークフローをリストします。","List the Elastic data views, ECS fields, KQL or ES|QL queries, alerts, index lifecycle rules, and cross-signal workflows that users depend on.":"ユーザーが依存する Elastic データ ビュー、ECS フィールド、KQL または ES|QL クエリ、アラート、インデックス ライフサイクル ルール、およびクロスシグナル ワークフローをリストします。","List the app-level decisions you need to make and confirm that structured events and SQL can answer them.":"行う必要があるアプリレベルの決定をリストし、構造化イベントと SQL がそれらの決定に答えることができることを確認します。","List the funnel, retention, flow, cohort, replay, experimentation, and self-serve workflows that non-SQL users require.":"SQL 以外のユーザーが必要とするファネル、保持、フロー、コホート、リプレイ、実験、セルフサービスのワークフローをリストします。","List whether uptime, on-call, status pages, and incident management are requirements; those can make Better Stack the more complete fit.":"稼働時間、オンコール、ステータス ページ、およびインシデント管理が要件であるかどうかをリストします。これらにより、Better Stack をより完全に適合させることができます。","LiteLLM Gateway and SDK Telemetry":"LiteLLM ゲートウェイおよび SDK Telemetry","LiteLLM Gateway and SDK Telemetry | Telemetry":"LiteLLM ゲートウェイと SDK Telemetry | Telemetry","LiteLLM and telemetry-sh initialized in a trusted Python service":"LiteLLM と telemetry-sh が信頼できる Python サービスで初期化されました","LiteLLM custom callbacks":"LiteLLM カスタム コールバック","LiteLLM getting started":"LiteLLM を始める",Live:"ライブ","LlamaIndex Agent Telemetry":"LlamaIndex エージェント Telemetry","LlamaIndex Agent Telemetry | Telemetry":"LlamaIndex エージェント Telemetry | Telemetry","LlamaIndex agent documentation":"LlamaIndex エージェントのドキュメント","LlamaIndex agent monitoring":"LlamaIndex エージェントの監視","LlamaIndex and telemetry-sh initialized in a trusted Python process":"LlamaIndex と telemetry-sh が信頼できる Python プロセスで初期化される","LlamaIndex multi-agent workflow example":"LlamaIndex マルチエージェント ワークフローの例","Loading SQL engine…":"SQL エンジンをロード中…","Lock contention becomes actionable when blocked application operations are connected to a stable blocker fingerprint, wait duration, and resolution outcome.":"ロック競合は、ブロックされたアプリケーション操作が安定したブロッカー フィンガープリント、待機期間、解決結果に関連付けられている場合に対処可能になります。","Lock waits and deadlocks":"ロック待機とデッドロック","Lock-wait SQL recipe":"ロック待ち SQL レシピ","Log API reference":"ログ API リファレンス","Log Explorer queries and monitors":"Log Explorerのクエリと監視","Log OpenAI agent runs, tool calls, model usage, latency, cost, and final outcomes with structured events.":"OpenAI エージェントの実行、ツール呼び出し、モデルの使用状況、レイテンシー、コスト、および構造化イベントによる最終結果をログに記録します。","Log at the boundary where the request, run, delivery, or job has a final outcome.":"リクエスト、実行、配信、またはジョブが最終結果をもたらす境界でログを記録します。","Log completed and failed API requests from server handlers.":"サーバー ハンドラーからの完了および失敗した API リクエストをログに記録します。","Log each model request without storing raw prompts by default.":"デフォルトでは、生ã

261®ãƒ—ロンプトを保存せずに、各モデルのリクエストをログに記録します。","Log edge request status, latency, provider failures, cron runs, and queue workers from Cloudflare Workers.":"Cloudflare ワーカーからのエッジ リクエスト ステータス、遅延、プロバイダーの障害、cron 実行、およびキュー ワーカーをログに記録します。","Log indexer updates, agent runs, wallet actions, transaction attempts, and deploys.":"インデクサーの更新、エージェントの実行、ウォレットのアクション、トランザクションの試行、およびデプロイをログに記録します。","Log job_started, job_completed, job_failed, and job_retried.":"job_started、job_completed、job_failed、および job_retried をログに記録します。","Log metric snapshots with host, container, process, and environment labels.":"ホスト、コンテナー、プロセス、および環境ラベルを使用してメトリック スナップショットをログに記録します。","Log one terminal outcome per agent run plus tool and handoff events.":"エージェントの実行ごとに 1 つのターミナル結果と、ツールおよびハンドオフ イベントをログに記録します。","Log the application outcome rather than SQL text, connection strings, request bodies, or unrestricted database errors.":"SQL テキスト、接続文字列、リクエスト本文、または無制限のデータベース エラーではなく、アプリケーションの結果をログに記録します。","Log the fields future questions need":"今後の質問に必要なフィールドをログに記録します","Log the request outcome after usage and stop reason are known, and log failures with a controlled error type.":"使用状況と停止理由がわかった後でリクエストの結果をログに記録し、制御されたエラー タイプで失敗をログに記録します。","Log the terminal tool outcome separately so an allowed decision is not mistaken for successful execution.":"許可された決定が実行の成功と誤認されないように、ターミナル ツールの結果を個別に記録します。","Log tool and model request events when they answer a known reliability, cost, or quality question. Do not copy entire traces or sensitive payloads.":"ツールとモデルが既知の信頼性、コスト、または品質に関する質問に回答したときのイベントをログに記録します。トレース全体や機密ペイロードをコピーしないでください。","Log webhook_received, webhook_processed, webhook_failed, and webhook_retried.":"webhook_received、webhook_processed、webhook_failed、および webhook_retried をログに記録します。","Log-to-outcome correlation":"ログと結果の相関関係","LogQL filters, aggregations, and recording rules":"LogQL フィルター、集計、および記録ルール",LogSnag:X,"LogSnag Customer Story | Telemetry":"LogSnag の顧客事例 | Telemetry","LogSnag founder Shayan Taslim describes Telemetry as a direct path from sending data to understanding what it means.":"LogSnag の創設者である Shayan Taslim 氏は、Telemetry を、データの送信からその意味を理解するまでの直接的なパスとして説明しています。","Logfire OpenTelemetry traces and AI conversation panels":"Logfire OpenTelemetry トレースと AI 会話パネル","Logfire can inspect conversations, spans, token use, costs, and tool calls; Telemetry does not provide a trace waterfall or prompt-and-completion viewer.":"Logfire は、会話、スパン、トークンの使用、コスト、ツール呼び出しを検査できます。 Telemetry は、トレース ウォーターフォールまたはプロンプトと完了のビューアを提供しません。","Logfire dashboards and broader application observability":"Logfire ダッシュボードと広範なアプリケーションの可観測性","Logfire is an OpenTelemetry-based application observability product with AI-specific tracing; Telemetry ingests selected JSON events into SQL tables.":"Logfire は、AI 固有のトレースを備えた OpenTelemetry ベースのアプリケーション可観測性製品です。 Telemetry は、選択された JSON イベントを SQL テーブルに取り込みます。","Logfire model usage, token cost, and tool-call diagnostics":"Logfire モデルの使用状況、トークン コスト、ツール呼び出し診断","Logging and Observability Telemetry Integrations":"ロギングと可観測性 Telemetry の統合","Logical database name.":"論理データベース名。","Logical job identifier shared by retries.":"再試行によって共有される論理ジョブ識別子。","Logical requests / month":"論理リクエスト/月","Logs, metrics, traces, and events":"ログ、メトリクス、トレース、イベント","Loki labels and structured metadata":"Loki ラベルと構造化メタデータ","Loki streams, labels, and parsed fields":"Loki ストリーム、ラベル、および解析済みフィールド","Loki's label and structured-metadata model supports scalable log workflows without indexing every field.":"Loki のラベルと構造化メタデータ モデルは、すべてのフィールドにイãƒ

261³ãƒ‡ãƒƒã‚¯ã‚¹ã‚’付けることなく、スケーラブルなログ ワークフローをサポートします。","Long tasks indicate blocking but do not identify the responsible function without complementary profiling.":"長いタスクはブロッキングを示しますが、補完的なプロファイリングがなければ原因となる機能は特定されません。","Long tasks show where main-thread work can delay interaction even when network requests are fast. Rate and blocked time make both frequency and severity visible.":"長いタスクでは、ネットワーク リクエストが高速であっても、メイン スレッドの作業によって対話が遅延する可能性があることがわかります。レートとブロック時間により、頻度と重大度の両方が可視化されます。","Long transactions hold resources and can amplify lock contention. Application events can identify the owning workflow and release even when server-side diagnostics remain necessary.":"長いトランザクションはリソースを保持し、ロックの競合を増幅させる可能性があります。アプリケーション イベントは、サーバー側の診断が必要な場合でも、所有するワークフローを識別し、リリースできます。","Long-running exports can have a different service objective from interactive routes.":"長時間実行されるエクスポートには、対話型ルートとは異なるサービス目標がある可能性があります。","Long-running jobs need job-specific thresholds or a heartbeat event.":"長時間実行されるジョブには、ジョブ固有のしきい値またはハートビート イベントが必要です。","Long-running process health":"長期実行プロセスの健全性","Longest lock wait by operation":"操作ごとの最長ロック待機時間","Lost MRR is negated for a readable positive bar while net change retains the signed total.":"失われた MRR は読み取り可能な正のバーで打ち消されますが、純変化は符号付きの合計を保持します。","Low-cardinality failure category, or null on success.":"カーディナリティの低い失敗カテゴリ、または成功の場合は null。","Low-cardinality job type.":"カーディナリティの低いジョブ タイプ。","Low-cardinality route template such as /v1/query/:id.":"/v1/query/:id などのカーディナリティの低いルート テンプレート。","Low-cardinality symptom such as timeout or elevated latency.":"タイムアウトや遅延の増加など、カーディナリティが低い症状。","Low-cardinality, consent-compatible acquisition source.":"低カーディナリティ、同意互換の取得ソース。","MAX(received_at) measures whether each source is still delivering data.":"MAX(received_at) は、各ソースがまだデータを配信しているかどうかを測定します。","MAX(timestamp_utc) returns the newest observed heartbeat for each source.":"MAX(timestamp_utc) は、各ソースに対して観測された最新のハートビートを返します。","MCP Server and Tool Telemetry":"MCP サーバーおよびツール Telemetry","MCP Server and Tool Telemetry | Telemetry":"MCP サーバーおよびツール Telemetry | Telemetry","MCP TypeScript SDK":"MCP TypeScript SDK","MCP server and tool guide":"MCP サーバーとツールのガイド","MCP tool reliability":"MCP ツールの信頼性","MDN Beacon API":"MDN ビーコン API","MIN over conditional CASE expressions finds each user’s first signup and activation timestamp.":"条件 CASE 式に対する MIN は、各ユーザーの最初のサインアップとアクティベーションのタイムスタンプを検索します。","MIN reduces repeated attempts to the first successful milestone for each account.":"MIN は、各アカウントの最初の成功マイルストーンまでの繰り返し試行を減らします。","MIN(acquisition_source) is only safe if the source is stable per user;

261 otherwise create a dedicated attribution event.":"MIN(acquisition_source) は、ソースがユーザーごとに安定している場合にのみ安全です。それ以外の場合は、専用のアトリビューション イベントを作成します。",MLflow:ee,"MLflow GenAI traces and autologged model or tool steps":"MLflow GenAI トレースと自動ログされたモデルまたはツールのステップ","MLflow LLM and agent tracing":"MLflow LLM とエージェントのトレース","MLflow evaluations, scorers, experiments, and prompt versions":"MLflow の評価、スコアラー、実験、およびプロンプト バージョン","MLflow production monitoring and aggregate evaluation results":"MLflowの生産監視と評価結果の集計","MLflow production trace evaluation":"MLflow 本番トレース評価","MLflow prompt evaluation":"MLflow プロンプト評価","MLflow prompt registry":"MLflow プロンプト レジストリ","MLflow provides OpenTelemetry-compatible GenAI tracing, evaluations, prompt versioning, experiments, and production monitoring. Telemetry focuses on bounded outcome events and SQL across the application.":"MLflow は、OpenTelemetry 互換の GenAI トレース、評価、プロンプト バージョニング、実験、実稼働モニタリングを提供します。 Telemetry は、アプリケーション全体の有界結果イベントと SQL に焦点を当てています。","MLflow provides an AI development and operations workflow around traces, evaluation runs, prompts, and experiments; Telemetry provides general structured-event analytics.":"MLflow は、トレース、評価実行、プロンプト、実験に関する AI 開発および運用ワークフローを提供します。 Telemetry は、一般的な構造化イベント分析を提供します。","MLflow remains the trace and evaluation system while selected scores and terminal outcomes are sent to Telemetry.":"MLflow はトレースおよび評価システムとして機能し、選択されたスコアと最終結果は Telemetry に送信されます。","MLflow tracing can capture inputs, outputs, intermediate steps, latency, token use, and tools; Telemetry does not provide a trace waterfall or prompt viewer.":"MLflow トレースは、入力、出力、中間ステップ、レイテンシ、トークンの使用、およびツールをキャプチャできます。 Telemetry は、トレース ウォーターフォールやプロンプト ビューアを提供しません。",MRR:"MRR","MRR at the beginning of the measurement month.":"測定月の初めの MRR。","MRR at the end of the measurement month.":"測定月の末日の MRR。","MRR movement":"MRRの動き","MRR movement SQL":"MRRムーブメント SQL",MTTD:te,MTTR:ae,"Machine checked":"機械チェック済み","Make each step denominator explicit when calculating conversion.":"変換を計算するときは、各ステップの分母を明示的にします。","Make the analytical estimate reproducible after prices change.":"価格が変化した後でも分析見積もりを再現可能にします。","Make the decision":"決断を下す","Make the first answer visible":"最初の答えを見えるようにする","Make the result explain a decision":"結果で決定を説明する","Make tradeoffs explicit":"トレードオフを明確にする","Manage datasets, scorers, experiments, regression checks, and human or model-assisted review.":"データセット、スコアラー、実験、回帰チェック、人間またはモデルによるレビューを管理します。","Managed ClickStack overview":"マネージド ClickStack の概要","Managed ClickStack supports logs, metrics, traces, session replays, OpenTelemetry, dashboards, alerts, Lucene-style search, and SQL.":"マネージド ClickStack は、ログ、メトリクス、トレース、セッション リプレイ、OpenTelemetry、ダッシュボード、アラート、Lucene スタイルの検索、および SQL をサポートします。","Managed convenience and infrastru

261cture control have different costs and responsibilities.":"利便性の管理とインフラストラクチャの制御には、異なるコストと責任が伴います。","Managed event tables whose columns are inferred from stable JSON contracts.":"列が安定した JSON コントラクトから推論されるマネージド イベント テーブル。","Map a bounded {value0} workflow, preserve the capabilities that remain necessary, and compare both systems over the same closed fixture before changing production coverage.":"境界のある {value0} ワークフローをマップし、必要な機能を保持し、本番カバレッジを変更する前に、同じ閉じたフィクスチャ上で両方のシステムを比較します。","Map every incident and security dependency before changing collectors, retention, or access.":"コレクター、保持、またはアクセスを変更する前に、すべてのインシデントとセキュリティの依存関係をマッピングします。","Map one workflow":"1 つのワークフローをマッピングする","Map source fields such as attempt_number to attempt_count, then keep status_code, response_body_bytes, and an allowlisted content type instead of raw response_body.":"attempt_number などのソース フィールドを attempt_count にマップし、status_code、response_body_bytes、および未加工の response_body の代わりにホワイトリストに登録されたコンテンツ タイプを保持します。","Market map · reviewed":"マーケットマップ・レビュー済み","Marketing resource categories":"マーケティングリソースのカテゴリ","Mastra Agent Telemetry":"マストラエージェント Telemetry","Mastra Agent Telemetry | Telemetry":"マストラ エージェント Telemetry | Telemetry","Mastra agent observability":"Mastra エージェントの可観測性","Mastra agents overview":"マストラエージェントの概要","Mastra and telemetry-sh initialized in a trusted server runtime":"信頼されたサーバー ランタイムで初期化された Mastra と telemetry-sh","Mastra observability overview":"マストラの可観測性の概要","Match field names and types, send a small synthetic fixture that covers success and failure paths, inspect intermediate CTEs, compare totals to known inputs, and document the final business definition beside the saved query.":"フィールド名とタイプを照合し、成功パスと失敗パスをカバーする小さな合成フィクスチャを送信し、中間 CTE を検査し、合計を既知の入力と比較し、保存されたクエリの横に最終的なビジネス定義を文書化します。","Match sync and async execution":"同期実行と非同期実行を一致させる","Match the framework, provider, or runtime":"フレームワーク、プロバイダー、またはランタイムを一致させる","Match the runtime boundary":"実行時の境界を一致させる","Material changes update the page-specific review date. We do not change dates merely to make unchanged content look new.":"マテリアルの変更により、ページ固有のレビュー日が更新されます。変更されていないコンテンツを新しく見せるためだけに日付を変更することはありません。","Mature error monitoring with stack traces, issue grouping, releases, and debugging context.":"スタック トレース、問題のグループ化、リリース、デバッグ コンテキストを使用した成熟したエラー監視。","Mature no-code and guided reports for funnels, retention, flows, segmentation, cohorts, and product behavior.":"ファネル、リテンション、フロー、セグメンテーション、コホート、製品の動作に関する成熟したノーコード レポートとガイド付きレポート。","Maximum connection-pool saturation":"接続プールの最大飽和度","Maximum lag captures the worst user-visible staleness in the sample window.":"最大ラグは、サンプル ウィンドウ内でユーザーが目に見える最悪の古さをキャプチャします。","Maximum lock wait by blocked operation":"ブロックされた操作による最大ロック待機時間","Maximum replication lag":"最大レプリケーション遅延","Maximum replication or CDC lag":"最大レプリケーションまたは CDC ラグ","Maximum wait exposes severe tail behavior that an average can hide.":"最大待機により、平均では隠れる可能性のある深刻なテール動作が明らかになります。",Meaning:"意味","Meaningful activity time.":"有æ„

261ç¾©ãªæ´»å‹•æ™‚間。",Measure:re,"Measure AI Agent Task Success and Human Handoff":"AI エージェントのタスクの成功と人間による引き継ぎを測定する","Measure AI Agent Task Success and Human Handoff | Telemetry SQL":"AI エージェントのタスクの成功と人間による引き継ぎを測定する | Telemetry SQL","Measure API 429 Rate-Limit Recovery":"API 429 レート制限回復の測定","Measure API 429 Rate-Limit Recovery | Telemetry SQL":"API 429 レート制限回復の測定 | Telemetry SQL","Measure API Availability Against an SLO":"SLO に対する API の可用性の測定","Measure API Availability Against an SLO | Telemetry SQL":"SLO に対して API の可用性を測定する | Telemetry SQL","Measure Accepted AI Outputs per Dollar":"1 ドルあたりの受け入れられた AI 出力を測定する","Measure Accepted AI Outputs per Dollar | Telemetry SQL":"承認された AI 出力を 1 ドルあたりで測定 | Telemetry SQL","Measure Background Job Retry and Failure Rate":"バックグラウンドジョブの再試行と失敗率を測定する","Measure Backgroun

261d Job Retry and Failure Rate | Telemetry SQL":"バックグラウンド ジョブの再試行と失敗率を測定する | Telemetry SQL","Measure Bedrock Converse requests by model or inference profile, token usage, latency, stop reason, retries, and business outcome.":"Bedrock Converse リクエストをモデルまたは推論プロファイル、トークン使用量、レイテンシー、停止理由、再試行、ビジネス結果別に測定します。","Measure BullMQ queue wait, execution duration, retries, failures, and dead-letter growth with SQL-ready lifecycle events.":"SQL 対応ライフサイクル イベントを使用して、BullMQ キューの待機、実行期間、再試行、失敗、配信不能レターの増加を測定します。","Measure CPU, memory, disk, network, and resource saturation alongside service demand so capacity decisions stay tied to user-visible work.":"サービス需要とともに CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、リソースの飽和状態を測定するため、容量の決定はユーザーが目に見える作業に関連付けられたままになります。","Measure Churn and Reactivation by Cohort":"コホートごとのチャーンと再活性化の測定","Measure Churn and Reactivation by Cohort | Telemetry SQL":"コホートごとにチャーンと再活性化を測定 | Telemetry SQL","Measure DSPy program latency, failures, metric scores, optimizer versions, model cost, and accepted outcomes across releases with SQL-ready events.":"SQL 対応イベントを使用して、DSPy プログラムのレイテンシー、障害、メトリック スコア、オプティマイザーのバージョン、モデルのコスト、リリース全体で受け入れられた結果を測定します。","Measure Database Connection Timeouts and Churn":"データベース接続のタイムアウトとチャーンを測定する","Measure Database Connection Timeouts and Churn | Telemetry SQL":"データベース接続のタイムアウトとチャーンを測定する | Telemetry SQL","Measure Database Connection-Pool Saturation":"データベース接続プールの飽和状態を測定する","Measure Database Connection-Pool Saturation | Telemetry SQL":"データベース接続プールの飽和度を測定する | Telemetry SQL","Measure Database Replica Staleness by Region":"リージョンごとにデータベース レプリカの古さを測定する","Measure Database Replica Staleness by Region | Telemetry SQL":"リージョンごとにデータベース レプリカの古さを測定する | Telemetry SQL","Measure Database Replication and CDC Lag":"データベースのレプリケーションと CDC ラグを測定する","Measure Database Replication and CDC Lag | Telemetry SQL":"データベース レプリケーションと CDC ラグを測定する | Telemetry SQL","Measure Dead-Letter Queue Growth":"配信不能キューの増加を測定する","Measure Dead-Letter Queue Growth | Telemetry SQL":"配信不能キューの増加を測定する | Telemetry SQL","Measure Event Ingestion Freshness":"イベント取り込みの鮮度を測定する","Measure Event Ingestion Freshness | Telemetry SQL":"イベント取り込みの鮮度を測定する | Telemetry SQL","Measure Flask request outcomes and SQLAlchemy transaction behavior with bounded Python events, stable route templates, and safe error categories.":"制限された Python イベント、安定したルート テンプレート、および安全なエラー カテゴリを使用して、Flask リクエストの結果と SQLAlchemy トランザクションの動作を測定します。","Measure Google Agent Development Kit sessions, run outcomes, tool activity, handoffs, latency, and approved product signals with SQL-ready events.":"SQL 対応イベントを使用して、Google Agent Development Kit セッション、実行結果、ツール アクティビティ、ハンドオフ、レイテンシ、承認済みの製品シグナルを測定します。","Measure Incident Customer Impact by Plan":"インシデントの顧客への影響を計画ごとに測定する","Measure Incident Customer Impact by Plan | Telemetry SQL":"インシデントの顧客への影響を計画ごとに測定 | Telemetry SQL","Measure LLM Cache Savings and Retry Cost":"LLM キャッシュの節約と再試行コストを測定する","Measure LLM Cache Savings and Retry Cost | Telemetry SQL":"LLM キャッシュの節約と再試行コストを測定する | Telemetry SQL","Measure LLM Time to First Token":"最初のトークンまでã

261® LLM 時間を測定する","Measure LLM Time to First Token | Telemetry SQL":"最初のトークンまでの LLM 時間を測定する | Telemetry SQL","Measure LangGraph run outcomes, node and tool failures, retries, checkpoints, human handoffs, latency, and reviewed task quality.":"LangGraph の実行結果、ノードとツールの障害、再試行、チェックポイント、人間によるハンドオフ、遅延、レビューされたタスクの品質を測定します。","Measure Late-Arriving Events":"遅れて到着するイベントを測定する","Measure Late-Arriving Events | Telemetry SQL":"遅れて到着するイベントを測定する | Telemetry SQL","Measure Long-Running Database Transactions":"長時間実行されるデータベース トランザクションの測定","Measure Long-Running Database Transactions | Telemetry SQL":"長時間実行されるデータベース トランザクションを測定する | Telemetry SQL","Measure OpenAI Responses API latency, token usage, tool activity, failures, and downstream outcomes without collecting prompts or generated content.":"プロンプトや生成されたコンテンツを収集せずに、OpenAI レスポンス API レイテンシ、トークン使用量、ツール アクティビティ、障害、およびダウンストリームの結果を測定します。","Measure Payment-Failure Recovery":"支払い失敗時の回復を測定する","Measure Payment-Failure Recovery | Telemetry SQL":"支払い失敗時の回復策 | Telemetry SQL","Measure Prisma operation fingerprints, model and method latency, failures, result counts, releases, and database-dependent workflows without collecting raw query parameters.":"生のクエリパラメータを収集せずに、Prisma 操作のフィンガープリント、モデルとメソッドのレイテンシー、失敗、結果数、リリース、データベース依存のワークフローを測定します。","Measure Product Journey Drop-Off by Session":"プロダクトジャーニーのドロップオフをセッションごとに測定する","Measure Product Journey Drop-Off by Session | Telemetry SQL":"プロダクトジャーニーのドロップオフをセッションごとに測定 | Telemetry SQL","Measure Pydantic AI run outcomes, validated outputs, retries, tool activity, latency, usage, and product acceptance with safe structured events.":"Pydantic AI の実行結果、検証された出力、再試行、ツールのアクティビティ、レイテンシ、使用状況、製品の受け入れ状況を、安全な構造化イベントで測定します。","Measure Queue Wait Time by Job":"ジョブごとのキュー待ち時間の測定","Measure Queue Wait Time by Job | Telemetry SQL":"ジョブごとのキュー待ち時間の測定 | Telemetry SQL","Measure Redis command outcomes, latency, cache behavior, reconnects, and bounded error categories alongside node-redis.":"Redis コマンドの結果、レイテンシー、キャッシュ動作、再接続、および制限されたエラー カテゴリをノード Redis と並行して測定します。","Measure Required-Field Null Rate":"必須フィールドのヌル率を測定する","Measure Required-Field Null Rate | Telemetry SQL":"必須フィールドのヌル率を測定 | Telemetry SQL","Measure SPA Navigation Latency by Route":"ルートごとの SPA ナビゲーション遅延の測定","Measure SPA Navigation Latency by Route | Telemetry SQL":"ルートごとに SPA ナビゲーション遅延を測定する | Telemetry SQL","Measure Semantic Kernel function and agent outcomes, tool activity, model usage, latency, cost, and releases alongside OpenTelemetry traces.":"セマンティック カーネル機能とエージェントの結果、ツール アクティビティ、モデルの使用状況、レイテンシー、コスト、リリースを OpenTelemetry トレースとともに測定します。","Measure Telemetry Volume by Event Name":"イベント名によるTelemetryボリュームの測定","Measure Telemetry Volume by Event Name | Telemetry SQL":"イベント名ごとに Telemetry ボリュームを測定 | Telemetry SQL","Measure Time to Activation":"アクティベーションまでã

261®æ™‚間を測定する","Measure Time to Activation | Telemetry SQL":"アクティベーションまでの時間を測定する | Telemetry SQL","Measure Webhook End-to-End Completion":"Webhook のエンドツーエンドの完了を測定する","Measure Webhook End-to-End Completion | Telemetry SQL":"Webhook のエンドツーエンドの完了を測定する | Telemetry SQL","Measure Webhook Latency and Duplicate Rate":"Webhook のレイテンシーと重複率を測定する","Measure Webhook Latency and Duplicate Rate | Telemetry SQL":"Webhook のレイテンシーと重複率を測定する | Telemetry SQL","Measure Webhook Retry Recovery":"Webhook の再試行回復を測定する","Measure Webhook Retry Recovery | Telemetry SQL":"Webhook の再試行回復を測定する | Telemetry SQL","Measure activation, feature adoption, retained cohorts, and the first product actions that predict returning users and revenue-ready accounts.":"アクティベーション、機能の導入、維持されたコホート、およびリピーターと収益を得る準備ができているアカウントを予測する最初の製品アクションを測定します。","Measure authentication failures by method and reason while keeping traffic volume and affected identities visible.":"トラフィック量と影響を受ける ID を可視化しながら、認証の失敗を方法と理由別に測定します。","Measure average pool utilization, queued acquisition waits, timeouts, and idle capacity by application service.":"平均プール使用率、キューに入れられた取得待機、タイムアウト、およびアプリケーション サービスごとのアイドル容量を測定します。","Measure before changing behavior.":"動作を変える前に測定する。","Measure billable units against each account's included monthly quota and rank accounts approaching an overage.":"各アカウントに含まれる月次割り当てに対して請求可能単位を測定し、超過に近づいているアカウントをランク付けします。","Measure connection acquisition separately from query execution so pool contention is not mistaken for database work.":"接続の取得をクエリの実行とは別に測定して、プールの競合がデータベースの作業と誤解されないようにします。","Measure conversion, revenue per participant, and relative lift by experiment variant without double-counting repeated events.":"繰り返されるイベントを二重にカウントすることなく、コンバージョン、参加者あたりの収益、実験バリアントごとの相対的な上昇率を測定します。","Measure daily and weekly active users together and calculate DAU-to-WAU stickiness from a consistent activity definition.":"日次および週次のアクティブ ユーザーをまとめて測定し、一貫したアクティビティ定義から DAU から WAU への粘着性を計算します。","Measure database connection-pool saturation":"データベース接続プールの飽和状態を測定する","Measure database connection-pool saturation | SaaS SQL Lab":"データベース接続プールの飽和状態を測定する | SaaS SQL ラボ","Measure database impact by customer plan":"顧客の計画に応じてデータベースへの影響を測定する","Measure database impact by customer plan | SaaS SQL Lab":"顧客の計画に基づいてデータベースへの影響を測定する | SaaS SQL ラボ","Measure denied, allowed, and approval-required outcomes by tool and risk class.":"ツールとリスク クラスごとに、拒否された結果、許可された結果、および承認が必要な結果を測定します。","Measure dimension cardinality separately; a small event can still create expensive or unusable groups.":"ディメンションのカーディナリティを個別に測定します。小規模なイベントでも、高価なグループや使用不可能なグループが作成される可能性があります。","Measure durable account milestones in order and make the denominator explicit at every funnel step.":"永続アカウントのマイルストーンを順番に測定し、ファネルの各ステップで分母を明確にします。","Measure event delivery delay by source and identify producers that send stale or out-of-order data.":"ソースごとにイベント配信遅延を測定し、古いデータまたは順序が正しくないデータを送ä

261¿¡ã™ã‚‹ãƒ—ロデューサーを特定します。","Measure failure rate and blast radius without collecting credentials.":"認証情報を収集せずに、障害率と爆発範囲を測定します。","Measure field completeness only where the field is truly required.":"フィールドが本当に必要な場合にのみフィールドの完全性を測定します。","Measure gas cost, retries, failures, and downstream automation outcomes.":"ガスコスト、再試行、失敗、下流の自動化の結果を測定します。","Measure how many sessions reach each ordered product milestone and calculate both journey completion and step-to-step conversion.":"注文した製品の各マイルストーンに到達したセッションの数を測定し、ジャーニーの完了とステップツーステップのコンバージョンの両方を計算します。","Measure how many trial accounts become paid customers within a fixed conversion window.":"一定のコンバージョン期間内にどれだけの試用アカウントが有料顧客になったかを測定します。","Measure how often rate-limited requests recover on a later attempt without treating every retry as a new request.":"すべての再試行を新しいリクエストとして扱うことなく、レート制限されたリクエストが後の試行で回復する頻度を測定します。","Measure job recovery by customer plan":"顧客の計画に基づいて雇用の回復を測定する","Measure job recovery by customer plan | SaaS SQL Lab":"顧客の計画に基づいて雇用の回復を測定する | SaaS SQL ラボ","Measure main-thread blocking events and their total blocked time by route and frontend release.":"メインスレッドのブロック イベントとその合計ブロック時間をルートおよびフロントエンド リリースごとに測定します。","Measure migration success, rollback behavior, and duration by application release.":"アプリケーションのリリースごとに、移行の成功、ロールバック動作、および期間を測定します。","Measure model spend, token usage, latency, failure rate, and value signals by feature, user, and account.":"機能、ユーザー、アカウントごとにモデルの支出、トークン使用量、レイテンシー、失敗率、および価値シグナルを測定します。","Measure product retention in SQL":"SQL での製品保持率の測定","Measure queue wait from an approved published timestamp, and never copy message bodies or unrestricted broker errors into the event.":"承認された公開タイムスタンプからキュー待機を測定し、メッセージ本文や無制限のブローカー エラーをイベントにコピーしないでください。","Measure retries, failures, queue age, backlog growth, stalled work, and recovery time for workers, imports, cron tasks, and async jobs.":"再試行、失敗、キューの経過時間、バックログの増加、作業の停止、ワーカー、インポート、cron タスク、非同期ジョブの回復時間を測定します。","Measure retry and cache cost":"再試行とキャッシュのコストを測定する","Measure retry and duplicate rates from real webhook processing events.":"実際の Webhook 処理イベントからの再試行率と重複率を測定します。","Measure schema-version rollout by producer and find old event contracts that remain active after a deployment.":"プロデューサごとにスキーマ バージョンのロールアウトを測定し、デプロイメント後にアクティブなままになっている古いイベント コントラクトを見つけます。","Measure signup-to-activation conversion by acquisition source while deduplicating repeated milestone events.":"繰り返されるマイルストーン イベントの重複を排除しながら、取得ソースごとにサインアップからアクティベーションまでのコンバージョンを測定します。","Measure successful runs, handoffs, retries, and tool failures by workflow and release.":"ワークフローとリリースごとに、成功した実行、ハンドオフ、再試行、ツールの失敗を測定します。","Measure telemetry coverage, missing fields, schema drift, duplicate delivery, sampling, and freshness with structured events and SQL checks.":"構造化イベントと SQL チェックを使用して、テレメトリ カバレッジ、フィールドの欠落、スキーマ ドリフト、重複配信、サンプリング、鮮度を測定します。","Measure the application boundary so the event can distinguish pool acquisition time from execution time.":"アプリケーションの境界を測定して、イベントがプールの取得時間を実行時間と区別できるようにします。","Measure the current backlog independently from jobs created and resolved during each time bucket.":"各タイム バケット中に作成および解決されたジョブとは別に、現在のバックログを測定します。","Measure the serialized payload after redaction. A lower-volume canonical outcome can be larger while still costing less than many narrow diagnostic events.":"編集後にシリアル化されたペイロードを測定します。少量の正規アウトカムは、多くの狭い診断イベントよりもコストを抑えながら、より大きな結果を得ることができます。","Measure useful output":"有用な成果を測定する","Measure value beside cost":"コスト以外の価値も測る","Measure volume safely":"体積を安全に測定",Measured:ne,"Measured impact duration in milliseconds.":"ミリ秒単位で測定された衝撃持続時間。","Measurement path":"測定経路","Measurement time in UTC.":"UTC での測定時間。","Measurement window":"測定ウィンドウ","Memory pressure depends on reclaimable cache and workload behavior, not only a universal percentage.":"メモリ負荷は、普遍的な割合だけではなく、再利用可能なキャッシュとワークロードの動作によって決まります。","Memory utilization from 0 to 100.":"メモリ使用率は 0 ～ 100 です。","Message locks can expire and deliveries can repeat, so keep message_id, delivery_count, lock-lost status, and settlement outcome.":"メッセージ ロックの有効期限が切れ、配信が繰り返される可能性があるため、message_id、delivery_count、ロック喪失ステータス、および決済結果を保持してください。","Message logs and structured events comparison":"メッセージログと構造化イベントの比較","Message processing reliability":"メッセージ処理ã

261®ä¿¡é ¼æ€§","Message-age alerts":"メッセージ経過時間に関するアラート","Message-lock and settlement analysis":"メッセージロックと決済分析","Message-oriented logs":"メッセージ指向のログ","Metric contract":"メートル法契約","Metric sample time in UTC.":"UTC でのメトリック サンプル時間。","Metric value in its documented unit.":"文書化された単位でのメトリック値。","Metric-specific averages remain beside a single passing-sample summary so reviewers can see which vital moved.":"メトリクス固有の平均は単一の合格サンプルの概要の横に残るため、レビュー担当者はどのバイタルが移動したかを確認できます。","Migrate Logs to Structured Events | Telemetry Docs":"ログを構造化イベントに移行する | Telemetry ドキュメント","Migrate text logs to stable structured events by choosing outcomes, defining schemas, dual-writing safely, validating coverage, and cutting over.":"結果の選択、スキーマの定義、安全な二重書き込み、カバレッジの検証、カットオーバーにより、テキスト ログを安定した構造化イベントに移行します。","Migration completion time in UTC.":"移行完了時刻 (UTC)。","Migration duration.":"移行期間。","Migration execution duration.":"移行の実行期間。","Migration failures SQL recipe":"SQL レシピの移行失敗","Migration failures by release":"リリースごとの移行の失敗","Migration identifier.":"移行識別子。","Migration outcome.":"移行の結果。","Migration path":"移行パス","Migration success rate by release":"リリースごとの移行成功率","Milestone time in UTC.":"UTC でのマイルストーン時間。","Milliseconds from scheduled to started.":"スケジュールから開始までのミリ秒。","Milliseconds until the first streamed token.":"最初のトークンがストリーミングされるまでのミリ秒。","Minutes since the newest received event":"最後にイベントを受信してからの分数","Miss rate captures efficiency while maximum concurrent misses exposes burst behavior.":"ミス率は効率を捉え、最大同時ミス数はバースト動作を明らかにします。","Missed schedule SQL":"スケジュールを逃しました SQL","Missing account ID rate by event and producer":"イベントおよびプロデューサー別の欠落アカウント ID 率","Missing heartbeat SQL":"ハートビートがありません SQL","Missing heartbeat recipe":"ハートビートのレシピがありません","Missing heartbeats":"心拍の欠落","Missing samples require a separate heartbeat or ingestion-freshness view.":"サンプルが欠落している場合は、別のハートビートまたは取り込み鮮度ビューが必要です。","Missing terminal events need a separate start-to-terminal join.":"ターミナル イベントが欠落している場合は、開始からターミナルへの個別の結合が必要です。","Missing time buckets remain missing; do not silently treat missing traffic as zero errors.":"欠落している時間バケットは欠落したままになります。見つからないトラフィックをエラーなしとして黙って処理しないでください。","Mixing several grains in one table, which makes counts and rates ambiguous.":"1 つのテーブルに複数の穀物を混ぜると、個数と割合が曖昧になります。",Mixpanel:oe,"Mixpanel Headless analytics":"Mixpanel ヘッドレス分析","Mixpanel events, properties, and identity rules":"Mixpanel イベント、プロパティ、およびアイデンティティ ルール","Mixpanel funnels, retention, flows, and cohorts":"Mixpanel ファネル、リテンション、フロー、およびコホート","Mixpanel includes purpose-built funnel, flow, retention, cohort, and broader digital-analytics workflows.":"Mixpanel には、専用のファネル、フロー、リテンション、コホート、およびより広範なデジタル分析ワークフローが含まれています。","Mixpanel is a product and digital analytics platform built around behavioral reports such as insights, funnels, flows, retention, and cohorts. Telemetry is the narrower choice for SQL over application-owned product and operational events.":"Mixpanel は、インサイト、ファネル、フロー、保持率、コホートなどの行動レポートを中心に構築された製品およびデジタル分析プラットフォームです。 Telemetry は、アプリケーション所有の製品および運用イベントよりも SQL のより狭い選択肢です。","Mixpanel pricing":"Mixpanelの価格","Mixpanel product analytics overview":"Mixpanel 製品分析の概要","Mixpanel provides self-serve behavioral analysis for product and growth teams;

261 Telemetry begins with named event tables and DataFusion SQL.":"Mixpanel は、製品チームと成長チームにセルフサービスの行動分析を提供します。 Telemetry は名前付きイベント テーブルと DataFusion SQL で始まります。","Mixpanel remains available for product exploration while Telemetry owns selected backend and business outcomes.":"Mixpanel は引き続き製品探索に利用できますが、Telemetry は選択されたバックエンドとビジネスの成果を所有します。","Mixpanel replay, experimentation, and exploratory analysis":"Mixpanel リプレイ、実験、および探索的分析","Mobile and desktop clients can have much longer rollout windows than server releases.":"モバイルおよびデスクトップ クライアントのロールアウト期間は、サーバー リリースよりもはるかに長い場合があります。","Model Context Protocol integration":"モデルコンテキストプロトコルの統合","Model Context Protocol specification":"モデルコンテキストプロトコルの仕様","Model Kubernetes workload observations with cluster, namespace, workload, pod, outcome, resource pressure, restart, and deployment context.":"クラスター、名前空間、ワークロード、ポッド、結果、リソースプレッシャー、再起動、デプロイメントコンテキストを使用して、Kubernetes ワークロード観察をモデル化します。","Model agent tool authorization decisions with bounded tool, risk, policy, outcome, ownership, and privacy fields.":"限定されたツール、リスク、ポリシー、結果、所有権、およびプライバシーのフィールドを使用して、エージェント ツールの承認決定をモデル化します。","Model and feature reliability":"モデルと機能の信頼性","Model and tool outcome analysis":"モデルとツールの結果分析","Model authentication attempts with method, outcome, reason, tenant, user, risk, latency, and client context for security and funnel analysis.":"セキュリティとファネル分析のために、方法、結果、理由、テナント、ユーザー、リスク、レイテンシ、クライアント コンテキストを使用して認証試行をモデル化します。","Model browser performance observations with Web Vitals, route, device, release, geography, and sampling context for frontend analysis.":"Web Vitals、ルート、デバイス、リリース、地理、フロントエンド分析用のサンプリング コンテキストを使用して、ブラウザーのパフォーマンス観察をモデル化します。","Model completed AI agent runs with outcome, duration, cost, model, tool use, handoffs, errors, tenant context, and evaluation-ready fields.":"完了した AI エージェントの実行を、結果、期間、コスト、モデル、ツールの使用、ハンドオフ、エラー、テナント コンテキスト、および評価準備完了フィールドを使用してモデル化します。","Model completed API requests with route, method, status, duration, release, tenant, error, and request context for SQL reliability analysis.":"SQL 信頼性分析のために、ルート、メソッド、ステータス、期間、リリース、テナント、エラー、リクエスト コンテキストを使用して、完了した API リクエストをモデル化します。","Model completed LLM requests with provider, model, latency, tokens, cost, outcome, error, tenant, prompt version, and trace context.":"プロバイダー、モデル、レイテンシ、トークン、コスト、結果、エラー、テナント、プロンプト バージョン、トレース コンテキストを使用して、完了した LLM リクエストをモデル化します。","Model completed background jobs with queue, outcome, duration, attempts, error, release, tenant, and workload context for SQL analysis.":"SQL 分析のために、キュー、結果、期間、試行、エラー、リリース、テナント、ワークロード コンテキストを使用して、完了したバックグラウンド ジョブをモデル化します。","Model costs":"モデルのコスト","Model current cloud or self-hosting requirements, ingestion, retention, seats, evaluation volume, and the cost of operating each retained system.":"現在のクラウドまたはセルフホスティングの要件、取り込み、保持、シート、評価ボリューム、保持される各システムの運用コストをモデル化します。","Model current vendor pricing against event volume, retention, team size, and the fields or signals your evaluation actually uses.":"イベントの量、保持期間、チームの規模、評価が実際に使用するフィールドやシグナルに基づいて、現在のベンダーの価格をモデル化します。","Model database operations as structured events, then use SQL to analyze errors, latency, connection pressure, releases, and affected tenants.":"データベース操作を構造化イベントとしてモデル化し、SQL を使用してエラー、遅延、接続圧力、リリース、影響を受けるテナントを分析します。","Model database operations with operation, outcome, latency, SQLSTATE, pool pressure, release, tenant, and query fingerprint fields.":"操作、結果、レイテンシ、SQLSTATE、プール プレッシャー、リリース、テナント、およびクエリ フィンガープリント フィールドを使用してデータベース操作をモデル化します。","Model feature rollout evaluations with flag, variant, decision, reason, user, tenant, release, and experiment context for impact analysis.":"影響分析のためのフラグ、バリアント、決定、理由、ユーザー、テナント、リリース、実験コンテキストを使用して機能ロールアウト評価をモデル化します。","Model identifier recorded from the provider response.":"プロバイダーの応答から記録されたモデル識別子。","Model identifier.":"モデル識別子。","Model important application outcomes as typed JSON events. Keep the context needed to debug, measure, and improve a workflow together—then use readable SQL to turn those events into results a team can verify.":"重要なアプリケーションの結果を、型付き JSON イベントとしてモデル化します。ワークフローを一緒にデバッグ、測定、改善するために必要なコンテキストを保持し、読み取り可能な SQL を使用して、それらのイベントをチームが検証できる結æž

261œã«å¤‰æ›ã—ます。","Model incident impact with affected service, tenant, severity, detection, recovery, symptoms, release, and business context.":"影響を受けるサービス、テナント、重大度、検出、回復、症状、リリース、ビジネス コンテキストによるインシデントの影響をモデル化します。","Model invoice payment outcomes with amount, currency, plan, customer, retry, processor, failure reason, and subscription context.":"金額、通貨、プラン、顧客、再試行、プロセッサー、失敗の理由、およびサブスクリプションのコンテキストを使用して、請求書の支払い結果をモデル化します。","Model new, expansion, contraction, churn, and reactivation movements at the account and subscription boundary.":"アカウントとサブスクリプションの境界における新規、拡大、縮小、解約、再アクティブ化の動きをモデル化します。","Model one accepted usage record with typed meter, version, idempotency key, quantity, unit, billing period, and privacy fields.":"型付きメーター、バージョン、冪等性キー、数量、単位、請求期間、およびプライバシー フィールドを含むモデル 1 の受け入れられた使用状況レコード。","Model one committed subscription movement with typed plan, MRR delta, effective time, account, privacy, and release fields.":"型指定されたプラン、MRR デルタ、有効時間、アカウント、プライバシー、およびリリースのフィールドを使用して、コミットされたサブスクリプションの動きをモデル化します。","Model one completed agent tool-call attempt with typed run, tool, status, retry, latency, privacy, and failure fields.":"入力された実行、ツール、ステータス、再試行、遅延、プライバシー、および失敗フィールドを使用して、完了したエージェント ツール呼び出しの試行を 1 つモデル化します。","Model one sampled telemetry delivery outcome with typed status, attempts, batch size, payload bytes, duration, and error fields.":"型指定されたステータス、試行回数、バッチ サイズ、ペイロード バイト、期間、およびエラー フィールドを使用して、1 つのサンプリングされたテレメトリ配信結果をモデル化します。","Model one versioned RAG evaluation with typed retrieval score, grounding, acceptance, duration, privacy, and release fields.":"型指定された取得スコア、グラウンディング、受け入れ、期間、プライバシー、およびリリースのフィールドを使用して、1 つのバージョン化された RAG 評価をモデル化します。","Model product milestones with outcome, actor, account, plan, source, duration, experiment, and lifecycle context for funnel analysis.":"ファネル分析のための結果、アクター、アカウント、計画、ソース、期間、実験、ライフサイクル コンテキストを使用して製品マイルストーンをモデル化します。","Model reliability by product feature":"製品の機能ごとに信頼性をモデル化する","Model request":"モデルリクエスト","Model request completion time.":"モデルリクエストの完了時間。","Model request or heartbeat events separately. Sampling, aggregation, and a shorter retention period can change their storage contribution by orders of magnitude.":"リクエストまたはハートビート イベントを個別にモデル化します。サンプリング、集計、および保持期間の短縮により、ストレージの寄与が桁違いに変化する可能性があります。","Model retained event volume, query runtime, and user-based plan cost from explicit assumptions. Change any input and inspect each component of the estimate.":"明示的な仮定に基づいて、イベント量、クエリ実行時間、およびユーザーベースの計画コストをモデル化します。入力を変更し、推定の各コンポーネントを検査します。","Model retention separately for high- and low-volume tables.":"大容量テーブルと低容量テーブルの保持を個別にモデル化します。","Model retention, users, hosts, indexed fields, query runtime, egress, and required add-ons.":"モデルの保持、ユーザー、ホスト、インデックス付きフィールド、クエリ ランタイム、エグレス、および必要なアドオン。","Model spend by feature and customer account.":"機能および顧客アカウントごとのモデル費用。","Model terminal action outcomes":"最終的な行動の結果をモデル化する","Model the job lifecycle":"ジョブのライフサイクルをモデル化する","Model the real hosting, storage, access, retention, export, upgrade, and current managed-service requirements before migration.":"移行前に、実際のホスティング、ストレージ、アクセス、保持、エクスポート、アップグレード、および現在のマネージド サービス要件をモデル化します。","Model usage is reduced to one account row before the billing join.":"モデルの使用量は、請求結合の前に 1 つのアカウント行に削減されます。","Model user signups with source, campaign, plan, account, experiment, identity, and acquisition context for activation and revenue analysis.":"ソース、キャンペーン、プラン、アカウント、実験、アイデンティティ、アクティベーションと収益分析のための取得コンテキストを使用してユーザーのサインアップをモデル化します。","Model volume changes before choosing a plan":"プランを選択する前にボリュームの変更をモデル化する","Model-gateway unit economics":"モデルゲートウェイのユニットエコノミクス","MongoDB Operation Telemetry":"MongoDB 操作 Telemetry","MongoDB Operation Telemetry | Telemetry":"MongoDB 操作 Telemetry | Telemetry","MongoDB database profiler":"MongoDB データベース プロファイラー","MongoDB query performance guide":"MongoDB クエリ パフォーマンス ガイド","MongoDB transaction reliability":"MongoDB トランザクションの信頼性","Monitor AI agent cost, tool use, and outcomes with structured events":"構造化されたイベントで AI エージェントのコスト、ツールの使用、結果を監視","Monitor AI agent runs, tool calls, cost, latency, handoffs, and reviewed outcomes with structured events, SQL dashboards, and alerts.":"AI エージェントの実行、ツール呼び出し、コスト、レイテンシー、ハンドオフ、および構造化イベント、SQL ダッシュボード、アラートを使用してレビューされた結果を監視します。","Monitor AutoGen timeouts":"AutoGen タイムアウトを監視する","Monitor BullMQ retries":"BullMQ の再試行を監視する","Monitor CrewAI task flows":"CrewAI タスク フローを監視する","Monitor Kafka consumer outcomes, partition lag, processing latency, retries, and poison-message handling with structured events.":"Kafka コンシューマの結果、パーティション ラグ、処理遅延、再試行、構造化イベントによる有害メッセージの処理を監視します。","Monitor Microsoft AutoGen task-flow state, transitions, and timeouts with run outcomes, handoffs, tool activity, duration, errors, cost, and release context.":"Microsoft AutoGen タスク フローの状態、遷移、およびタイムアウトを、実行結果、ハンドオフ、ツール アクティビティ、期間、エラー、コスト、リリース コンテキストとともに監視します。","Monitor OpenAI agent runs":"OpenAI エージェントの実行を監視する","Monitor OpenAI and LLM spend by model, feature, customer, latency, error rate, and outcome with SQL dashboards and budget alerts.":"SQL ダッシュボードと予算アラートを使用して、モデル、機能、顧客、レイテンシ、エラー率、結果ごとに OpenAI と LLM の支出を監視します。","Monitor Phoenix request outcomes":"Phoenix リクエストの結果を監視する","Monitor Postgres pool pressure":"Postgres プールの圧力を監視する","Monitor Semantic Kernel runs":"セマンティック カーネルの実行を監視する","Monitor database replication and consumer lag":"データベースのレプリケーションと消費者のラグを監視する","Monitor database replication and consumer lag | SaaS SQL Lab":"データベース レプリケーションとコンシューマー ラグを監視する | SaaS SQL ラボ","Monitor event freshness, required fields, types, duplicates, schema versions, and volume so broken instrumentation is found before it becomes a misleading business or reliability metric.":"イベントの鮮度、必須フィールド、タイプ、重複、スキーマのバージョン、ボリュームを監視して、誤解を招くビジネスや信頼性の指標になる前に壊れたインスツルメンテーションを発見します。","Monitor failed jobs in SQL":"SQL で失敗したジョブを監視する","Monitor provider backlog metrics beside application outcomes, and do not copy message data, attributes with private content, or unrestr

261icted errors into events.":"アプリケーションの結果のほかにプロバイダーのバックログ メトリックを監視し、メッセージ データ、プライベート コンテンツを含む属性、または無制限のエラーをイベントにコピーしないでください。","Monitor the telemetry itself":"テレメトリ自体を監視する","Monitor tool authorization, policy denials, approval queues, risky action classes, and release changes without storing prompts, credentials, or tool payloads.":"プロンプト、資格情報、またはツールのペイロードを保存せずに、ツールの承認、ポリシーの拒否、承認キュー、危険なアクション クラス、およびリリースの変更を監視します。",Month:"月","Month-end snapshot time.":"月末のスナップショット時間。","Monthly estimate":"月々の見積もり","Monthly included quota for the account and plan.":"アカウントとプランに含まれる毎月の割り当て。","Monthly payload":"月間ペイロード","Monthly quota used by account":"アカウントごとに使用される月間割り当て量","Monthly recurring revenue movement":"毎月の経常収益の推移","Monthly revenue represented":"月次収益を表す","More comparisons":"さらに比較","More customer stories":"その他の顧客事例","More integrations":"さらなる統合","More storage and support for production workloads.":"より多くのストレージと実稼働ワークロードのサポート。","More templates":"その他のテンプレート","Most activated users reach value within one day, but the distribution has a meaningful multi-day tail.":"アクティブ化されたユーザーのほとんどは 1 日以内に価値に達しますが、分布には意味のある数日にわたるテールが含まれます。","Most popular":"最も人気のある","Move from a high-level chart to the exact rows and fields behind it.":"概要レベルのグラフから、その背後にある正確な行とフィールドに移動します。","Move from isolated fixtures to one connected SaaS dataset":"孤立したフィクスチャから 1 つの接続された SaaS データセットに移行","Move from one agent run to a release decision":"1 つのエージェントの実行からリリースの決定までの移行","Move from the lab to your own event contract":"ラボから独自のイベント契約に移行する","Multi-Tenant Identity Modeling | Telemetry Docs":"マルチテナント ID モデリング | Telemetry ドキュメント","Multi-agent workflow analysis":"マルチエージェントワークフロー分析","Multi-agent workflow observability":"マルチエージェントワークフローの可観測性","Multi-tool evaluation guide":"マルチツール評価ガイド","Multiple email recipients and alert history":"複数の電子メール受信者とアラート履歴","MySQL Performance Schema":"MySQL パフォーマンス スキーマ","MySQL Query and Pool Telemetry":"MySQL クエリとプール Telemetry","MySQL Query and Pool Telemetry | Telemetry":"MySQL クエリとプール Telemetry | Telemetry","MySQL statement digests":"MySQL ステートメント ダイジェスト","N+1 behavior is a correlation problem: a query may be fast and harmless globally but repeated excessively inside individual requests. This pattern counts each fingerprint per request before summarizing affected routes.":"N+1 の動作は相関関係の問題です。クエリは全体的には高速で無害である可能性がありますが、個々のリクエスト内では過度に繰り返されます。このパターンでは、影響を受けるルートを要約する前に、リクエストごとに各フィンガープリントをカウントします。","N+1 query":"N+1 クエリ","NRDB custom events and attributes":"NRDB カスタム イベントと属性","NRQL analysis across many telemetry types and a large library of integrations and guided installs.":"多くのテレメトリ タイプにわたる NRQL 分析と、統合とガイド付きインストールの大規模なライブラリ。","NRQL queries, dashboards, and alert conditions":"NRQL クエリ、ダッシュボード、アラート条件",NRR:"NRR","NRR compares total ending MRR with starting MRR and therefore includes expansion.":"NRR は終了 MRR の合計と開始 MRR を比較するため、拡張が含まれます。","NULLIF leaves cost per accepted output undefined when a segment has no accepted outputs.":"NULLIF では、セグメントに受け入れられた出力がない場合、受け入れられた出力ごとのコストが未定義のままになります。","NULLIF prevents division by zero. The HAVING clause excludes routes with fewer than 20 requests, where a single error would create an unstable percentage.":"NULLIF はゼロによる除算を防ぎます。 HAVING 句は、リクエストが 20 件未満のルートを除外します。このルートでは、1 つのエラーによって割合が不安定になります。","Name the application operation separately from the database command so dashboards remain stable as query implementations change.":"クエリ実装が変更されてもダッシュボードが安定した状態を維持できるように、アプリケーション操作にデータベース コマンドとは別に名前を付けます。","Name the grain":"穀物に名前を付けます","Name the table, metric definition, time range, grouping, and expected output. Ambiguous business language produces ambiguous SQL.":"テーブル、メトリック定義、時間範囲、グループ化、および予想される出力に名前を付けます。曖昧なビジネス言語は曖昧な SQL を生成します。","Named ASP.NET endpoints":"名前付き ASP.NET エンドポイント","Named application-event tables with stable fields, units, identities, and schema versions.":"安定したフィールド、ユニット、ID、およびスキーマのバージョンを含む名前付きアプリケーション イベント テーブル。","Named contributor gate":"名前付き貢献者ゲート","Named event tables for agent runs, model requests, tool calls, evaluations, and product outcomes":"エージェントの実行、モデルのリクエスト、ツールの呼び出し、評価、製品の結果の名前付きイベント テーブル","Named event tables with a reviewed event grain, required fields, and privacy boundary.":"レビューされたイベント粒度、必須フィールド、およびプライバシー境界を備えた名前付きイベント テーブル。","Named event tables with an explicit grain, allowlisted fields, stable types, and documented privacy boundary.":"明示的な粒度、ホワイトリストに登録されたフィールド、安定したタイプ、および文書化されたプライバシー境界を備えた名前付きイベント テーブル。","Named event tables with documented grain, stable account and actor identifiers, schema versions, and explicit privacy boundaries.":"文書化された粒度、安定したアカウントとアクターの識別子、スキーマのバージョン、および明示的なプライバシー境界を含む名前付きイベント テーブル。","Named event tables with stable typed columns and explicit account, actor, feature, and release fields.":"安定した型指定された列と明示的なアカウント、アクター、機能、およびリリースのフィールドを備えた名前付きイベント テーブル。","Named event tables, DataFusion SQL, dashboards, and alerts for agent reliability, cost, quality, handoffs, and downstream outcomes.":"名前付きイベント テーブル、DataFusion SQL、ダッシュボード、エージェントの信頼性、コスト、品質、ハンドオフ、およびダウンストリームの結果に関するアラート。","Named fields with explicit types, units, and allowed values":"明示的な型、単位、および許可された値を持つ名前付きフィールド","Named routes and queue jobs":"名前付きルートとキュージョブ","Named structured-event tables and DataFusion SQL for aggregate agent, product, operational, and business questions.":"エージェント、製品、運用、ビジネスに関する質問を集約するための名前付き構造化イベント テーブルと DataFusion SQL。","Naming event fields":"イベントフィールドの名前付け","Namu Kang":"ナム・カン","Namu Kang is the founder of Browserflow.":"Namu Kang は Browserflow の創設者です。","Namu Kang, founder of Browserflow":"Namu Kang、Browserflow 創設者","Navigation completion time.":"ナビゲーションの完了時間。","Navigation, blockers, connectivity, and page termination can lose client events. Do not use best-effort browser collection as an exact billing or audit ledger.":"ナビゲーション、ブロッカー、接続、およびページの終了により、クライアント イベントが失われる可能性があります。ベストエフォート型のブラウザ収集を正確な請求元帳や監査台帳として使用しないでください。","Need a custom plan?":"カスタムプランが必要ですか?","Need a security review?":"セキュリティレビューが必要ですか?","Need joins and a learning path?":"結合と学習パスが必要ですか?","NestJS API monitoring":"NestJS API モニタリング","NestJS Request and Workflow Telemetry":"NestJS リクエストとワークフロー Telemetry","NestJS Request and Workflow Telemetry | Telemetry":"NestJS リクエストとワークフロー Telemetry | Telemetry","NestJS interceptors":"NestJS インターセプター","NestJS request lifecycle":"NestJS リクエストのライフサイクル","Nested JSON fields exposed as query

261able dotted columns":"ネストされた JSON フィールドがクエリ可能な点線列として公開される","Nested JSON guide":"ネストされた JSON ガイド","Nested success or failed status.":"ネストされた成功または失敗のステータス。","Nested tool event recipe":"ネストされたツールイベントのレシピ","Nested tool identifier exposed as a dotted column.":"点線の列として公開されるネストされたツール識別子。","Nested tool-call SQL":"ネストされたツール呼び出し SQL","Nested tool-call latency.":"ネストされたツール呼び出しのレイテンシー。","Nested tool-event SQL":"ネストされたツールイベント SQL","Net MRR hides why recurring revenue changed. Classifying mutually exclusive movements shows whether growth came from new customers, existing-account expansion, or recovered churn.":"Net MRR では、経常収益が変化した理由が隠されています。相互に排他的な動きを分類すると、成長が新規顧客によるものなのか、既存アカウントの拡大に​​よるものなのか、それとも解約の回復によるものなのかがわかります。","Net and gross retention recipe":"正味および総保持率のレシピ","Net retention includes expansion, while gross retention caps each account at its starting value. Reporting both separates customer-base durability from the effect of upsells.":"純保持率には拡張が含まれますが、総保持率には各アカウントの開始値が上限となります。両方を報告することで、顧客ベースの耐久性とアップセルの影響を区別します。","Net revenue retention by month":"月ごとの純収益維持率","Never emit task text, agent messages, tool arguments, tool results, memory, unrestricted stop messages, or exception text by default.":"デフォルトでは、タスク テキスト、エージェント メッセージ、ツール引数、ツール結果、メモリ、無制限の停止メッセージ、または例外テキストを決して出力しません。","Never log bound SQL values.":"バインドされた SQL 値をログに記録しないでください。","Never log exported rows, filenames containing personal data, or signed download URLs.":"エクスポートされた行、個人データを含むファイル名、または署名されたダウンロード URL をログに記録しないでください。","Never log job.data wholesale because it often contains customer payloads.":"job.data には顧客のペイロードが含まれることが多いため、絶対にログに記録しないでください。","Never log the key, token prefix, authorization header, or a reversible hash.":"キー、トークンプレフィックス、認証ヘッダー、または可逆ハッシュをログに記録しないでください。","Never send Redis URLs, credentials, raw keys, values, command arguments, channel messages, or Lua source.":"Redis URL、資格情報、生のキー、値、コマンド引数、チャネル メッセージ、または Lua ソースを決して送信しないでください。","Never store request_headers, authorization values, customer URLs, or webhook payloads.":"request_headers、認証値、顧客 URL、または Webhook ペイロードは決して保存しないでください。","Never store signed URLs, query strings, or user-specific paths.":"署名付き URL、クエリ文字列、またはユーザー固有のパスは決して保存しないでください。","Never store webhook signatures or raw payment payloads in this table.":"Webhook 署名や生の支払いペイロードをこのテーブルに保存しないでください。","New Relic":"New Relic","New Relic Alternative for Structured Events":"New Relic 構造化イベントの代替","New Relic Alternative for Structured Events | Telemetry":"New Relic 構造化イベントの代替手段 | Telemetry","New Relic is a broad observability platform spanning APM, infrastru

261cture, logs, browser, mobile, synthetics, errors, and NRQL. Telemetry is the narrower choice when a team wants custom structured outcomes, SQL, and a lightweight event-analysis workflow.":"New Relic は、APM、インフラストラクチャ、ログ、ブラウザ、モバイル、合成、エラー、NRQL に及ぶ広範な可観測性プラットフォームです。チームがカスタム構造化された結果、SQL、および軽量のイベント分析ワークフローを必要とする場合、Telemetry はより狭い選択肢になります。","New Relic log management":"New Relic ログ管理","New Relic platform overview":"New Relic プラットフォームの概要","New Relic pricing":"New Relicの価格","New to the approach? Read the":"このアプローチは初めてですか?読んでください","New, expansion, contraction, churn, or reactivation.":"新規、拡大、縮小、チャーン、または再活性化。","Next step":"次のステップ","Next.js Route Handlers":"Next.js ルート ハンドラー","Next.js Server Event Analytics":"Next.js サーバー イベント分析","Next.js Server Event Analytics | Telemetry":"Next.js サーバー イベント分析 | Telemetry","No GITHUB_TOKEN, secrets context, github.event payload, environment dump, commit message, branch supplied by an untrusted fork, or arbitrary step output":"GITHUB_TOKEN、シークレット コンテキスト、github.event ペイロード、環境ダンプ、コミット メッセージ、信頼できないフォークによって提供されたブランチ、または任意のステップ出力はありません","No approved performance result is currently published.":"現在、承認されたパフォーマンス結果は公開されていません。","No automatic replacement; integrate or retain the workflow when it remains part of on-call operations.":"自動置換はありません。ワークフローがオンコール操作の一部である場合は、ワークフローを統合または保持します。","No automatic replacement; retain Amplitude where guided experimentation, audience, or self-serve behavioral workflows remain required.":"自動置換はありません。ガイド付きの実験、視聴者、またはセルフサービスの行動ワークフローが引き続き必要な場合は、Amplitude を保持します。","No conn.params, query string, request or response body, session, authorization header, stack trace, or unrestricted metadata":"conn.params、クエリ文字列、リクエストまたはレスポンスの本文、セッション、認可ヘッダー、スタック トレース、または無制限のメタデータはありません","No contract field is classified for additional review, but production values still require an owner.":"追加レビューのために分類される契約フィールドはありませんが、生産値には引き続き所有者が必要です。","No credit card is required, and the sample run is created automatically. For a reusable coding-agent workflow, read the":"クレジット カードは必要なく、サンプル実行は自動的に作成されます。再利用可能なコーディング エージェント ワークフローについては、「","No credit card required":"クレジットカードは必要ありません","No direct equivalent because Telemetry has no OTLP endpoint; retain Phoenix or another trace backend and correlate selected outcomes.":"Telemetry には OTLP エンドポイントがないため、直接同等のものはありません。 Phoenix または別のトレース バックエンドを保持し、選択した結果を関連付けます。","No direct equivalent; keep Langfuse for hierarchical LLM traces and emit only selected run, request, tool, or outcome events to Telemetry.":"直接的に相当するものはありません。階層 LLM トレース用に Langfuse を保持し、選択された実行、要求、ツール、または結果イベントのみを Telemetry に出力します。","No direct equivalent; retain Datadog or another specialist for traces, host metrics, and automatic collection.":"直接的に相当するものはありません。 Datadog またはトレース、ホスト メトリック、自動収集の別の専門家を維持します。","No direct equivalent; retain Elastic or another specialist wherever those broader capabilities remain required.":"直接的に相当するものはありません。より広範な機能が引き続き必要な場合は、Elastic または別の専門家を維持します。","No direct equivalent; retain LangSmith for detailed run trees and send approved terminal events with a safe correlation identifier.":"直接的に相当するものはありません。詳細な実行ツリー用に LangSmith を保持し、安全な相関識別子を使用して承認された端末イベントを送信します。","No direct equivalent; retain Logfire for trace and conversation inspection, and emit compact application outcomes separately.":"直接的に相当するものはありません。トレースと会話の検査のために Logfire を保持し、コンパクトなアプリケーションの結果を個別に出力します。","No direct equivalent; retain Mixpanel or another specialist for workflows that are not replaced by the selected SQL analyses.":"直接的に相当するものはありません。選択した SQL 分析によって置き換えられないワークフローについては、Mixpanel または別のスペシャリストを保持します。","No direct equivalent; retain New Relic or another specialist for automatic collection and cross-signal debugging.":"直接的に相当するものはありません。自動収集とクロスシグナルのデバッグのために、New Relic または別の専門家を雇います。","No direct equivalent; retain Sentry or another debugging system for code-level diagnostic context.":"直接的に相当するものはありません。コードレベルの診断コンテキスト用に Sentry または別のデバッグ システムを保持します。","No direct equivalent; retain Splunk or another specialist for cross-signal and unrestricted machine-data workflows.":"直接的に相当するものはありません。クロスシグナルおよび無制限のマシンデータ ワークフローについては、Splunk または別の専門家を雇用します。","No direct trace equivalent; keep MLflow for detailed execution evidence and emit approved outcomes with a safe run or trace identifier.":"直接的に同等のトレースはありません。詳細な実行証拠として MLflow を保持し、安全な実行またはトレース識別子を使用して承認された結果を出力します。","No direct trace equivalent; retain Opik for detailed execution evidence and send approved terminal outcomes with a safe run identifier.":"直接的に同等のトレースはありません。詳細な実行証拠のために Opik を保持し、承認された最終結果をセーフラン識別子とともに送信します。","No emails, prompts, payloads, tokens, or destination URLs":"é›

261»å­ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ã€ãƒ—ロンプト、ペイロード、トークン、リンク先 URL はありません","No fixture or query is sent to Telemetry.":"Telemetry にはフィクスチャまたはクエリは送信されません。","No gateway equivalent; instrument the existing model client or agent boundary and retain the chosen routing layer.":"同等のゲートウェイはありません。既存のモデルのクライアントまたはエージェントの境界を計測し、選択したルーティング層を保持します。","No public SOC 2, ISO 27001, penetration-test, vulnerability-disclosure, or audit-report claim is made on this page.":"このページでは、公開された SOC 2、ISO 27001、侵入テスト、脆弱性の開示、または監査レポートの主張は行われません。","No public claim is made here for SAML SSO, SCIM, configurable RBAC, audit-log immutability, IP allowlists, or customer-managed keys.":"ここでは、SAML SSO、SCIM、構成可能な RBAC、監査ログの不変性、IP ホワイトリスト、またはカスタマー マネージド キーについて公に主張することはありません。","No raw URL, query string, DOM text, form value, cookie, referrer identifier, or client-supplied table name":"生の URL、クエリ文字列、DOM テキスト、フォーム値、Cookie、リファラー識別子、またはクライアント指定のテーブル名は含まれません","No raw prompts":"生のプロンプトなし","No requirement to adopt OTLP or automatically instrument every supported AI component for the selected outcome questions.":"OTLP を採用したり、選択した結果の質問に対してサポートされているすべての AI コンポーネントを自動的に計測したりする必要はありません。","No requirement to route model requests through another gateway to analyze approved outcomes.":"承認された結果を分析するために、モデル リクエストを別のゲートウェイ経由でルーティングする必要はありません。","No requirement to send complete conversations, trace trees, or unrestricted log streams for the selected analysis.":"選択した分析に対して完全な会話、トレース ツリー、または無制限のログ ストリームを送信する必要はありません。","No task-role credentials, metadata URI, environment dump, container labels, raw ARN, request body, or exception text":"タスクロールの認証情報、メタデータ URI、環境ダンプ、コンテナー ラベル、生の ARN、リクエスト本文、例外テキストはありません","No universal performance result is published because workload, schema, retention, concurrency, region, and cache state materially affect it.":"ワークロード、スキーマ、保持、同時実行性、リージョン、キャッシュの状態が重大な影響を与えるため、普遍的なパフォーマンス結果は公開されていません。","Node and tool reliability":"ノードとツールの信頼性","Node.js API reliability":"Node.js API 信頼性","Node.js and Express Structured Logging":"Node.js および Express 構造化ログ","Node.js and Express Structured Logging | Telemetry":"Node.js および Express 構造化ログ | Telemetry","Node.js and TypeScript Telemetry Integrations":"Node.js および TypeScript Telemetry の統合","Node.js workflow monitoring":"Node.js ワークフロー監視","Non-commit outcomes include rollback and timeout for a full terminal view.":"非コミットの結果には、完全なターミナル ビューのロールバックとタイムアウトが含まれます。","Non-secret key record identifier.":"非秘密キーのレコード識別子。","Non-streaming requests do not have a meaningful first-token measurement.":"非ストリーミング要求には、意味のある最初のトークンの測定がありません。","Normal autoscaling creates expected opens and closes.":"通常の自動スケーリングでは、予想どおりの開閉が行われます。","Normalize annual, usage-based, and multi-currency contracts before taking snapshots.":"スナップショットを取得する前に、年間契約、使用量ベースの契約、複数通貨契約を正規化します。","Normalize at the application boundary":"アプリケーション境界で正規化する","Normalize by request volume":"リクエスト量による正規化","Normalize currency with a documented rate and retain original currency fields for reconciliation.":"文書化されたレートで通貨を正規化し、調整のために元の通貨フィールドを保持します。","Normalize money to one reporting currency without discarding the source amount.":"ソース金額を破棄せずに、お金を 1 つの報告通貨に正規化します。","Normalize operations before collection. SQL text, bound parameters, connection strings, and returned rows can expose secrets or customer data.":"収集前に操作を正規化します。 SQL テキスト、バインドされたパラメーター、接続文字列、および返された行により、シークレットや顧客データが公開される可能性があります。","Normalize provider usage, then measure cost per useful outcome":"プロバイダーの使用状況を正規化し、有用な結果ごとのコストを測定します","Normalize query operations before collection instead of storing raw SQL and parameters.":"生の SQL とパラメーターを保存するのではなく、収集前にクエリ操作を正規化します。","Normalized Spring route patterns":"正規化さã

261‚ŒãŸ Spring ルート パターン","Normalized amount with currency rules documented.":"通貨ルールが文書化された正規化された金額。","Normalized billing lifecycle outcome.":"正規化された請求ライフサイクルの結果。","Normalized billing period such as 2026-07.":"2026-07 などの正規化された請求期間。","Normalized controller action or route names":"正規化されたコントローラのアクション名またはルート名","Normalized database operations with query fingerprints, releases, latency, and SQLSTATE outcomes.":"クエリのフィンガープリント、リリース、レイテンシー、SQLSTATE の結果を使用した正規化されたデータベース操作。","Normalized error class and frame signature.":"正規化されたエラー クラスとフレーム シグネチャ。","Normalized estimated model cost for the run.":"実行の正規化された推定モデルコスト。","Normalized fields":"正規化されたフィールド","Normalized invoice amount.":"正規化された請求金額。","Normalized label for the blocked application operation.":"ブロックされたアプリケーション操作の正規化されたラベル。","Normalized label for the operation holding the lock.":"ロックを保持する操作の正規化されたラベル。","Normalized model cost for the run.":"実行のための正規化されたモデルコスト。","Normalized model provider.":"正規化されたモデルプロバイダー。","Normalized operation or route.":"正常化された運行またはルート。","Normalized plan after the effective change.":"実質的な変更後の正規化された計画。","Normalized plan before the effective change.":"実質的な変更前の正規化された計画。","Normalized provider usage, estimated cost, retry, and reviewed product-outcome fields.":"正規化されたプロバイダーの使用状況、推定コスト、再試行、およびレビューされた製品結果フィールド。","Normalized query family.":"正規化されたクエリファミリー。","Normalized query shape without parameters.":"パラメータを持たない正規化されたクエリ形状。","Normalized retrieval relevance score.":"正規化された検索関連性スコア。","Normalized revenue on a completed purchase.":"完了した購入による正規化された収益。","Normalized route names and an allowlist for Cloudflare request metadata":"正規化されたルート名と Cloudflare リクエスト メタデータのホワイトリスト","Normalized route names from the application router":"アプリケーションルーターからの正規化されたルート名","Normalized route without query strings or identifiers.":"クエリ文字列や識別子のない正規化されたルート。","Normalized score from a documented evaluator.":"文書化された評価者からの正規化されたスコア。","Normalized statement shape without values.":"値のない正規化されたステートメントの形状。","Normalized units added by this event.":"このイベントによって追加された正規化されたユニット。","Not claimed":"請求されていません","Not every driver exposes SQLSTATE consistently.":"すべてのドライバーが一貫して SQLSTATE を公開するわけではありません。","Not publicly asserted":"公的には主張されていない","Notify account owners at documented quota thresholds and page only when meter delivery or reconciliation is failing.":"文書化されたクォータしきい値でアカウント所有者に通知し、メーターの配信または調整が失敗した場合にのみページングします。","Notify people when a queryable signal moves outside its expected range":"クエリ可能な信号が予想範囲外に移動したときに人々に通知する","Number of bounded delivery attempts.":"制限付き配信の試行回数。","Number of logical events in the delivery.":"配信内の論理イベントの数。","Numeric value in the unit defined by metric_name.":"metric_name で定義された単位の数値。","Observed connection-acquisition wait for this sample.":"このサãƒ

261³ãƒ—ルで観察された接続取得待機。","Observed cron-run start time.":"観測された cron 実行開始時刻。","Observed cumulative container restart count.":"観測されたコンテナーの累積再起動数。","Observed in-flight fills for the same pattern.":"同じパターンの飛行中の塗りつぶしが観察されました。","Observed lock wait in milliseconds.":"ミリ秒単位で観測されたロック待機。","Observed lock wait.":"ロック待機が観察されました。","Observed main-thread task duration.":"観察されたメインスレッドタスクの継続時間。","Observed or reported replay lag.":"リプレイラグが観察または報告されました。","Observed replication lag.":"レプリケーションの遅延が観察されました。","Observed request duration.":"観察されたリクエスト期間。","Observed request throughput by route":"ルートごとに観測されたリクエストのスループット","Observed schedule gaps":"観察されたスケジュールのギャップ","Observed time lag behind the source.":"ソースからの遅れが観測されました。","Official Claude client SDKs":"公式 Claude クライアント SDK","Official LangGraph JavaScript overview":"公式 LangGraph JavaScript の概要","Official Prisma OpenTelemetry tracing documentation":"公式 Prisma OpenTelemetry トレース ドキュメント","Official Prisma logging documentation":"公式 Prisma ログ記録ドキュメント","Official node-postgres Pool API":"公式ノード postgres プール API","Offline and production-trace evaluation with built-in or custom scorers, experiment tracking, and result analysis.":"組み込みまたはカスタムスコアラー、実験追跡、結果分析を使用したオフラインおよび実稼働トレース評価。","Offline clients may be expected to deliver late data and need a different threshold from server events.":"オフライン クライアントは遅れてデータを配信することが予想されるため、サーバー イベントとは異なるしきい値が必要になる場合があります。","Offline evaluation and production product analytics have different owners, privacy boundaries, and release workflows.":"オフライン評価と製品分析には、さまざまな所有者、プライバシー境界、リリース ワークフローがあります。","Offline mobile synchronization is live but regularly delivers old events that can change recent product cohorts.":"オフライン モバイル同期はライブですが、最近の製品コホートを変更する可能性のある古いイベントが定期的に配信されます。","Offset and high-watermark metadata from the Kafka client":"Kafka クライアントからのオフセットおよびハイウォーターマークのメタデータ","Often spread across many lines and services":"多くの場合、多くの回線やサービスにまたがる","Oldest jobs without a terminal event":"終了イベントのない最も古いジョブ","On a documented interval and immediately after a reviewed workload-state transition.":"文書化された間隔で、レビューされたワークロード状態の遷移の直後。","On average across telemetry, each row is about 100 bytes. Therefore, 1 GB should accommodate approximately 10,000,000 rows if your data is of average size.":"テレメトリ全体の平均では、各行は約 100 バイトです。したがって、データが平均的なサイズの場合、1 GB には約 10,000,000 行を収容できるはずです。",Onboarded:se,"Once a query answers the right question, call it asynchronously or on a schedule and deliver the compact result where the team already works. Keep the saved SQL as the auditable source.":"クエリが適切な質問に答えたら、それを非同期またはスケジュールに従って呼び出して、チームがすでに作業している場所にコンパクトな結果を提供します。保存した SQL を監査可能なソースとして保持します。","Once the SQL matches expected synthetic cases, save the result as a chart, dashboard widget, alert, or scheduled report.":"SQL が予想される合成ケースと一致したら、結果をグラフ、ダッシュボード ウィジェット、アラート、またはスケジュールされたレポートとして保存します。","Onchain Automation Monitoring | Telemetry":"オンチェーン自動化モニタリング | Telemetry",One:"1 つ","One accepted signup per user and account.":"ユーザーおよびアカウントごとに 1 つのサインアップが受け入れられます。","One accepted usage increment per idempotency key and meter.":"冪等性キーおよびメーターごとに 1 つの許容使用量増分。","One account may have several users or regions; choose the reporting unit before emitting rows.":"1 つのアカウントに複数のユーザーまたはリージョンが含まれる場合があります。行を出力する前にレポート単位を選択します。","One affected account per incident after request outcomes are pre-aggregated.":"リクエストの結果が事前に集計された後、インシデントごとに影響を受けるアカウントは 1 つです。","One affected operation associated with a declared incident.":"宣言されたインシデントに関連する影響を受けた操作 1 件。","One attempt of a logical background job.":"論理バックグラウンド ジョブの 1 回の試行。","One committed recurring-revenue movement per account, subscription, and effective change.":"アカウント、サブスクリプション、および実質的な変更ごとに 1 つのコミットされた経常収益の移動。","One compact outcome model across product, infrastru

261cture-adjacent, revenue, and AI workflows.":"製品、インフラストラクチャ隣接、収益、AI ワークフローにわたる 1 つのコンパクトな成果モデル。","One completed API request.":"1 つの完了した API リクエスト。","One completed application-owned database operation.":"アプリケーション所有のデータベース操作が 1 つ完了しました。","One completed authentication attempt.":"認証試行が 1 回完了しました。","One completed billing lifecycle event.":"1 つの完了した請求ライフサイクル イベント。","One completed database operation.":"1 つのデータベース操作が完了しました。","One completed milestone per actor, account, and occurrence.":"アクター、アカウント、発生ごとに 1 つの完了したマイルストーン。","One completed model request, including provider retries as separate rows.":"プロバイダーの再試行を別の行として含む、1 つの完了したモデル リクエスト。","One completed model-provider request.":"1 つの完了したモデルプロバイダーリクエスト。","One completed product milestone.":"完成した製品の 1 つのマイルストーン。","One completed request or background job.":"1 つの完了したリクエストまたはバックグラウンド ジョブ。","One completed run becomes a reusable analytical contract":"1 回の完了した実行が再利用可能な分析契約になる","One completed tool-call attempt within an agent run.":"エージェントの実行内で 1 回の完了したツール呼び出し試行。","One completed workflow or meaningful state change":"1 つの完了したワークフローまたは意味のある状態変化","One connection-pool sample.":"1 つの接続プールのサãƒ

261³ãƒ—ル。","One effective feature evaluation per actor, feature, assignment version, and material change.":"アクター、フィーチャ、割り当てバージョン、およびマテリアルの変更ごとに 1 つの効果的なフィーチャ評価。","One evaluator result per eligible query, retrieval version, evaluator, and candidate run.":"適格なクエリ、取得バージョン、評価者、および候補実行ごとに 1 つの評価結果。","One event-analysis layer for AI behavior plus API, job, webhook, billing, reliability, and product signals.":"AI の動作と API、ジョブ、Webhook、請求、信頼性、製品シグナルのための 1 つのイベント分析レイヤー。","One event-analysis layer for agent quality and cost plus APIs, jobs, databases, billing, and product milestones.":"エージェントの品質とコストに加え、API、ジョブ、データベース、請求、製品マイルストーンを対象とした 1 つのイベント分析レイヤー。","One final authorization decision per logical tool-call attempt.":"論理的なツール呼び出しの試行ごとに 1 つの最終認可決定。","One logical operation may retry several transactions. Keep a workflow ID if you also need final user outcome.":"1 つの論理操作で複数のトランザクションが再試行される場合があります。最終的なユーザー結果も必要な場合は、ワークフロー ID を保持してください。","One message about a local code path":"ローカル コード パスに関する 1 つのメッセージ","One migration execution.":"1 回の移行実行。","One observed database lock wait.":"データベース ロックの待機が 1 つ観察されました。","One of the easiest ways to go from dumping in your data to actually understanding it.":"データの投入から実際にデータを理解するまでの最も簡単な方法の 1 つ。","One path from structured events to shared action":"構造化されたイベントから共有アクションへの 1 つのパス","One replication-consumer sample.":"1 つのレプリケーション コンシューマー サンプル。","One row in":"1行","One row per account with first or achieved milestone state.":"最初のマイルストーン状態または達成されたマイルストーン状態を含むアカウントごとに 1 行。","One row per account.":"アカウントごとに 1 行。","One row per active account before the final portfolio-level aggregation.":"最終的なポートフォリオレベルの集計の前に、アクティブなアカウントごとに 1 行。","One row per declared incident.":"宣言されたインシデントごとに 1 行。","One row per request, job, payment attempt, or durable milestone prevents accidental double counting.":"リクエスト、ジョブ、支払い試行、または永続的なマイルストーンごとに 1 行にすることで、偶発的な二重カウントを防ぎます。","One row per service release.":"サービス リリースごとに 1 行。","One row per synthetic user.":"合成ユーザーごとに 1 行。","One sampled browser metric observation.":"1 つのサンプリングされたブラウザー メトリック観測。","One sampled or aggregated observation per delivery attempt or delivery window.":"配信試行または配信ウィンドウごとに 1 つのサンプリングまたは集約された観測。","One synthetic SaaS account with the dimensions and recurring revenue needed for customer-impact analysis.":"顧客への影響分析に必要なディメンションと経常収益を備えた 1 つの合成 SaaS アカウント。","One terminal model-provider request before grouping by model.":"モデルごとにグループ化する前に、1 つの端末モデル プロバイダー リクエスト。","One terminal outcome per logical agent run.":"論理エージェントの実行ごとに 1 つの最終結果。","One terminal outcome per logical job.":"論理ジョブごとに 1 つの最終結果。","One terminal outcome per logical webhook delivery.":"論理 Webhook 配信ごとに 1 つのターミナル結果。","One terminal payment attempt.":"端末支払いの試行は 1 回。","One terminal request outcome before grouping by route template.":"ルート テンプレートでグループ化する前の 1 つの端末要求の結果。","One terminal row per migration prevents start and retry events from inflating the denominator.":"移行ごとに 1 つのターミナル行により、開始イベントと再試行イベントの分母が大きくなるのを防ぎます。","One workload snapshot per cluster, namespace, and interval.":"クラスター、名前空間、間隔ごとに 1 つのワークロード スナップショット。","One-based attempt number for the logical call.":"論理コールの 1 から始まる試行番号。","One-based attempt number.":"1 から始まる試行番号。","One-based attempt sequence.":"1 ベースの試行シーケンス。","One-based execution attempt.":"1 ベースの実行試行。","One-based processing attempt.":"1 ベースの処理試行。","One-indexed attempt number.":"1 つのインデックス付き試行番号。","Only accounts with starting MRR enter the denominator, keeping new business outside retention.":"MRR が開å

261§‹ã•ã‚Œã¦ã„るアカウントのみが分母に入り、新規ビジネスは保持の範囲外に保たれます。","Only after the underlying product state has been committed.":"基礎となる製品の状態がコミットされた後にのみ。","Only bounded cost, latency, status, tool, and acceptance fields should leave the application.":"制限されたコスト、レイテンシ、ステータス、ツール、および承認フィールドのみがアプリケーションから離れる必要があります。","Only evaluate a field on event contracts where it is truly required.":"イベント コントラクトのフィールドは、本当に必要な場合にのみ評価します。",Open:"開く","Open SQL Lab":"SQL ラボを開く","Open a template":"テンプレートを開く","Open category":"オープンカテゴリー","Open connections currently idle.":"現在アイドル状態のオープン接続。","Open contributor template":"貢献者テンプレートを開く","Open cost recipe":"オープンコストレシピ","Open export reviews by data class":"データクラスごとのオープンエクスポートレビュー","Open guide":"オープンガイド","Open instrumentation guide":"計測ガイドを開く","Open page":"ページを開く","Open production checklist":"オープンプロダクションチェックリスト","Open prompt pack":"プロンプトパックを開く","Open raw skill.md":"生のスキル.mdを開く","Open recipe":"レシピを開く","Open recipe playground":"レシピプレイグラウンドを開く","Open retry recipe":"再試行レシピを開く","Open reviews remain separate from failed outcomes.":"オープンレビューは失敗した結果とは切り離されたままです。","Open setup guide":"セットアップガイドを開く","Open setup page":"セットアップページを開く","Open template":"テンプレートを開く","Open the SQL Lab":"SQL ラボを開く","Open the exact rows behind an unusual chart bucket and verify the breakdown before acting.":"異常なチャート バケットの背後にある正確な行を開き、行動する前に内訳を確認してください。","Open the explained recipe":"説明されたレシピを開く","Open the raw skill.md and give it to your coding agent.":"未加工の skill.md を開いて、コーディング エージェントに渡します。","Open the skill guide":"スキルガイドを開く","Open this setup free":"このセットアップを無料で開く","Open use case":"オープンユースケース","Open-source deployment options and AI-specific workflows for turning production failures into regression tests.":"本番環境の障害を回帰テストに変えるためのオープンソースの導入オプションと AI 固有のワークフロー。","Open-source tracing for LLM, agent, retrieval, and tool workflows using OpenTelemetry and OpenInference.":"OpenTelemetry と OpenInference を使用した、LLM、エージェント、取得、ツール ワークフローのオープンソース トレース。",OpenAI:ie,"OpenAI Agent Telemetry":"OpenAI エージェント Telemetry","OpenAI Agent Telemetry | Telemetry":"OpenAI エージェント Telemetry | Telemetry","OpenAI Agents SDK tracing":"OpenAI エージェント SDK トレース","OpenAI Agents integration":"OpenAI エージェントの統合","OpenAI Cost Monitoring":"OpenAI コスト監視","OpenAI Cost Monitoring Dashboard and Alerts | Telemetry":"OpenAI コスト監視ダッシュボードとアラート | Telemetry","OpenAI Costs":"OpenAI コスト","OpenAI Responses API Telemetry":"OpenAI 応答 API Telemetry","OpenAI Responses API Telemetry | Telemetry":"OpenAI 応答 API Telemetry | Telemetry","OpenAI Responses API integration":"OpenAI 応答 API 統合","OpenAI Responses API reference":"OpenAI レスポンス API リファレンス","OpenAI and LLM cost guide":"OpenAI および LLM のコスト ガイド","OpenAI cost attribution":"OpenAI コスト帰属","OpenAI cost guide":"OpenAI コストガイド","OpenAI cost quickstart":"OpenAI コストのクイックスタート","OpenAI cost tracking":"OpenAI コスト追跡","OpenAI cost tracking guide":"OpenAI コスト追跡ガイド","OpenAI cost use case":"OpenAI コストの使用例","OpenAI developer quickstart":"OpenAI 開発者クイックスタート","OpenAI request-cost implementation":"OpenAI リクエストコストの実装",OpenLIT:le,"OpenLIT OpenTelemetry traces, metrics, logs, and automatic instrumentation":"OpenLIT OpenTelemetry トレース、メトリクス、ログ、および自動インストルメンテーション","OpenLIT SDK overview":"OpenLIT SDK の概要","OpenLIT can remain the trace and evaluation platform while Telemetry stores compact business and product outcomes.":"OpenLIT は、Telemetry がコンパクトなビジネスおよび製品の結果を保存しながら、トレースおよび評価プラットフォームとして機能し続けることができます。","OpenLIT collectors, destinations, and self-hosted platform":"OpenLIT コレクター、宛先、およびセルフホスト型プラットフォーム","OpenLIT distributed tracing":"OpenLIT分散トレーシング","OpenLIT evaluations":"OpenLITの評価","OpenLIT evaluations, prompts, experiments, and AI dashboards":"OpenLIT の評価、プロンプト、実験、AI ダッシュボード","OpenLIT includes AI tracing, evaluation, prompt, experiment, dashboard, and collector workflows that Telemetry does not replace.":"OpenLIT には、Telemetry でã

261¯ç½®ãæ›ãˆã‚‰ã‚Œãªã„ AI トレース、評価、プロンプト、実験、ダッシュボード、およびコレクターのワークフローが含まれています。","OpenLIT is an open-source, OpenTelemetry-native AI engineering platform with auto-instrumentation, traces, evaluations, prompts, experiments, dashboards, and collectors. Telemetry focuses on SQL outcome events.":"OpenLIT は、自動計測、トレース、評価、プロンプト、実験、ダッシュボード、コレクターを備えたオープンソースの OpenTelemetry ネイティブ AI エンジニアリング プラットフォームです。 Telemetry は、SQL の結果イベントに焦点を当てています。","OpenLIT platform overview":"OpenLITプラットフォームの概要","OpenLIT uses OpenTelemetry-native automatic or manual instrumentation for AI traces, metrics, and logs; Telemetry accepts application-owned JSON events.":"OpenLIT は、AI トレース、メトリクス、ログに OpenTelemetry ネイティブの自動または手動インスツルメンテーションを使用します。 Telemetry は、アプリケーション所有の JSON イベントを受け入れます。","OpenTelemetry Context in Structured Events":"OpenTelemetry 構造化イベントのコンテキスト","OpenTelemetry Context in Structured Events | Telemetry":"OpenTelemetry 構造化イベントのコンテキスト | Telemetry","OpenTelemetry GenAI":"OpenTelemetry GenAI","OpenTelemetry GenAI Outcome Events | Telemetry Docs":"OpenTelemetry GenAI 結果イベント | Telemetry ドキュメント","OpenTelemetry GenAI outcome events":"OpenTelemetry GenAI 結果イベント","OpenTelemetry JavaScript":"OpenTelemetry JavaScript","OpenTelemetry export configured separately when detailed AutoGen traces are required":"詳細な AutoGen トレースが必要な場合は、OpenTelemetry エクスポートを個別に構成します","OpenTelemetry integration":"OpenTelemetry統合","OpenTelemetry-based collection and mature cross-signal investigation for complex production environments.":"OpenTelemetry ベースの収集と、複雑な運用環境向けの成熟したクロスシグナル調査。","OpenTelemetry-based logs, metrics, and traces with application and AI observability in the same product.":"OpenTelemetry ベースのログ、メトリクス、トレースとアプリケーションおよび AI の可観測性を同じ製品内で提供します。","OpenTelemetry-compatible LLM and agent tracing with automatic integrations and detailed execution inspection.":"自動統合と詳細な実行検査を備えた OpenTelemetry 互換の LLM およびエージェント トレース。","OpenTelemetry-native AI observability":"OpenTelemetry ネイティブ AI 可観測性","OpenTelemetry-native automatic instrumentation across supported model providers, agent frameworks, vector databases, and application components.":"OpenTelemetry サポートされているモデル プロバイダー、エージェント フレームワーク、ベクター データベース、アプリケーション コンポーネントにわたるネイティブの自動インストルメンテーション。",Operate:de,"Operation completion time in UTC.":"UTC での操作の完了時刻。","Operation name preserves application ownership.":"オペレーション名はアプリケーションの所有権を保持します。","Operation name shows which workflows require stronger read-after-write behavior.":"オペレーション名は、どのワークフローがより強力な読み取り後書き込み動作を必要とするかを示します。","Operation outcome.":"作戦結果。","Operational and business context must be queried with product milestones.":"運用およびビジネスのコンテキストは、製品のマイルストーンとともに照会する必要があります。","Operational charts omit the newest incomplete time bucket.":"運用チャートでは、最新の不完全なタイム バケットが省略されます。","Operational debugging":"動作デバッグ","Operational depth":"運用の深さ","Operational edge cases and alert guidance":"運用上のエッジケースとアラートのガイダンス","Operational ownership":"運営上の所有権","Operational review signals for failed payments":"支払い失敗に対する運用レビューのシグナル",Opik:ce,"Opik aggregate production evaluation views":"Opik の集計生産評価ビュー","Opik datasets, evaluation metrics, experiments, and test suites":"Opik データセット、評価指標、å

261®Ÿé¨“、テスト スイート","Opik documentation":"Opik ドキュメント","Opik evaluation overview":"Opik 評価の概要","Opik is an open-source LLM evaluation and observability platform with traces, datasets, metrics, experiments, and test suites. Telemetry focuses on SQL over bounded AI and application outcomes.":"Opik は、トレース、データセット、メトリクス、実験、テスト スイートを備えたオープンソースの LLM 評価および可観測性プラットフォームです。 Telemetry は、制限された AI とアプリケーションの結果よりも SQL に焦点を当てています。","Opik production traces and span inspection":"Opik の生産トレースとスパン検査","Opik provides AI-specific tracing, evaluation datasets, metrics, experiments, and test suites; Telemetry provides general event analytics.":"Opik は、AI 固有のトレース、評価データセット、メトリクス、実験、テスト スイートを提供します。 Telemetry は、一般的なイベント分析を提供します。","Opik remains the trace and evaluation system while Telemetry stores reviewed product outcomes.":"Opik は引き続きトレースおよび評価システムであり、Telemetry はレビューされた製品の結果を保存します。","Opik supports detailed production trace review and evaluation loops; Telemetry emphasizes compact terminal outcomes.":"Opik は、詳細な生産トレースのレビューと評価ループをサポートしています。 Telemetry は、コンパクトな最終結果を強調します。","Opik tracing":"オピックトレース","Opportunity found":"改善点を発見","Optimizer regression analysis":"オプティマイザー回帰分析","Optimizes for future product questions, not just today's dashboard.":"現在のダッシュボードだけでなく、将来の製品に関する質問にも対応できるように最適化します。","Optional exclusion of the newest incomplete bucket":"最新の不完全なバケットのオプションの除外","Optional request-to-workflow correlation identifier.":"オプションのリクエストとワークフローの相関識別子。","Order updates show longer waits, unresolved incidents, and detected deadlocks.":"注文の更新には、待ち時間の延長、未解決のインシデント、検出されたデッドロックが表示されます。","Ordering by affected accounts makes the first triage view closer to user impact.":"影響を受けるアカウントごとに順序を付けることで、最初の優先順位付けビューがユーザーへの影響に近づくようになります。","Ordering conditions stop an out-of-sequence event from incorrectly advancing an account.":"順序付け条件により、順序外のイベントがアカウントを誤って進めることを防ぎます。",Organization:"組織","Outcome becomes final":"結果が最終的になる","Outcome events correlated to an existing trace system, not a replacement for trace waterfalls.":"結果イベントは、トレース ウォーターフォールの代替ではなく、既存のトレース システムと相関していました。",Outcomes:"結果","Output USD / 1M tokens":"USD / 100万トークンを出力","Output tokens / request":"トークン/リクエストを出力する","Overlay: error rate and deployment markers":"オーバーレイ: エラー率と展開マーカー",Owner:ue,Ownership:"所有権","Owning application service.":"アプリケーション サービスを所有しています。","Owning service.":"サービスを所有しています。",PHP:"PHP","PHP HTTP guide":"PHP HTTP ガイド",POST:"投稿","Page only for deadlocks or sustained unresolved contention affecting a user-visible workflow; route maintenance contention separately.":"ユーザーに表示されるワークフローに影響を与えるデッドロックまたは継続的な未解決の競合のみをページングします。ルート維持の競合は別途発生します。","Page only when both a short and long burn-rate window exceed thresholds at meaningful request volume.":"短い書き込み速度ウィンドウと長い書き込み速度ウィンドウの両方が、意味のある要求量でしきい値を超えた場合にのみページングします。","Paid, failed, or recovered outcome.":"支払われた、失敗した、または回復された結果。","Pair Pino diagnostic logs with bounded Telemetry outcome events for Node.js request, job, and product reliability analysis.":"Pino 診断ログを、Node.js リクエスト、ジョブ、および製品の信頼性分析のために、制限された Telemetry 結果イベントと組み合わせます。","Pair demand with utilization":"需要と使用率を組み合わせる","Pair failure counts with rates and a minimum-volume threshold so a quiet route cannot outrank a genuinely risky endpoint.":"障害数とレートおよび最小量のしきい値を組み合わせることで、静かなルートが本当に危険なエンドポイントを上回ることはありません。","Pair pressure with impact":"圧力と衝撃を組み合わせる","Pair resource pressure with demand":"リソースのプレッシャーと需要を組み合わせる","Pairs implementation with verification so you know events are flowing.":"実装と検証を組み合わせることで、イベントが流れていることがわかります。","Parallel dependency calls do not add linearly to request duration.":"並列依存関係呼び出しでは、リクエスト期間は直線的に増加しません。","Parallelized independent checks":"独立したチェックを並列化","Partition columns":"パーティション列","Partition imbalance":"パーティションの不均衡","Pass a bounded fingerprint from the call site instead of deriving it from raw SQL.":"生の SQL から取得するのではなく、呼び出しサイトから境界付きフィンガープリントを渡します。","Pass the API key from trusted server-side configuration, keep the wrapper narrow, and call it only at meaningful workflow boun

261daries. The raw skill.md includes the full event, query, and dashboard loop.":"信頼できるサーバー側構成から API キーを渡し、ラッパーを狭く保ち、意味のあるワークフロー境界でのみ呼び出します。未加工の skill.md には、完全なイベント、クエリ、ダッシュボード ループが含まれています。","Passing frontend samples by route":"フロントエンドサンプルをルートで渡す","Passwords, API keys, auth headers, cookies, and session tokens":"パスワード、API キー、認証ヘッダー、Cookie、およびセッション トークン","Paste one bounded brief":"境界のあるブリーフを 1 つ貼り付けます","Paste one of these prompts into your coding agent to add structured telemetry for product growth, retention, AI costs, revenue, APIs, and jobs. Each prompt is designed to produce event data you can query later.":"これらのプロンプトのいずれかをコーディング エージェントに貼り付けて、製品の成長、維持、AI コスト、収益、API、およびジョブに関する構造化されたテレメトリを追加します。各プロンプトは、後でクエリできるイベント データを生成するように設計されています。","Paste the prompt into Claude Code at the start of a feature or observability pass.":"機能または可観測性パスの開始時に、プロンプトを Claude Code に貼り付けます。","Paste the setup prompt into Claude Code, Codex, Cursor, or your own agent, run one real workflow, then verify its outcome in Telemetry.":"セットアップ プロンプトを Claude Code、Codex、Cursor、または独自のエージェントに貼り付け、実際のワークフローを 1 つ実行し、その結果を Telemetry で確認します。","Paste the setup prompt into Cursor with your Telemetry API key.":"Telemetry API キーを使用して、セットアップ プロンプトを Cursor に貼り付けます。","Paste the setup prompt into your coding agent, run one real application flow, then verify the event and build your first query. Sample data remains optional.":"セットアップ プロンプトをコーディング エージェントに貼り付け、実際のアプリケーション フローを 1 つ実行し、イベントを確認して最初のクエリを作成します。サンプル データはオプションのままです。","Paste this into your coding agent":"これをコーディングエージェントに貼り付けます","Pause or roll back only after the rollout meets a reviewed minimum volume and exceeds its approved error or latency guardrail.":"ロールアウトがレビューされた最小ボリュームを満たし、承認されたエラーまたはレイテンシーのガードレールを超えた場合にのみ、一時停止またはロールバックしてください。","Payload volume by event contract":"イベント契約ごとのペイロード量","Payment attempt sequence number.":"支払い試行のシーケンス番号。","Payment processing":"支払い処理","Payment recovery SQL":"支払いの回収 SQL","Payment recovery rate by failure type":"障害の種類別の支払い回収率","Payment recovery recipe":"支払い回復レシピ","Payment-card data and unnecessary personal or customer content":"支払いカードのデータと不要な個人コンテンツまたは顧客コンテンツ","Payment-data boundary":"支払いデータの境界","Performance results":"パフォーマンス結果","Permanent failures by webhook event":"Webhook イベントによる永続的な障害","Permission to collect raw provider payloads, user content, credentials, or regulated data.":"生のプロバイダー ペイロード、ユーザー コンテンツ、資格情報、または規制されたデータを収集する許可。","Persist acquisition source at trial start so later attribution changes do not rewrite history.":"後で属性を変更しても履歴が書き換えられないように、トライアル開始時に取得ソースを保持します。","Persistent deduplication keyed by the Stripe event identifier":"Stripe イベント識別子をキーとする永続的な重複排除","Phoenix API reliability":"フェニックス API の信頼性","Phoenix OpenTelemetry and OpenInference traces":"Phoenix OpenTelemetry および OpenInference トレース","Phoenix aggregate AI observability analysis":"Phoenix 集約 AI 可観測性分析","Phoenix and Plug stop events do not constitute a complete distributed span, and Plug documents cases where a stop event is not emitted after an error. Retain exception and trace tooling for that diagnostic boun

261dary.":"Phoenix および Plug の停止イベントは完全な分散スパンを構成するものではなく、Plug ではエラー後に停止イベントが発行されないケースが文書化されています。その診断境界に対する例外およびトレース ツールを保持します。","Phoenix endpoint telemetry enabled and a supervised application process that installs handlers once":"Phoenix エンドポイント テレメトリが有効になり、ハンドラーを 1 回インストールする監視対象アプリケーション プロセス","Phoenix evaluations":"フェニックスの評価","Phoenix prompts, datasets, evaluators, and experiments":"Phoenix プロンプト、データセット、評価者、および実験","Phoenix provides an AI-focused trace and evaluation workspace; Telemetry provides a general structured-event and SQL workspace.":"Phoenix は、AI に焦点を当てたトレースおよび評価ワークスペースを提供します。 Telemetry は、一般的な構造化イベントと SQL ワークスペースを提供します。","Phoenix telemetry events":"フェニックスのテレメトリ イベント","Phoenix tracing":"フェニックストレース","Phoenix uses OpenTelemetry and OpenInference instrumentation for trace-oriented AI evidence; Telemetry does not ingest OTLP.":"Phoenix は、追跡指向の AI 証拠に OpenTelemetry と OpenInference インストルメンテーションを使用しています。 Telemetry は OTLP を取り込みません。","Pick an API route, AI workflow, webhook, or job queue. Send structured events and query them before expanding coverage.":"API ルート、AI ワークフロー、Webhook、またはジョブ キューを選択します。構造化イベントを送信し、対象範囲を拡大する前にクエリを実行します。","Pick the resource closest to the decision you need to make":"あなたが下す必要がある決定に最も近いリソースを選択してください","Pino Structured Event Analytics":"Pino 構造化イベント分析","Pino Structured Event Analytics | Telemetry":"Pino 構造化イベント分析 | Telemetry","Pino and telemetry-sh initialized once in a trusted Node.js runtime":"Pino と telemetry-sh は信頼できる Node.js ランタイムで一度初期化されます","Pino documentation":"Pino のドキュメント","Pino redaction guidance":"Pino 編集ガイダンス","Pipeline version should identify the retriever, index snapshot, reranker, and answer prompt used for the test.":"パイプライン バージョンでは、テストに使用される取得者、インデックス スナップショット、リランカー、および回答プロンプトを識別する必要があります。","Place diagnosis after detection":"検出後に診断を行う",Plan:"計画","Plan changes need an explicit proration policy; a single monthly maximum is illustrative when quotas can change mid-period.":"計画の変更には明示的な比例配分ポリシーが必要です。単一の月間最大値は、クォータが期間の途中で変更される可能性がある場合の例です。","Plan is a bounded prioritization dimension; the query does not expose customer names.":"計画は、制限された優先順位付けの次元です。クエリでは顧客名は公開されません。","Plan segmentation supports prioritization without exposing individual customer names.":"計画のセグメント化により、個々の顧客名を公開することなく優先順位付けがサポートされます。","Plan selected at signup.":"サインアップ時に選択したプラン。","Plan that owned the quota when usage occurred.":"使用量が発生したときにクォータを所有していたプラン。","Plan the query and event migration before changing tools":"ツールを変更する前にクエリとイベントの移行を計画する","Planned maintenance and disabled schedules should emit explicit state changes.":"計画されたメンテナンスと無効化されたスケジュールは、明示的な状態変更を発行する必要があります。","Planning result":"企画結果","Plot request or job volume beside resource use so an infrastru

261cture change can be separated from ordinary workload growth.":"インフラストラクチャの変更を通常のワークロードの増加から分離できるように、リソース使用量の横にリクエストまたはジョブの量をプロットします。","Plug.Telemetry lifecycle boundary":"Plug.Telemetry ライフサイクル境界","Pod identifier for restricted drill-downs.":"制限付きドリルダウンのポッド識別子。","Point-in-time connection-pool pressure, wait time, and acquisition timeouts.":"ポイントインタイムの接続プールのプレッシャー、待機時間、取得タイムアウト。","Policy name and version connect the result to a change owner.":"ポリシー名とバージョンは、結果を変更所有者に結び付けます。","Policy renames need a durable version mapping.":"ポリシーの名前変更には、永続的なバージョン マッピングが必要です。","Policy statement":"ポリシーステートメント","Policy statement; reconfirm":"政策声明。再確認する","Polling can emit several observations for one incident. Preserve a transaction or incident identifier.":"ポーリングでは、1 つのインシデントに対して複数の観測値を出力できます。トランザクションまたはインシデントの識別子を保存します。","Pool acquisition duration when available.":"利用可能な場合、プールの取得期間。","Pool connection limit.":"プールの接続制限。","Pool metrics and database connection limits are complementary evidence.":"プールのメトリックとデータベース接続の制限は補足的な証拠です。","Pool sample time in UTC.":"UTC でのプールのサãƒ

261³ãƒ—ル時間。","Pool saturation normalizes active connections against each service's configured limit.":"プールの飽和により、各サービスの設定された制限に対してアクティブな接続が正規化されます。","Pool saturation shows current pressure; connection lifecycle events explain whether clients are repeatedly reconnecting or timing out before work begins.":"プールの飽和度は現在の圧力を示します。接続ライフサイクル イベントは、クライアントが繰り返し再接続しているか、作業が開始される前にタイムアウトしているかを説明します。","Pool saturation, cache misses, or consumer lag become actionable when they affect a service, release, route, job, or account workflow.":"プールの飽和、キャッシュ ミス、またはコンシューマー ラグは、サービス、リリース、ルート、ジョブ、またはアカウントのワークフローに影響を与える場合に対処可能になります。","Population, workload, instrumentation scope, and product change":"人口、作業負荷、計測範囲、製品の変更","Portable SQLSTATE code when available.":"移植可能な SQLSTATE コード (利用可能な場合)。","Positive movements combine new, expansion, and reactivation MRR.":"ポジティブな動きは、新規MRR、拡張MRR、再活性化MRRを組み合わせたものです。",PostHog:me,"PostHog For Backend Events":"PostHog バックエンド イベント用","PostHog For Backend Events | Telemetry":"PostHog バックエンド イベント用 | Telemetry","PostHog SQL and data warehouse documentation":"PostHog SQL およびデータ ウェアハウスのドキュメント","PostHog events and properties":"PostHog イベントとプロパティ","PostHog is a broad product stack with product analytics, funnels, retention, SQL, and a data warehouse. Telemetry is the narrower choice when the main job is structured backend event capture, inspectable SQL, and agent-installed operational dashboards.":"PostHog は、製品分析、ファネル、保持、SQL、データ ウェアハウスを備えた広範な製品スタックです。主要なジョブが構造化されたバックエンド イベント キャプチャ、検査可能な SQL、およびエージェントがインストールされた運用ダッシュボードである場合、Telemetry はより狭い選択肢になります。","PostHog pricing and product list":"PostHogの価格と製品リスト","PostHog product analytics documentation":"PostHog 製品分析ドキュメント",Postgres:pe,"Postgres connection-pool monitoring":"Postgres 接続プールの監視","Power reviewed quality, reliability, and unit-economics SQL by feature and release.":"Power は、品質、信頼性、ユニット経済性 SQL を機能とリリースごとにレビューしました。","Practical redaction guidance for secrets, payloads, prompts, and personal data.":"シークレット、ペイロード、プロンプト、個人データに関する実践的な編集ガイダンス。","Practical structured logging guide":"実践的な構造化ロギングガイド","Practice SaaS SQL with guided lessons covering reliability, billing risk, retention, release observability, and AI agent analysis.":"信頼性、請求リスク、保持、リリースの可観測性、AI エージェント分析をカバーするガイド付きレッスンで SaaS SQL を実践します。","Practice on a downloadable 15-table SaaS observability database with more than 10,000 rows, guided database-reliability lessons, DuckDB seed SQL, JSON, CSV, and browser execution.":"10,000 行を超えるダウンロード可能な 15 テーブルの SaaS 可観測性データベース、ガイド付きデータベース信頼性レッスン、DuckDB シード SQL、JSON、CSV、およびブラウザー実行で演習します。","Practice structured-event SQL with a versioned 15-table SaaS database and more than 10,000 synthetic rows. Run product, database reliability, AI, and revenue analysis locally.":"バージョン管理された 15 テーブルの SaaS データベースと 10,000 を超える合成行を使用して、構造化イベント SQL を実践します。製品、データベースの信頼性、AI、収益分析をローカルで実行します。","Pre-aggregate milestones and requests to the account grain before joining.":"参加する前に、アカウント粒度へのマイルストーンとリクエストを事前に集計します。","Pre-aggregate operations before joining account and incident dimensions.":"アカウントとインシデントのディメンションを結合する前に、操作を事前に集計します。","Prefer a release regression alert when repeated-query prevalence r

261ises materially, rather than paging on one request.":"反復クエリの蔓延が大幅に増加した場合は、1 つのリクエストでページングするよりもリリース回帰アラートを優先します。","Prefer an application-owned operation name or reviewed digest; never send raw SQL, bound values, connection strings, returned rows, or unrestricted error text.":"アプリケーションが所有する操作名またはレビューされたダイジェストを優先します。生の SQL、バインドされた値、接続文字列、返された行、または無制限のエラー テキストを決して送信しないでください。","Prefer categories and identifiers":"カテゴリと識別子を優先する","Prefer explicit numbers, booleans, units, and named categories over values that require parsing or create unbounded groups.":"解析や無制限のグループの作成が必要な値よりも、明示的な数値、ブール値、単位、および名前付きカテゴリを優先します。","Prefer percentiles over averages for production experience reporting when the SQL engine and sample volume permit it.":"SQL エンジンとサンプル量が許可する場合、実稼働エクスペリエンスのレポートでは平均よりもパーセンタイルを優先します。","Prefer route templates and stable IDs. Exclude raw URLs, emails, prompts, payloads, credentials, and stack traces.":"ルート テンプレートと安定した ID を優先します。生の URL、電子メール、プロンプト、ペイロード、認証情報、スタック トレースを除外します。","Prefer stable service, workload, queue, and route names over ephemeral pod IDs, raw resource paths, or provider payloads.":"一時的なポッド ID、生のリソース パス、プロバイダー ペイロードよりも、安定したサービス、ワークロード、キュー、ルート名を優先します。","Prefer the narrowest match":"最も狭い一致を優先します","Prefetching changes the work included in duration.":"プリフェッチすると、期間に含まれる作業が変更されます。","Prem Viswanathan":"プレム・ヴィスワナタン","Prem Viswanathan is the founder of SwiftCX.":"Prem Viswanathan は SwiftCX の創設者です。","Prem Viswanathan, founder of SwiftCX":"プレム・ヴィスワナサン、SwiftCX 創設者","Prepare one reusable server-side delivery client with bounded network behavior.":"制限されたネットワーク動作を持つ再利用可能なサーバー側配信クライアントを 1 つ準備します。","Preparing sample...":"サンプルを準備しています...","Preparing sample…":"サンプルを準備中…","Prerequisites and boundaries":"前提条件と境界","Preserve actor, target, reason, and authorization outcome as controlled fields.":"アクター、ターゲット、理由、および承認結果を制御フィールドとして保持します。","Preserve each web vital and its unit instead of collapsing experience into one opaque score.":"エクスペリエンスを 1 つの不透明なスコアに崩壊させるのではなく、各 Web バイタルとそのユニットを保持します。","Preserve framework context without raw payloads":"未加工のペイロードを使用せずにフレームワークのコンテキストを保持する","Preserve individual vitals":"個人のバイタルを維持する","Preserve rollout context":"ロールアウト コンテキストを保持する","Preserve source money fields":"ソースマネーフィールドを保持する","Preserve the blocking-operation field in alerts so responders know where to start.":"アラートのブロック操作フィールドを保持して、応答者がどこから始めればよいかを認識できるようにします。","Preserve the execution path":"実行パスを保存する","Preserve the incident definition and query window with the result.":"インシデント定義と結果を含むクエリウィンドウを保存します。","Preserve the provider response fields you need, but normalize the analysis surface so model and pricing changes do not require a new dashboard.":"必要なプロバイダー応答フィールドを保持しますが、分析面を正規化することで、モデルと価格の変更に新しいダッシュボードが必要なくなります。","Preserve the provider-reported usage components.":"プロバイダーから報告された使用状況コンポーネントを保持します。","Preserve the same task ID across retries and record the attempt separately.":"再試行後も同じタスク ID を保持し、試行を個別に記録します。","Preserve topic and consumer group while limiting partition-level charts to operational investigation.":"トピックとコンシューマ・グループを保持しながら、パーティション・レベルのチャートを運用調査に限定します。","Preserve typed fields and explicit units so SQL remains portable.":"型指定されたフィールドと明示的な単位を保持して、SQL の移植性を維持します。","Preserve types and units":"型と単位を保持する","Price ingestion, retention, active-series or signal requirements, hosting, and operating ownership using current documentation.":"現在のドキュメントを使用して、価格の取り込み、保持、アクティブ シリーズまたは信号の要件、ホスティング、および運用の所有権を決定します。","Price the real deployment, ingestion, retention, compute, support, and operations model rather than comparing only starter tiers.":"スターター層のみを比較するのではなく、実際のデプロイメント、取り込み、保持、コンピューティング、サポート、および運用モデルの価格を決定します。","Price the real retention, ingestion, indexed log, APM-host, and add-on mix you expect; vendor packaging changes over time.":"想定する保存期間、取り込み量、インデックス済みログ、APMホスト、アドオンの実際の組み合わせで料金を見積もってください;ベンダーのパッケージは時間の経過とともに変化します。","Price the real workload":"実際のワークロードの価格を決定する",Pricing:"料金","Pricing driver":"価格決定要因","Primary affected service.":"主に影響を受けるサービス。","Primary audience":"主な聴衆","Primary engine references":"主要エンジンのリファレンス","Primary focus":"主な焦点","Primary unit":"親機","Prioritize an endpoint for release comparison, dependency inspection, or rollback review.":"リリースの比較、依存関係の検査、またはロールバック レビューのためにエンドポイントにå„

261ªå…ˆé †ä½ã‚’付けます。","Prioritize consumers with both high lag and repeated unhealthy samples.":"遅延が大きく、不健全なサンプルが繰り返される消費者を優先します。","Priority email support":"優先メールサポート","Priority support":"優先サポート","Prisma Client initialized on the server":"サーバー上で Prisma クライアントが初期化されました","Prisma ORM Database Telemetry":"プリズマ ORM データベース Telemetry","Prisma ORM Database Telemetry | Telemetry":"Prisma ORM データベース Telemetry | Telemetry","Prisma integration":"プリズマの統合","Prisma operation latency":"Prisma 操作のレイテンシ","Prisma query events expose SQL and parameters; do not send either field to Telemetry.":"PrismaのクエリイベントはSQLとパラメーターを公開します;どちらのフィールドも Telemetry に送信しないでください。",Privacy:he,"Privacy Policy | Telemetry":"プライバシーポリシー | Telemetry","Privacy and security owners must approve network bucketing.":"プライバシーとセキュリティの所有者はネットワーク バケット化を承認する必要があります。","Privacy boundaries that can exclude raw prompts, completions, retrieved documents, and tool payloads.":"未処理のプロンプト、入力完了、取得したドキュメント、およびツールのペイロードを除外できるプライバシー境界。","Privacy policy":"プライバシーポリシー","Privacy review":"プライバシーのレビュー","Privacy-conscious browser telemetry":"プライバシーを意識したブラウザテレメトリ","Privacy-safe actor identifier.":"プライバシーに配慮したアクター識別子。","Privacy-safe session identifier.":"プライバシーに配慮したセッションè­

261˜åˆ¥å­ã€‚","Privacy-safe stable identity or session identifier.":"プライバシーに配慮した安定した ID またはセッション ID。","Private keys, wallet mnemonics, signatures, and credentials":"秘密キー、ウォレットのニーモニック、署名、資格情報","Privileged action audit SQL":"特権アクションの監査 SQL","Privileged action auditing":"特権アクションの監査","Privileged actions":"特権アクション","Privileged-action audit":"特権アクションの監査","Privileged-action failure rate":"特権アクションの失敗率",Pro:"プロ","Pro hosts x $":"プロホスト x $","Processing completion time.":"処理完了時間。","Processing duration.":"処理期間。","Producer clock skew can make delivery delay negative; monitor and correct clock synchronization.":"プロデューサーのクロック スキューにより、配信遅延がマイナスになる可能性があります。クロック同期を監視して修正します。","Producer name.":"プロデューサー名。","Producer or ingestion path.":"プロデューサーまたは取り込みパス。","Producer totals create the denominator needed to compare high- and low-volume releases fairly.":"プロデューサーの合計は、大量リリースと少量リリースを公平に比較するために必要な分母を作成します。",Product:"製品","Product Analytics for Retention":"保持のための製品分析","Product Retention: Activation & Cohort Analytics | Telemetry":"製品保持: アクティベーションとコホート分析 | Telemetry","Product activation events":"製品アクティベーション イベント","Product analytics":"製品分析","Product analytics SQL Recipes | Telemetry":"製品分析 SQL レシピ | Telemetry","Product analytics recipes":"製品分析レシピ","Product analytics use case":"製品分析の使用例","Product and content changelog":"製品とコンテンツの変更履歴","Product and content updates are listed when behavior, public guidance, datasets, or review boundaries materially change. Dates are not refreshed only to make unchanged pages look new.":"製品とコンテンツの更新は、行動、公開ガイダンス、データセット、またはレビューの境界が大幅に変更された場合にリストされます。日付は、変更されていないページを新しく見せるためだけに更新されるのではありません。","Product and request tables use the same pseudonymous account identifier.":"製品テーブルとリクエスト テーブルは、同じ仮名アカウント ID を使用します。","Product boundaries are part of the answer":"製品の境界も答えの一部です","Product claims follow inspectable behavior":"製品のクレームは検査可能な動作に従う","Product comparisons":"製品比較","Product documentation":"製品ドキュメント","Product documentation is checked against the public API contract and the behavior represented in this repository. SQL recipes are restricted to read-only statements and can be planned against the supported DataFusion dialect with the optional DataFusion audit.":"製品ドキュメントは、公開 API 契約およびこのリポジトリに示されている動作と照合してチェックされます。 SQL レシピは読み取り専用ステートメントに制限されており、オプションの DataFusion 監査を使用して、サポートされている DataFusion 方言に対して計画できます。","Product event counts and API request counts expose whether the populations are comparable before a regression claim is made.":"製品イベント数と API リクエスト数は、回帰主張が行われる前に母集団が比較できるかどうかを明らかにします。","Product event name.":"製品イベント名。","Product feature making the request.":"リクエストを行う製品の機能。","Product journey SQL guide":"製品の導入手順 SQL ガイド","Product journey guide":"製品ジャーニーガイド","Product lifecycle":"製品ライフサイクル","Product lookups combine a 50% miss rate with 31 concurrent fills and the higher backend cost.":"製品ルックアップでは、50% のミス率と 31 の同時フィル、およびバックエンドのコストが高くなります。","Product managers and growth engineers":"プロダクトマネージャーとグロースエンジニア","Product milestones":"製品のマイルストーン","Product outcome":"製品の成果","Product page not found":"商品ページが見つかりません","Product positioning, primary vendor sources, and evaluation guidance":"製品の位置付け、主要ベンダーのソース、および評価のガイダンス","Product referrals convert at the highest rate despite having the smallest cohort.":"製品紹介は、コホートが最小であるにもかかわらず、最も高い割合でコンバージョンに達します。","Product retention use case":"製品保持のユースケース","Product rows are collapsed to activation and return flags before revenue is introduced.":"製品行は、収益が導入される前にアクティブ化および戻りフラグに折りたたまれます。","Product service that c

261ommits the milestone":"マイルストーンを達成する製品サービス","Product surface responsible for the event.":"イベントを担当する製品表面。","Product surface that owns the milestone.":"マイルストーンを所有する製品の表面。","Product workflow analytics":"製品ワークフロー分析","Product workflow using the model.":"モデルを使用した製品のワークフロー。","Production boundary":"生産境界","Production sources past the heartbeat deadline":"ハートビート期限を過ぎた生産ソース","Production-ready completion events.":"実稼働準備完了イベント。","Profile slow or long-held transactions before increasing the pool limit.":"プール制限を増やす前に、遅いトランザクションまたは長時間保持されているトランザクションをプロファイリングします。","Profiling guide":"プロファイリングガイド","Promote the reviewed answer":"レビューされた回答を宣伝する","Promote the reviewed reliability query into an owned threshold and response workflow.":"レビューされた信頼性クエリを、所有するしきい値と応答のワークフローにプロモートします。","Promote useful views":"有益なビューを促進する",Prompt:ye,"Prompt management, datasets, experiments, scores, human annotation, and model-based evaluation in one LLM engineering workflow.":"1 つの LLM エンジニアリング ワークフローでの迅速な管理、データセット、実験、スコア、人間によるアノテーション、モデルベースの評価。","Prompt pack":"即時パック","Prompt traces and AI-specific evaluation workflows":"迅速なトレースと AI 固有の評価ワークフロー","Prompt version is an explicit event field, making rollout comparisons reproducible.":"プロンプト バージョンは明示的なイベント フィールドであり、ロールアウトの比較を再現可能にします。","Prompt-to-visualization assistance":"すぐに視覚化できる支援","Prompts for Claude Code, Codex, Cursor, and custom agents":"Claude Code、Codex、Cursor、およびカスタム エージェントのプロンプト","Prompts, bodies, credentials, signatures, and private content were checked for redaction.":"プロンプト、本文、資格情報、署名、およびプライベート コンテンツの編集がチェックされました。","Prompts, completions, retrieved content, and tool payloads should not be copied into the analytical event path by default.":"プロンプト、完了、取得したコンテンツ、およびツールのペイロードは、デフォルトでは分析イベント パスにコピーしないでください。","Propagate Activity trace identifiers for correlation without duplicating spans.":"スパンを複製せずに、アクティビティ トレース識別子を伝播して相関関係を確立します。","Protect sparse comparisons":"スパース比較を保護する","Prototype in DuckDB, ship with DataFusion-tested syntax":"DuckDB のプロトタイプ、DataFusion でテストされた構文を同梱","Prototype one real event stream and compare query capability, operational ownership, dashboard needs, and total cost at your expected scale.":"1 つの実際のイベント ストリームのプロトタイプを作成し、クエリ機能、運用の所有権、ダッシュボードのニーズ、および予想される規模での総コストを比較します。","Prove the contract before building a dashboard":"ダッシュボードを構築する前に契約を証明する","Prove the event arrived":"イベントが到着したことを証明する","Prove the event contract with safe test data before expanding instrumentation across the application.":"アプリケーション全体にインストルメンテーションを拡張する前に、安全なテスト データを使用してイベント コントラクトを証明します。","Prove the rows":"行を証明する","Prove these before publishing the result":"結果を公開する前にこれらを証明してください","Provider attempts":"プロバイダーの試行","Provider event category.":"プロバイダーのイベント カテゴリ。","Provider event type.":"プロバイダーのイベント タイプ。","Provider model identifier captured at request time.":"リクエスト時に取得されたプロバイダー モデルの識別子。","Provider model identifier.":"プロバイダーモデルの識別子。","Provider retry policies and event volumes differ, so preserve provider and event type.":"プロバイダーの再試行ポリシーとイベントの量は異なるため、プロバイダーとイベントの種類を保持します。","Provider usage becomes more useful when a versioned estimate is joined to retries and the downstream outcome the application actually values.":"バージョン管理された見積もりが再試行とアプリケーションが実際に評価するダウンストリームの結果に結合されると、プロバイダーの使用がさらに便利になります。","Provider usage supports token accounting, but cost is an application-owned estimate that needs a dated price source and separate reconciliation.":"プロバイダーの使用量はトークン アカウンティングをサポートしますが、コストはアプリケーションが所有する見積もりであり、日付の価格ソースと個別の調整が必要です。","Provider-neutral event contract":"プロバイダー中立のイベント契約","Provider-reported input tokens.":"プロバイダーによって報告された入力トークン。","Provider-reported input-token count.":"プロバイダーによって報告された入力トークン数。","Provider-reported output tokens.":"プロバイダーによって報告された出力トークン。","Provider-reported output-token count.":"プロバイダーによって報告された出力トークン数。","Provider-reported timing and client-observed timing can differ; document the measurement boundary.":"プロバイダーが報告するタイミングとクライアントが観測するタイミングは異なる場合があります。測定境界を文書化します。","Provider-specific usage is normalized before the query, preserving a stable analysis contract.":"プロバイダー固有の使用法はクエリの前に正規化さã

261‚Œã€å®‰å®šã—た分析コントラクトが維持されます。","Pub/Sub can redeliver messages; keep the provider message ID and delivery attempt separate from the final business outcome.":"Pub/Sub はメッセージを再配信できます。プロバイダーのメッセージ ID と配信試行は、最終的なビジネス結果とは別にしてください。","Pub/Sub dead-letter topics":"Pub/Sub デッドレター トピック","Pub/Sub delivery reliability":"Pub/Sub 配信の信頼性","Pub/Sub exactly-once delivery":"Pub/Sub 1 回限りの配信","Pub/Sub monitoring":"パブリッシュ/サブスクライブのモニタリング","Public assurance status":"公的保証状況","Public documentation and policy":"公開文書とポリシー","Public event schema, event count, byte volume, field cardinalities, and query set":"パブリック イベント スキーマ、イベント数、バイト ボリューム、フィールド カーディナリティ、およびクエリ セット","Public evidence claim register":"公証請求登録簿","Public fixture contract":"公共設備契約書","Public intake paths for the gaps evidence can close":"隙間を埋めるための公共の取水路があれば、それを埋めることができるという証拠がある","Public product controls, documentation evidence, and claims boundary":"公開製品管理、証拠文書、クレーム境界","Public test inventory, claim boundaries, and benchmark protocol":"公開テスト目録、クレーム境界、ベンチマークプロトコル","Publicly documented":"公的に文書化されている","Publish exclusions and caveats":"除外事項と注意事項を公開する","Publish quality queries and alerts only after owners review thresholds, exclusions, and expected recovery behavior.":"所有者がしきい値、除外、および予想される回復動作を確認した後にのみ、品質のクエリとアラートを公開します。","Publish the event schema, row count, data volume, cardinalities, time range, query set, concurrency, and expected result shape.":"イベント スキーマ、行数、データ ボリューム、カーディナリティ、時間範囲、クエリ セット、同時実行性、および予想される結果の形状を公開します。","Published SQL is compatible with the documented schemas":"公開された SQL は文書化されたスキーマと互換性があります","Published a six-table synthetic SaaS dataset with nine read-only lessons, indexable lesson pages, browser execution, DuckDB seed SQL, JSON, table-level CSV downloads, and declared provenance.":"9 つの読み取り専用レッスン、インデックス可能なレッスン ページ、ブラウザー実行、DuckDB シード SQL、JSON、テーブル レベルの CSV ダウンロード、および宣言された出所を備えた 6 テーブルの合成 SaaS データセットを公開しました。","Published customer feedback is labeled with its confirmed context. A quantified outcome belongs in a story only when its baseline, measurement window, result, caveat, and approval are recorded.":"公開された顧客フィードバックには、確認されたコンテキストがラベル付けされます。定量化された結果は、ベースライン、測定ウィンドウ、結果、警告、承認が記録された場合にのみストーリーに属します。","Published customer feedback, presented with confirmed context and a practical pattern other teams can adapt without inventing metrics or implementation details.":"公開された顧客からのフィードバック。確認済みのコンテキストと実践的なパターンとともに提示され、メトリクスや実装の詳細を考え出さずに他のチームが適応できるようになります。","Published paid-plan prices are shown per user per month.":"公開されている有料プランの価格は、ユーザーごとの月ごとに表示されます。","Published recipes are read-only and include a typed event contract. Automated checks plan the SQL against the documented DataFusion version; synthetic result rows are reviewed separately.":"公開されたレシピは読み取り専用で、型指定されたイベント コントラクトが含まれています。自動チェックでは、文書化された DataFusion バージョンに対して SQL を計画します。合成結果の行は個別にレビューされます。","Published result register":"公開結æž

261œãƒ¬ã‚¸ã‚¹ã‚¿","Publisher confirms and manual consumer acknowledgements where the workflow requires delivery evidence":"ワークフローで配信証拠が必要な場合、パブリッシャーが確認し、手動で消費者に通知する","Purpose-built LLM traces, datasets, prebuilt and custom evaluation metrics, experiments, and behavioral test suites.":"専用の LLM トレース、データセット、事前構築およびカスタムの評価メトリクス、実験、および動作テスト スイート。","Purpose-built datasets, experiments, scorers, prompt management, and production trace inspection.":"専用のデータセット、実験、スコアラー、迅速な管理、および生産トレース検査。","Purpose-built high-cardinality observability for asking novel questions about complex distributed systems.":"複雑な分散システムについて新しい質問をするための、専用に構築された高カーディナリティの可観測性。","Purposeful outcome-event ingestion; automatic collection is not implied.":"目的を持った結果イベントの取り込み。自動収集は暗黙的に行われません。","Put adoption, reliability, and commercial context on one review surface without pretending they share the same grain.":"採用、信頼性、商業的背景を、同じ要素を共有しているふりをせずに 1 つのレビュー面にまとめます。","Put definitions and operating notes next to the charts they explain.":"説明する図の横に定義と操作上のメモを置きます。","Put the denominator and units beside the chart":"分母と単位をグラフの横に置きます","Put the recipe to work":"レシピを活用する","Put the skill to work":"スキルを活かす","Put trend and threshold views first, then add breakdowns and recent-event tables that explain a change.":"最初にトレンド ビューとしきい値ビューを配置し、次に、変化を説明する内訳と最近のイベント テーブルを追加します。","Pydantic AI Agent Telemetry":"ピダンティック AI エージェント Telemetry","Pydantic AI Agent Telemetry | Telemetry":"ピダンティック AI エージェント Telemetry | Telemetry","Pydantic AI agents":"ピダンティック AI エージェント","Pydantic AI reliability":"ピダンティックな AI の信頼性","Pydantic AI testing":"ピダンティックな AI テスト","Pydantic Logfire":"ピダンティック・ログファイア","Pydantic Logfire AI observability":"Pydantic Logfire AI の可観測性","Pydantic Logfire OpenTelemetry":"ピダンティック ログファイア OpenTelemetry","Pydantic Logfire and the existing application stack":"Pydantic Logfire と既存のアプリケーション スタック","Pydantic Logfire combines OpenTelemetry-based application observability with AI tracing and conversation views. Telemetry is a narrower structured-event and SQL outcome layer.":"Pydantic Logfire は、OpenTelemetry ベースのアプリケーションの可観測性と AI トレースおよび会話ビューを組み合わせます。 Telemetry は、より狭い構造化イベントおよび SQL 結果レイヤーです。","Pydantic pricing":"ピダンチックな価格設定",Python:ge,"Python API monitoring":"Python API 監視","Python SDK":"Python SDK","Python Telemetry Integrations":"Python Telemetry 統合","Python and FastAPI Structured Logging":"Python および FastAPI 構造化ロギング","Python and FastAPI Structured Logging | Telemetry":"Python および FastAPI 構造化ログ | Telemetry","Python application telemetry beside AI behavior":"AI 動作に加えて Python アプリケーション テレメトリ","Python telemetry wrapper":"Python テレメトリ ラッパー","Qualifying product action.":"適格な製品アクション。","Qualifying product activity.":"適格な製品活動。","Quality pass, product acceptance, and handoff rate show different aspects of usefulness.":"品質合格、製品の受け入れ、引き渡し率は、有用性のさまざまな側面を示しています。","Quantify declared incident impact":"宣言されたインシデントの影響を定量化する","Quantify declared incident impact | SaaS SQL Lab":"宣言されたインシデントの影響を定量化する | SaaS SQL ラボ","Queried checkout outcomes by release":"リリース別の決済結果をクエリ",Queries:"クエリ","Queries must start with SELECT or WITH. The audit rejects DDL and write keywords such as CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, ALTER, and MERGE.":"クエリは SELECT または WITH で始める必要があります。監査では、DDL と、CREATE、INSERT、UPDATE、DELETE、DROP、ALTER、MERGE などの書き込みキーワードが拒否されます。","Queries remain visible as SQL. Every public re

261cipe includes the expected schema, synthetic output, interpretation, edge cases, and a dashboard or alert recommendation.":"クエリは SQL として表示されたままになります。すべての公開レシピには、予想されるスキーマ、合成出力、解釈、エッジケース、ダッシュボードまたはアラートの推奨事項が含まれています。","Queries should be checked for fields, joins, denominators, null handling, and time windows before they power a dashboard or alert.":"クエリは、ダッシュボードやアラートを機能させる前に、フィールド、結合、分母、null 処理、および時間ウィンドウをチェックする必要があります。",Query:"クエリ","Query API":"クエリ API","Query API missed the 99.9% objective on July 26.":"クエリ API は、7 月 26 日に 99.9% の目標を達成できませんでした。","Query API reference":"クエリ API リファレンス","Query Nested AI Tool-Call Events":"ネストされた AI ツール呼び出しイベントのクエリ","Query Nested AI Tool-Call Events | Telemetry SQL":"ネストされた AI ツール呼び出しイベントのクエリ | Telemetry SQL","Query Telemetry for the new events and fill remaining gaps.":"新しいイベントについて Telemetry をクエリし、残りのギャップを埋めます。","Query an explicit business question":"明確なビジネス上の質問をする","Query and operationalize the event":"イベントをクエリして操作可能にする","Query completed in {duration} ms":"クエリは {duration} ミリ秒で完了しました","Query completion time in UTC.":"クエリ完了時刻 (UTC)。","Query completion time.":"クエリの完了時間。","Query cost, latency, failure rate, and accepted outcomes by feature.":"クエリのコスト、レイテンシー、失敗率、および機能ごとの受け入れられた結果。","Query fingerprints group equivalent statements without exposing literal values.":"クエリ フィンガープリントは、リテラル値を公開せずに同等のステートメントをグループ化します。","Query hours per month":"1 か月あたりのクエリ時間","Query not run.":"クエリは実行されません。","Query order inside the request.":"リクエスト内のクエリ順序。","Query outcome and error trends by service and release.":"サービスおよびリリースごとのクエリ結果とエラーの傾向。","Query output and visualization":"クエリの出力と視覚化","Query regressions by operation fingerprint and release.":"操作のフィンガープリントとリリースによる回帰をクエリします。","Query result":"クエリ結果","Query result charts, tables, exports, and alerts":"クエリ結果のグラフ、テーブル、エクスポート、およびアラート","Query review":"クエリレビュー","Query sample count beside every Web Vital, error rate, or release comparison.":"すべての Web Vital、エラー率、リリース比較の横にあるクエリ サンプル数。","Query samples and release trends with volume beside every aggregate.":"サンプルをクエリし、各集計の横にボリュームを表示してリリースの傾向を確認します。","Query the larger dataset":"より大きなデータセットをクエリする","Query the latest rows by route, job, release, and status.":"ルート、ジョブ、リリース、ステータスごとに最新の行をクエリします。","Query the sample database":"サンプルデータベースにクエリを実行する","Query transaction, fee, wallet, deploy, and agent-run events together.":"トランザクション、料金、ウォレット、デプロイ、およびエージェント実行イベントをまとめてクエリします。","Query workflow":"クエリワークフロー","Query-heavy team":"クエリが多いチーム","Queryable event storage":"クエリ可能なイベントストレージ","Question and event contract":"質問とイベント契約","Question answered":"質問に回答しました","Question is answered":"質問が解決されました","Question this contract answers":"この

261契約に関する質問への回答","Question this dashboard answers":"このダッシュボードの質問への回答","Questions this unlocks":"これにより解き明かされる質問","Questions unlocked":"質問のロックが解除されました","Queue SQL":"キュー SQL","Queue debugging":"キューのデバッグ","Queue latency analysis":"キューのレイテンシー分析","Queue monitoring":"キュー監視","Queue observability guide":"キュー可観測性ガイド","Queue reliability":"キューの信頼性","Queue that executed the job.":"ジョブを実行したキュー。","Queue that owns the job.":"ジョブを所有するキュー。","Queue wait SQL":"キュー待機 SQL","Queue wait and execution duration use separate millisecond fields.":"キューの待機時間と実行時間には、別のミリ秒フィールドが使用されます。","Queue wait begins when work is scheduled and ends when execution starts.":"キュー待機は、作業がスケジュールされたときに開始され、実行が開始されたときに終了します。","Queue worker guide":"キューワーカーガイド","Queue worker observability":"キューワーカーの可観測性","Quickstart event overview":"クイックスタート イベントの概要","Quota percentage and overage preserve the plan-specific denominator needed for account ranking and billing review.":"クォータの割合と超過量は、アカウントのランキングと請求の確認に必要なプラン固有の分母を保持します。","RAG evaluation":"RAGの評価","RAG evaluation SQL":"RAG評価 SQL","RAG evaluation SQL guide":"RAG 評価 SQL ガイド","RAG evaluation guide":"RAG 評価ガイド","RAG evaluation pipeline":"RAG評価パイプライン","RAG quality SQL":"RAG品質 SQL","RAG quality is not one score. This query keeps retrieval relevance, answer grounding, latency, and evaluation cost together for a versioned test set so an apparent quality gain can be reviewed against operational tradeoffs.":"RAGの品質は1点ではありません。このクエリは、バージョン化されたテスト セットの検索の関連性、回答の根拠、待ち時間、および評価コストをまとめて保持するため、運用上のトレードオフに対して明らかな品質の向上を確認できます。","RAG release evaluation":"RAGリリース評価","RAG retrieval and grounding outcomes":"RAG の回収とグラウンディングの結果",RBAC:ve,"REFRESH customer_summary":"リフレッシュ customer_summary",ROI:"ROI","ROW_NUMBER produces a human-readable step sequence while the status and service fields preserve debugging context.":"ROW_NUMBER は人間が判読できるステップ シーケンスを生成しますが、ステータス フィールドとサービス フィールドはデバッグ コンテキストを保持します。",RPM:"回転数","RabbitMQ Queue Telemetry":"RabbitMQ キュー Telemetry","RabbitMQ Queue Telemetry | Telemetry":"RabbitMQ キュー Telemetry | Telemetry","RabbitMQ consumer acknowledgements and publisher confirms":"RabbitMQ コンシューマの承認と発行者の確認","RabbitMQ reliability guide":"RabbitMQ 信頼性ガイド","Rails debugging and logging":"Railsのデバッグとロギング","Rails request monitoring":"Railsリクエストの監視","Ran first query":"最初のクエリを実行しました","Rank Database Queries by Total Time Impact":"データベースクエリを合計時間の影響でランク付けする","Rank Database Queries by Total Time Impact | Telemetry SQL":"データベース クエリを合計時間の影響でランク付け | Telemetry SQL","Rank Error Fingerprints by Customer Impact":"顧客の影響によるエラーのフィンガープリントのランク付け","Rank Error Fingerprints by Customer Impact | Telemetry SQL":"顧客の影響によるエラーのフィンガープリントのランク | Telemetry SQL","Rank JavaScript Errors by Route and Release":"ルートおよびリリースごとの JavaScript エラーのランク","Rank JavaScript Errors by Route and Release | Telemetry SQL":"ルートおよびリリースごとの JavaScript エラーのランク | Telemetry SQL","Rank Kubernetes workloads by container restart events, readiness failures, and observed cumulative restart count.":"コンテナーの再起動イベント、準備エラー、および観測された累積再起動数によって、Kubernetes ワークロードをランク付けします。","Rank blocked database operation fingerprints by incident count, wait duration, unresolved locks, and detected deadlocks.":"インシデント数、待機期間、未解決のロック、検出されたデッドロックに基づいて、ブロックされたデータベース操作のフィンガープリントをランク付けします。","Rank database lock waits and deadlocks":"データベースのロック待機とデッドロックのランク付け","Rank database lock waits and deadlocks | SaaS SQL Lab":"ランクデータベースのロック待機とデッドロック | SaaS SQL ラボ","Rank denied actions by policy, resource class, actor role, and affected 

261identities.":"拒否されたアクションをポリシー、リソースクラス、アクターの役割、影響を受けるアイデンティティごとにランク付けします。","Rank event types by payload bytes, average event size, and rejection rate before changing retention or collection policy.":"保存ポリシーや収集ポリシーを変更する前に、ペイロード バイト、平均イベント サイズ、拒否率に基づいてイベント タイプをランク付けします。","Rank infrastructure sources by sustained CPU, memory, and disk utilization while preserving sample volume.":"サンプル量を維持しながら、持続的な CPU、メモリ、ディスク使用率によってインフラストラクチャ ソースをランク付けします。","Rank normalized application errors by occurrences and affected accounts instead of letting one retry loop dominate the incident view.":"1 つの再試行ループがインシデント ビューを支配するのではなく、正規化されたアプリケーション エラーを発生状況と影響を受けるアカウントごとにランク付けします。","Rank normalized database operations by slow-query rate, average duration, and worst observed duration without storing raw SQL or parameters.":"生の SQL やパラメーターを保存せずに、正規化されたデータベース操作を低速クエリ レート、平均継続時間、観測された最悪の継続時間によってランク付けします。","Rank routes by timeout rate while preserving request volume and configured timeout boundaries.":"リクエスト量と設定されたタイムアウト境界を維持しながら、タイムアウト率によってルートをランク付けします。","Rank scripts, stylesheets, images, and API resources by tail duration, failures, and transferred bytes.":"スクリプト、スタイルシート、画像、API リソースをテール期間、失敗、転送バイト数によってランク付けします。","Rank services by maximum pool use, acquisition wait, and timeout samples.":"最大プール使用量、取得待機、およびタイムアウト サンプルによってサービスをランク付けします。","Rate-limited request recovery":"レート制限されたリクエストの回復","Raw SQL often contains identifiers, values, and unbounded variations. A controlled query fingerprint keeps equivalent operations together so a slow-query rate can identify recurring application paths without turning telemetry into a query-text archive.":"生の SQL には、多くの場合、識別子、値、および無制限のバリエーションが含まれます。制御されたクエリ フィンガープリントは同等の操作をまとめて保持するため、テレメトリをクエリ テキスト アーカイブにせずに、低速のクエリ レートでも繰り返しのアプリケーション パスを特定できます。","Raw error messages are unstable and may contain sensitive values. SQLSTATE plus a controlled operation name supports release comparison and routing to the correct owner.":"生のエラー メッセージは不安定であり、機密値が含まれている可能性があります。 SQLSTATE と制御された操作名により、リリースの比較と正しい所有者へのルーティングがサポートされます。","Raw prompts, completions, credentials, authorization headers, and private payloads stay out of the analytics path by default.":"生のプロンプト、入力完了、認証情報、認証ヘッダー、およびプライベート ペイロードは、デフォルトでは分析パスの外に留まります。","Raw prompts, completions, webhook bodies, and job payloads unless specifically reviewed":"特にレビューされていない限り、生のプロンプト、完了、Webhook 本体、ジョブ ペイロード","Raw tool arguments should not be logged by default. Store safe categories, identifiers, and outcome fields instead.":"デフォルトでは、生ã

261®ãƒ„ール引数はログに記録されません。代わりに、安全なカテゴリ、識別子、および結果フィールドを保存します。","Re-run the same query manually and compare the compact result before relying on scheduled delivery.":"スケジュールされた配信に依存する前に、同じクエリを手動で再実行し、コンパクトな結果を比較します。","Reactivated accounts increased across the three monthly cohorts.":"再アクティブ化されたアカウントは 3 つの月次コホート全体で増加しました。",Read:fe,"Read ECS_CONTAINER_METADATA_URI_V4 from the task runtime and request /task locally with a short timeout. Cache the stable family, revision, and availability-zone fields instead of reading metadata per event.":"タスク ランタイムから ECS_CONTAINER_METADATA_URI_V4 を読み取り、短いタイムアウトでローカルに /task をリクエストします。イベントごとにメタデータを読み取る代わりに、安定したファミリ、リビジョン、およびアベイラビリティ ゾーンのフィールドをキャッシュします。","Read SQL methodology":"SQL 方法論を読む","Read a Telemetry customer story.":"Telemetry の顧客事例をお読みください。","Read agent telemetry skill.md":"エージェントテレメトリの skill.md を読む","Read alert setup":"アラート設定を読む","Read comparison":"読み取り比較","Read customer stories":"お客様の事例を読む","Read docs":"ドキュメントを読む","Read documentation":"ドキュメントを読む","Read how Telemetry collects, uses, retains, and protects account, usage, and customer data.":"Telemetry がアカウント、使用状況、顧客データをどのように収集、使用、保持、保護するかをご覧ください。","Read how builders use Telemetry for business events, logs, fast SQL analysis, flexible schemas, visualizations, and automated reports.":"ビルダーがビジネス イベント、ログ、高速 SQL 分析、柔軟なスキーマ、視覚化、自動レポートに Telemetry を使用する方法をお読みください。","Read payments section":"支払いセクションを読む","Read privacy policy":"プライバシーポリシーを読む","Read raw skill.md":"生のスキル.mdを読み取る","Read skill.md":"skill.md を読む","Read the OpenAI API cost tracking implementation guide":"OpenAI API コスト追跡実装ガイドを読む","Read the changelog":"変更履歴を読む","Read the complete":"全文を読む","Read the dashboard guide":"ダッシュボードガイドを読む","Read the docs":"ドキュメントを読む","Read the documentation":"ドキュメントを読む","Read the matched endpoint route pattern rather than Request.Path.":"Request.Path ではなく、一致したエンドポイント ルート パターンを読み取ります。","Read the model from the API response and configuration instead of hard-coding a soon-to-age model identifier in analytics.":"アナリティクスで間もなく期限切れになるモデル識別子をハードコーディングするのではなく、API の応答と構成からモデルを読み取ります。","Read the story":"ストーリーを読む","Read the testing methodology.":"テスト方法を読んでください。","Read the trend and the denominator together":"傾向と分母を合わせて読む","Read token counts from provider response metadata and store the model identifier used for the request.":"プロバイダー応答メタデータからトークン数を読み取り、リクエストに使用されたモデル識別子を保存します。","Read usage from the response and apply the price version associated with the deployment.":"応答から使用状況を読み取り、デプロイメントに関連付けられた価格バージョンを適用します。","Read, write, and read-and-write API-key responsibilities.":"API キーの読み取り、書き込み、および読み取りと書き込みの責任。","Read, write, and read-and-write API-key scopes":"読み取り、書き込み、および読み取りと書き込みの API キー スコープ","Read, write, and read-and-write key scopes are documented. This is an application control, not a claim about enterprise identity features.":"読み取り、書き込み、および読み取りと書き込みのキー スコープが文書化されています。これはアプリケーションの制御であり、エンタープライズ ID 機能に関する主張ではありません。","Read-only SQL":"読み取り専用 SQL","Read-only SQL example":"読み取り専用の SQL の例","Read-only SQL, connected-table grain, deterministic result, visualization, and interpretation boundaries":"読み取り専用 SQL、接続テーブル粒度、決定論的結果、視覚化、解釈境界","Read-only browser playground for reproducible fixtures":"再現可能なフィクスチャ用の読み取り専用ブラウザ プレイグラウンド","Read-only query guardrails, synthetic fixtures, browser execution, and database reliability definitions":"読み取り専用クエリ ガードレール、合成フィクスチャ、ブラウザ実行、データベース信頼性定義","Read-only query validation for saved dashboard SQL":"保存さã

261‚ŒãŸãƒ€ãƒƒã‚·ãƒ¥ãƒœãƒ¼ãƒ‰ã®èª­ã¿å–り専用クエリ検証 SQL","Read-only statement policy":"読み取り専用ステートメントポリシー","Read-only transactions may have a different baseline and should be segmented when relevant.":"読み取り専用トランザクションには異なるベースラインがある可能性があるため、関連する場合はセグメント化する必要があります。","Readiness and rollout monitoring":"準備状況と展開のモニタリング","Readiness observations keep the operational symptom beside a potential serving impact.":"準備状況の観察により、潜在的なサービス提供への影響と並行して運用上の症状が抑えられます。","Ready replica count at observation time.":"観測時の準備完了レプリカ数。","Ready to connect model usage to accepted product outcomes? Review the":"モデルの使用を受け入れられた製品の結果に結び付ける準備はできていますか?を確認してください","Real outcomes · Inspectable SQL · Human-reviewable decisions":"実際の結果 · 確認できる SQL · 人が検証できる判断","Real-time queries that combine fresh buffered events with durable history":"バッファーに保存された最新のイベントと永続的な履歴を組み合わせたリアルタイム クエリ","Receive time bounds the operational window, while event time measures how stale each delivered record is.":"受信時間は操作ウィンドウを制限しますが、イベント時間は配信された各レコードがどの程度古いかを測定します。","Recipe collection":"レシピ集","Recipe sections":"レシピセクション","Recommended dashboard":"推奨されるダッシュボード","Recommended sequence":"推奨される順序","Reconcile a closed billing period against the provider export before publishing MRR or retention metrics.":"MRR または保持メトリクスを公開する前に、プロバイダーのエクスポートに対して終了した請求期間を調整します。","Reconcile a small fixture with known completed and failed outcomes before charting the weekly trend.":"毎週の傾向をグラフ化する前に、小規模なフィクスチャを既知の完了および失敗した結果と照合します。","Reconcile aggregate estimates to the invoice for the same complete period.":"同じ完全な期間の合計見積もりを請求書に調整します。","Reconcile backdated billing corrections so historical snapshots do not drift silently.":"過去のスナップショットがサイレントにドリフトしないように、過去の請求修正を調整します。","Reconcile every query with known fixture output before measuring latency. A fast wrong answer is not a valid result.":"レイテンシーを測定する前に、すべてのクエリを既知のフィクスチャ出力と照合します。すぐに間違った答えは有効な結果ではありません。","Reconcile meter totals with the billing provider and account plan.":"メーターの合計を請求プロバイダーおよびアカウント プランと調整します。","Reconcile movements":"動きを調和させる","Reconcile queue wait, execution duration, and end-to-end duration.":"キューの待機時間、実行時間、エンドツーエンドの時間を調整します。","Reconcile request count and token categories, then compare cost, latency, tool failure, retry, and null-handling semantics.":"リクエスト数とトークン カテゴリを調整し、コスト、レイテンシー、ツールの失敗、再試行、および null 処理セマンティクスを比較します。","Reconcile run count, evaluated coverage, pass rate, cost, latency, and accepted outcomes over one closed interval.":"1 つの閉じた間隔にわたって、実行回数、評価されたカバレッジ、合格率、コスト、レイテンシ、および受け入れられた結果を調整します。","Reconcile run count, token use, cost, latency, evaluated coverage, score distribution, and accepted outcomes over one closed interval.":"実行回数、トークン使用量、コスト、レイテンシー、評価されたカバレッジ、スコア分布、および 1 つの閉じた間隔で受け入れられた結果を調整します。","Reconcile the aggregate with the billing provider before an invoice becomes final.":"請求書が最終的なものになる前に、請求プロバイダーと集計を調整します。","Reconcile the event-derived list with support cases and status-page communications.":"イベントから派生したリストとサポート ケースおよびステータス ページのコミュニケーションを調整します。","Reconcile trace count, evaluation coverage, score distribution, latency, cost, and downstream acceptance over a fixed window.":"トレース数、評価カバレッジ、スコア分布、レイテンシ、コスト、およびダウンストリームの受け入れを固定ウィンドウで調整します。","Reconnect and timeout analysis":"再接続とタイムアウトの分析","Reconstruct a Correlated Workflow Timeline":"相関のあるワークフローのタイムラインを再構築する","Reconstruct a Correlated Workflow Timeline | Telemetry SQL":"相関のあるワークフロー タイムラインを再構築する | Telemetry SQL","Reconstruct ordered cross-service workflow steps and elapsed time from a shared workflow identifier.":"共有ワークフロー識別子から、順序付けられたサービス間ワークフロー ステップと経過時間を再構築します。","Record Rails controller and background-workflow outcomes through Telemetry's HTTP API with safe, queryable fields.":"安全でクエリ可能なフィールドを使用して、Telemetry の HTTP API を通じて Rails コントローラーとバックグラウンド ワークフローの結果を記録します。","Record Spring MVC and scheduled-workflow outcomes through Telemetry's HTTP API with stable routes, latency, status, and trace context.":"安定したルート、レイテンシ、ステータス、トレース コンテキストを使用して、Telemetry の HTTP API を通じて Spring MVC とスケジュールされたワークフローの結果を記録します。","Record a controlled error type and failed step. Avoid raw exception text when it can contain SQL parameters, prompts, secrets, or customer content.":"制御されたエラーのタイプと失敗したステップを記録します。 SQL パラメータ、プロンプト、シークレット、または顧客コンテンツが含まれる可能性がある場合は、生ã

261®ä¾‹å¤–テキストを避けてください。","Record a run identifier for correlation, not message content or tool arguments.":"メッセージの内容やツールの引数ではなく、相関関係のための実行識別子を記録します。","Record acceptance, human review, task success, or another explicit product outcome, then compare releases with reviewed SQL and complete denominators.":"承認、人間によるレビュー、タスクの成功、またはその他の明示的な製品の結果を記録し、レビューされた SQL と完全な分母を持つリリースを比較します。","Record an event after the workflow has a known outcome, including handled failures.":"ワークフローで処理された失敗などの既知の結果が得られた後、イベントを記録します。","Record application outcomes at the request or worker boundary. The metadata endpoint adds deployment context; it does not replace CloudWatch infrastructure metrics or distributed traces.":"リクエストまたはワーカーの境界でアプリケーションの結果を記録します。メタデータ エンドポイントは、デプロイメント コンテキストを追加します。 CloudWatch インフラストラクチャのメトリクスや分散トレースに代わるものではありません。","Record client cancellations separately from retry exhaustion.":"クライアントのキャンセルを再試行の枯渇とは別に記録します。","Record driver error codes through an allowlist and never forward connection strings, query parameters, or raw database messages.":"ホワイトリストを通じてドライバーのエラー コードを記録し、接続文字列、クエリ パラメーター、または生のデータベース メッセージを決して転送しないでください。","Record duplicate delivery separately from duplicate business processing; the event identifier should make the latter impossible.":"重複した配送を重複した業務処理とは別に記録します。イベント識別子によって後者は不可能になるはずです。","Record error_type and failed_step instead of a raw sensitive payload":"未処理の機密ペイロードの代わりに error_type および failed_step を記録します","Record model and pricing versions so historical cost and quality comparisons can be reproduced.":"モデルと価格のバージョンを記録して、過去のコストと品質の比較を再現できるようにします。","Record one outcome per message when using partial batch responses.":"部分的なバッチ応答を使用する場合は、メッセージごとに 1 つの結果を記録します。","Record queue attempts with the logical job ID preserved across retries.":"再試行後も保持される論理ジョブ ID を使用して、キューの試行を記録します。","Record requests after the final status and duration are known, and record jobs after the worker knows whether work completed, retried, or failed.":"最終ステータスと期間がわかった後にリクエストを記録し、作業が完了したか、再試行されたか、失敗したかを作業者が知った後にジョブを記録します。","Record route templates rather than raw URLs, and do not log cookies, authorization headers, request bodies, client IP addresses, or unrestricted cf properties.":"生の URL ではなくルート テンプレートを記録し、Cookie、認証ヘッダー、リクエスト本文、クライアント IP アドレス、または無制限の cf プロパティをログに記録しません。","Record route templates, named operations, and releases instead of raw URLs, function source, request bodies, or arbitrary exception messages.":"生の URL、関数ソース、リクエスト本文、または任意の例外メッセージの代わりに、ルート テンプレート、名前付きオペレーション、リリースを記録します。","Record status, latency, retry count, model, provider, and estimated cost.":"ステータス、遅延、再試行回数、モデル、プロバイダー、および推定コストを記録します。","Record the actual model or inference profile identifier because routing and price can differ.":"ルーティングと価格は異なる場合があるため、å

261®Ÿéš›ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¾ãŸã¯æŽ¨è«–プロファイルの識別子を記録します。","Record the configured deadline when routes or customers use different timeout policies.":"ルートまたは顧客が異なるタイムアウト ポリシーを使用する場合は、設定された期限を記録します。","Record the controlled action, resource class, actor role, policy result, and review status when the privileged operation completes.":"制御されたアクション、リソース クラス、アクターの役割、ポリシーの結果を記録し、特権操作が完了したときにステータスを確認します。","Record the decision":"決定を記録する","Record the environment":"環境を記録する","Record the event only when the service knows the final status, duration, and business identifier.":"サービスが最終ステータス、期間、ビジネス ID を認識している場合にのみイベントを記録します。","Record the inputs, outcome, duration, stable identifiers, and categorized failure context for a completed unit of work.":"完了した作業単位の入力、結果、期間、安定した識別子、および分類された障害コンテキストを記録します。","Record the operation fingerprint and final status where the application sees pool wait, execution, transaction, and timeout outcomes.":"アプリケーションがプールの待機、実行、トランザクション、およびタイムアウトの結果を確認する操作のフィンガープリントと最終ステータスを記録します。","Record the safe operation fingerprint, service, final status, and phase durations where the application receives the database outcome.":"安全な操作のフィンガープリント、サービス、最終ステータス、およびアプリケーションがデータベースの結果を受け取るフェーズの期間を記録します。","Record the signals and response workflows that still require a specialist platform.":"専門的なプラットフォームを必要とする信号と応答のワークフローを記録します。","Record the terminal generation result after the stream finishes so token usage and finish reason are complete.":"ストリームが終了した後、トークンの使用と終了理由が完了した後に端末生成結果を記録します。","Record timed_out, timeout_ms, the last approved state, and a bounded termination category.":"timed_out、timeout_ms、最後に承認された状態、および有界終了カテゴリを記録します。","Record tokens, estimated cost, latency, provider, model, and workflow.":"トークン、推定コスト、レイテンシ、プロバイダー、モデル、ワークフローを記録します。","Record workflow, model, prompt, tools, release, cost, and terminal status.":"ワークフロー、モデル、プロンプト、ツール、リリース、コスト、ターミナルのステータスを記録します。","Recorded review responsibility for the specific content type":"特定のコンテンツタイプに対するレビュー責任の記録","Recovered events remain visible without being counted as permanent customer impact.":"回復されたイベントは、永続的な顧客への影響としてカウントされることなく、表示されたままになります。","Recovery is measured":"回復が測定される","Recurring revenue and collected invoice value stay separate because a contract value is not proof of payment.":"契約金額は支払いの証拠ではないため、経常収益と回収された請求金額は分離されたままになります。","Recurring revenue exposed to API failures":"API の障害にさらされる経常収益","Recurring revenue with retained product activity":"継続的な製品活動による経常収益","Recurring-revenue growth and loss":"経常収益の増減","Redacting sensitive data":"機密データの秘匿化","Redaction guide":"墨消しガイド","Redaction-first guidance so prompts, secrets, and raw payloads stay out of event data.":"編集優先のガイダンスにより、プロンプト、シークレット、生のペイロードがイベント データに含まれないようにします。","Redelivery and retry analysis":"再配信と再試行の分析",Redis:be,"Redis and node-redis Telemetry":"Redis とノード Redis Telemetry","Redis and node-redis Telemetry | Telemetry":"Redis とノード Redis Telemetry | Telemetry","Redis cache reliability":"Redis キャッシュの信頼性","Redis queue latency":"Redis キューのレイテンシ","Reduce before joining":"参加前に減らす","Reduce product events to one account-level lifecycle before joining recurring revenue and collected billing outcomes.":"定期的な収益と収集された請求結果を結合する前に、製品イベントを 1 つのアカウント レベルのライフサイクルに削減します。","Reduce request failures to one row per account before joining commercial context, preventing high-volume customers from being counted repeatedly.":"商用コンテキストに参加する前にリクエストの失敗をアカウントごとに 1 行に減らし、大量の顧客が繰り返しカウントされるのを防ぎます。","Reduce service events to an account-and-incident grain before adding incident severity and account revenue context.":"インシデントの重大度やアカウントの収益コンテキストを追加する前に、サービス イベントをアカウントとインシデントの粒度まで縮小します。","Reduce the blank-page cost of writing unfamiliar SQL.":"見慣れない SQL を書く白紙ページのコストを削減します。","Reduce transaction scope or batch size where waits are long but eventually resolve.":"待ち時間が長くても最終的には解決される場合は、トランザクションの範囲またはバッチ サイズを減らします。","Refund review completes technically but needs substantially more revision or human takeover than the other workflows.":"払い戻しのレビューは技術的には完了しますが、他のワークフローよりも大幅に多くの修正や人間による引き継ぎが必要です。","Refunds and chargebacks need separate lifecycle events after a successful recovery.":"返金とチャージバックには、正常に回復した後に別のライフサイクル イベントが必要です。","Regional model reliability":"地域モデルの信頼性","Reject unknown origins, event names, fields, values, and oversized bodies.":"不明な起源、イベント名、フィールド、値、および特大のボディを拒否します。","Rejection rate turns collection changes into a data-quality review instead of a cost-only exercise.":"拒否率により、収集の変更はコストのみを考慮した作業ではなく、データ品質のレビューに変わります。","Related SQL recipes":"関連する SQL レシピ","Related SQL recipes show the event fields, query logic, synthetic result, visualization, and operational edge cases.":"関連する SQL レシピには、イベント フィールド、クエリ ロジック、合成結果、視覚化、運用上のエッジ ケースが示されています。","Related capabilities":"関連する機能","Related contracts":"関連契約","Related dashboard examples":"関連するダッシュボードの例","Related instrumentation and guides":"関連する機器とガイド","Related pages":"関連ページ","Related product capability":"関連製品の機能","Related workflows described by customers":"お客様が説明した関連ワークフロー",Release:we,"Release 2026.07.27.2 has the highest error rate and p95 latency.":"リリース 2026.07.27.2 は、エラー率と p95 遅延が最も高くなります。","Release Observability Coverage | SaaS SQL Lab":"リリースの可観測性の範囲 | SaaS SQL ラボ","Release and region analysis":"リリースと地域の分析","Release comparisons":"リリースの比較","Release dashboard pattern":"リリースダッシュボードパターン","Release decision":"発売決定","Release grouping makes a regression visible without assuming the newest build caused every current error.":"リリースをグループ化すると、最新のビルドが現在のすべてのエラーの原因であると想定せずに、回帰を可視化できます。","Release grouping supports before-and-after review.":"リリースのグループ化は、前後のレビューをサポートします。","Release pipeline duration and retry analysis":"リリースパイプラインの期間と再試行分析","Release regression analysis":"リリース回帰分析","Release regression monitoring":"リリースのリグレッションモニタリング","Release reliability":"リリースの信頼性","Release reliability recipe":"リリース信頼性レシピ","Release tags turn a time-correlated incident into a testable comparison. Volume, failures, and latency belong together so a small canary is not judged like a full rollout.":"リリース タグは、時間相関のあるインシデントをテスト可能な比較に変換します。ボリューム、障害、レイテンシは関連しているため、小規模なカナリアは完全なロールアウトと同様に判断されません。","Release, service, and database identify the exact rollout boundary that needs review.":"リリース、サービス、データベースにより、レビューが必要な正確なロールアウト境界が特定されます。","Release-level aggregates separate application changes from one-off slow queries.":"リリースレベルの集計では、アプリケーションの変更を 1 回限りの遅いクエリから分離します。",Releases:Se,Reliability:"信頼性","Reliability by release SQL":"リリースごとの信頼性 SQL","Reliability by release recipe":"リリースレシピによる信頼性","Reliability dashboard":"信頼性ダッシュボード","Reliability dashboards":"信頼性ダッシュボード","Rendered-page integrity":"レンダリングされたページの整合性","Reopened incidents may need multiple impact intervals rather than one maximum resolved time.":"再開されたインシデントには、1 回の最大解決時間ではなく、複数の影響間隔が必要になる場合があります。","Repeatable pattern":"繰り返し可能なパターン","Repeated deliveries by event ID":"イベントIDごとの繰り返し配信","Repeated queries inside requests":"リクエスト内で繰り返されるクエリ","Repeated tool calls by agent run":"エージェントの実行による繰り返しのツール呼び出し",Replace:Te,"Replace assumptions with measured values":"仮定を測定値に置き換える","Replace the placeholder with a server-side API key, then ask the agent to inspect the repository before choosing event boundaries.":"プレースホルダーをサーバー側の API キーに置き換えてから、イベント境界を選択する前にリポジトリを検査するようにエージェントに依頼します。","Replace the sample table and keep the analysis pattern":"サンプルテーブルを交換して分析パターンを維持","Replacing controlled categories with raw URLs, payloads, prompts, or error text.":"制御されたカテゴリを生の URL、ペイロード、プロンプト、またはエラー テキストに置き換えます。","Replay a bounded fixture and compare accepted rows, timestamps, field types, nulls, and duplicate handling.":"境界付きフィクスチャを再生し、受け入れられた行、タイムスタンプ、フィールド タイプ、NULL、および重複処理を比較します。","Replay a fixture and compare unique actors, event volume, null handling, and property types.":"フィクスチャを再生し、一意のアクター、イベント ボリューム、NULL 処理、プロパティ タイプを比較します。","Replay known handled errors and compare time windows, nulls, release dimensions, and alert transitions.":"処理された既知のエラーを再生し、タイム ウィンドウ、ヌル、リリース ディメンション、アラート遷移を比較します。","Replay lag units vary by database and collector.":"再生ラグの単位はデータベースとコレクターによって異なります。","Replay old and new synthetic events, inspect null behavior, and run the existing report query over both versions.":"新旧の合成イベントを再生し、null の動作を検査し、両方のバージョンに対して既存のレポート クエリを実行します。","Replay one safe event fixture and compare field typing, timestamp behavior, query definitions, result validation, and alert transitions.":"1 つの安全なイベント フィクスチャを再生し、フィールドの型指定、タイムスタンプの

261動作、クエリ定義、結果の検証、およびアラートの遷移を比較します。","Replay representative documents and compare nested fields, timestamps, nulls, category values, and schema changes.":"代表的なドキュメントを再生し、ネストされたフィールド、タイムスタンプ、NULL、カテゴリ値、およびスキーマの変更を比較します。","Replay signup, activation, return, duplicate, and late-arrival fixtures and compare accepted volume, identity, and property types.":"サインアップ、アクティベーション、返品、重複、および遅延到着フィクスチャを再生し、受け入れられたボリューム、ID、およびプロパティ タイプを比較します。","Replay synthetic success, error, retry, and late-arrival cases and inspect the inferred schema.":"合成成功、エラー、再試行、および遅延到着のケースを再生し、推論されたスキーマを検査します。","Replay the same bounded fixture and a realistic volume model into every candidate.":"すべての候補に対して、同じ境界付きフィクスチャと現実的なボリューム モデルを再生します。","Replica and downstream consumer lag for operational databases, CDC, and search.":"レプリカとダウンストリームのコンシューマーは、運用データベース、CDC、および検索に遅れをとります。","Replica or downstream consumer.":"レプリカまたはダウンストリーム コンシューマ。","Replica read completion time.":"レプリカの読み取り完了時間。","Replica role and region identify the read path.":"レプリカの役割とリージョンは読み取りパスを識別します。","Replication and CDC SQL recipe":"レプリケーションと CDC SQL レシピ","Replication and CDC lag":"レプリケーションと CDC の遅延","Replication is healthy only when downstream consumers remain current enough for their purpose. Measuring both seconds and bytes behind keeps a quiet stalled consumer distinguishable from a busy one processing a larger stream.":"レプリケーションが正常に機能するのは、ダウンストリームのコンシューマが目的に適した最新の状態を維持している場合に限られます。遅れている秒数とバイト数の両方を測定することで、静かに停止しているコンシューマと、より大きなストリームを処理しているビジーなコンシューマを区別できます。","Replication mechanism.":"レプリケーションメカニズム。","Replication sample time in UTC.":"UTC でのレプリケーションのサンプル時間。","Report LCP, INP, and CLS separately beside a summary pass rate so one good metric cannot hide a different poor experience.":"1 つの優れた指標が別の悪いエクスペリエンスを隠すことができないように、要約合格率の横に LCP、INP、および CLS を個別にレポートします。","Report export has a timeout problem that an aggregate 5xx rate could hide.":"レポートのエクスポートには、集計 5xx レートによって隠れる可能性があるタイムアウトの問題があります。","Report generation has both the longest startup pause and the slowest total completion.":"レポート生成では、起動時の一時停止が最も長く、全体の完了が最も遅くなります。","Report generation spends roughly twice as long waiting as running at p95.":"レポート生成には、p95 での実行の約 2 倍の待ち時間がかかります。","Report navigation has a much wider tail and a higher unsuccessful share.":"レポート ナビゲーションの裾野ははるかに広く、失敗の割合が高くなります。","Report trial count, p50, p95, failures, timeouts, ingestion lag, and total test window rather than one favorable request.":"1 つの好ましいリクエストではなく、試行回数、p50、p95、失敗、タイムアウト、取り込みラグ、合計テスト ウィンドウをレポートします。","Represented monthly revenue":"月収を表す","Represented revenue helps prioritize communication; it does not make lower-revenue customers less important or establish contractual impact.":"代表的な収益はコミュニケーションの優

261先順位付けに役立ちます。収益の低い顧客の重要性が低下したり、契約上の影響が確立されることはありません。","Represented revenue is communication context, not a severity formula or a contractual damages calculation.":"表現される収益はコミュニケーションのコンテキストであり、重大度の計算式や契約上の損害額の計算ではありません。","Reproduce Telemetry ingestion and SQL query benchmarks with a public protocol, workload definitions, result schema, and disclosure checklist.":"パブリック プロトコル、ワークロード定義、結果スキーマ、および開示チェックリストを使用して、Telemetry インジェストおよび SQL クエリ ベンチマークを再現します。","Reproduce an error-rate, latency-percentile, customer-impact, and raw-evidence investigation.":"エラー率、レイテンシのパーセンタイル、顧客への影響、生の証拠の調査を再現します。","Reproduce one activation funnel and one cohort over the same UTC fixture, identity rules, exclusions, and observation window.":"同じ UTC フィクスチャ、アイデンティティ ルール、除外、および観察ウィンドウ上で 1 つのアクティベーション ファネルと 1 つのコホートを再現します。","Reproduce one regression analysis and one SLO window with documented denominators.":"分母を文書化して 1 つの回帰分析と 1 つの SLO ウィンドウを再現します。","Reproduce the estimate outside this page":"このページの外で見積もりを再現します","Reproduce the example":"例を再現する","Reproducible SQL":"再現可能なSQL","Reproducible SQL cookbook":"再現可能な SQL クックブック","Reproducible browser fixtures":"再現可能なブラウザフィクスチャ","Reproducible numerator, denominator, unit, comparison, and supporting query or report":"再現可能な分子、分母、単位、比較、およびサポートされるクエリまたはレポート","Reproducible protocol":"再現可能なプロトコル","Reproducible test":"再現可能なテスト","Request a correction":"修正をリクエストする","Request completion time in UTC.":"リクエストの完了時刻 (UTC)。","Request completion time.":"リクエストの完了時間。","Request cost calculated from versioned model pricing.":"リクエストのコストは、バージョン管理されたモデルの価格設定から計算されます。","Request current documents":"現在のドキュメントをリクエストする","Request duration in milliseconds.":"リクエストの継続時間 (ミリ秒単位)。","Request evidence":"証拠を要求する","Request rows are reduced to one account-level impact result before the commercial join.":"コマーシャル結合の前に、リクエスト行は 1 つのアカウント レベルの影響結果に削減されます。","Request shape, authentication, schema compatibility, and response behavior.":"リクエストの形状、認証、スキーマの互換性、および応答の動作。","Request volume":"リクエスト量","Request volume beside error rate exposes comparisons that are too small for a confident decision.":"エラー率に加えてリクエスト量も比較すると、自信を持って決定するには小さすぎる比較が明らかになります。",Requests:ke,"Requests without a release identifier cannot support deploy analysis.":"リリース識別子のないリクエストはデプロイ分析をサポートできません。","Requests, tokens, bytes, seats, or another fixed unit.":"リクエスト、トークン、バイト、シート、またはその他の固定単位。","Require minimum coverage and complete observation windows before comparing rates.":"料金を比較する前に、最小限のカバレッジと完全な観察ウィンドウが必要です。","Require minimum request volume and combine relative change with an absolute impact threshold.":"最小限のリクエスト量を必要とし、相対的な変化ã

261¨çµ¶å¯¾çš„な影響のしきい値を組み合わせます。","Require sufficient samples before comparing releases, devices, or regions.":"リリース、デバイス、またはリージョンを比較する前に、十分なサンプルが必要です。",Required:"必須","Requirements for a person-level byline or review credit":"個人レベルの署名またはレビュークレジットの要件","Research reports cost more overall despite far fewer requests, pointing to unit-cost optimization rather than an adoption problem.":"調査報告では、リクエストがはるかに少ないにもかかわらず、全体のコストが高く、導入の問題ではなく、単価の最適化が指摘されています。","Reset lesson":"レッスンをリセットする","Reset query":"クエリをリセットする","Resolve each pod to its Deployment, StatefulSet, DaemonSet, or Job owner before reporting so dashboards do not fragment across short-lived pod names.":"レポートを作成する前に、各ポッドをその Deployment、StatefulSet、DaemonSet、または Job owner に解決して、ダッシュボードが有効期間の短い Pod 名にわたって断片化しないようにします。","Resolved lock waits and deadlocks with blocked and blocking operation families.":"ブロックされた操作ファミリーとブロックされている操作ファミリーによるロック待機とデッドロックが解決されました。","Resource class supports review without exposing resource contents.":"リソース クラスは、リソースの内容を公開せずにレビューをサポートします。","Resource class without contents.":"内容のないリソース クラス。","Resource class without raw resource contents.":"未加工のリソース内容を含まないリソース クラス。","Resource completion time.":"リソースの完了時間。","Resource duration.":"リソースの期間。","Resource timing connects a slow page to the host and resource class that consumed the time. Host-level grouping avoids collecting sensitive full URLs.":"リソース タイミングは、遅いページを、時間を消費したホストおよびリソース クラスに接続します。ホストレベルのグループ化により、機密性の高い完全な URL の収集が回避されます。",Resources:_e,"Responses API cost and latency analysis":"応答 API のコストとレイテンシの分析","Responses API workflow monitoring":"応答 API ワークフロー監視","Restart and readiness signals by workload":"ワークロードごとの再起動と準備完了のシグナル","Restart the runtime and verify pending telemetry cannot block shutdown indefinitely.":"ランタイムを再起動し、保留中のテレメトリによってシャットダウンが無期限にブロックされないことを確認します。","Restart transitions are counted separately from the cumulative counter to avoid summing gauges.":"ゲージの合計を避けるために、再起動遷移は累積カウンターとは別にカウントされます。","Restrict account-level drill-down and use the aggregate only for approved response workflows.":"アカウントレベルのドリルダウンを制限し、承認された応答ワークフローに対してのみ集計を使用します。","Restrict drill-down actor access and audit it.":"ドリルダウン アクター アクセスを制限し、監査します。","Restricted actor or resource identifiers only when an approved investigation requires them":"アクターまたはリソースの識別子は、承認された調査で必要な場合にのみ制限されます。","Restricted privacy-safe actor identifier.":"制限されたプライバシーに安全なアクター識別子。","Restricted support exports create the largest current review queue.":"制限されたサポート エクスポートでは、最大の現在のレビュー キューが作成されます。","Restricted table: approved account identifiers and impact type":"制限付きテーブル: 承認されたアカウント識別子と影響の種類",Result:"結果","Results are capped at 500 rows. The included fixtures are synthetic and intentionally small.":"結果は 500 行に制限されます。付属の備品は合成品で意図的に小さく作られています。","Results: {count}":"結果: {count}","Retain a trace backend for detailed spans when needed. Send a boun

261ded product outcome to Telemetry with an approved correlation identifier.":"必要に応じて、詳細なスパンのトレース バックエンドを保持します。承認された相関識別子を使用して、制限された製品結果を Telemetry に送信します。","Retain detailed steps in tracing and categorize failures without copying payloads.":"ペイロードをコピーせずに、障害を追跡および分類する際の詳細な手順を保持します。","Retain provider delivery IDs so retries can be grouped reliably.":"再試行を確実にグループ化できるように、プロバイダー配信 ID を保持します。","Retain the specialist signal":"専門家のシグナルを維持する","Retained Activity and Revenue | SaaS SQL Lab":"活動の継続と収益 | SaaS SQL ラボ","Retained and reactivated teams":"チームの維持と再活性化","Retained payload is monthly events multiplied by average serialized bytes and retention months, divided by one billion. The calculator uses decimal gigabytes because the published storage allowance and overage rate are expressed in GB.":"保持されるペイロードは、毎月のイベントに平均シリアル化バイト数と保持月を乗算し、10 億で割ったものです。公開されているストレージの許容量と超過率は GB 単位で表されるため、計算では 10 進数のギガバイトが使用されます。","Retained storage":"保持されたストレージ","Retention and access to credential metadata need security approval.":"資格情報メタデータの保持とアクセスには、セキュリティの承認が必要です。","Retention and deletion":"保存と削除","Retention and deletion controls":"保存と削除の制御","Retention controls":"保持制御","Retention is usually reviewed as a trend rather than paged. Flag mature cohorts when week-one or week-four retention drops outside the expected range.":"通常、保持率はページ単位ではなく傾向として確認されます。 1 週目または 4 週目の保持率が予想範囲外に低下した場合は、成熟したコホートにフラグを立てます。","Retention milestones that make it easier to see which onboarding paths work.":"どのオンボーディング パスが機能するかを簡単に確認できる保持マイルストーン。","Retention months":"保存月数","Retention use case":"保持の使用例","Retries are normal in distributed systems. Duplicate identifiers become a data-quality problem when downstream analysis counts every delivery as a new business outcome.":"分散システムでは再試行は正常です。下流分析ですべての配信が新しいビジネス成果としてカウントされる場合、重複した識別子がデータ品質の問題になります。","Retries can make a queue appear healthy while hiding extra work and delayed outcomes. This query keeps successful recovery visible without treating it as first-attempt success.":"再試行により、余分な作業や遅延した結果を隠しながら、キューが正常に見えるようにすることができます。このクエリは、最初の試みの成功として扱わずに、成功したリカバリを表示したままにします。","Retries should preserve attempt number so repeated work can be isolated.":"繰り返される作業を分離できるように、再試行では試行番号が保持される必要があります。","Retrieval relevance and answer grounding remain separate because a good document can still produce an unsupported answer.":"適切な文書であってもサポートされていない回答が生成される可能性があるため、検索の関連性と回答の根拠は分離されたままになります。","Retrieval-stage latency in milliseconds.":"取得段階の遅延 (ミリ秒単位)。","Retry and failure rate":"再試行と失敗率","Retry and poison-message analysis":"再試行と有害メッセージの分析","Retry cost within total model cost":"モデル総コスト内の再試行コスト","Retry rate":"リトライ率","Retry rate by job":"ジョブ別のリトライ率","Retry the same event identifier and confirm the chosen deduplication behavior.":"同じイベント識別子を再試行し、選択した重複排除動作を確認します。","Retry-attempt rate by job":"ジョブ別のリトライ率","Retry-rate SQL":"再試行率 SQL","Retry-rate recipe":"リトライ率レシピ","Retry-storm SQL":"リトライストーム SQL","Reusable event pattern":"再利用可能なイベントパターン","Reuse the same reviewed instructions across repositories with the":"レビュー済みの同じ手順をリポジトリ全体で再利用します。",Revenue:"収益","Revenue A/B test guide":"収益 A/B テスト ガイド","Revenue SQL recipes":"収益 SQL レシピ","Revenue and billing":"収益と請求","Revenue and billing SQL Recipes | Telemetry":"収益と請求 SQL レシピ | Telemetry","Revenue and billing recipes":"収益と請求のレシピ","Revenue context comes from an approved account dimension.":"収益コンテキストは、承認されたアカウントのディメンションから取得されます。","Revenue lifecycle":"収益ライフサイクル","Revenue operations":"収益業務","Revenue test guide":"収益テストガイド",Review:Le,"Review Sensitive Data Exports with SQL":"SQL で機密データのエクスポートを確認する","Review Sensitive Data Exports with SQL | Telemetry SQL":"SQL による機密データのエクスポートを確認する | Telemetry SQL","Review Telemetry's documented data flow, API-key controls, retention and deletion controls, privacy boundaries, and security contact.":"Telemetry の文書化されたデータ フロー、API キーの制御、保持と削除の制御、プライバシーの境界、セキュリティに関する連絡先を確認してください。","Review a complete dashboard example with its event grain, metric definitions, DataFusion SQL, synthetic result, assumptions, and interpretation boundary.":"イベント粒度、メトリック定義、DataFusion SQL、合成結果、仮定、解釈境界を含む完å

261…¨ãªãƒ€ãƒƒã‚·ãƒ¥ãƒœãƒ¼ãƒ‰ã®ä¾‹ã‚’確認してください。","Review a complete month when GRR or NRR falls below its operating range; do not alert on an incomplete current-month snapshot.":"GRR または NRR が動作範囲を下回った月全体を確認します。不完全な今月のスナップショットについては警告を発しません。","Review a production-oriented structured-event contract with typed fields, privacy boundaries, example JSON, and validation steps.":"型付きフィールド、プライバシー境界、JSON の例、検証手順を含む実稼働指向の構造化イベント コントラクトを確認します。","Review adjustments and plan changes before invoices become final.":"請求書が最終的に作成される前に、調整と計画の変更を確認します。","Review allowed, denied, and approval-required agent tool decisions by risk class without collecting prompts, tool arguments, results, or credentials.":"プロンプト、ツールの引数、結果、資格情報を収集せずに、エージェント ツールの許可、拒否、承認が必要な決定をリスク クラスごとに確認します。","Review assurance gate":"保証ゲートの確認","Review benchmark gate":"ベンチマークゲートのレビュー","Review boundary":"境界をレビューする","Review creation, use, rotation, and revocation events without logging API-key material.":"API キー マテリアルをログに記録せずに、作成、使用、ローテーション、および失効イベントを確認します。","Review current product details and migration boundaries":"現在の製品の詳細と移行境界を確認する","Review customer evidence":"顧客の証拠を確認する","Review customer stories":"お客様の事例を確認する","Review data lifecycle":"データのライフサイクルを確認する","Review dated updates to the SQL learning environment, documentation paths, recipes, and other inspectable Telemetry resources.":"SQL 学習環境、ドキュメント パス、レシピ、およびその他の検査可能な Telemetry リソースの日付更新を確認します。","Review does not mean a query is correct for every business definition. Event names, identity rules, time windows, thresholds, prices, and incident policy remain choices for the implementing team. Recipes call out those decisions as edge cases instead of hiding them in a polished chart.":"レビューは、クエリがすべてのビジネス定義に対して正しいことを意味するわけではありません。イベント名、アイデンティティ ルール、時間枠、しきい値、価格、およびインシデント ポリシーは、引き続き実装チームの選択肢となります。レシピでは、それらの決定を洗練されたチャートに隠すのではなく、エッジケースとして呼び出します。","Review event design, privacy boundaries, delivery behavior, and verification.":"イベントの設計、プライバシーの境界、配信動作、検証を確認します。","Review every new table and field before deployment.":"導入前に、新しいテーブルとフィールドをすべて確認してください。","Review fields and example JSON":"フィールドと例 JSON を確認してください。","Review identifiers before ingestion":"取り込む前に識別子を確認する","Review key scopes":"主要な範囲を確認する","Review long-running migrations for locking and deploy-window risk.":"ロックおよびデプロイウィンドウのリスクについて、長時間実行される移行を確認します。","Review mature cohorts when acceptance drops or handoff rises after a release; page only for a user-facing failure or safety boundary.":"リリース後に受け入れが減少したり引き継ぎが増加した場合には、成熟したコホートをレビューします。ユーザーが直面する障害または安全境界のみのページ。","Review methodology":"レビュー方法","Review outcome gate":"レビュー結果ゲート","Review policy-version changes, denial spikes, and approval backlogs before enabling alerts.":"アラートを有効にする前に、ポリシー バージョンの変更、拒否の急増、承認のバックログを確認してください。","Review queue: requires_review by action and actor_role":"レビューキュー: アクションごとの requires_review および actor_role","Review rates and thresholds with the database owner before enabling alerts.":"アラートを有効にする前に、データベース所有者とレートとしきい値を確認してください。","Review regressions with examples outside telemetry before changing automation.":"自動化を変更する前に、ãƒ

261†ãƒ¬ãƒ¡ãƒˆãƒªä»¥å¤–の例で回帰を確認してください。","Review route-level samples and thresholds before enabling release guardrails.":"リリース ガードレールを有効にする前に、ルート レベルのサンプルとしきい値を確認してください。","Review schema":"スキーマを確認する","Review security":"セキュリティの見直し","Review sourced differences in event model, operations, query workflow, and pricing assumptions before choosing a platform.":"プラットフォームを選択する前に、イベント モデル、操作、クエリ ワークフロー、および価格設定の前提における相違点を確認してください。","Review standards and ownership":"基準と所有権を確認する","Review sustained blocked-time regressions after a release; page only when tied to a critical workflow.":"リリース後に持続するブロック時間の回帰を確認します。重要なワークフローに関連付けられている場合にのみページを表示します。","Review sustained source conversion changes; do not page on normal acquisition variation.":"継続的なソース変換の変更を確認します。通常の取得バリエーションではページングしないでください。","Review sustained thresholds with the workload owner before paging.":"ページングの前に、ワークロード所有者と継続的なしきい値を確認してください。","Review sustained total-time growth; page only when it drives a customer-facing reliability objective.":"持続的な合計時間の増加を確認します。顧客向けの信頼性目標を推進する場合にのみページを表示します。","Review the SDK's experimental telemetry behavior during upgrades and explicitly exclude prompt, response, request-header, and tool-argument attributes.":"アップグレード中の SDK の実験的なテレメトリ動作を確認し、プロンプト、応答、要求ヘッダー、およびツール引数の属性を明示的に除外します。","Review the assumptions, dialect, data model, validation checklist, and limitations used across Telemetry structured-event SQL recipes.":"Telemetry 構造化イベント SQL レシピ全体で使用される仮定、ダイアレクト、データ モデル、検証チェックリスト、制限事項を確認します。","Review the database use case":"データベースの使用例を確認する","Review the diff, send a representative event, and inspect the resulting dashboard.":"差分を確認し、代表的なイベントを送信し、結果のダッシュボードを検査します。","Review the documented context":"文書化されたコンテキストを確認する","Review the documented data flow, API-key boundaries, retention and deletion controls, and questions that require a current security review.":"文書化されたデータ フロー、API キーの境界、保持と削除の制御、および現在のセキュリティのレビューが必要な質問を確認してください。","Review the documented workflow":"文書化されたワークフローを確認する","Review the event contract, data-safety guidance, and upstream primary documentation before enabling a new production path.":"新しい運用パスを有効にする前に、イベント契約、データ安全性に関するガイダンス、上流の主要ドキュメントを確認してください。","Review the evidence":"証拠を確認する","Review the full evaluation framework":"評価フレームワーク全体を確認する","Review the generated assumptions":"生成された仮定を確認する","Review the production checklist":"生産チェックリストを確認する","Review the query before adapting the fields":"フィールドを調整する前にクエリを確認してください","Review the resulting tables, charts, and alerts before shipping.":"出荷前に、結果の表、グラフ、アラートを確認してください。","Review the row grain, emit boundary, required types, privacy classes, example payload, and validation checklist before adapting a query or snippet to production.":"クエリまたはスニペットを運用環境に適用する前に、行粒度、出力境界、必要なタイプ、プライバシー クラス、サンプル ペイロード、および検証チェックリストを確認してください。","Review the security and data-handling page for the controls and boundaries documented publicly. Contact Telemetry for current infrastru

261cture, vendor, contractual, or questionnaire details that are not asserted on that overview.":"公的に文書化された管理と境界については、セキュリティとデータ処理のページを確認してください。その概要に記載されていない現在のインフラストラクチャ、ベンダー、契約、またはアンケートの詳細については、Telemetry にお問い合わせください。","Review the terms governing access to and use of the Telemetry service.":"Telemetry サービスへのアクセスと使用を規定する規約を確認してください。","Review when lost MRR consumes an unusually large share of gross growth for a complete month.":"失われた MRR が 1 か月全体の総成長の異常に大きなシェアを消費した場合を確認します。","Reviewable analysis":"レビュー可能な分析",Reviewed:Ae,"Reviewed DataFusion SQL recipes, saved queries, and dashboards with documented counting rules.":"DataFusion SQL レシピ、保存されたクエリ、および文書化されたカウント ルールを含むダッシュボードを確認しました。","Reviewed DataFusion SQL, dashboards, and threshold alerts for the specific migrated decisions.":"特定の移行された決定について、DataFusion SQL、ダッシュボード、およびしきい値アラートを確認しました。","Reviewed July 30, 2026 against the public pages in this site. “Not publicly asserted” means this page does not make the claim; it does not prove that a control is absent. Request current evidence before making a procurement, compliance, or risk decision.":"2026 年 7 月 30 日にこのサイトの公開ページに対してレビュー済み。 「公的に主張されていない」とは、このページが主張を行っていないことを意味します。コントロールが存在しないことを証明するものではありません。調達、コンプライアンス、またはリスクに関する決定を下す前に、最新の証拠を要求してください。","Reviewed SQL cookbook for structured events":"構造化イベント用の SQL クックブックをレビューしました","Reviewed SQL over selected AI outcomes joined to accounts, billing, product usage, incidents, and releases.":"アカウント、請求、製品の使用状況、インシデント、リリースに結合された選択された AI の結果について、SQL をレビューしました。","Reviewed SQL queries, dashboards, and alerts across run, cost, evaluation, customer, and product-outcome events.":"実行、コスト、評価、顧客、製品結果のイベントにわたる SQL クエリ、ダッシュボード、およびアラートをレビューしました。","Reviewed SQL recipes, saved queries, and dashboards with explicit step order, conversion windows, cohort entry, and return definitions.":"SQL レシピ、保存されたクエリ、および明示的なステップ順序、変換ウィンドウ、コホート エントリ、およびリターン定義を含むダッシュボードをレビューしました。","Reviewed SQL, dashboards, and threshold alerts for migrated outcome questions; no proxy cache or routing control.":"SQL、ダッシュボード、移行された結果の質問のしきい値アラートを確認しました。プロキシ キャッシュやルーティング制御はありません。","Reviewed agent acceptance by workflow":"ワークフローごとにエージェントの受け入れを確認しました","Reviewed by":"レビュー者","Reviewed by {reviewer}":"{reviewer} によるレビュー","Reviewed downstream acceptance when available.":"利用可能な場合は、下流での受け入れを確認します。","Reviewed fields":"レビュー済みフィールド","Reviewed grounded-answer outcome.":"根拠のある回答結果をレビューしました。","Reviewed handling for SQLSTATE values, timeouts, transactions, and pool acquisition":"SQLSTATE 値、タイムアウト、トランザクション、プール取得の処理を見直しました。","Reviewed incident severity.":"インシデントの重大度を確認しました。","Reviewed low, medium, or high risk class.":"低、中、高リスクのクラスを確認しました。","Reviewed low-cardinality risk classification, not a raw fingerprint.":"生のフィンガープリントではなく、低カーディナリティのリスク分類をレビューしました。","Reviewed normalized identifier;

261 never raw SQL or bound values.":"正規化された識別子を見直しました。生の SQL やバインドされた値は決して使用しないでください。","Reviewed on {date}":"{date} でレビュー済み","Reviewed outcome":"レビューされた結果","Reviewed product-level success definition.":"製品レベルの成功の定義を確認しました。","Reviewed prompt or policy version.":"プロンプトまたはポリシーのバージョンを確認しました。","Reviewed questions, queries, and results.":"質問、クエリ、結果を確認しました。","Reviewed retrieval relevance outcome.":"検索関連性の結果をレビューしました。","Reviewed risk class such as low, medium, or high.":"低、中、高などのリスク クラスを確認しました。","Reviewer outcomes need a stable rubric and inter-rater checks before comparing teams or model versions.":"レビュー担当者の結果には、チームまたはモデルのバージョンを比較する前に、安定したルーブリックと評価者間チェックが必要です。","Role and resource class support investigation without putting credentials, object contents, or unrestricted identifiers in the reporting result.":"ロールとリソース クラスは、レポート結果に資格情報、オブジェクトの内容、または無制限の識別子を含めることなく調査をサポートします。","Rolling Error-Rate Anomaly | SQL Recipe":"ローリングエラー率異常 | SQL レシピ","Rollout error rate by cohort":"コホート別のロールアウトエラー率","Rollout or control assignment.":"ロールアウトまたはコントロールの割り当て。","Rollout reliability SQL":"ロールアウト信頼性 SQL","Rotating session or attempt correlation identifier.":"ローテーションセッションまたは試行相関識別子。","Rotating, privacy-reviewed browser session identifier.":"ローテーションするプライバシー審査済みのブラウザー セッション ID。","Rotation can involve overlapping old and new keys.":"ローテーションには、古いキーと新しいキーの重複が含まれる場合があります。","Route handler reliability":"ルートハンドラーの信頼性","Route high-volume bursts to the security response process only after volume and actor thresholds are approved.":"ボリュームとアクターのしきい値が承認された後にのみ、大量のバーストをセキュリティ応答プロセスにルーティングします。","Route latency by release":"リリースごとのルート遅延","Route latency monitoring":"ルート遅延監視","Route templates and normalized fingerprints prevent URLs and stack-line details from fragmenting one failure.":"ルート テンプレートと正規化されたフィンガープリントにより、URL とスタックラインの詳細が 1 つの障害を断片化するのを防ぎます。","Route templates prevent one chart series per raw URL or customer identifier.":"ルート テンプレートでは、生の URL または顧客 ID ごとに 1 つのグラフ シリーズを作成できなくなります。","Route-level p50 and p95 latency without building a custom metrics system.":"カスタム メトリクス システムを構築せずに、ルート レベルの p50 および p95 レイテンシーを実現します。","Row Level Security and application authorization enforced before privileged database work":"行レベルのセキュリティとアプリケーション認可は、特権データベース作業の前に適用されます。","Row grain":"条目","Rows returned or affected when the client exposes the count.":"クライアントがカウントを公開するときに返される行、または影響を受ける行。","Rows returned or changed.":"返された行または変更された行。",Ruby:Ie,"Ruby HTTP guide":"Ruby HTTP ガイド","Ruby HTTP integration":"Ruby HTTP 統合","Ruby on Rails Structured Event Analytics":"Rails の Ruby 構造化イベント分析","Ruby on Rails Structured Event Analytics | Telemetry":"Rails の Ruby 構造化イベント分析 | Telemetry","Run DataFusion SQL over recent and historical event data, save important queries, export larger results asynchronously, and use the output in dashboards or downstream systems.":"最近および過去のイベント データに対して DataFusion SQL を実行し、重要なクエリを保存し、より大きな結果を非同期でエクスポートし、その出力をダッシュボードまたはダウンストリーム システムで使用します。","Run DataFusion SQL over recent and historical event data, save important queries, export larger results asynchronously, and use the output in dashboards or…":"最近および過去のイベント データに対して DataFusion SQL を実行し、重要なクエリを保存し、より大きな結果を非同期でエクスポートし、その出力をダッシュボードで使用したり…","Run DataFusion SQL over structured events, save queries, export JSON or Parquet, and use results in dashboards and alerts.":"構造化イベントに対して DataFusion SQL を実行し、クエリを保存し、JSON または Parquet をエクスポートし、結果をダッシュボードやアラートで使用します。","Run SQL":"SQLを実行","Run a connected SaaS telemetry SQL lesson in your browser.":"接続された SaaS テレメトリ SQL レッスンをブラウザーで実行します。","Run a fixture":"フィクスチャを実行する","Run a fixture with known success, failure, missing, duplicate, and boundary cases before connecting the query to a production dashboard or alert.":"クエリを運用ダッシュボードまたはアラートに接続する前に、既知の成功、失敗、欠落、重複、境界のケースを含むフィクスチャを実行します。","Run a frozen candidate and baseline with i

261dentical examples, scorers, thresholds, prompt versions, and coverage rules.":"同一の例、スコアラー、しきい値、プロンプト バージョン、およびカバレッジ ルールを使用して、凍結された候補とベースラインを実行します。","Run a frozen evaluation before and after the change and compare score grain, coverage, thresholds, and failed-example review.":"変更の前後で凍結評価を実行し、スコア粒度、カバレッジ、しきい値、失敗例のレビューを比較します。","Run a reproducible Telemetry benchmark with fixed event workloads, query cases, warmups, measured runs, percentiles, and environment disclosure.":"固定イベント ワークロード、クエリ ケース、ウォームアップ、測定された実行、パーセンタイル、および環境開示を使用して、再現可能な Telemetry ベンチマークを実行します。","See a release comparison":"リリース比較を見る","Run a sample query":"サンプルクエリを実行する","Run a sample query free":"サンプルクエリを無料で実行する","Run against deterministic browser fixtures with expected result checks.":"予想される結果チェックを使用して、決定論的なブラウザ フィクスチャに対して実行します。","Run an end-to-end incident exercise before removing an agent, integration, or diagnostic workflow.":"エージェント、統合、または診断ワークフローを削除する前に、エンドツーエンドのインシデント演習を実行します。","Run an exception-triage exercise before removing any Sentry SDK or release artifact upload.":"Sentry SDK を削除したり、アーティファクトのアップロードをリリースしたりする前に、例外トリアージ演習を実行します。","Run completes":"実行が完了しました","Run completion time.":"実行完了時間。","Run equivalent fixtures and compare time bucketing, missing fields, rates, and alert transitions.":"同等のフィクスチャを実行し、時間バケット化、欠落フィールド、レート、アラート遷移を比較します。","Run identifier, UTC measurement window, and product version":"実行識別子、UTC 測定ウィンドウ、および製品バージョン","Run in browser":"ブラウザで実行","Run it on real events":"実際のイベントで実行する","Run known success and failure cases, then inspect the stored fields and counts.":"既知の成功例と失敗例を実行し、保存されているフィールドとカウントを検査します。","Run on my events":"自分のイベントで実行する","Run one agent workflow with reviewed content-capture settings and compare spans, missing data, latency, cost, and terminal outcomes.":"検討したコンテンツ キャプチャ設定を使用して 1 つのエージェント ワークフローを実行し、スパン、欠落データ、遅延、コスト、最終結果を比較します。","Run one failure-rate and one workflow-funnel question against the same events and compare the path from raw rows to a saved result.":"同じイベントに対して 1 つの失敗率と 1 つのワークフロー ファネルの質問を実行し、生の行から保存された結果までのパスを比較します。","Run one frozen evaluation and one production investigation, then compare evidence detail, privacy, SQL flexibility, integration work, and handoffs.":"凍結された評価を 1 つと本番調査を 1 つ実行し、証拠の詳細、プライバシー、SQL の柔軟性、統合作業、引き継ぎを比較します。","Run one production failure through trace investigation and one release through aggregate outcome comparison.":"トレース調査を通じて 1 つの本番障害を実行し、集計結果の比較を通じて 1 つのリリースを実行します。","Run one production investigation and one frozen evaluation with the same success definition, privacy boundary, and release identifiers.":"同じ成功定義、プライバシー境界、リリース識別子を使用して、実稼働調査を 1 つと凍結評価を 1 つ実行します。","Run one success, retry recovery, permanent failure, and cancellation fixture.":"1 回成功し、リカバリを再試行し、永久に失敗し、キャンセル フィクスチャを実行します。","Run one successful model request and reconcile provider-reported tokens.":"成功したモデル リクエストを 1 つ実行し、プロバイダーから報告されたトークンを調整します。","Run one successful query, timeout, rollback, and pool-wait fixture.":"成功したクエリ、タイムアウト、ロールバック、およびプール待機フィクスチャを 1 つ実行します。","Run read-only DataFusion SQL over structured-event tables and reuse the result.":"構造化イベント テーブルに対して読み取り専用 DataFusion SQL を実行し、結果を再利用します。","Run read-only SQL against synthetic structured-event fixtures in your browser, inspect the result table, and compare the generated visualization.":"ブラウザで合成構造化イベント フィクスチャに対して読み取り専用 SQL を実行し、結果テーブルを検査し、生成されたビジュアライゼーションを比較します。","Run repeated trials":"トライアルを繰り返し実行する","Run structured-event SQL in your browser":"ブラウザで構造化イベント SQL を実行します","Run the database lessons":"データベース レッスンを実行する","Run the demo":"デモを実行する","Run the joined analysis":"結合分析を実行する","Run the lab":"ラボを実行する","Run the product flows that matter.":"重要な製品フローを実行します。","Run the protocol below against your workload before making a purchasing or architecture decision.":"購入またはアーキテクチャを決定する前に、ワークロードに対して以下のプロトコルを実行します。","Run the query against the structured fields from this workflow, inspect the example result, and turn a useful answer into a dashboard or alert.":"このワークフローの構造化フィールドに対してクエリを実行し、結果の例を検査して、有用な回答をダッシュボードまたはアラートに変換します。","Run the related SQL over a fixed window and reconcile the result to the fixture.":"関連する SQL を固定ウィンドウで実行し、結果をフィクスチャと照合します。","Run the same analysis on a connected sample database":"接続されたサンプル データベースで同じ分析を実行する","Run the same fixture through every candidate":"すã

261¹ã¦ã®å€™è£œè€…に対して同じフィクスチャを実行します","Run the same frozen examples with identical model, prompt, scorer, threshold, and coverage definitions before comparing results.":"結果を比較する前に、同一のモデル、プロンプト、スコアラー、しきい値、およびカバレッジ定義を使用して同じ凍結サンプルを実行します。","Run the same operational question in both products and compare setup time, query readability, result latency, and projected event cost.":"両方の製品で同じ運用上の質問を実行し、セットアップ時間、クエリの可読性、結果の待ち時間、および予測されるイベント コストを比較します。","Run the step with if: always() so failed jobs produce a terminal record, and use continue-on-error: true if observability delivery must not change the workflow conclusion.":"if: always() を使用してステップを実行すると、失敗したジョブが端末レコードを生成し、可観測性の配信によってワークフローの結論が変更されてはならない場合は continue-on-error: true を使用します。","Run this after exercising known success and failure cases. Replace the fallback table name if your final event contract differs from the snippet.":"既知の成功例と失敗例を実行した後、これを実行します。最終的なイベント コントラクトがスニペットと異なる場合は、フォールバック テーブル名を置き換えます。","Run this lesson":"このレッスンを実行する","Run this query on your own events":"独自のイベントに対してこのクエリを実行します","Runnable SaaS demo":"実行可能なSaaSデモ","Running query…":"クエリを実行中…","Runs against one versioned":"1 つのバージョン管理されたものに対して実行します","Runtime boundaries, shared event fields, verification workflow, and upstream implementation sources":"ランタイム境界、共有イベントフィールド、検証ワークフロー、上流の実装ソース",Rust:Qe,SLA:"SLA",SLO:"SLO","SPA navigation":"スパナビゲーション","SPL searches, dashboards, and alerts":"SPL 検索、ダッシュボード、アラート",SQL:"SQL","SQL Dashboards for Structured Events | Telemetry":"SQL 構造化イベント用ダッシュボード | Telemetry","SQL Lab":"SQL ラボ","SQL Lab lesson not found":"SQL ラボ レッスンが見つかりません","SQL Log Analysis and Observability Recipes":"SQL ログ分析および可観測性レシピ","SQL Log Analysis and Observability Recipes | Telemetry":"SQL ログ分析と可観測性のレシピ | Telemetry","SQL Query API for Structured Events | Telemetry":"SQL 構造化イベントの API をクエリする | Telemetry","SQL Recipe Testing Methodology | Telemetry":"SQL レシピのテスト方法 | Telemetry","SQL Recipes":"SQL レシピ","SQL analysis across AI workflows and the rest of a SaaS product without adopting a trace-first model.":"トレースファースト モデルを採用せずに、AI ワークフローとその他の SaaS 製品全体にわたる SQL 分析。","SQL and Event Alerts | Telemetry":"SQL とイベント アラート | Telemetry","SQL comparison":"SQLの比較","SQL compatibility, event contract, synthetic output, and operational caveats":"SQL の互換性、イベント コントラクト、合成出力、および操作上の注意事項","SQL dashboards joining AI reliability, cost, reviewed quality, release, account, and downstream product outcomes.":"SQL ダッシュボードには、AI の信頼性、コスト、レビューされた品質、リリース、アカウント、および下流の製品の成果が結合されています。","SQL dashboards joining evaluated quality and cost to releases, accounts, product outcomes, incidents, and handoffs.":"SQL ダッシュボードは、評価された品質とコストをリリース、アカウント、製品の成果、インシデント、引き継ぎに結び付けます。","SQL decision":"SQL決定","SQL dialect compatibility":"SQL 方言の互換性","SQL dialect compatibility table":"SQL 方言互換性テーブル","SQL examples have a declared test boundary":"SQL の例には宣言されたテスト境界があります","SQL finds regressions":"SQL が回帰を発見","SQL fingerprint":"SQL 指紋","SQL for joining, grouping, cohorting, and calculating across custom event tables.":"SQL は、カスタム イベント テーブル全体の結合、グループ化、コホート、計算を行います。","SQL funnel analysis":"SQL ファネル分析","SQL funnel methodology":"SQL ファネル方法論","SQL is the preferred interface for joins, cohorts, funnels, revenue movement, or other multi-step analysis.":"SQL は、結合、コホート、ファネル、収益移動、またはその他の複数ステップの分析に推奨されるインターフェイスです。","SQL is the preferred shared language for product, operational, billing, and AI workflow questions.":"SQL は、製品、運用、請求、AI ワークフローに関する質問に優先される共有言語です。","SQL joins between model usage, reviewed outcomes, accounts, releases, and non-AI application workflows.":"SQL は、モデルの使用状況、レビューされた結果、アカウント、リリース、および非 AI アプリケーションのワークフローを結合します。","SQL log analysis and observability recipes":"SQL ログ分析と可観測性レシピ","SQL observability and event analytics guide":"SQL 可観測性とイベント分析ガイド","SQL observability guide":"SQL 可観測性ガイド","SQL operation type.":"SQL 動作タイプ。","SQL over AI outcomes plus billing, API, job, database, webhook, and product events.":"AI 結果ã

261¨è«‹æ±‚、API、ジョブ、データベース、Webhook、および製品イベントに関する SQL。","SQL over bounded product and agent outcomes":"SQL 限界を超えた製品とエージェントの結果","SQL practice dataset":"SQL 練習用データセット","SQL product-outcome analytics":"SQL 製品成果分析","SQL query API":"SQL クエリ API","SQL recipe":"SQL レシピ","SQL recipe category not found":"SQL レシピ カテゴリが見つかりません","SQL recipe collection":"SQL レシピ集","SQL recipe cookbook":"SQL レシピ クックブック","SQL recipe library":"SQL レシピ ライブラリ","SQL recipe not found":"SQL レシピが見つかりません","SQL recipe testing methodology":"SQL レシピのテスト方法","SQL recipes":"SQL レシピ","SQL recipes for this workflow":"このワークフローの SQL レシピ","SQL recipes that join AI cost and quality with releases, product actions, customer context, and business workflows.":"AI のコストと品質をリリース、製品アクション、顧客コンテキスト、ビジネス ワークフローと結合する SQL レシピ。","SQL recipes that use this capability":"この機能を使用する SQL レシピ","SQL recipes, dashboards, and explicit SLI/SLO queries; there is no automatic BubbleUp equivalent.":"SQL レシピ、ダッシュボード、および明示的な SLI/SLO クエリ。自動 BubbleUp に相当する機能はありません。","SQL reference":"SQL リファレンス","SQL time bucketing":"SQL 時間バケット化","SQL visible before signup":"SQL はサインアップ前に表示されます","SQL workbench and Query API":"SQL ワークベンチとクエリ API","SQL-style log queries, dashboards, and alerts":"SQL スタイルのログ クエリ、ダッシュボード、およびアラート","SQLAlchemy event listeners limited to counts, durations, and safe operation metadata":"SQLAlchemy イベント リスナーはカウント、期間、安全な操作メタデータに制限されています","SQLAlchemy session events":"SQLAlchemy セッション イベント","SQLAlchemy transaction monitoring":"SQLAlchemy トランザクション監視",SQLSTATE:Ce,"SQLSTATE code when the operation failed.":"操作が失敗したときの SQLSTATE コード。","SQLSTATE is safer and more stable than grouping raw error strings.":"SQLSTATE は、生のエラー文字列をグループ化するよりも安全で安定しています。","SQS consumer monitoring":"SQS 消費者監視","SQS message attributes for safe correlation":"安全な相関のための SQS メッセージ属性","SSO provider timeouts affect many distinct actors and have a materially higher failure rate than expected credential errors.":"SSO プロバイダーのタイムアウトは多くの個別のアクターに影響を及ぼし、予想される資格情報エラーよりもかなり高い失敗率になります。","SUM(CASE WHEN … THEN 1 ELSE 0 END)":"SUM(CASE WHEN … THEN 1 ELSE 0 END)",SaaS:xe,"SaaS Dashboard Example with SQL | Telemetry":"SQL を使用した SaaS ダッシュボードの例 | Telemetry","SaaS Dashboard Examples with SQL | Telemetry":"SQL を使用した SaaS ダッシュボードの例 | Telemetry","SaaS Revenue Analytics and MRR Tracking | Telemetry":"SaaS 収益分析と MRR 追跡 | Telemetry","SaaS Revenue Analytics with SQL":"SQL による SaaS 収益分析","SaaS SQL Lab Lesson | Telemetry":"SaaS SQL ラボ レッスン | Telemetry","SaaS dashboard examples":"SaaS ダッシュボードの例","SaaS dashboard examples that show their evidence":"証拠を示す SaaS ダッシュボードの例","SaaS dashboard examples with SQL":"SQL を使用した SaaS ダッシュボードの例","SaaS health overview":"SaaS の健全性の概要","SaaS health overview Dashboard Example | Telemetry":"SaaS ヘルス概要ダッシュボードの例 | Telemetry","SaaS revenue analytics":"SaaS収益分析","SaaS sample database":"SaaS サンプル データベース","Safe account, release, or feature dimensions":"セーフ アカウント、リリース、または機能のディメンション","Safe affected account identifier.":"安全な影響を受けるアカウントの識別子。","S

261afe affected request identifier.":"安全な影響を受けるリクエスト識別子。","Safe categorized failure reason.":"安全に分類された失敗の理由。","Safe collection boundaries":"安全なコレクション境界","Safe division":"安全区分","Safe parent request identifier.":"安全な親リクエストの識別子。","Safe to copy is not safe to assume":"コピーしても安全であると想定するのは安全ではありません","Safe, categorized operation rather than raw arguments.":"生の引数ではなく、安全で分類された操作。","Safer event design":"より安全なイベント設計",Safety:"安全性","Safety by default":"デフォルトで安全性","Sample or transition time in UTC.":"UTC でのサンプル時間または遷移時間。","Sample serialized event sizes by event name.":"イベント名ごとにシリアル化されたイベント サイズをサンプルします。","Sample time in UTC.":"UTC でのサンプル時間。","Samples and table views for raw event inspection":"生のイベント検査用のサンプルとテーブルビュー","Sampling frequency must remain stable before comparing rates across services.":"サービス間でレートを比較する前に、サンプリング周波数を安定させておく必要があります。","Sampling must preserve a documented rate if counts are compared over time.":"時間の経過とともにカウントを比較する場合、サンプリングでは文書化されたレートを保存する必要があります。","Sampling needs weighted counts before comparing total impact.":"サンプリングでは、合計の影響を比較する前に重み付けされたカウントが必要です。","Sampling query events can hide exact repetition counts; use trace-aware sampling or document the estimate.":"クエリ イベントをサンプリングすると、正確な繰り返し回数が隠蔽さã

261‚Œã‚‹å¯èƒ½æ€§ãŒã‚ります。トレースを意識したサンプリングを使用するか、推定値を文書化します。","Sampling strategies":"サンプリング戦略","Save only the queries that survive review":"レビュー後に残ったクエリのみを保存する","Save the query when it stays useful":"クエリが役立つ場合は保存してください","Save the reviewed SQL beside its definition, time window, exclusions, and expected fixture result.":"レビューした SQL をその定義、時間枠、除外、および予想されるフィクスチャ結果の横に保存します。","Save the validated query and document the response.":"検証されたクエリを保存し、応答を文書化します。","Save with my events":"自分のイベントと一緒に保存する","Saved Queries and Collaboration | Telemetry Docs":"保存されたクエリとコラボレーション | Telemetry ドキュメント","Scatter plot: miss_rate_pct versus maximum_concurrent_misses":"散布図: miss_rate_pct 対 maximum_concurrent_misses","Scenario guidance":"シナリオガイダンス","Scheduled cron delay and queue delay may need separate fields.":"スケジュールされた cron 遅延とキュー遅延には別のフィールドが必要な場合があります。","Scheduled integration reliability":"スケジュールされた統合の信頼性","Scheduled job monitoring":"スケジュールされたジョブの監視","Scheduled workflow monitoring":"スケジュールされたワークフロー監視","Scheduled, enqueued, started, and completed timestamps distinguish backlog pressure from slow worker code.":"スケジュールされた、キューに入れられた、開始された、および完了したタイムスタンプにより、バックログのプレッシャーと遅いワーカー コードが区別されます。",Schema:qe,"Schema adoption recipe":"スキーマ採用レシピ","Schema compatibility checks before events enter the live buffer":"イベントがライブバッファに入る前にスキーマの互換性をチェックします","Schema compatibility does not guarantee analytical completeness. A nullable column can remain valid while a deployment stops populating the field needed for segmentation or joins.":"スキーマの互換性は分析の完全性を保証するものではありません。デプロイメントがセグメント化または結合に必要なフィールドへの入力を停止している間、Null 許容列は有効なままにすることができます。","Schema design guide":"スキーマ設計ガイド","Schema evolution":"スキーマの進化","Schema-aware SQL generation":"スキーマ対応の SQL の生成","Schema-version share by producer":"プロデューサ別のスキーマ バージョンのシェア","Scope and neighboring use cases":"範囲と隣接するユースケース","Scope remediation and communication using observed impact without treating revenue as a measure of customer importance.":"収益を顧客の重要性の尺度として扱うことなく、観察された影響を使用してスコープの修復とコミュニケーションを行います。","Scoped API keys":"スコープ付き API キー","Search and parsing patterns":"パターンの検索と解析","Search carries the highest observed request rate and also has a 5xx response to investigate.":"検索では、観測されたリクエスト レートが最も高く、調査のための 5xx レスポンスもあります。","Search recovers two of three rate-limited requests; export does not recover in the observed window.":"検索では、レート制限された 3 つのリクエストのうち 2 つが回復されます。エクスポートは、観察されたウィンドウ内では回復しません。","Search the stored fields for credentials, raw payloads, prompts, private content, and unbounded error messages.":"保存されたフィールドで認証情報、生のペイロード、プロンプト、プライベート コンテンツ、および無制限のエラー メッセージを検索します。","Secrets stay out":"秘密は外に出さない","Section headings and markdown notes for context":"セクションの見出しとコンテキストのマークダウンメモ","Security and Audit-Log Analytics":"セキュリティと監査ログ分析","Security and Audit-Log Analytics Use Case | Telemetry":"セキュリティと監査ログ分析の使用例 | Telemetry","Security and Data Handling | Telemetry":"セキュリティとデータの処理 | Telemetry","Security and audit":"セキュリティと監査","Security and audit SQL Recipes | Telemetry":"セキュリティと監査 SQL レシピ | Telemetry","Security and audit-log analytics":"セキュリティと監査ログ分析","Security and data handling":"セキュリティとデータの取り扱い","Security assertions":"セキュリティ アサーション","Security audit SQL guide":"セキュリティ監査 SQL ガイド","Security audit analytics":"セキュリティ監査分析","Security audit analytics use case":"セキュリティ監査分析の使用例","Security audit guide":"セキュリティ監査ガイド","Security claim publication gate":"担保請求公開ゲート","Security events":"セキュリティイベント","See SQL and result":"SQL と結果を参照してください。","See agent observability":"エージェント可観測性を見る","See confirmed customer feedback, the reusable event pattern behind it, and related inspectable SQL.":"確認済みの顧客フィードバック、その背後にある再利用可能なイベント パターン、および関連する検査可能な SQL を参照してください。","See failures by provider, event type, endpoint, and downstream job.":"プロバイダー、イベント タイプ、エンドポイント、およびダウンストリーム ジョブごとに失敗を表示します。","See how SwiftCX uses structured events and SQL in Telemetry to investigate customer operations with a shared, queryable workflow.":"SwiftCX が構造化イベントと Telemetry の SQL を使用して、クエリ可能な共有ワークフローで顧客の操作を調査する方法をご覧ください。","See how Telemetry validates every published SQL recipe for read-only behavior, typed schemas, DataFusion compatibility, synthetic results, and explicit business assumptions.":"Telemetry が、読み取り専用の動作、型付きスキーマ、DataFusion の互換性、合成結果、および明示的なビジネス前提について、公開されたすべての SQL レシピをどのように検証するかをご覧ください。","See startup setup":"スタートアップセットアップを参照","See testing boundary":"テスト境界を参照","See the agent prompt":"エージェントのプロンプトを確認する","See the analysis":"分析を見る","See the validation suite":"検証スイートを参照してください","See who owns Telemetry content, how technical claims and SQL examples are verified, how review dates work, and how to request a correction.":"Telemetry コンテンツの所有者、技術的主張と SQL の例がどのように検証されるか、レビュー日がどのように機能するか、修正をリクエストする方法を確認してください。","Segment by acquisition source only after the total funnel has enough volume.":"合計ファネルが十分なボリュームになった後でのみ、取得ソースごとにセグメント化します。","Segment by cohort before attributing a drop to onboarding changes.":"減少がオンボーディングの変更によるものであると考える前に、コホートごとにセグメント化します。","Segment by environment so staging traffic cannot change the production rate.":"環境ごとにセグメント化するため、トラフィックのステージングによって生産速度が変化することはありません。","Segment by producer":"生産者ごとにセグメント化する","Segment by release and error type after detecting a regression.":"リグレッションを検出した後、リリースとエラーのタイプごとにセグメント化します。","Segment by task difficulty or customer cohort when prompt versions re

261ceive materially different traffic.":"プロンプト バージョンが大幅に異なるトラフィックを受信する場合は、タスクの難易度または顧客コホートごとにセグメント化します。","Segment device class and geography only when sample volume protects the comparison from noise.":"サンプル量により比較がノイズから保護される場合にのみ、デバイス クラスと地理をセグメント化します。","Segment mature reviewed cohorts by workflow, model, prompt, and release.":"成熟したレビュー済みコホートをワークフロー、モデル、プロンプト、リリースごとにセグメント化します。","Select one transition and cohort for qualitative and instrumentation review.":"定性的レビューおよび計測レビューのために 1 つの移行とコホートを選択します。","Select the aggregation, numeric field, time bucket, and filters that match the question. Keep incomplete newest buckets in mind.":"質問に一致する集計、数値フィールド、タイム バケット、フィルターを選択します。不完全な最新のバケットを念頭に置いてください。","Select the boundary":"境界を選択してください","Selected SQL examples return the displayed synthetic output":"選択した SQL の例は、表示された合成出力を返します。","Selected ai_output_reviewed events with evaluator, rubric, dataset, prompt, and release versions; no built-in execution or curation surface.":"選択された ai_output_reviewed イベントと評価者、ルーブリック、データセット、プロンプト、リリース バージョン。組み込みの実行サーフェスやキュレーション サーフェスはありません。","Selected application outcomes modeled as named event tables with stable typed columns.":"選択されたアプリケーションの結果は、安定した型指定された列を持つ名前付きイベント テーブルとしてモデル化されます。","Selected outcome events sent through an SDK or the Log API, not a wholesale copy of every log line.":"選択された結果イベントは、すべてのログ行の完全なコピーではなく、SDK またはログ API を通じて送信されます。","Selection framework":"選考枠組み","Selection probability used for this observation.":"この観測に使用される選択確率。","Self-managed ingestion, storage, replication, and tuning":"自己管理型の取り込み、ストレージ、レプリケーション、チューニング","Semantic Kernel Agent Telemetry":"セマンティック カーネル エージェント Telemetry","Semantic Kernel Agent Telemetry | Telemetry":"セマンティック カーネル エージェント Telemetry | Telemetry","Semantic Kernel InvokeAsync API":"セマンティック カーネル InvokeAsync API","Semantic Kernel agent monitoring":"セマンティック カーネル エージェントの監視","Semantic Kernel configured in a trusted .NET service":"信頼できる .NET サービスで構成されたセマンティック カーネル","Semantic Kernel emits OpenTelemetry-compatible logs, metrics, and traces. Keep detailed spans in that backend instead of copying all span attributes into Telemetry.":"セマンティック カーネルは、OpenTelemetry 互換のログ、メトリック、およびトレースを出力します。すべてのスパン属性を Telemetry にコピーするのではなく、そのバックエンドに詳細なスパンを保持します。","Semantic Kernel observability":"セマンティックカーネルの可観測性","Send JSON events for APIs, jobs, webhooks, agents, and product workflows, then query the resulting event tables with SQL.":"API、ジョブ、Webhook、エージェント、製品ワークフローの JSON イベントを送信し、結果のイベント テーブルを SQL でクエリします。","Send Laravel request, command, queue, and billing outcomes as typed events without exposing application secrets or payloads.":"アプリケーションシークレットやペイロードを公開することなく、Laravel リクエスト、コマンド、キュー、請求結果を型指定されたイベントとして送信します。","Send SQL-ready events from Next.js route handlers and server actions without exposing an ingestion key to the browser.":"ブラウザに取り込みキーを公開せずに、Next.js ルート ハンドラーおよびサーバー アクションから SQL 対応イベントを送信します。","Send Telemetry events from an activity or worker interceptor, not directly from deterministic workflow code.":"決定論的なワークフロー コードから直接ではなく、アクティビティまたはワーカー インターセプターから Telemetry イベントを送信します。","Send a boun

261ded terminal workflow outcome from GitHub Actions with run, attempt, job, conclusion, duration, and release context.":"実行、試行、ジョブ、結論、期間、リリース コンテキストを含む GitHub アクションから、制限されたターミナル ワークフロー結果を送信します。","Send a controlled failure or alternate outcome when the workflow supports one.":"ワークフローがサポートしている場合は、制御された失敗または代替結果を送信します。","Send a deterministic multi-step workflow, query its reliability and cost summary, and inspect the complete Node.js source.":"決定論的な複数ステップのワークフローを送信し、その信頼性とコストの概要をクエリし、完全な Node.js ソースを検査します。","Send a fixture before production traffic":"本番トラフィックの前にフィクスチャを送信する","Send a small allowlisted payload to an application-owned endpoint, then forward it with a server-side credential and bounded timeout.":"ホワイトリストに登録された小さなペイロードをアプリケーション所有のエンドポイントに送信し、サーバー側の資格情報と制限されたタイムアウトを使用して転送します。","Send a small allowlisted payload to your own origin; validate origin, content type, body size, rate, event name, fields, and ranges before forwarding.":"ホワイトリストに登録された小さなペイロードを独自のオリジンに送信します。転送する前に、送信元、コンテンツ タイプ、本文サイズ、レート、イベント名、フィールド、および範囲を検証します。","Send a synthetic event and answer the first question":"合成イベントを送信し、最初の質問に回答します","Send a timestamped fixture and verify receipt, schema, sample rows, and freshness before analyzing the workflow.":"タイムスタンプ付きのフィクスチャを送信し、ワークフローを分析する前に受信、スキーマ、サンプル行、および鮮度を検証します。","Send an allowlisted payload rather than serializing request parameters.":"リクエストパラメータをシリアル化するのではなく、ホワイトリストに登録されたペイロードを送信します。","Send an event":"イベントを送信","Send bounded Kubernetes restart, readiness, and rollout observations to Telemetry for workload-level SQL analysis.":"ワークロードレベルの SQL 分析のために、制限された Kubernetes の再起動、準備状況、およびロールアウトの観察を Telemetry に送信します。","Send bounded fields and approved identifiers without copying prompts or tool payloads.":"プロンプトやツールのペイロードをコピーせずに、境界付きフィールドと承認済みの識別子を送ä

261¿¡ã—ます。","Send controlled fixtures and inspect the stored rows before enabling an alert.":"アラートを有効にする前に、制御されたフィクスチャを送信し、保存されている行を検査します。","Send deterministic fixtures for valid, missing, duplicate, late, and incompatible events.":"有効なイベント、欠落しているイベント、重複したイベント、遅延したイベント、および互換性のないイベントに対して、確定的なフィクスチャを送信します。","Send events, design schemas, query DataFusion, build dashboards, create alerts, export results, and troubleshoot production workflows.":"イベントの送信、スキーマの設計、DataFusion のクエリ、ダッシュボードの構築、アラートの作成、結果のエクスポート、運用ワークフローのトラブルシューティングを行います。","Send high-intent visitors to a focused setup page":"関心の高い訪問者を集中的な設定ページに誘導する","Send n8n workflow completion, failure, retry, item-count, and downstream delivery outcomes to a bounded Telemetry event through the HTTP Request node.":"n8n ワークフローの完了、失敗、再試行、項目数、およびダウンストリーム配信結果を、HTTP 要求ノードを介して、制限された Telemetry イベントに送信します。","Send one bounded webhook outcome":"1 つの制限された Webhook 結果を送信する","Send one event stream, choose safe labels or dimensions, and compare LogQL and SQL for the operational and business questions you actually ask.":"1 つのイベント ストリームを送信し、安全なラベルまたはディメンションを選択し、実際に尋ねる運用上およびビジネス上の質問について LogQL と SQL を比較します。","Send one representative event stream to each candidate and compare setup, query clarity, dashboards, alerts, and ownership.":"代表的なイベント ストリームを 1 つずつ各候補者に送信し、セットアップ、クエリの明確さ、ダッシュボード、アラート、所有権を比較します。","Send one successful and one failed request or job from the actual runtime.":"実際のランタイムから、成功したリクエストまたはジョブと失敗したリクエストまたはジョブを 1 つずつ送信します。","Send pragmatic JSON events for product flows, APIs, jobs, webhooks, agents, and business operations. Telemetry creates and evolves the table schema so the data is ready for SQL.":"製品フロー、API、ジョブ、Webhook、エージェント、および業務運営のための実用的な JSON イベントを送信します。 Telemetry はテーブル スキーマを作成して展開し、データを SQL で使用できるようにします。","Send pragmatic JSON events for product flows, APIs, jobs, webhooks, agents, and business operations. Telemetry creates and evolves the table schema so the…":"製品フロー、API、ジョブ、Webhook、エージェント、および業務運営のための実用的な JSON イベントを送信します。 Telemetry はテーブル スキーマを作成して進化させます。","Send structured Prisma operation events to Telemetry with model, action, duration, outcome, release, tenant, and error context.":"構造化された Prisma 操作イベントを、モデル、アクション、期間、結果、リリース、テナント、およびエラー コンテキストとともに Telemetry に送信します。","Send structured infrastructure events when you need queryable host and container history without a large monitoring rollout.":"大規模な監視ロールアウトを行わずに、クエリ可能なホストとコンテナーの履歴が必要な場合に、構造化されたインフラストラクチャ イベントを送信します。","Send synthetic passing and failing samples from a test release.":"テスト リリースから合成の合格サンプルと不合格サンプルをé€

261ä¿¡ã—ます。","Send synthetic success, failure, retry, and timeout cases before relying on a dashboard or alert.":"ダッシュボードやアラートに頼る前に、合成の成功、失敗、再試行、およびタイムアウトのケースを送信します。","Send synthetic success, timeout, rollback, lock-wait, and lag examples.":"合成成功、タイムアウト、ロールバック、ロック待機、ラグの例を送信します。","Send synthetic test events, inspect the inferred schema, and run the first query. Add more coverage only after the event contract is useful.":"合成テスト イベントを送信し、推論されたスキーマを検査し、最初のクエリを実行します。イベント契約が有効になった後でのみ、補償範囲を追加してください。","Send test events for a new account and a returning account.":"新しいアカウントと復帰したアカウントにテスト イベントを送信します。","Send the documented JSON shape to the Log API with a server-side key and bounded HTTP timeouts.":"文書化された JSON シェイプを、サーバー側キーと制限された HTTP タイムアウトとともにログ API に送信します。","Send the page URL, the exact statement or example, and a primary source or reproduction when available. Material corrections update the page and its review date.":"ページの URL、正確な記述または例、および入手可能な場合は一次情報源または複製物を送信してください。内容を修正すると、ページとそのレビュー日が更新されます。","Send the same privacy-reviewed fixture to each candidate without changing the success definition.":"成功の定義を変更せずに、同じプライバシー審査済みの備品を各候補者に送信します。","Send the same representative event stream to both products and compare field typing, schema changes, query readability, charting, and alert setup.":"同じ代表的なイベント ストリームを両方の製品に送信し、フィールドの入力、スキーマの変更、クエリの可読性、グラフ作成、およびアラートの設定を比較します。","Sensitive-data controls":"機密データの管理","Sensitive-data minimization":"機密データの最小化","Sensitive-data redaction":"機密データの編集",Sentry:Pe,"Sentry Alternative For Structured Events and SQL":"構造化イベントおよび SQL の Sentry 代替","Sentry Alternative For Structured Events and SQL | Telemetry":"構造化イベントおよび SQL の Sentry 代替手段 | Telemetry","Sentry Logs documentation":"セントリーログのドキュメント","Sentry Logs general availability announcement":"Sentry Logs の一般提供のお知らせ","Sentry and the existing application stack":"Sentry と既存のアプリケーション スタック","Sentry centers application errors and performance context in a broad developer-observability suite; Telemetry centers custom event tables and SQL.":"Sentry は、アプリケーション エラーとパフォーマンス コンテキストを広範な開発者可観測性スイートに集中させます。 Telemetry はカスタム イベント テーブルと SQL を中心にします。","Sentry combines error monitoring, tracing, profiling, session replay, and logs around application health. Telemetry is the narrower alternative when a team's first requirement is custom structured workflow events and SQL analysis rather than exception-centric debugging.":"Sentry は、エラー監視、トレース、プロファイリング、セッション リプレイ、およびアプリケーションの健全性に関するログを組み合わせます。チームの最初の要件が例外中心のデバッグではなく、カスタム構造化ワークフロー イベントと SQL 分析である場合、Telemetry はより限定的な代替手段です。","Sentry errors, issues, and release context":"Sentry のエラー、問題、リリース コンテキスト","Sentry logs, search, dashboards, and alerts":"Sentry ログ、検索、ダッシュボード、アラート","Sentry pricing":"セントリーの価格設定","Separate automatic retries from deliberate user regenerations.":"自動再試行をユーザーの意図的な再生成から分離します。","Separate avoidable provider attempts and cache savings from intentional user demand.":"回避可能なプロバイダーの試行とキャッシュの節約を、意図的なユーザーの要求から分離します。","Separate booked recurring revenue from cash collection, usage, and one-time charges.":"現金の回収、使用、および一時的な料金から経常収益を分離して計上します。","Separate client pool wait, database execution, lock wait, and downstream replication delay.":"個別のクライアント プール待機、データベース実行、ロック待機、およびダウンストリーム レプリケーション遅延。","Separate correctness from speed":"正確さとスピードを切り離す","Separate event grains for live predictions and offline evaluation results":"ライブ予測とオフライン評価結果の個別のイベントグレイãƒ

261³","Separate event time from receipt time":"イベント時間を受信時間から分離する","Separate expected 5xx responses from infrastructure failures if your API intentionally uses them for workflow control.":"API がワークフロー制御に意図的に使用する場合、予想される 5xx 応答をインフラストラクチャ障害から分離します。","Separate function latency from database-operation latency when the distinction is needed for diagnosis.":"診断のために区別が必要な場合は、関数のレイテンシをデータベース操作のレイテンシから分離します。","Separate internal health checks and synthetic traffic if they would distort customer demand.":"顧客の需要を歪める可能性がある場合は、内部ヘルスチェックと合成トラフィックを分離します。","Separate logical billable units from raw event volume.":"請求可能な論理ユニットを未処理のイベント ボリュームから分離します。","Separate new, expansion, contraction, churn, and reactivation MRR from billing lifecycle events.":"新規、拡張、縮小、チャーン、再アクティブ化の MRR を請求ライフサイクル イベントから分離します。","Separate offline evaluator scores from real user acceptance instead of treating either as ground truth.":"オフライン評価者のスコアを実際のユーザーの受け入れ結果から分離し、どちらかをグラウンド トゥルースとして扱うのではなく。","Separate one-time fees and usage revenue from recurring revenue.":"一時的な料金と使用料収入を経常的な収入から分離します。","Separate permanent webhook failures from deliveries that recovered on a later attempt.":"永続的な Webhook エラーを、後の試行で回復した配信から分離します。","Separate planned maintenance or disabled workers to avoid noisy alerts.":"騒音アラートを避けるために、計画されたメンテナンス作業者や障害のある作業者を分離します。","Separate policies for command failures, connection events, and telemetry delivery failures":"コマンドの失敗、接続イベント、テレメトリ配信の失敗に対する個別のポリシー","Separate processing failure from deliberate redrive to a dead-letter queue.":"処理エラーをデッドレターキューへの意図的なリドライブから分離します。","Separate provider retries from deliberate user regenerations.":"プロバイダーの再試行とユーザーの意図的な再生成を分離します。","Separate queue wait from execution":"キュー待機を実行から分離する","Separate queue wait from execution time before setting thresholds.":"しきい値を設定する前に、キューの待機を実行時間から切り離します。","Separate receipt from downstream side effects when success requires more than acknowledging the provider.":"成功するにはプロバイダーを認識する以上のことが必要な場合、受信をダウンストリームの副作用から分離します。","Separate reporting from evidence":"報告を証拠から分離する","Separate retry success from first-attempt success if your runner emits attempts.":"ランナーが試行を発行した場合、再試行の成功と最初の試行の成功を区別します。","Separate scheduled maintenance and known test traffic with reviewed dimensions.":"計画されたメンテナンスと既知のテスト トラフィックを、検討した次元で分離します。","Separate stock from flow":"ストックとフローを分離する","Separate terminal job outcomes from attempts, then compare retries, queue wait, and duration by stable job name.":"ターミナル ジョブの結果を試行から分離し、安定したジョブ名ごとに再試行、キュー待機、および期間を比較します。","Separate the requested model alias from the provider response model so fallback behavior remains queryable.":"要求されたモデルのエイリアスをプロバイダーの応答モデルから分離して、フォールバック動作が引き続きクエリ可能になるようにします。","Separate time spent waiting in a queue from execution duration and compare p50 and p95 delay by job name.":"キュー内での待機時間を実行時間から分離し、ジョブ名ごとに p50 と p95 の遅延を比較します。","Separate transport success from product success":"輸送の成功と製品の成功を区別する","Serialization failures in checkout dominate the release's database errors.":"チェックアウト時のシリアル化エラーは、リリースのデータベース エラーの大半を占めます。","Serialized event size before transport compression.":"トランスポート圧縮前のシリアル化されたイベントのサイズ。","Serialized payload size is not stored size, scan bytes, network egress, or invoice cost.":"シリアル化されたペイロード サイズは、保存サイズ、スキャン バイト、ネットワーク送信、または請求コストではありません。","Serialized request size in bytes.":"シリアル化されたリクエストのサイズ (バイト単位)ã€

261‚","Serilog correlation":"シリアルログ相関","Serilog for ASP.NET Core":"ASP.NET Core の Serilog","Server action outcomes":"サーバーアクションの結果","Server latency alone misses routing, data loading, hydration, and rendering work in a single-page application. Navigation-complete events preserve the user-visible duration.":"サーバーの遅延だけでは、単一ページ アプリケーションでのルーティング、データの読み込み、ハイドレーション、レンダリングの作業が失われます。ナビゲーション完了イベントは、ユーザーに表示される期間を保持します。","Server wait events and lock graphs require database-native diagnostics.":"サーバー待機イベントとロック グラフには、データベース ネイティブの診断が必要です。","Serverless concurrency can create many independent pools; include an instance or runtime dimension when aggregation would hide that shape.":"サーバーレス同時実行により、多数の独立したプールを作成できます。集約によってその形状が非表示になる場合は、インスタンスまたはランタイム ディメンションを含めます。","Serverless function reliability":"サーバーレス機能の信頼性","Serverless request reliability":"サーバーレスリクエストの信頼性","Service Bus delivery reliability":"Service Bus 配信の信頼性","Service Bus message loss and duplicate detection":"Service Bus メッセージの損失と重複の検出","Service Bus message transfers, locks, and settlement":"Service Bus のメッセージ転送、ロック、決済","Service and region preserve routing and ownership context.":"サービスとリージョンは、ルーティングと所有権のコンテキストを保持します。","Service latency and errors":"サービスの遅延とエラー","Service or deploy job that ran the migration.":"移行を実行したサービスまたはデプロイ ジョブ。","Service owners and on-call engineers":"サービスオーナーとオンコールエンジニア","Service receiving the deployment.":"デプロイメントを受信するサービス。","Service release active for the operation.":"操作に対してサービス リリースがアクティブです。","Service that completed the operation.":"操作を完了したサービス。","Service that emitted the event.":"イベントを発行したサービス。","Service, user, or automation owner class.":"サービス、ユーザー、またはオートメーションの所有者クラス。","Service-level error rates do not answer who was affected. A bounded impact event connects one incident to a pseudonymous account, plan, controlled impact type, and duration so response teams can prioritize recovery and communication.":"サービスレベルのエラー率からは、誰が影響を受けたのかがわかりません。制限付き影響イベントは、1 つのインシデントを仮名のアカウント、計画、制御された影響の種類、および期間に結び付けるため、対応チームは復旧とコミュニケーションに優先順位を付けることができます。","Session journey completion":"セッションジャーニーの完了","Set a cohort window and allow every account the same activation opportunity.":"コホートウィンドウを設定し、すべてのアカウントに同じアクティブ化の機会を許可します。","Set a minimum request volume so quiet routes do not dominate percentages.":"静かなルートが割合を独占しないように、最小リクエスト量を設定します。","Set a short delivery timeout and verify instance termination behavior so telemetry never delays a response or changes job success.":"短い配信タイムアウトを設定し、インスタンスの終了動作を検証して、テレメトリによって応答が遅れたり、ジョブの成功が変更されたりすることがないようにします。","Set an objective and minimum volume before turning the rate into an alert.":"レートをアラートに変える前に、目標と最小ボリュームを設定します。","Set different service-level objectives for read replicas, CDC, and search indexes.":"リードレプリカ、CDC、検索インデックスに対して異なるサービスレベル目標を設定します。","Set retention, immutability, and access rules with the security owner.":"セキュリティ所有者とともに、保持、不変性、およびアクセス ルールを設定します。","Set the boundary":"境界を設定する","Set the threshold above the normal interval plus ingestion and scheduling jitter.":"通常の間隔に取り込みとスケジュールのジッターを加えた値よりも高いしきい値を設定します。","Set volume and time safeguards":"音量と時間の保護策を設定する","Setup can be delegated to Claude Code, Codex, Cursor, or another coding agent."

261:"セットアップは、Claude Code、Codex、Cursor、または別のコーディング エージェントに委任できます。","Setup steps":"セットアップ手順","Share a customer story":"お客様のストーリーを共有する","Share an approved request_id between systems for correlation, but do not copy log messages, request bodies, headers, or exception stacks into the event.":"相関のために承認済みの request_id をシステム間で共有しますが、ログ メッセージ、リクエスト本文、ヘッダー、または例外スタックをイベントにコピーしないでください。","Share the result as a chart, dashboard, export, or alert":"結果をグラフ、ダッシュボード、エクスポート、またはアラートとして共有します","Shared corporate networks can create benign concentration.":"企業ネットワークを共有すると、無害な集中が生じる可能性があります。","Shared dashboards":"共有ダッシュボード","Shared dashboards are the most common pre-upgrade behavior in this synthetic example.":"この合成例では、共有ダッシュボードが最も一般的なアップグレード前の動作です。","Shared event contract":"共有イベント契約","Shared instrumentation or telemetry delivery library":"共有インストルメンテーションまたはテレメトリ配信ライブラリ","Shared model gateway or provider adapter":"共有モデル ゲートウェイまたはプロバイダー アダプター","Shared syntax and explicit denominator.":"共有構文と明示的な分母。","Shared syntax; cast when integer division matters.":"共有構文。整数の除算が重要な場合にキャストします。","Shared syntax; keep buckets in UTC.":"共有構文。バケットを UTC に保ちます。","Shayan Taslim":"シャヤン・タスリム","Shayan Taslim is the founder of LogSnag.":"Shayan Taslim は LogSnag の創設者です。","Shayan Taslim, founder of LogSnag":"シャヤン・タスリム氏、LogSnag 創設者","Ship the measurement first":"最初に測定値を発送します","Shipment creation fails 47 seconds after the workflow begins, after payment and inventory both succeed.":"ワークフローの開始後、支払いと在庫の両方が成功した後、出荷の作成は 47 秒後に失敗します。","Show sample count and complete observation windows before interpreting device, geography, or release segments.":"デバイス、地理、またはリリースセグメントを解釈する前に、サンプル数と完全な観察ウィンドウを表示します。","Sidekiq Job Telemetry":"Sidekiq ジョブ Telemetry","Sidekiq Job Telemetry | Telemetry":"Sidekiq ジョブ Telemetry | Telemetry","Sidekiq error handling":"Sidekiq エラー処理","Sidekiq middleware":"Sidekiqミドルウェア","Sidekiq retry monitoring":"Sidekiq 再試行監視","Sidekiq server middleware registered in every worker process":"すべてのワーカー プロセスに登録された Sidekiq サーバー ミドルウェア","Signal scope":"信号範囲","Signed monthly recurring revenue movement in USD.":"USD で署名された月次経常収益の推移。","Signed normalized recurring-revenue change.":"符号付き正規化経常収益の変化。","Signed up":"サインアップしました","Signed-up accounts":"サインアップしたアカウント","Signup activation funnel":"サインアップアクティベーションファネル","Signup cohort and observation window are fixed before comparison.":"登録コホートと観察ウィンドウは比較前に固定されます。","Signup funnel recipe":"サインアップファネルのレシピ","Signup or activation milestone.":"サインアップまたはアクティベーションのマイルストーン。","Signup-to-activation funnel":"サインアップからアクティベーションまでのファネル","Signup-to-dashboard activation funnel":"サインアップからダッシュボードへのアクティベーションファネル","Silence is often the first symptom of a crashed process or broken ingestion path. This query compares the newest heartbeat for each source with an expected reporting interval.":"沈黙は多くの場合、プロセスのクラッシュまたは取り込みパスの破損の最初の症状です。このクエリは、各ソースの最新のハートビートを予想されるレポート間隔と比較します。","Simple plans that scale with your telemetry":"テレメトリに合わせて拡張できるシンプルなプラン","Six decisions, six contracts":"6 つの決定、6 つの契約","Slow database operation analysis":"遅いデータベース操作の分析","Slow queries by fingerprint":"フィンガープリントによる遅いクエリ","Slow query SQL":"遅いクエリ SQL","Slow query fingerprints":"遅いクエリのフィンガープリント","Slow-operation analysis":"スローオペレーション分析","Slow-query SQL":"遅いクエリ SQL","Slow-query anal

261ysis":"スロークエリ分析","Slow-query fingerprint SQL":"遅いクエリのフィンガープリント SQL","Slow-query rate by fingerprint":"フィンガープリントによる遅いクエリ速度",Snippet:Re,"Some batch agents legitimately call one tool many times; segment by agent workflow and expected item count.":"一部のバッチ エージェントは、合法的に 1 つのツールを何度も呼び出します。エージェントのワークフローと予想されるアイテム数ごとにセグメント化します。","Some event types intentionally fan out into several outcomes and need an explicit terminal definition.":"一部のイベント タイプは意図的に複数の結果に展開するため、明示的な終端定義が必要です。","Some migration tools retry automatically. Preserve attempt count separately while emitting one terminal outcome.":"一部の移行ツールは自動的に再試行します。 1 つの最終結果を出力する間、試行回数を個別に保存します。","Source captured when the trial began.":"トライアル開始時にキャプチャされたソース。","Source connected":"ソースが接続されています","Source keeps ownership visible when the same event name can be emitted by multiple producers.":"複数のプロデューサーが同じイベント名を発行できる場合、ソースは所有権を表示したままにします。","Source-map and fingerprint changes can split the same defect across releases.":"ソースマップとフィンガープリントの変更により、同じ欠陥がリリース間で分割される可能性があります。","Sourced deep dives":"情報源を活用したディープダイブ","Sourced implementation guide":"ソースされた実装ガイド","Sources connected":"接続されたソース","Split cold-start deployments from steady-state traffic when cache warming is expected.":"キャッシュのウォームアップが予想される場合は、コールド スタート デプロイメントを定常状態のトラフィックから分割します。","Split the first production journey into focused steps for sending an event, verifying schema and ingestion, writing SQL, creating a dashboard and alert, and reviewing rollout safety.":"最初の運用作業を、イベントの送信、スキーマと取り込みの検証、SQL の作成、ダッシュボードとアラートの作成、ロールアウトの安全性の確認という重点的なステップに分割します。",Splunk:De,"Splunk Alternative for Structured Events":"構造化イベントのための Splunk の代替手段","Splunk Alternative for Structured Events | Telemetry":"構造化イベントの Splunk 代替手段 | Telemetry","Splunk Observability Cloud data types":"Splunk Observability クラウドのデータ型","Splunk Observability Cloud documentation":"Splunk Observability Cloud ドキュメント","Splunk event data, fields, and source types":"Splunk イベントのデータ、フィールド、ソース タイプ","Splunk pricing":"Splunk の価格設定","Splunk provides broad search, security, log analytics, infrastru

261cture monitoring, APM, real-user monitoring, and OpenTelemetry-based collection. Telemetry is the narrower option when a team wants purpose-built application events, SQL, and a smaller operating surface.":"Splunk は、広範な検索、セキュリティ、ログ分析、インフラストラクチャ監視、APM、リアルユーザー監視、OpenTelemetry ベースの収集を提供します。 Telemetry は、チームが専用のアプリケーション イベント、SQL、およびより小さい操作領域を必要とする場合の、より狭いオプションです。","Spring API reliability":"スプリング API の信頼性","Spring Boot Structured Event Monitoring":"Spring Boot 構造化イベント監視","Spring Boot Structured Event Monitoring | Telemetry":"Spring Boot 構造化イベント監視 | Telemetry","Spring Boot logging":"Spring Boot のロギング","Stable Deployment, StatefulSet, or DaemonSet name.":"安定したデプロイメント、StatefulSet、または DaemonSet の名前。","Stable account or workspace identifier.":"安定したアカウントまたはワークスペースの識別子。","Stable actor identifier.":"安定したアクター識別子。","Stable agent, feature, tool, and prompt-version names":"安定したエージェント、機能、ツール、およびプロンプトのバージョン名","Stable agent, workflow, prompt-version, and outcome categories":"安定したエージェント、ワークフロー、プロンプトバージョン、および結果のカテゴリ","Stable agent-run identifier shared with approved outcome events.":"承認された結果イベントと共有される安定したエージェント実行識別子。","Stable application operation such as create_dashboard.":"create_dashboardなどのアプリケーションも安定動作。","Stable application route.":"安定した適用ルート。","Stable billing account identifier.":"安定した請求先アカウント ID。","Stable billing-account identifier.":"安定した請求先アカウント ID。","Stable client-side route without identifiers.":"識別子のない安定したクライアント側ルート。","Stable cluster, namespace, workload-owner, and application-release labels":"安定したクラスター、名前空間、ワークロード所有者、およびアプリケーション リリースのラベル","Stable crew, process, task-category, and terminal-outcome names":"安定したスタッフ、プロセス、タスクカテゴリ、および最終結果の名前","Stable declared incident identifier.":"安定して宣言されたインシデント識別子。","Stable destination route template.":"安定した宛先ルート テンプレート。","Stable dimensions":"安定したディメンション","Stable entity, message-type, workflow, and logical outcome definitions":"安定したエンティティ、メッセージ タイプ、ワークフロー、および論理結果の定義","Stable evaluation-case identifier.":"安定した評価ケースの識別子。","Stable event contract name.":"安定したイベント契約名。","Stable event contracts":"安定したイベント契約","Stable event identifier for deduplication.":"重複排除用の安定したイベント識別子。","Stable event name at operation completion.":"操作完了時の安定したイベント名。","Stable experiment identifier.":"安定した実験識別子。","Stable feature identifier for feature_used events.":"feature_used イベントの安定した機能の識別子。","Stable feature, route, model-alias, provider, team, and release dimensions":"安定した機能、ルート、モデルエイリアス、プロバイダー、チーム、リリースのディメンション","Stable fields for dashboards, alerts, and cross-event correlation.":"ダッシュボード、アラート、およびイベント間の相関関係の安定したフィールド。","Stable function, trigger, workflow, release, and environment names":"安定した関数、トリガー、ワークフロー、リリース、および環境の名前","Stable host, service, or container identifier.":"安定したホスト、サービス、またはコンテナーの識別子。","Stable identifier for deduplication.":"重複排除用の安定した識別子。","Stable identifier for one agent run.":"1 つのエージェント実行に対する安定した識別子。","Stable identifier for the evaluation case.":"評価ケースの安定した識別子。","Stable identifier for the logical tool-call attempt; never embed arguments.":"論理ツール呼び出し試行の安定した識別子。引数を埋め込まないでください。","Stable identifier for this logical tool call.":"この論理ツール呼び出しの安定した識別子。","Stable identifier reused for delivery retries.":"配信の再試行に再利用される安定した識別子。","Stable identifier shared by approved step-level events.":"承認されたステップレベルのイベントによって共有される安定した識別子。","Stable identifier shared by retry attempts.":"再試行によって共有される安定した識別子。","Stable identifiers, outcome, duration, and dimensions together":"安定した識別子、結果、期間、および次元をまとめたもの","Stable incident identifier.":"安定したインシデント識別子。","Stable internal account identifier, never an email or name.":"安定した内部アカウント識別子。電子メールや名前ではありません。","Stable internal actor identifier when the account is known.":"アカウントが既知の場合の安定した内部アクター識別子。","Stable internal actor identifier.":"安定した内部アクター識別子。","Stable internal subscription identifier.":"安定した内部サブスクリプションè­

261˜åˆ¥å­ã€‚","Stable internal user identifier.":"安定した内部ユーザー識別子。","Stable job class and queue names plus an approved error taxonomy":"安定したジョブ クラスとキュー名、および承認されたエラー分類","Stable job names and queue names":"安定したジョブ名とキュー名","Stable job type.":"安定した職種です。","Stable key used to reject duplicate usage records.":"重複した使用状況レコードを拒否するために使用される安定したキー。","Stable logical delivery identifier.":"安定した論理配信識別子。","Stable logical dependency name.":"安定した論理依存関係名。","Stable logical event name.":"安定した論理イベント名。","Stable logical job identifier.":"安定した論理ジョブ識別子。","Stable logical job name.":"安定した論理ジョブ名。","Stable logical pool name.":"安定した論理プール名。","Stable logical transaction class.":"安定した論理トランザクション クラス。","Stable low-cardinality billable meter.":"安定した低カーディナリティの課金可能なメーター。","Stable low-cardinality feature name.":"安定した低基数の機能名。","Stable matched route.":"安定したマッチングルート。","Stable migration identifier from source control.":"ソース管理からの安定した移行識別子。","Stable model request identifier.":"安定したモデルのリクエスト識別子。","Stable normalized error group.":"安定した正規化誤差グループ。","Stable one-based milestone order.":"安定した 1 ベースのマイルストーン注文。","Stable operation identifier.":"安定した操作の識別子。","Stable operation names chosen at application call sites":"アプリケーション呼び出しサイトで選択される安定した操作名","Stable operation names, correlation IDs, error categories, and releases":"安定した操作名、相関 ID、エラー カテゴリ、リリース","Stable page route.":"安定したページルート。","Stable participant identifier.":"安定した参加者識別子。","Stable plugin, function, agent, model, workflow, and release names":"安定したプラグイン、関数、エージェント、モデル、ワークフロー、リリース名","Stable policy name and version.":"安定したポリシー名とバージョン。","Stable producer or workflow name.":"安定したプロデューサーまたはワークフロー名。","Stable product feature or workflow using the model.":"モデルを使用した安定した製品機能またはワークフロー。","Stable product feature.":"安定した製品特性。","Stable product milestone name.":"安定した製品のマイルストーン名。","Stable product workflow or feature name.":"安定した製品のワークフローまたは機能名。","Stable product workflow or task category.":"安定した製品ワークフローまたはタスク カテゴリ。","Stable program, model, optimizer, dataset, metric, and release versions":"安定したプログラム、モデル、オプティマイザー、データセット、メトリック、リリースのバージョン","Stable provider delivery identifier.":"安定したプロバイダーの配信識別子。","Stable provider invoice identifier.":"安定したプロバイダーの請求書識別子。","Stable provider-event identifier.":"安定したプロバイダーイベント識別子。","Stable replica, connector, or downstream consumer name.":"安定したレプリカ、コネクタ、またはダウンストリームのコンシューマ名。","Stable request correlation identifier.":"安定したリクエスト相関識別子。","Stable route shape such as /api/projects/:id.":"/api/projects/:id などの安定したルート形状。","Stable route template without user or query-string values.":"ユーザーまたはクエリ文字列の値を持たない安定したルート テンプレート。","Stable route template.":"安定したルート テンプレート。","Stable route templates rather than raw request URLs":"生のリクエスト URL ではなく安定したルート テンプレート","Stable route templates, workflow names, request IDs, and release identifiers":"安定したルート テンプレート、ワークフロー名、リクエスト ID、リリース識別子","Stable run, operation, trace, account, prompt-version, evaluator-version, and release fields":"安定した実行、操作、トレース、アカウント、プロンプト バージョン、エバリュエーター バージョン、およびリリースのフィールド","Stable scheduled-workflow name.":"安定したスケジュールされたワークフロー名。","Stable service name.":"安定したサービス名。","Stable service, revision, region, route, and job names":"安定したサービス、リビジョン、リージョン、ルート、ジョブ名","Stable service, route, job, release, and outcome fields owned by the application":"アプリケーションが所有する安定したサービス、ルート、ジョブ、リリース、および結果フィールド","Stable snake_case milestone name.":"安定した snake_case マイルストーン名。","Stable source or service name.":"安定したソース名またはサービス名。","Stable synthetic account identifier.":"安定した合成アカウント識別子。","Stable synthetic incident identifier.":"安定した合成インシデント識別子。","Stable synthetic user identifier.":"安定した合成ユーザー識別子。","Stable topic and consumer-group names":"安定したトピック名とコンシューマグループ名","Stable topic, subscription, message type, and logical outcome definitions":"安定したトピック、サブスクリプション、メッセージ タイプ、および論理結果の定義","Stable unique identifier used for deduplication.":"重複排除に使用される安定した一意ã

261®è­˜åˆ¥å­ã€‚","Stable user identifier.":"安定したユーザー識別子。","Stable workflow and activity type names":"安定したワークフローとアクティビティのタイプ名","Stack traces, source maps, replay, tracing, and profiling":"スタック トレース、ソース マップ、リプレイ、トレース、プロファイリング","Stacked bars: created_jobs and resolved_jobs by queue":"積み上げバー: キュー別の created_jobs および resolved_jobs","Stacked bars: duplicates and failures by event type":"積み上げバー: イベント タイプ別の重複と失敗","Stacked bars: growth_mrr_usd and lost_mrr_usd":"積み上げバー: growth_mrr_usd および lost_mrr_usd","Stacked bars: restart_events and not_ready_observations by workload":"積み上げバー: ワークロード別の restart_events および not_ready_observations","Stacked bars: retained and reactivated teams":"積み上げバー: 維持および再アクティブ化されたチーム","Stacked bars: retrieval_relevance_pct and grounded_answer_pct by version":"積み上げバー: バージョン別の retrieval_relevance_pct および grounded_answer_pct","Stacked bars: retry and total cost by model":"積み上げバー: モデルごとの再試行と総コスト","Stacked decisions: allowed, denied, and approval_required by risk_level":"積み重ねられた決定: 許可、拒否、および approval_required by risk_level","Stacked trend: commits and rollbacks over time":"積み上げ傾向: 時間の経過に伴うコミットとロールバック","Stale reads by replica region":"レプリカ領域ごとの古い読み取り数","Stalled background jobs":"停止したバックグラウンド ジョブ","Stalled job recipe":"停止したジョブのレシピ","Stalled jobs SQL":"停止したジョブ SQL","Stalled jobs recipe":"停止したジョブのレシピ","Stalled-job SQL":"停止したジョブ SQL","Start SQL Lab":"SQL ラボを開始する","Start at the workload boundary":"ワークロード境界から開始する","Start free":"無料で始める","Start free with a provisioned workspace, API key, agent prompt, and starter dashboard. Connect one real workflow, verify the event, and save the first useful query.":"プロビジョニングされたワークスペース、API キー、エージェント プロンプト、スターター ダッシュボードを無料で使い始めましょう。 1 つの実際のワークフローを接続し、イベントを確認し、最初の有用なクエリを保存します。","Start free with an API key, agent setup prompt, and starter dashboard.":"API キー、エージェント セットアップ プロンプト、スターター ダッシュボードを使って無料で始めましょう。","Start free — no card":"無料で始められる - カードなし","Start free, send structured events, and use the query result as a chart, shared dashboard widget, or alert input.":"無料で始めて、構造化されたイベントを送信し、クエリ結果をグラフ、共有ダッシュボード ウィジェット、またはアラート入力として使用します。","Start from a decision":"決断から始める","Start from a tested SQL pattern for reliability, jobs, product, revenue, AI, or data quality.":"信頼性、雇用、製品、収益、AI、またはデータ品質についてテストされた SQL パターンから開始します。","Start from failed billing outcomes, then add reduced operational signals so a review queue explains why each account needs attention.":"請求結果の失敗から始めて、運用上のシグナルを減らして追加し、レビュー キューで各アカウントに注意が必要な理由を説明します。","Start from questions and decisions. Every field should help filter, group, correlate, calculate, protect, or explain the workflow. Unbounded payloads create cost and privacy risk without guaranteeing better answers.":"質問と決定から始めてください。すべてのフィールドは、ワークフローのフィルター、グループ化、関連付け、計算、保護、または説明に役立つ必要があります。無制限のペイロードは、より良い回答を保証することなく、コストとプライバシーのリスクを生み出します。","Start from the business outcome":"ビジネスの成果から始める","Start from the failure mode":"故障モードから始める","Start from the job":"仕事から始める","Start from the product, AI cost, revenue, API, or background-job prompt instead of writing analytics requirements from scratch.":"分析要件を最初から作成するのではなく、製品、AI コスト、収益、API、またはバックグラウンド ジョブ プロンプトから開始します。","Start here":"ここから始めましょう","Start of the declared impact window.":"宣言された影響ウィンドウの開始。","Start the first lesson":"最初のレッスンを開始します","Start the learning path":"学習パスを開始する","Start where a user, worker, API, webhook, or agent produces a meaningful outcome. A small event at the boundary is easier to trust than a giant payload.":"ユーザー、ワーカー、API、Webhook、またはエージェントが意味のある結果を生み出すところから開始します。境界での小さなイベントは、巨大なペイロードよりも信頼しやすいです。","Start where guessing is expensive. Each workflow becomes a repeatable evidence loop, not another dashboard to maintain.":"推測の代償が大きい場所から始めましょう。ワークフローを、保守対象のダッシュボードではなく、再現できる検証ループに変えます。","Start with Telemetry":"Telemetry から始める","Start with Telemetry's $0 free plan and no credit card, then scale structured-event storage, SQL query time, support, and retention with the $12 Business plan.":"Telemetry の 0 ドルの無料プラン (クレジット カードなし) から始めて、12 ドルのビジネス プランで構造化イベント ストレージ、SQL クエリ時間、サポート、保持を拡張します。","Start with a SQL recipe, review the event contract, then adapt the query to a workflow in your application.":"SQL レシピから始めて、イベント コントラクトを確認し、クエリをアプリケーションのワークフローに適応させます。","Start with a bounded event schema and a reviewable dashboard for runs, tools, latency, cost, failures, and outcomes.":"制限されたイベント スキーマと、実行、ツール、レイテンシ、コスト、失敗、結果を確認できるダッシュボードから始めます。","Start with a production question, not a blank event schema":"空白のイベント スキーマではなく、実動に関する質問から始める","Start with a ready API key and agent prompt, run one representative workflow, and verify the resulting event before building a dashboard.":"準備ができた API キーとエージェント プロンプトから開始し、代表的なワークフローを 1 つ実行し、ダッシュボードを構築する前に結果ã

261®ã‚¤ãƒ™ãƒ³ãƒˆã‚’確認します。","Start with a service-level change, then identify the customers, releases, and dependencies that contributed to it.":"サービス レベルの変更から始めて、それに影響を与えた顧客、リリース、依存関係を特定します。","Start with a small instrumentation surface and add alerts around real thresholds.":"小さな計測面から始めて、実際のしきい値の周囲にアラートを追加します。","Start with an approved run identifier, workflow, model, and prompt version.":"承認された実行識別子、ワークフロー、モデル、およびプロンプト バージョンから開始します。","Start with broad suites when the buying decision includes host and service telemetry beyond application outcome events.":"購入の決定に、アプリケーションの結果イベント以外にもホストとサービスのテレメトリが含まれる場合は、広範なスイートから始めます。","Start with compact event contracts and monitoring briefs for AI agents, API reliability, background jobs, webhooks, retention, and databases.":"AI エージェント、API の信頼性、バックグラウンド ジョブ、Webhook、保持、データベースに関するコンパクトなイベント コントラクトと監視概要から始めます。","Start with one backend workflow":"1 つのバックエンド ワークフローから始める","Start with one decision":"一つの決断から始める","Start with one event table, group durable product milestones into UTC days, and keep successful volume separate from all attempts.":"1 つのイベント テーブルから開始し、耐久性のある製品のマイルストーンを UTC 日にグループ化し、成功したボリュームをすべての試行から切り離して保持します。","Start with one production workflow":"1 つの制作ワークフローから始める","Start with one structured event":"1 つの構造化されたイベントから始める","Start with one workflow":"1 つのワークフローから始める","Start with one workflow and one answer":"1 つのワークフローと 1 つの回答から始める","Start with sample outcomes. Review the query. Connect real traffic when the decision is useful.":"サンプルの成果から始め、クエリを確認します。判断に役立つと分かったら実データを接続します。","Start with the SQL Lab or documentation when you need a durable mental model and executable examples.":"耐久性のあるメンタル モデルと実行可能なサンプルが必要な場合は、SQL ラボまたはドキュメントから始めてください。","Start with the coding agent already in your workflow":"ワークフローにすでに存在するコーディング エージェントから開始します","Start with the dashboard audience and question":"ダッシュボードの対象者と質問から始めます","Start with the exact need: structured application events, product analytics, logs, traces, metrics, security, or infrastru

261cture monitoring.":"構造化されたアプリケーション イベント、製品分析、ログ、トレース、メトリクス、セキュリティ、またはインフラストラクチャの監視など、正確なニーズから始めます。","Start with the question, stack, or implementation boundary":"質問、スタック、または実装の境界から始める","Start with the runtime or evaluation you need":"必要なランタイムまたは評価から始める","Start with the specialist whose trace and evaluation model matches the framework, dataset, and review workflow, then test the exact production path.":"トレースと評価モデルがフレームワーク、データセット、レビュー ワークフローと一致する専門家から始めて、正確な運用パスをテストします。","Start with the workflow category, then test individual tools":"ワークフロー カテゴリから始めて、個々のツールをテストします","Start your free workspace":"無料のワークスペースを開始する","Starting without a rigid up-front warehouse model does not mean ignoring types. Send test events, inspect the inferred schema, and keep existing field types stable as new context is added.":"厳密な事前ウェアハウス モデルなしで始めることは、型を無視することを意味するものではありません。テスト イベントを送信し、推論されたスキーマを検査し、新しいコンテキストが追加されたときに既存のフィールド タイプを安定した状態に保ちます。","Stat: DAU/WAU stickiness":"統計: DAU/WAU スティッキー性","Stat: active keys without recent use":"統計: 最近使用されていないアクティブなキー","Stat: compliant days in the selected period":"統計: 選択した期間の準拠日数","Stat: connection-acquisition timeouts":"統計: 接続取得タイムアウト","Stat: current stalled-job count":"Stat: 現在の停止ジョブ数","Stat: duplicate event IDs in the selected period":"統計: 選択した期間のイベント ID が重複しています","Stat: duplicate suppression rate":"統計: 重複抑制率","Stat: gross logo retention":"統計: ロゴの総保持率","Stat: mature cohort week-four retention":"統計: 成熟コホートの 4 週目の保持率","Stat: median time to activation":"統計: アクティブ化までの時間の中央値","Stat: number of sources past deadline":"統計: 期限を過ぎたソースの数","Stat: production schedules currently overdue":"統計: 現在、生産スケジュールが遅れています","Stat: remaining monthly error budget":"統計: 残りの月間エラー バジェット","Stat: suspected loops and attributed cost":"統計: ループの疑いとそれに起因するコスト","Stat: total 5xx responses in the selected period":"統計: 選択した期間内の合計 5xx 件の応答","Stat: unrecovered_amount_usd":"統計: unrecovered_amount_usd","Stateful agent monitoring":"ステートフルエージェント監視","Static SVG chart":"静的SVGチャート","Stats: unresolved incidents and deadlocks":"統計: 未解決のインシデントとデッドロック",Status:Ee,Step:Me,"Step {current} of {total}":"{current}/{total} ステップ","Stickiness is the day’s distinct active users divided by that day’s rolling distinct weekly active users.":"スティッキー性は、その日の個別のアクティブ ユーザーをその日のローリング個別の週ごとのアクティブ ユーザーで割ったものです。","Storage and query architecture":"ストレージとクエリのアーキテクチャ","Store a compact typed event rather than only a pre-aggregated metric. The same row can support a high-level chart and a detailed investigation.":"事前に集計されたメトリクスだけではなく、コンパクトな型付きイベントを保存します。同じ行で、高レベルのグラフと詳細な調査をサポートできます。","Store accepted, saved, retried, or discarded outcomes without raw AI content":"受け入れ、保存、再試行、または破棄された結果を生の AI コンテンツなしで保存します","Store per-request counters in flask.g and update them from reviewed SQLAlchemy hooks; never send SQL text, bound parameters, connection strings, or ORM objects.":"リクエストごとのカウンターを flask.g に保存し、レビュー済みの SQLAlchemy フックから更新します。 SQL テキスト、バインドされたパラメータ、接続文字列、または ORM オブジェクトを決して送信しないでください。","Store provider identifiers, not raw webhook payloads or signatures.":"生の Webhook ペイロードや署名ではなく、プロバイダー ID を保存します。","Store sanitized error categories, not full statement values or server messages.":"完全なステートメント値やサーバー メッセージではなく、サニタイズされたエラー カテゴリを保存します。","Store the calculated request cost at event time using a versioned price table so historical reports do not change when provider pricing changes.":"プロバイダーの価格が変更されても履歴レポートが変更されã

261ªã„ように、バージョン化された価格テーブルを使用してイベント時に計算されたリクエスト コストを保存します。","Store the original amount and currency beside the normalized reporting value so financial totals can be traced.":"財務合計を追跡できるように、正規化されたレポート値の横に元の金額と通貨を保存します。","Straightforward SQL over application and business event tables.":"アプリケーションおよびビジネス イベント テーブルに対する単純な SQL。","Streaming LLM analytics":"ストリーミング LLM 分析","Streaming routes and long-running exports may need separate service-level objectives.":"ストリーミング ルートと長時間実行されるエクスポートには、別個のサービス レベル目標が必要になる場合があります。",Stripe:Oe,"Stripe Webhook Telemetry":"Stripe ウェブフック Telemetry","Stripe Webhook Telemetry | Telemetry":"Stripe ウェブフックTelemetry","Stripe payment failures have the highest duplicate rate and more terminal failures.":"Stripe 支払いの失敗では、重複率が最も高く、端末の失敗が多くなります。","Stripe webhook endpoint guidance":"Stripe Webhook エンドポイント ガイダンス","Stripe webhook integration":"Stripe Webhook の統合","Strong trace analysis and debugging workflows based on wide, richly contextualized events.":"広範で豊富なコンテキスト化されたイベントに基づく強力なトレース分析とデバッグ ワークフロー。","Structured Event Ingestion and Analytics | Telemetry":"構造化イベントの取り込みと分析 | Telemetry","Structured Log Management and SQL | Telemetry":"構造化ログ管理と SQL | Telemetry","Structured Logging and Event Analytics Tools Compared":"構造化ログとイベント分析ツールの比較","Structured agent events often carry nested tool context. Telemetry exposes nested values as stable dotted columns, which keeps the SQL readable while preserving a natural event shape at ingestion.":"構造化されたエージェント イベントは、多くの場合、入れ子になったツール コンテキストを運びます。 Telemetry は、ネストされた値を安定した点線の列として公開します。これにより、取り込み時の自然なイベントの形状を維持しながら、SQL の読み取り可能性が維持されます。","Structured event fields":"構造化イベントフィールド","Structured event ingestion":"構造化されたイベントの取り込み","Structured event recipes":"構造化されたイベントのレシピ","Structured event storage, SQL analytics, dashboards, and alerts for software teams.":"構造化されたイベント ストレージ、SQL 分析、ダッシュボード、およびソフトウェア チーム向けのアラート。","Structured event tables in Telemetry":"Telemetry の構造化イベント テーブル","Structured events":"構造化イベント","Structured events SQL Recipes | Telemetry":"構造化イベント SQL レシピ | Telemetry","Structured events complement traces and database-native diagnostics; they are not a substitute for every low-level debugging signal.":"構造化イベントはトレースとデータベースネイティブの診断を補完します。これらは、あらゆる低レベルのデバッグ信号の代替となるものではありません。","Structured events that agents can install and humans can review":"エージェントがインストールでき、人間が確認できる構造化イベント","Structured log and outcome correlation":"構造化されたログと結果の相関関係","Structured log management":"構造化されたログ管理","Structured log management built around questions, not strings":"文字列ではなく質問を中心に構築された構造化されたログ管理","Structured log management is the practice of defining those objects, controlling their schema and privacy boundary, retaining them as query

261able tables, and operating the resulting searches, SQL queries, visualizations, dashboards, and alerts. It complements traces and metrics; it does not require every debug message to become a business event.":"構造化ログ管理とは、これらのオブジェクトを定義し、そのスキーマとプライバシーの境界を制御し、それらをクエリ可能なテーブルとして保持し、結果の検索、SQL クエリ、視覚化、ダッシュボード、およびアラートを操作する実践です。これはトレースとメトリクスを補完します。すべてのデバッグ メッセージがビジネス イベントになる必要はありません。","Structured log management with JSON events and SQL":"JSON イベントおよび SQL による構造化ログ管理","Structured logging guide":"構造化されたロギングガイド","Structured logs generated from the same context as the code change.":"コード変更と同じコンテキストから生成される構造化ログ。","Structured-event contract catalog":"構造化イベント契約カタログ","Submit a reviewed run":"レビューされた実行を送信する","Submit evidence for review":"審査のために証拠を提出する","Subprocessors and contractual privacy terms":"再処理者と契約上のプライバシー条件","Subscriber backlog and latency":"サブスクライバーのバックログと遅延","Subscription event time.":"サブスクリプションイベントの時間。","Subscription syncs deserve attention even though email has more absolute retry attempts.":"電子メールの方が絶対的な再試行回数が多い場合でも、サブスクリプション同期は注目に値します。","Substantive changes with an inspectable destination":"検査可能な宛先による実質的な変更","Success or permanent error.":"成功または永続的なエラー。","Success, failed, cancelled, or human_handoff.":"成功、失敗、キャンセル、または human_handoff。","Success, failed, timed_out, or denied.":"成功、失敗、timed_out、または拒否。","Success, invalid_credentials, challenged, denied, or rate_limited.":"成功、invalid_credentials、チャレンジ、拒否、または rate_limited。","Success, timeout, rollback, or classified error.":"成功、タイムアウト、ロールバック、または分類されたエラー。","Successful agent runs trending up":"エージェントの成功率は上昇傾向","Successful milestones":"成功したマイルストーン","Successful streaming requests are grouped by the product decision and model.":"成功したストリーミング リクエストは、製品の決定とモデルによってグループ化されます。","Summarize daily product activity":"日々の製品活動を要約する","Summarize daily product activity | SaaS SQL Lab":"日々の製品活動を要約する | SaaS SQL ラボ","Summarize export volume, denied attempts, data classifications, and review status without storing exported contents.":"エクスポートされたコンテンツを保存せずに、エクスポート量、拒否された試行、データ分類、レビュー ステータスを要約します。","Summarize sensitive administrative actions, denied attempts, and review-required outcomes without collecting raw secrets or resource contents.":"生の秘密やリソースの内容を収集せずに、機密の管理アクション、拒否された試行、およびレビューが必要な結果を要約します。","Supabase And Postgres App Telemetry":"Supabase および Postgres アプリ Telemetry","Supabase And Postgres App Telemetry | Telemetry":"Supabase と Postgres アプリ Telemetry | Telemetry","Supabase Edge Function secrets":"Supabase エッジ機能のシークレット","Supabase Edge Functions":"Supabase エッジ機能","Suppose a small SaaS team tracks one distribution metric,":"小規模の SaaS チームが 1 つの分布指標を追跡していると仮定します。",SwiftCX:Ue,"SwiftCX Customer Story | Telemetry":"SwiftCX お客様事例 | Telemetry","SwiftCX foun

261der Prem Viswanathan explains why straightforward ingestion, flexible schemas, fast SQL, and a query API make Telemetry useful in day-to-day operations.":"SwiftCX の創設者 Prem Viswanathan は、単純な取り込み、柔軟なスキーマ、高速な SQL、およびクエリ API により、Telemetry が日常業務で役立つ理由を説明します。","Synchronous JSON queries for interactive analysis":"対話型分析のための同期 JSON クエリ","Syntax checks are automated; interpretation stays explicit":"構文チェックは自動化されています。解釈は明確なままである","Synthetic JSON event":"合成 JSON イベント","Synthetic actor identifier.":"合成アクター識別子。","Synthetic by construction":"合成による構造","Synthetic customer account affected by the operation.":"操作の影響を受ける合成顧客アカウント。","Synthetic data contract, join grain, read-only SQL, expected results, and interpretation boundaries":"合成データ コントラクト、結合グレイン、読み取り専用 SQL、期待される結果、および解釈境界","Synthetic decisions keep denial rate beside approval and total volume for each tool.":"総合的な決定により、各ツールの承認と総量に加えて拒否率が維持されます。","Synthetic events reach the intended table with stable names and field types.":"合成イベントは、安定した名前とフィールド タイプで目的のテーブルに到達します。","Synthetic example output. Run the query against your own event schema and thresholds before using it for operational decisions.":"合成出力例。運用上の決定に使用する前に、独自のイベント スキーマとしきい値に対してクエリを実行します。","Synthetic examples only. Never paste credentials, customer data, or raw query parameters into a shared browser.":"合成例のみ。認証情報、顧客データ、または生のクエリ パラメータを共有ブラウザに貼り付けないでください。","Synthetic examples—no customer data":"合成例 - 顧客データなし","Synthetic fixtures demonstrate behavior; they are not production performance or customer outcomes.":"合成フィクスチャは動作を示します。これらは生産パフォーマンスや顧客の成果ではありません。","Synthetic fixtures never become customer benchmarks. Customer metrics are published only after the customer approves the measurement, time window, attribution, and exact wording.":"合成設備が顧客のベンチマークになることはありません。顧客指標は、顧客が測定値、時間枠、帰属、正確な表現を承認した後にのみ公開されます。","Synthetic normalized amount.":"合成正規化量。","Synthetic normalized monthly recurring revenue.":"合成正規化された月次経常収益。","Synthetic operational severity.":"総合的な運用上の重大度。","Synthetic result table":"合成結果テーブル","Synthetic subscription outcomes for connecting product behavior and reliability to commercial context.":"製品の動作と信頼性を商業的背景に結び付けるための総合的なサブスクリプションの結果。","Synthetic team responsible for the service.":"サービスを担当する合成チーム。","Synthetic users for role, lifecycle, and adoption analysis without personal data.":"個人データを使用せずに役割、ライフサイクル、導入分析を行うための合成ユーザー。",TTFT:We,Table:je,"Table API":"テーブル API","Table APIs expose configurable retention, row deletion, and table deletion. Treat deletion as irreversible and restrict write-capable credentials.":"テーブル API は、構成可能な保持、行の削除、およびテーブルの削除を公開します。削除は元に戻せないものとして扱い、書き込み可能な資格情報を制限します。","Table retention settings plus row and table deletion operations.":"テーブル保持設定と行およびテーブルの削除操作。","Table retention, row deletion, and whole-table deleti

261on behavior are documented, including irreversible operations.":"テーブルの保持、行の削除、およびテーブル全体の削除の動作が、元に戻せない操作を含めて文書化されています。","Table: active users by plan or acquisition source":"表: プラン別または取得元別のアクティブ ユーザー","Table: affected operations and request counts":"表: 影響を受ける操作とリクエスト数","Table: affected_requests and connection errors":"表: affected_requests と接続エラー","Table: average size, rejection rate, retention owner, and schema version":"表: 平均サイズ、拒否率、保持所有者、およびスキーマのバージョン","Table: bad events for missed service-days":"表: サービス日を欠席した場合の不良イベント","Table: blocker and blocked fingerprint pairs":"表: ブロッカーとブロックされた指紋のペア","Table: calls, p95, and affected requests":"表: コール、p95、および影響を受けるリクエスト","Table: conversion by source, plan, or persona":"表: ソース、プラン、またはペルソナ別のコンバージョン","Table: cost, latency, and outcome for model experiments":"表: モデル実験のコスト、レイテンシ、結果","Table: error types for the selected release":"表: 選択したリリースのエラー タイプ","Table: escalated reviews in the restricted system":"表: 制限付きシステムでのエスカレーションされたレビュー","Table: evaluated runs and cost per quality pass":"表: 評価された実行と品質パスあたりのコスト","Table: event names with more than one active version":"表: 複数のアクティブなバージョンを持つイベント名","Table: exhausted requests with attempt count and retry delay":"表: 試行回数と再試行遅延を含む枯渇したリクエスト","Table: expected sources missing from the current window":"表: 予想されるソースが現在のウィンドウに表示されない","Table: failed and rolled-back migration IDs":"表: 失敗した移行 ID とロールバックされた移行 ID","Table: failed reads by operation":"表: 操作別の失敗した読み取り","Table: failed workflows with the last successful step":"表: 失敗したワークフローと最後に成功したステップ","Table: feature flags by release and minimum sample status":"表: リリース別の機能フラグと最小サンプル ステータス","Table: features with expensive retry loops":"表: 負荷の高い再試行ループを伴う機能","Table: highest-cost individual requests without raw prompt content":"表: 生のプロンプトコンテンツを含まない最高コストの個別リクエスト","Table: highest-value unrecovered invoices and account owner":"表: 最高額の未回収請求書とアカウント所有者","Table: individual requests above the route's p99":"表: ルートの p99 を超える個々のリクエスト","Table: interaction-related long tasks":"表: インタラクション関連の長いタスク","Table: jobs with the most attempts and newest error type":"表: 試行回数が最も多く、エラーの種類が最も新しいジョブ","Table: key lifecycle by owner class":"表: 所有者クラス別のキーのライフサイクル","Table: largest account-level movements":"表: アカウントレベルの最大の動き","Table: largest account-level revenue changes":"表: アカウントレベルの収益の最大の変化","Table: last_seen_at by service_name":"表: last_seen_at by service_name","Table: latency, cost, test count, and grader version":"表: レイテンシー、コスト、テスト数、採点者のバージョン","Table: latest affected pods with release and controlled reason":"表: 影響を受ける最新のポッドとリリースおよび制御された理由","Table: latest final failures with customer and error context":"表: 最新の最終的な失敗と顧客およびエラーのコンテキスト","Table: latest permanent failures with downstream job c

261ontext":"表: ダウンストリーム ジョブ コンテキストに関する最新の永続的な障害","Table: longest safe transaction events":"表: 最長の安全なトランザクション イベント","Table: missed starts with previous and next run":"表: 前回と次回の実行でスタートを逃した","Table: newest errors with safe browser context":"表: 安全なブラウザコンテキストを使用した最新のエラー","Table: newest failed requests with request_id and error_type":"表: request_id および error_type で失敗した最新のリクエスト","Table: newest failures for a selected fingerprint and service":"表: 選択したフィンガープリントとサービスの最新の障害","Table: newest lagging or unavailable consumers":"表: 最新の遅れているコンシューマまたは利用できないコンシューマ","Table: newest late events with source and event time":"表: 最新の遅延イベントとソースおよびイベント時刻","Table: newest repeated identifiers":"表: 最新の反復識別子","Table: newest security events using privacy-safe identifiers":"表: プライバシーに配慮した識別子を使用した最新のセキュリティ イベント","Table: newest timed-out requests with dependency and release context":"表: 最新のタイムアウトしたリクエストと依存関係およびリリース コンテキスト","Table: non-activated signups by age":"表: 年齢別の非アクティブ化サインアップ","Table: occurrences and newest release":"表: 発生状況と最新リリース","Table: oldest currently queued items":"表: 現在キューに入れられている最も古いアイテム","Table: oldest received deliveries without completion":"表: 完了していない最も古い受信済み配信","Table: oldest stalled jobs with job_id and queue_name":"表: job_id および queue_name の最も古い停止ジョブ","Table: oldest unresolved jobs by error_type":"表: error_type ごとの最も古い未解決ジョブ","Table: open incidents missing a resolved event":"表: 解決済みイベントが欠落している未解決のインシデント","Table: participants, revenue per participant, and relative lift":"表: 参加者、参加者あたりの収益、および相対的な上昇率","Table: reactivated accounts and first returning action":"表: 再アクティブ化されたアカウントと最初に戻ったアクション","Table: recent failed downstream jobs":"表: 最近失敗したダウンストリーム ジョブ","Table: recent failures with error_type and agent workflow":"表: error_type とエージェントのワークフローに関する最近の障害","Table: recent rows missing the required field":"表: 最近の行に必須フィールドがありません","Table: reviewed bursts and response outcome":"表: レビューされたバーストと対応結果","Table: reviewed denial groups":"表: レビューされた拒否グループ","Table: rollback error_type by release and affected account count":"表: リリース別のロールバック error_type と影響を受けるアカウント数","Table: routes contributing the most bad requests":"表: 最も不正なリクエストに寄与するルート","Table: routes in anomalous buckets":"表: 異常なバケット内のルート","Table: routes with sample count and release change":"表: サンプル数とリリースの変更を含むルート","Table: runs grouped by controlled reviewer outcome":"表: 管理されたレビュー担当者の結果ごとにグループ化された実行","Table: saturated sources with sample count and owning service":"表: 飽和したソースとサンプル数および所有サービス","Table: signups, activated users, and cost":"表: サインアップ、アクティブ化されたユーザー、およびコスト","Table: slow dependency calls with route, release, and trace ID":"表: ルート、リリース、およびトレース ID を含む低速依存関係呼び出し","Table: slow requests with token counts and retry context":"表: 遅いリクエストとトークン数および再試行コンテキスト","Table: slowest safe navigation samples":"表: 最も遅い安全なナビゲーションのサンプル","Table: tool sequence, status, and categorized error for selected runs":"表: 選択した実行のツールシーケンス、ステータス、および分類されたエラー","Table: top bounded patterns by backend work":"表: バックエンド作業ごとの上部境界パターン","Table: transfer_bytes by approved host":"表: 承認されたホスト別の transfer_bytes","Table: trials approaching the end of the conversion window":"表: コンバージョンウィンドウの終わりに近づいているトライアル","Table: used, included, and overage units":"表: 使用済みユニット、含まã

261‚Œã¦ã„るユニット、および超過ユニット",Tables:Ne,"Tail duration reveals intermittent third-party slowness.":"テール期間から、断続的なサードパーティの速度低下が明らかになります。","Tail latency shows whether the handler is approaching a provider timeout or retry boundary.":"テール遅延は、ハンドラーがプロバイダーのタイムアウトまたは再試行の境界に近づいているかどうかを示します。","Tail-latency analysis":"テールレイテンシー分析","Talk to sales":"営業担当者に相談する","Target database.":"ターゲットデータベース。","Task completion time.":"タスクの完了時間。","Task flow runs":"タスクフローの実行","Task-flow timeout and state-transition monitoring":"タスクフローのタイムアウトと状態遷移の監視","Task-oriented production onboarding":"タスク指向の本番環境のオンボーディング","Task-revision regression analysis":"タスク改訂回帰分析","Task-to-request correlation":"タスクとリクエストの相関関係","Teach the loop":"検証ループを教える","Team starts":"チームがスタート","Team users":"チームユーザー","Teams, Workspaces, and Members | Telemetry Docs":"チーム、ワークスペース、メンバー | Telemetry ドキュメント","Technical content and examples":"技術的な内容と事例","Technical sources are primary":"技術情報源は一次的です","Technical success and reviewed acceptance remain separate so a completed API call cannot stand in for product quality.":"技術的な成功とレビューされた承認は分離されたままであるため、完了した API コールは製品の品質を代用することはできません。",Telemetry:Be,"Telemetry / DataFusion":"Telemetry / DataFusion","Telemetry Business total":"Telemetry ビジネス合計","Telemetry Changelog | Product, SQL, and Documentation":"Telemetry 変更履歴 |製品、SQL、およびドキュメント","Telemetry Comparison":"Telemetryの比較","Telemetry Comparison Guide":"Telemetry 比較ガイド","Telemetry Comparisons | Telemetry":"Telemetry の比較 | Telemetry","Telemetry Cost Calculator":"Telemetry コスト計算ツール","Telemetry Cost Calculator: Events, Storage, and SQL":"Telemetry コスト計算ツール: イベント、ストレージ、および SQL","Telemetry Customer Stories":"Telemetry お客様の事例","Telemetry Customer Story":"Telemetry お客様の事例","Telemetry Data Quality Monitoring and Validation | Telemetry":"Telemetry データ品質の監視と検証 | Telemetry","Telemetry Data Quality Monitoring with SQL":"Telemetry SQL によるデータ品質監視","Telemetry Editorial Standards and Technical Review":"Telemetry 編集基準と技術レビュー","Telemetry Evidence, Validation, and Benchmark Protocol":"Telemetry 証拠、検証、およびベンチマーク プロトコル","Telemetry Integration":"Telemetry の統合","Telemetry Integration Guides":"Telemetry 統合ガイド","Telemetry Integrations | Telemetry":"Telemetry 統合 | Telemetry","Telemetry Pricing: Free Plan, $12 Business, No Card":"Telemetry 価格: 無料プラン、ビジネス $12、カードなし","Telemetry Product":"Telemetry 製品","Telemetry Product | Structured Events, SQL, and Alerts":"Telemetry 製品 |構造化イベント、SQL、およびアラート","Telemetry Resources":"Telemetry リソース","Telemetry Resources for Structured Events and SQL":"Telemetry 構造化イベントおよび SQL のリソース","Telemetry SQL Cookbook":"Telemetry SQL クックブック","Telemetry SQL Recipe":"Telemetry SQL レシピ","Telemetry SQL Recipes":"Telemetry SQL レシピ","Telemetry SQL recipes for real structured events":"実際の構造化イベントの Telemetry SQL レシピ","Telemetry SaaS SQL Lab dataset":"Telemetry SaaS SQL ラボ データセット","Telemetry Template":"Telemetry テンプレート","Telemetry Templates | Telemetry":"Telemetry テンプレート | Telemetry","Telemetry Use Case":"Telemetry の使用例","Telemetry Use Cases | Telemetry":"Telemetry の使用例 | Telemetry","Telemetry applies the same SQL event model to agent outcomes, application reliability, billing, jobs, webhooks, and product behavior.":"Telemetry は、同じ SQL イベント モデルをエージェントの結果、アプリケーションの信頼性、請求、ジョブ、Webhook、および製品の動作に適用します。","Telemetry applies the same SQL model to agent outcomes, product actions, billing, APIs, jobs, webhooks, and releases.":"Telemetry は、同じ SQL モデルをエージェントの結果、製品アクション、請求、API、ジョブ、Webhook、およびリリースに適用します。","Telemetry architecture":"Telemetry アーキテクチャ","Telemetry begins with purpose-built JSON event tables and DataFusion SQL; Better Stack begins with a broader logs and incident-operations workflow.":"Telemetry は、専用の JSON イベント テーブルと DataFusion SQL で始まります。 Better Stack は、より広範なログとイãƒ

261³ã‚·ãƒ‡ãƒ³ãƒˆæ“ä½œã®ãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãƒ•ãƒ­ãƒ¼ã‹ã‚‰å§‹ã¾ã‚Šã¾ã™ã€‚","Telemetry can complement an existing tracing system by storing trace identifiers on business events, but it is not a distributed tracing replacement.":"Telemetry は、ビジネス イベントのトレース識別子を保存することで既存のトレース システムを補完できますが、分散トレーシングの代替品ではありません。","Telemetry cannot infer whether a signal is actionable; every alert still needs an owner and a documented response.":"Telemetry は、シグナルがアクション可能かどうかを推論できません。すべてのアラートには依然として所有者と文書化された対応が必要です。","Telemetry centers explicit terminal outcomes and cross-workflow SQL instead of automatic framework and application instrumentation.":"Telemetry は、自動フレームワークやアプリケーション インストルメンテーションの代わりに、明示的なターミナル結果とクロスワークフロー SQL を中心にしています。","Telemetry centers named terminal-outcome tables and cross-product SQL rather than automatic collection of a full AI execution path.":"Telemetry は、完全な AI 実行パスの自動収集ではなく、名前付きターミナル結果テーブルとクロスプロダクト SQL を中心にします。","Telemetry changelog":"Telemetry 変更ログ","Telemetry completion event example":"Telemetry 完了イベントの例","Telemetry concentrates on application, product, job, webhook, billing, and agent outcomes rather than a broad telemetry platform.":"Telemetry は、広範なテレメトリ プラットフォームではなく、アプリケーション、製品、ジョブ、Webhook、請求、およびエージェントの結果に重点を置いています。","Telemetry concentrates on bounded application, product, billing, job, webhook, and agent outcomes rather than general log ingestion or full-stack collection.":"Telemetry は、一般的なログの取り込みやフルスタックの収集ではなく、制限されたアプリケーション、製品、請求、ジョブ、Webhook、およびエージェントの結果に重点を置いています。","Telemetry cost calculator":"Telemetry コスト計算ツール","Telemetry cost-management guide":"Telemetry コスト管理ガイド","Telemetry created this deterministic synthetic dataset for learning, testing, internal evaluation, and examples. You may copy and adapt the rows, schema, and lesson SQL for those purposes. Attribution is appreciated but not required. The dataset contains no customer records and is provided without a performance or business-outcome warranty.":"Telemetry は、学習、テスト、内部評価、例のためにこの決定論的な合成データセットを作成しました。これらの目的のために、行、スキーマ、レッスン SQL をコピーして適合させることができます。帰属は歓迎されますが、必須ではありません。データセットには顧客記録は含まれておらず、パフォーマンスやビジネス結果の保証なしで提供されます。","Telemetry creates tables from structured events. Once the fields are flowing, adapt a recipe, save the result, and turn it into a shared dashboard or alert.":"Telemetry は、構造化イベントからテーブルを作成します。フィールドが流れ始めたら、レシピを調整し、結果を保存して、共有ダッシュボードまたはアラートに変換します。","Telemetry dashboards do not replace an incident runbook, ownership model, or durable source-of-truth system for financial reporting.":"Telemetry ダッシュボードは、インシデント ランブック、所有権モデル、または財務報告のための耐久性のある信頼できる情報源システムに代わるものではありません。","Telemetry data quality":"Telemetry データ品質","Telemetry documentation for structured event analytics":"構造化イベント分析に関する Telemetry ドキュメント","Telemetry documents read, write, and read-and-write scopes. Use separate keys for ingestion, querying, and automation when responsibilities differ.":"Telemetry は、読み取り、書き込み、および読み取りと書き込みのスコープを文書化します。責任が異なる場合は、取り込み、クエリ、自動化に別のキーを使用します。","Telemetry does not decide which personal or regulated data your organization is allowed to collect; the event contract still needs an owner and retention policy.":"Telemetry は、組織がどの個人データまたは規制データの収集を許可するかを決定するものではありません。イベント コントラクトには引き続き所有者と保持ポリシーが必要です。","Telemetry does not ingest OTLP or provide a distributed-trace waterfall. Keep OpenTelemetry traces in an OTLP-compatible backend and correlate selected outcome events with a safe trace or run identifier.":"Telemetry は、OTLP を取り込んだり、分散トレース ウォーターフォールを提供したりしません。 OpenTelemetry トレースを OTLP 互換バックエンドに保持し、選択した結果イベントを安全なトレースまたは実行 ID と関連付けます。","Telemetry does not provide built-in prompt management, evaluation datasets, experiments, or scorer execution. Retain a specialist evaluation platform when those workflows are required.":"Telemetry は、組み込みのプロンプト管理、評価データセット、実験、またはスコアラーの実行をæ

261ä¾›ã—ません。これらのワークフローが必要な場合は、専門の評価プラットフォームを維持してください。","Telemetry does not replace Elastic APM, infrastructure views, Universal Profiling, full-text log search, or Elastic's broader search and security capabilities.":"Telemetry は、Elastic APM、インフラストラクチャ ビュー、ユニバーサル プロファイリング、全文ログ検索、または Elastic の広範な検索機能とセキュリティ機能を置き換えるものではありません。","Telemetry does not replace New Relic distributed tracing, code-level APM, infrastructure monitoring, browser agents, errors inbox, synthetics, or vulnerability workflows.":"Telemetry は、New Relic 分散トレース、コードレベルの APM、インフラストラクチャ監視、ブラウザ エージェント、エラー受信箱、合成、または脆弱性ワークフローを置き換えるものではありません。","Telemetry does not replace Splunk APM, infrastru

261cture monitoring, real-user monitoring, security analytics, or the Splunk integration ecosystem.":"Telemetry は、Splunk APM、インフラストラクチャ監視、リアルユーザー監視、セキュリティ分析、または Splunk 統合エコシステムを置き換えるものではありません。","Telemetry does not require an all-at-once observability rollout. Instrument the workflow that creates the most uncertainty, verify its events, build the first useful query, and expand from evidence.":"Telemetry では、一括可観測性ロールアウトは必要ありません。最も不確実性を生み出すワークフローを計測し、そのイベントを検証し、最初の有用なクエリを構築し、証拠に基づいて拡張します。","Telemetry does not store and replay prompts, completions, retrieved documents, or tool arguments as a dedicated LLM trace product. Send only approved, bounded fields.":"Telemetry は、専用の LLM トレース製品として、プロンプト、入力完了、取得したドキュメント、またはツール引数を保存および再生しません。承認された境界付きフィールドのみを送信します。","Telemetry emphasizes compact terminal outcomes that connect AI behavior to product, account, billing, reliability, and release events.":"Telemetry は、AI の動作を製品、アカウント、請求、信頼性、リリース イベントに結び付けるコンパクトな最終結果を強調しています。","Telemetry emphasizes selected terminal events that connect agent behavior with application, customer, release, and business context.":"Telemetry は、エージェントの動作をアプリケーション、顧客、リリース、およびビジネス コンテキストと結び付ける、選択された端末イベントを強調します。","Telemetry evidence, validation, and benchmark protocol":"Telemetry 証拠、検証、ベンチマーク プロトコル","Telemetry exposes DataFusion SQL, so engine-specific functions from another warehouse may need an equivalent expression.":"Telemetry は DataFusion SQL を公開するため、別のウェアハウスのエンジン固有の関数には同等の式が必要になる場合があります。","Telemetry exposes named event tables and DataFusion SQL; Axiom uses datasets and its Axiom Processing Language for querying and analysis.":"Telemetry は、名前付きイベント テーブルと DataFusion SQL を公開します。 Axiom は、クエリと分析にデータセットとその Axiom 処理言語を使用します。","Telemetry exposes named event tables and DataFusion SQL; New Relic stores telemetry in NRDB and uses NRQL across a broad observability platform.":"Telemetry は、名前付きイベント テーブルと DataFusion SQL を公開します。 New Relic はテレメトリを NRDB に保存し、幅広い可観測性プラットフォーム全体で NRQL を使用します。","Telemetry for structured events, SQL dashboards, and alerts":"Telemetry (構造化イベント、SQL ダッシュボード、およびアラート)","Telemetry gives coding agents a feedback loop: capture agent telemetry, query real outcomes, and decide what to improve next—with inspectable SQL.":"Telemetry は、エージェントの動作を計測し、実際の結果を調べ、次の改善につなげる仕組みを提供します。判断の根拠となる SQL は、人が確認できます。","Telemetry gives you a purpose-built event API, inferred tables, SQL, dashboards, and alerts in one application.":"Telemetry は、専用のイベント API、推論テーブル、SQL、ダッシュボード、およびアラートを 1 つのアプリケーションで提供します。","Telemetry has universal latency, throughput, or cost advantages":"Telemetry は、普遍的なレイテンシ、スループット、またはコスト上の利点を備えています","Telemetry helps coding agents turn instrumented changes into measured outcomes and better decisions":"Telemetry は、コーディング エージェントがインストルメント化された変更を測定された結果とより良い意思決定に変えるのに役立ちます","Telemetry ingests explicit outcome events from any application boundary and joins them with non-AI product and operational data.":"Telemetry は、あらゆるアプリケーション境界から明示的な結果イベントを取り込み、それらを非 AI 製品および運用データと結合します。","Telemetry initialized once in the trusted application container with a write-scoped key":"Telemetry は、書き込みスコープのキーを使用して信頼できるアプリケーション コンテナー内で 1 回初期化さã

261‚Œã¾ã™","Telemetry integrations and implementation guides":"Telemetry の統合と実装ガイド","Telemetry is a focused event analytics product for software teams. Applications and coding agents send pragmatic JSON events; teams inspect the resulting tables with SQL, charts, dashboards, exports, and alerts.":"Telemetry は、ソフトウェア チーム向けのイベント分析に焦点を当てた製品です。アプリケーションとコーディング エージェントは、実用的な JSON イベントを送信します。チームは、SQL を使用して結果のテーブル、チャート、ダッシュボード、エクスポート、およびアラートを検査します。","Telemetry is designed to connect product outcomes to backend reliability, billing, jobs, webhooks, databases, and AI workflows.":"Telemetry は、製品の成果をバックエンドの信頼性、請求、ジョブ、Webhook、データベース、AI ワークフローに接続するように設計されています。","Telemetry is my go-to for dumping logs and tracking events. It's straightforward, the SQL workbench is fast, and I don't have to worry about the schema upfront. Running SQL over a REST API lets me fetch data and dump reports straight to Slack. It's the essentials of what Sentry did for me.":"Telemetry は、ログのダンプとイベントの追跡に最適です。それは簡単で、SQL ワークベンチは高速であり、事前にスキーマについて心配する必要はありません。 REST API 上で SQL を実行すると、データを取得してレポートを Slack に直接ダンプできます。これはセントリーが私にしてくれたことの要点です。","Telemetry is not a replacement for Sentry's stack traces, source maps, releases, replays, profiling, or issue-management workflow.":"Telemetry は、Sentry のスタック トレース、ソース マップ、リリース、リプレイ、プロファイリング、または問題管理ワークフローに代わるものではありません。","Telemetry is not a substitute for every specialist signal, and broad observability suites should not be evaluated only as event tables.":"Telemetry は、あらゆる専門信号の代替となるものではなく、広範な可観測性スイートをイベント テーブルとしてのみ評価すべきではありません。","Telemetry is one of the easiest ways to go from dumping in your data to actually understanding it.":"Telemetry は、データのダンプから実際にデータを理解するまでの最も簡単な方法の 1 つです。","Telemetry is useful when the retained record should be a bounded outcome event that can join cost, release, account, reliability, and business context with SQL.":"Telemetry は、保持されるレコードがコスト、リリース、アカウント、信頼性、およびビジネス コンテキストを SQL と結合できる限定された結果イベントである必要がある場合に便利です。","Telemetry joins AI quality and cost to product, account, billing, API, job, and release events using SQL.":"Telemetry は、SQL を使用して、AI の品質とコストを製品、アカウント、請求、API、ジョブ、リリース イベントに結合します。","Telemetry makes it super easy to track, analyze, and visualize what's going on in my business. It's the perfect mix of simple and powerful.":"Telemetry を使用すると、ビジネスで何が起こっているかを追跡、分析、視覚化することが非常に簡単になります。シンプルさとパワフルさの完璧な組み合わせです。","Telemetry makes it super easy to track, analyze, and visualize what’s going on in my business.":"Telemetry を使用すると、ビジネスで何が起こっているかを追跡、分析、視覚化することが非常に簡単になります。","Telemetry mapping":"Telemetry マッピング","Telemetry optimizes for a small implementation surface, while ClickHouse optimizes for control, scale, and a much broader range of analytical workloads.":"Telemetry は小規模な実装面向けに最適化するのに対し、ClickH

261ouse は制御、スケール、およびより広範囲の分析ワークロード向けに最適化します。","Telemetry optimizes for selected application and business outcomes rather than acting as a general search, log, metrics, tracing, or security platform.":"Telemetry は、一般的な検索、ログ、メトリクス、トレース、またはセキュリティ プラットフォームとして機能するのではなく、選択したアプリケーションとビジネスの成果に合わせて最適化します。","Telemetry public SQL datasets":"Telemetry パブリック SQL データセット","Telemetry publishes typed SQL recipes and coding-agent prompts as the primary route from instrumentation to a reviewed answer.":"Telemetry は、入力された SQL レシピとコーディング エージェント プロンプトを、インストルメンテーションからレビュー済みの回答までの主要なルートとして公開します。","Telemetry query":"Telemetry クエリ","Telemetry recipes are separately planned with Apache DataFusion, the engine used by Telemetry. DuckDB and DataFusion are distinct SQL engines, so validate any edited syntax with the":"Telemetry レシピは、Telemetry で使用されるエンジンである Apache DataFusion を使用して別途計画されています。 DuckDB と DataFusion は別個の SQL エンジンであるため、編集された構文を","Telemetry recipes combine event schemas, SQL, synthetic output, visualizations, edge cases, and alert guidance in one reviewable unit.":"Telemetry レシピは、イベント スキーマ、SQL、合成出力、視覚化、エッジ ケース、およびアラート ガイダンスを 1 つのレビュー可能なユニットに組み合わせています。","Telemetry resources":"Telemetry リソース","Telemetry starts from events and SQL rather than full infrastructure APM.":"Telemetry は、完全なインフラストラクチャ APM ではなく、イベントと SQL から始まります。","Telemetry starts with a named event table and DataFusion SQL; PostHog starts with a broad event model and offers both product-analysis views and HogQL.":"Telemetry は名前付きイベント テーブルと DataFusion SQL で始まります。 PostHog は広範なイベント モデルから始まり、製品分析ビューと HogQL の両方を提供します。","Telemetry starts with application-owned outcome events; New Relic also offers agents and guided collection for APM, infrastru

261cture, browser, mobile, logs, synthetics, and more.":"Telemetry は、アプリケーション所有の結果イベントから始まります。 New Relic は、APM、インフラストラクチャ、ブラウザ、モバイル、ログ、合成などのエージェントとガイド付き収集も提供します。","Telemetry starts with named JSON event tables and DataFusion SQL; Splunk supports a much broader machine-data, observability, and security ecosystem with SPL and SignalFlow workflows.":"Telemetry は、名前付きの JSON イベント テーブルと DataFusion SQL で始まります。 Splunk は、SPL と SignalFlow ワークフローを使用して、より広範なマシンデータ、可観測性、セキュリティ エコシステムをサポートします。","Telemetry targets compact application and business outcomes rather than serving as a general log backend for an observability ecosystem.":"Telemetry は、可観測性エコシステムの一般的なログ バックエンドとして機能するのではなく、コンパクトなアプリケーションとビジネスの成果をターゲットとしています。","Telemetry treats product, billing, webhook, job, and AI outcomes as direct analytical inputs rather than context attached to an issue.":"Telemetry は、製品、請求、Webhook、ジョブ、および AI の結果を、問題に関連付けられたコンテキストではなく、直接の分析入力として扱います。","Telemetry uses named typed event tables and DataFusion SQL; Elastic stores documents in Elasticsearch and supports Discover, KQL, ES|QL, and broader Kibana workflows.":"Telemetry は、名前付き型付きイベント テーブルと DataFusion SQL を使用します。 Elastic はドキュメントを Elasticsearch に保存し、Discover、KQL、ES|QL、およびより広範な Kibana ワークフローをサポートします。","Telemetry uses the same SQL event layer for product milestones, APIs, jobs, billing, webhooks, databases, and agent outcomes.":"Telemetry は、製品マイルストーン、API、ジョブ、請求、Webhook、データベース、エージェントの結果に同じ SQL イベント レイヤーを使用します。","Telemetry uses the same event model for AI cost and quality plus product, billing, API, job, webhook, and reliability signals.":"Telemetry は、AI のコストと品質に加えて、製品、請求、API、ジョブ、Webhook、および信頼性信号に対して同じイベント モデルを使用します。","Telemetry uses typed event tables and DataFusion SQL; Loki uses indexed labels, structured metadata, and LogQL for log querying.":"Telemetry は型付きイベント テーブルと DataFusion SQL を使用します。 Loki は、ログのクエリにインデックス付きラベル、構造化メタデータ、および LogQL を使用します。","Telemetry vs Amplitude":"Telemetry 対 振幅","Telemetry vs Amplitude | Telemetry":"Telemetry 対 振幅 | Telemetry","Telemetry vs Arize Phoenix":"Telemetry vs アライズ・フェニックス","Telemetry vs Arize Phoenix | Telemetry":"Telemetry vs アライズ・フェニックス | Telemetry","Telemetry vs Better Stack: Logs & SQL":"Telemetry と Better Stack: ログと SQL","Telemetry vs Braintrust":"Telemetry vs Braintrust","Telemetry vs Braintrust | Telemetry":"Telemetry 対 Braintrust | Telemetry","Telemetry vs Braintrust: AI Evaluation & SQL":"Telemetry vs Braintrust: AI 評価と SQL","Telemetry vs Helicone":"Telemetry vs Helicone","Telemetry vs Helicone | Telemetry":"Telemetry 対 Helicone | Telemetry","Telemetry vs Helicone: LLM Cost & Outcome SQL":"Telemetry 対 Helicone: LLM のコストと結果 SQL","Telemetry vs Honeycomb: Wide Events & SQL":"Telemetry 対 Honeycomb: 幅広いイベントと SQL","Telemetry vs LangSmith for AI Observability":"AI 可観測性に関する Telemetry と LangSmith","Telemetry vs LangSmith for AI Observability | Telemetry":"AI 可観測性に関する Telemetry と LangSmith | Telemetry","Telemetry vs Langfuse for AI Observability":"AI 可観測性に関する Telemetry と Langfuse","Telemetry vs Langfuse for AI Observability | Telemetry":"AI 可観測性に関する Telemetry と Langfuse | Telemetry","Telemetry vs MLflow for GenAI":"Telemetry と GenAI の MLflow の比較","Telemetry vs MLflow for GenAI | Telemetry":"GenAI の Telemetry と MLflow の比較 | Telemetry","Telemetry vs Mixpanel":"Telemetry vs Mixpanel","Telemetry vs Mixpanel | Telemetry":"Telemetry 対 Mixpanel | Telemetry","Telemetry vs OpenLIT":"Telemetry vs OpenLIT","Telemetry vs OpenLIT | Telemetry":"Telemetry 対 OpenLIT | Telemetry","Telemetry vs Opik":"Telemetry vs オピック","Telemetry vs Opik | Telemetry":"Telemetry vs オピック | Telemetry","Telemetry vs Pydantic Logfire":"Telemetry vs ピダンティック・ログファイア","Telemetry vs Pydantic Logfire | Telemetry":"Telemetry vs ピダンティック・ログファイア | Telemetry","Telemetry vs W&B Weave":"Telemetry vs W&B Weave","Telemetry vs W&B Weave | Telemetry":"Telemetry 対 W&B Weave | Telemetry","Telemetry vs W&B Weave: AI Evaluation & SQL":"Telemetry vs W&B Weave: AI 評価と SQL","Telemetry vs a ClickHouse Logging API":"Telemetry と ClickHouse ロギング API","Telemetry wrapper examples":"Telemetry ラッパーの例","Telemetry's cookbook starts from repeatable questions and documented event contracts instead of a general exploratory query workflow.":"Telemetry のクックブックは、一般的な探索的なクエリ ワークフローではなく、反復可能な質問と文書化されたイベント コントラクトから始まります。","Telemetry's privacy policy states that payment card details are provided directly to the payment processor and are not stored or collected by Telemetry.":"Telemetry のプライバシー ポリシーには、支払いカードの詳細は支払い処理業者に直接提供され、Telemetry によって保存または収集されることはないと記載されています。","TelemetryAsync initialized with a server-side API key":"TelemetryAsync はサーバー側の API キーで初期化さã

261‚Œã¾ã—た","Tell Cursor which product journey matters most.":"どの製品の導入が最も重要かを Cursor に伝えてください。",Template:Fe,"Template evidence path":"テンプレートの証拠パス","Template not found":"テンプレートが見つかりません","Template versus use case":"テンプレートとユースケースの比較",Templates:Ke,"Templates and SQL recipes for APIs, jobs, webhooks, LLM cost, and activation analysis.":"API、ジョブ、Webhook、LLM コスト、アクティベーション分析用のテンプレートと SQL レシピ。","Templates give a coding agent the event names, fields, verification steps, dashboards, and safety boundaries for one workflow.":"テンプレートは、コーディング エージェントに 1 つのワークフローのイベント名、フィールド、検証手順、ダッシュボード、および安全境界を提供します。","Templates to pair with this integration":"この統合と組み合わせるテンプレート","Temporal TypeScript observability":"時間的TypeScript可観測性","Temporal Workflow Observability":"ワークフローの一時的な可観測性","Temporal Workflow Observability | Telemetry":"時間的なワークフローの可観測性 | Telemetry",Terminal:ze,"Terminal agent-run time in UTC.":"ターミナル エージェントの実行時間 (UTC)。","Terminal attempt duration.":"ターミナル試行期間。","Terminal failure rate":"端末故障率","Terminal migration time in UTC.":"UTC での端末移行時間。","Terminal outcome":"最終結果","Terminal success or failed status.":"ターミナルの成功または失敗のステータス。","Terminal success, denied, or failed outcome.":"最終的な成功、拒否、または失敗の結果。","Terminal transaction time in UTC.":"UTC での端末トランザクション時間。","Terms of Service | Telemetry":"利用規約 | Telemetry","Terms of service":"利用規約","Test SQL on a shared fixture":"共有フィクスチャで SQL をテストする","Test Telemetry with the same event contract":"同じイベント コントラクトで Telemetry をテストします","Test a handled workflow failure and a business funnel in both tools; compare what must be modeled, how it is queried, and how a reviewer verifies the result.":"両方のツールで、処理されたワークフロー障害とビジネス ファネルをテストします。何をモデル化する必要があるか、それがどのようにクエリされるか、レビュー担当者が結果をどのように検証するかを比較します。","Test a representative event contract in both systems and compare schema evolution, nulls, nested fields, query semantics, dashboards, and access controls.":"両方のシステムで代表的なイベント コントラクトをテストし、スキーマの進化、NULL、ネストされたフィールド、クエリ セマンティクス、ダッシュボード、およびアクセス制御を比較します。","Test cancellation, timeout, retry, and process-shutdown behavior.":"キャンセル、タイムアウト、再試行、プロセスのシャットダウン動作をテストします。","Test delivery rejection and shutdown behavior separately because completing one transport does not flush another network client.":"1 つのトランスポートが完了しても別のネットワーク クライアントがフラッシュされないため、配信の拒否とシャットダウンの動作を個別にテストします。","Test duplicate delivery and idempotent downstream behavior.":"重複配信と冪等なダウンストリーム動作をテストします。","Test harness, fixture contract, engine version, and review boundaries":"テスト ハーネス、フィクスチャ契約、エンジン バージョン、およびレビュー境界","Test how approved trace identifiers connect to product acceptance, account, billing, and retention outcomes.":"承認されたトレース識別子が製品の受け入れ、アカウント、請求、および保持の結果にどのように関連するかをテストします。","Test one agent failure and one release comparison in both systems, including the handoff between aggregate outcome and detailed trace.":"両方のシステムで 1 つのエージェントの障害と 1 つのリリースの比較をテストします。これには、集計結果と詳細なトレースの間の

261引き継ぎも含まれます。","Test one agent flow with content capture disabled or reviewed, then compare trace evidence, aggregate SQL, correlation, and deletion behavior.":"コンテンツ キャプチャを無効にするかレビューして 1 つのエージェント フローをテストし、トレース証拠、SQL の集計、相関関係、および削除動作を比較します。","Test one model and tool trace, recovered retry, terminal failure, and correlation handoff without duplicating sensitive content.":"機密コンテンツを複製することなく、1 つのモデルとツール トレース、回復された再試行、端末障害、相関ハンドオフをテストします。","Test one successful request, failed tool step, recovered retry, and terminal failure while checking the handoff between systems.":"システム間のハンドオフを確認しながら、1 つの成功したリクエスト、失敗したツール ステップ、回復した再試行、および端末の失敗をテストします。","Test one trace with model and tool spans, then verify Telemetry contains no prompt, completion, arguments, or unrestricted span payload.":"モデルとツールのスパンを使用して 1 つのトレースをテストし、Telemetry にプロンプト、補完、引数、または無制限のスパン ペイロードが含まれていないことを確認します。","Test replay and retry behavior with an idempotent fixture so monitoring does not conceal duplicate side effects.":"監視によって重複した副作用が隠蔽さã

261‚Œãªã„ように、冪等フィクスチャを使用してリプレイと再試行の動作をテストします。","Test retry and timeout behavior without recursive telemetry failures.":"テレメトリが再帰的に失敗することなく、再試行とタイムアウトの動作をテストします。","Test shutdown, timeout, and retry behavior for the delivery path.":"配信パスのシャットダウン、タイムアウト、および再試行の動作をテストします。","Test telemetry in CI":"CI でのテレメトリのテスト","Test the decision with a real workflow":"実際のワークフローで決定をテストする","Test the event grain and required fields with known fixtures instead of treating successful ingestion as correctness.":"取り込みの成功を正しいものとして扱うのではなく、既知のフィクスチャを使用してイベント グレインと必須フィールドをテストします。","Test the native ingestion, query, retention, and operational model on the expected volume and cardinality.":"予想されるボリュームとカーディナリティでネイティブの取り込み、クエリ、保持、および運用モデルをテストします。","Test the response path":"応答パスをテストする","Test the same workflow":"同じワークフローをテストする","Test the webhook schema":"Webhook スキーマをテストする","Test this schema":"このスキーマをテストする","Test type compatibility, timestamp units, nullability, and representative nested fields.":"タイプの互換性、タイムスタンプの単位、NULL 値の許容性、および代表的なネストされたフィールドをテストします。","Test whether one Python-oriented observability workflow provides the application and AI context the team needs.":"Python 指向の可観測性ワークフローが、チームが必要とするアプリケーションと AI コンテキストを提供するかどうかをテストします。","Tested SQL recipes and implementation templates tied to concrete application decisions.":"具体的なアプリケーションの決定に結び付けられた、テスト済みの SQL レシピと実装テンプレート。","Tested with":"テスト済み","Testing methodology":"テスト方法","Tests passed · measurement deployed":"テスト合格 · 計測をデプロイ済み","Text logs and structured events":"テキストログと構造化イベント",The:"の","The 13:00 bucket consumed budget at 3.72 times the sustainable rate.":"13:00 のバケットは、持続可能なレートの 3.72 倍で予算を消費しました。","The 13:00 bucket is the only clear positive deviation from the recent rolling average.":"13:00 のバケットは、最近のローリング平均からの唯一の明らかなプラスの偏差です。","The 30-day condition keeps cohorts comparable even when eventual conversion happens much later.":"30 日間の条件により、最終的な変換がかなり遅れて発生した場合でも、コホートの比較が可能になります。","The 50 ms boundary follows the browser long-task convention.":"50 ミリ秒の境界は、ブラウザーのロングタスク規則に従っています。","The CASE expression converts elapsed time into operationally readable buckets.":"CASE 式は、経過時間を操作上読み取り可能なバケットに変換します。","The CASE expression counts only responses with a 5xx status while retaining the total request count in the same group.":"CASE 式は、同じグループ内の合計リクエスト数を保持しながら、5xx ステータスの応答のみをカウントします。","The CASE expression treats both NULL and an empty string as missing.":"CASE 式では、NULL と空の文字列の両方が欠落しているものとして扱われます。","The CTE keeps the request denominator visible so tiny buckets can be treated separately.":"CTE はリクエストの分母を表示し続けるため、小さなバケットを個別に処理できます。","The CTE prevents many service events from multiplying account revenue when the dimensions are joined.":"CTE は、ディメンションが結合されたときに多くのサービス イベントによってアカウント収益が増大するのを防ぎます。","The JSON bundle includes the typed event contract,":"JSON バンドルには、型付きイベント コントラクトが含まれています。","The July 22 spike is a discovery signal; the next query must segment by service, release, region, or incident.":"7 月 22 日のスパイクは発見のシグナルです。次のクエリは、サービス、リリース、リージョン、またはインシデントごとにセグメント化する必要があります。","The MongoDB Node.js driver and telemetry-sh initialized server-side":"MongoDB Node.js ドライバーと telemetry-sh がサーバー側で初期化さã

261‚Œã¾ã—た","The OpenAI Agents SDK and telemetry-sh packages initialized in a server runtime":"サーバー ランタイムで初期化された OpenAI エージェント SDK および telemetry-sh パッケージ","The SQL Lab connects accounts, product events, API requests, LLM requests, jobs, and billing events across five guided analyses.":"SQL ラボは、アカウント、製品イベント、API リクエスト、LLM リクエスト、ジョブ、請求イベントを 5 つのガイド付き分析にわたって接続します。","The SQL Lab includes product, API, model, job, billing, release, and incident data with more than 10,000 deterministic rows. Download it or query it locally before mapping these dashboards to production fields.":"SQL ラボには、製品 API、モデル、ジョブ、請求、リリース、および 10,000 を超える決定的な行を含むインシデント データが含まれています。これらのダッシュボードを運用フィールドにマッピングする前に、ダウンロードするか、ローカルでクエリを実行します。","The SQL methodology explains automated planning, browser fixtures, deterministic outputs, and the decisions that still require human review.":"SQL 方法論は、自動化された計画、ブラウザーのフィクスチャ、決定論的な出力、および依然として人間によるレビューが必要な決定について説明しています。","The Telemetry editorial team owns the published explanation. The Telemetry product team reviews product behavior, data contracts, and operational caveats. This page defines what those labels mean and where the evidence stops.":"公開された説明は Telemetry 編集チームが所有しています。 Telemetry 製品チームは、製品の動作、データ契約、および運用上の注意事項をレビューします。このページでは、これらのラベルが何を意味するのか、そして証拠がどこで止まるのかを定義します。","The UTC day is a visible reporting grain and the window ends with complete synthetic days.":"UTC 日は目に見えるレポート粒度であり、ウィンドウは完全な合成日で終わります。","The UTC day is derived from the event timestamp instead of a client-supplied date label.":"UTC 日は、クライアントが指定した日付ラベルではなく、イベントのタイムスタンプから導出されます。","The acceptance denominator excludes unreviewed runs rather than silently treating missing labels as rejection.":"合格分母は、欠落しているラベルを黙って拒否として扱うのではなく、未レビューの実行を除外します。","The account dimension turns an infrastructure symptom into customer-impact evidence.":"アカウント ディメンションは、インフラストラクチャの症状を顧客への影響の証拠に変えます。","The account table establishes the cohort independently from product-event volume.":"アカウント テーブルは、製品イベントの量とは独立してコホートを確立します。","The actual Explore actions that promote a reviewed result into a dashboard or threshold alert.":"レビューされた結果をダッシュボードまたはしきい値アラートにプロモートする実際の Explore アクション。","The agent instruments before it optimizes. Then it deploys, queries the outcome, finds an opportunity, makes the fix, redeploys, and confirms the result actually improved.":"エージェントは最適化の前に計測を組み込みます。デプロイ後に成果を照会し、改善点を見つけて修正し、再デプロイして効果を確かめます。","The agent is guided toward named events, bounded snake_case fields, explicit units, and identifiers that remain useful in SQL.":"エージェントは、名前付きイベント、限定された snake_case フィールド、明示的なユニット、および SQL で有用な識別子に誘導されます。","The agent sees the tradeoff, not one metric.":"エージェントは単一の指標ではなく、トレードオフを捉えます。","The analytics script is slower and fails more often than the first-party fetch group.":"分析スクリプトは、ファーストパーティのフェッチ グループよりも遅く、頻繁に失敗します。","The ap-southeast subscription read has the highest observed staleness and replay-lag tail.":"ap-southeast サブスクリプション読み取りには、観測された最も高い失効性とリプレイ ラグ テールがあります。","The application knows the final status, tools, handoff, duration, tokens, and cost.":"アプリケーションは、最終ステータス、ツール、ハンドオフ、期間、トークン、コストを認識しています。","The assessed-account denominator prevents an incomplete join from masquerading as a low impact rate.":"評価済みアカウントの分母により、不完全な結合が低い影響率として見せかけられるのを防ぎます。","The audit constructs every documented table from the field names and Arrow types shown on the recipe page. It registers an empty batch in a fresh DataFusion session, runs the exact published SQL, and fails if the engine rejects the plan or execution. This catches misspelled fields, incompatible operations, unsupported functions, ambiguous columns, malformed intervals, and many return-type mistakes without requiring production data.":"監査では、レシピ ページに表示されるフィールド名と矢印タイプに基づいて、文書化されたすべてのテーブルが構築されます。新しい DataFusion セッションに空のバッチを登録し、公開されたものとまったく同じ SQL を実行します。エンジンが計画または実行を拒否した場合は失敗します。これにより、運用データを必要とせずに、スペルミスのフィールド、互換性のない操作、サポートされていない関数、あいまいな列、不正な形式の間隔、および多くの戻り値の型の間違いが検出されます。","The audit requires a question, event schema, SQL, sample result, visualization, explanation, edge cases, dashboard guidance, alert guidance, and related reading.":"監査には、質問、イベント スキーマ、SQL、サンプル結果、視覚化、説明、エッジ ケース、ダッシュボード ガイダンス、アラート ガイダンス、および関連する読み取りが必要です。","The average difference between received_at and timestamp_utc measures delivery delay separately from source silence.":"received_at と timestamp_utc の平均差は、配信遅延をソースの無音とは別に測定します。","The benchmark register requires workload, environment, raw results, correctness checks, caveats, and reviewer approval.":"ベンチマーク レジスタには、ワークロード、環境、生の結果、正確性チェック、注意事項、およびレビュー担当者の承認が必要です。","The billing reconciler made 17 calls across only two tools and failed almost half of them.":"Billing Reconciler は、わずか 2 つのツール間で 17 回の呼び出しを行い、そのうちのほぼ半分が失敗しました。","The billing sync missed two expected starts, while the daily expiration workflow skipped one day.":"請求同期は予期された 2 回の開始を逃し、毎日の有効期限ワークフローは 1 日スキップされました。","The blocked operation identifies the user-facing work delayed by contention.":"ブロックされた操作は、競合によって遅延したユーザー向けの作業を特定します。","The browser SQL engine could not run this query.":"ブラウザ SQL エンジンはこのクエリを実行できませんでした。","The browser lab uses DuckDB so the data never leaves the page. Telemetry production queries use Apache DataFusion. The lessons intentionally stay inside their shared SQL surface; when a function differs, use the production form below before saving a dashboard or alert.":"ブラウザー ラボでは DuckDB を使用しているため、データがページから流出することはありません。 Telemetry 本番クエリは Apache DataFusion を使用します。レッスンは意図的に共有 SQL サーフェス内に留まります。機能が異なる場合は、ダッシュボードまたはアラートを保存する前に、以下の作成フォームを使用してください。","The browser never receives an ingestion key or chooses a destination table. Your server validates the small payload before forwarding an analytical event.":"ブラウザーが取り込みキーを受け取ったり、宛先テーブルを選択したりすることはありません。サーバーは、分析イベントを転送する前に、小さなペイロードを検証します。","The browser runner proves that the selected read-only query executes against its included rows and produces the displayed result. The browser downloads the versioned DuckDB runtime from jsDelivr only after you run a query; the SQL and fixture are not sent with that request.":"ブラウザー ランナーは、選択された読み取り専用クエリが含まれる行に対して実行され、表示された結果が生成されることを証明します。ブラウザーは、クエリの実行後にのみ、バージョン管理された DuckDB ランタイムを jsDelivr からダウンロードします。 SQL とフィクスチャはそのリクエストとともに送信されません。","The calculator deliberately keeps the model simple so the estimate can be checked independently and replaced with measured production values.":"計算機はモデルを意図的に単純に保つため、見積もりを独立してチェックし、測定された生産値に置き換えることができます。","The cheapest model is not efficient when users discard its output. This query compares accepted-output rate with spend to produce a value-oriented unit metric.":"最も安価なモデルは、ユーザーがその出力を破棄すると効率が悪くなります。このクエリは、受け入れられた出力レートと支出を比較して、価値指向の単位指標を生成します。","The checkout rendering error has both the widest session impact and the highest repeat volume.":"チェックアウト レンダリング エラーは、セッションへの影響が最も広く、リピート ボリュームも最もå¤

261§ãããªã‚Šã¾ã™ã€‚","The checkout route is the clearest reliability risk even though search has more total traffic.":"検索の総トラフィック量が多い場合でも、チェックアウト ルートは最も明らかな信頼性リスクです。","The checkout route repeats its line-item fingerprint at least five times in two requests.":"チェックアウト ルートは、2 つのリクエストで品目フィンガープリントを少なくとも 5 回繰り返します。","The completion boundary should represent a route-specific ready state rather than only a URL change.":"完了境界は、URL の変更のみではなく、ルート固有の準備完了状態を表す必要があります。","The cookbook separates machine-checkable SQL compatibility from human-reviewable interpretation. That boundary makes each example useful without pretending synthetic data can validate your business rules.":"クックブックでは、機械がチェックできる SQL の互換性と人間がレビューできる解釈を分離しています。この境界により、合成データがビジネス ルールを検証できるかのように装うことなく、各例が役に立ちます。","The core requirement is a bounded custom event stream rather than automatic APM and infrastructure collection.":"中核的な要件は、APM とイãƒ

261³ãƒ•ãƒ©ã‚¹ãƒˆãƒ©ã‚¯ãƒãƒ£ã®è‡ªå‹•åŽé›†ã§ã¯ãªãã€åˆ¶é™ã•ã‚ŒãŸã‚«ã‚¹ã‚¿ãƒ  イベント ストリームです。","The count provides useful context: a source with no events in the entire lookback window may need an expected-sources table rather than this event-only query.":"カウントは有用なコンテキストを提供します。ルックバック ウィンドウ全体にイベントがないソースには、このイベントのみのクエリではなく、期待されるソース テーブルが必要になる場合があります。","The dashboard event has a version-specific completeness regression.":"ダッシュボード イベントには、バージョン固有の完全性回帰があります。","The data loop for coding agents":"コーディングエージェントのためのデータループ","The dataset and query remain in this browser.":"データセットとクエリはこのブラウザーに残ります。","The dataset is designed for learning and evaluation, not capacity planning.":"このデータセットは、キャパシティ プランニングではなく、学習と評価を目的として設計されています。","The dataset is deterministic, versioned, and large enough for trends and percentiles. It demonstrates logic rather than customer benchmarks.":"データセットは決定的でバージョン管理されており、傾向やパーセンタイルを表示するのに十分な大きさです。顧客のベンチマークではなくロジックを示します。","The decision is aggregate cost, reliability, adoption, or accepted outcomes rather than trace-level prompt debugging.":"決定は、トレースレベルのプロンプトデバッグではなく、総コスト、信頼性、導入、または受け入れられた結果によって決まります。","The decision is emitted by the authorization layer before execution, not inferred from the model's requested action.":"決定は、モデルの要求されたアクションから推測されるのではなく、実行前に認可レイヤーによって発行されます。","The decision loop":"意思決定ループ","The delivery CTE collapses lifecycle events to one receipt and one successful downstream completion.":"配信 CTE は、ライフサイクル イベントを 1 つの受信と 1 つのダウンストリームの正常な完了に集約します。","The denominator uses the observed span for each route, which is safer for sparse routes than dividing by the whole lookback window.":"分母には各ルートの観測されたスパンが使用されます。これは、ルックバック ウィンドウ全体で割るよりも、まばらなルートの場合に安全です。","The difference between p50 and p95 is often more useful than either number alone: a wide gap points to intermittent slow paths.":"p50 と p95 の差は、どちらかの数値だけよりも役立つことがよくあります。広いギャップは断続的な低速パスを示します。","The documented buffering, Parquet history, and DataFusion query path.":"文書化されたバッファリング、Parquet 履歴、および DataFusion クエリ パス。","The downloadable record covers":"ダウンロード可能なレコードのカバー","The duplicate rate is a delivery characteristic; it does not prove duplicate business effects.":"重複率は配信特性です。重複したビジネス効果を証明するものではありません。","The editor creates more than twice the blocked time despite fewer observed tasks.":"観察されるタスクが少ないにもかかわらず、エディターは 2 倍以上のブロック時間を生み出します。","The event contract, SQL, result, and caveats stay visible to the human responsible for the decision.":"イベント コントラクト、SQL、結果、および警告は、決定を担当する人間に表示されたままになります。","The event coverage is shaped around activation, retention, reliability, cost, and revenue questions.":"イベントの内容は、アクティベーション、保持、信頼性、コスト、収益に関する質問を中心に構成されています。","The event names should represent completed milestones, not page views or button clicks that do not prove the user achieved the step.":"イベント名は、ユーザーがステップを達成したことを証明しないページビューやボタンのクリックではなく、完了したマイルストーンを表す必要があります。","The event volume, user or account grain, instrumentation scope, and product change being evaluated.":"評価されるイベントの量、ユーザーまたはアカウントの粒度、インストルメンテーションの範囲、および製品の変更。","The evidence is shared, not hidden in the agent."

261:"根拠はエージェント内に隠さず、共有します。","The exact UTC dates, complete observation period, and any excluded intervals.":"正確な UTC 日付、完全な観測期間、および除外された間隔。","The example accounts for the delivery promise but does not delay the HTTP response; use an application-owned outbox when the event is compliance or billing critical.":"この例では、配達の約束を考慮していますが、HTTP 応答は遅延しません。イベントがコンプライアンスまたは課金に重要な場合は、アプリケーション所有の送信ボックスを使用します。","The examples below are a practical evaluation plan derived from the published workflow. They are not claims about the customer's implementation, event schema, or results.":"以下の例は、公開されたワークフローから導出された実践的な評価計画です。これらは、顧客の実装、イベント スキーマ、または結果に関する主張ではありません。","The explicit late-event count makes the impact legible without relying only on a percentile.":"明示的な遅延イベント数により、パーセンタイルのみに依存せずに影響を認識できるようになります。","The failed payment is the review-queue grain; API and job tables are reduced before joining.":"失敗した支払いはレビューキューの粒度です。 API とジョブ テーブルは結合前に削減されます。","The failure CTE collapses repeated provider attempts into one invoice at risk.":"CTE に障害が発生すると、プロバイダーの繰り返しの試行が危険にさらされて 1 つの請求書にまとめられます。","The fastest query language is the one the actual responders can review, save, automate, and reproduce.":"最速のクエリ言語は、実際の応答者が確認、保存、自動化、および再現できる言語です。","The fifteen-minute threshold is an operational definition of stalled. Set it from expected job duration rather than copying it blindly.":"15 分のしきい値は、動作上の停止の定義です。やみくもにコピーするのではなく、予想されるジョブ期間に基づいて設定します。","The final aggregation reports both completion share and p95 time so missing outcomes remain visible.":"最終的な集計では完了シェアと p95 時間の両方がレポートされるため、欠落している結果は表示されたままになります。","The final difference is percentage points, not percent change.":"最終的な差はパーセント変化ではなくパーセントポイントです。","The final join compares every variant with the control rate and reports relative rather than percentage-point lift.":"最後の結合では、すべてのバリアントを対照率と比較し、パーセントポイントではなく相対的な上昇率をレポートします。","The fingerprint is an application-controlled label, not raw SQL. That bounds cardinality and avoids capturing parameter values.":"フィンガープリントは、生の SQL ではなく、アプリケーションによって制御されるラベルです。これによりカーディナリティが制限され、パラメーター値のキャプチャが回避されます。","The first CTE collapses all attempts for one delivery into a single outcome record.":"最初の CTE は、1 つの配信に対するすべての試行を 1 つの結果レコードにまとめます。","The first CTE counts every observed event contract by producer and schema version.":"最初の CTE は、観測されたすべてのイベント コントラクトをプロデューサーおよびスキーマ バージョンごとにカウントします。","The first CTE creates one outcome record per assigned participant, preventing repeated purchase or tracking events from inflating the denominator.":"最初の CTE は、割り当てられた参加者ごとに 1 つの結果レコードを作成し、繰り返しの購入や追跡イベントによって分母が大きくなるのを防ぎます。","The first CTE creates one record per logical request, preventing retries from inflating request volume.":"最初の CTE は論理リクエストごとに 1 つのレコードを作成し、再試行によるリクエスト量の増大を防ぎます。","The first CTE deduplicates repeated qualifying events by user and day.":"最初の CTE は、ユーザーおよび日ごとに繰り返される対象となるイベントを重複排除します。","The first CTE defines each user's cohort from the week they first completed the value milestone.":"最初の CTE は、最初に価値マイルストーンを完了した週からの各ユーザーのコホートを定義します。","The first CTE groups by meter-event ID so an at-least-once delivery cannot bill the same logical usage twice.":"最初の CTE はメーター イベント ID によってグループ化されるため、少なくとも 1 回の配信では同じ論理使用量を 2 回請求することはできません。","The first CTE keeps the earliest start for each logical job. The second keeps the newest terminal event.":"最初の CTE は、各論理ジョブの最も早い開始を維持します。 2 番目は最新の端末イベントを保持します。","The first SQL queries return plausible rows with an explicit time window.":"最初の SQL クエリは、明示的な時間枠を使用して妥当な行を返します。","The first and last timestamps show whether duplicates arrive in a short retry burst or much later.":"最初と最後のタイムスタンプは、重複が短い再試行バーストで到着するか、それともかなり遅れて到着するかを示します。","The first requirement is to query a boun

261ded application workflow rather than centralize every machine-data source.":"最初の要件は、すべてのマシン データ ソースを一元化するのではなく、制限されたアプリケーション ワークフローをクエリすることです。","The free plan is enough to run the prompt, send test events, and review the first dashboard.":"プロンプトの実行、テスト イベントの送信、最初のダッシュボードの確認には無料プランで十分です。","The gap between p50 and p95 distinguishes consistently slow services from intermittent tail behavior.":"p50 と p95 の間のギャップにより、一貫して遅いサービスと断続的なテール動作が区別されます。","The grouping key is a bounded application-defined pattern rather than a high-cardinality raw cache key.":"グループ化キーは、カーディナリティの高い生のキャッシュ キーではなく、制限されたアプリケーション定義のパターンです。","The guidance favors categories and identifiers over raw payloads. Prompts, credentials, request bodies, and private customer content stay out unless a team explicitly approves them.":"このガイダンスでは、生のペイロードよりもカテゴリと識別子が優先されます。プロンプト、資格情報、リクエスト本文、および顧客のプライベート コンテンツは、チームが明示的に承認しない限り、表示されません。","The hourly CTE computes a ratio with its denominator.":"時間ごとの CTE は、分母との比率を計算します。","The import worker is CPU constrained, while the API source entered the result because of sustained memory pressure.":"インポート ワーカーは CPU に制約がありますが、API ソースは持続的なメモリ負荷のために結果を入力しました。","The important inputs are compact backend, product, billing, webhook, job, or AI outcome events.":"重要な入力は、コンパクトなバックエンド、製品、請求、Webhook、ジョブ、または AI 結果イベントです。","The incident identifier is assigned from a reviewed incident window.":"インシデント ID は、レビューされたインシデント ウィンドウから割り当てられます。","The inner query establishes request-level repetition before any route-level aggregation.":"内部クエリは、ルート レベルの集約の前に、リクエスト レベルの繰り返しを確立します。","The interactive Query API is designed for analysis, while large extracts should use the asynchronous export path.":"インタラクティブなクエリ API は分析用に設計されていますが、大規模な抽出には非同期エクスポート パスを使用する必要があります。","The invoice event was delivered four times and needs idempotent counting downstream.":"請求書イベントは 4 回配信されたため、ダウンストリームで冪等のカウントが必要です。","The invoice update is slow on most executions, while the catalog query remains below the illustrative one-second threshold.":"請求書の更新はほとんどの実行で遅くなりますが、カタログ クエリは例示的な 1 秒のしきい値を下回ったままです。","The join limits feature activity to the thirty days before that upgrade, preventing post-upgrade adoption from contaminating the result.":"結合により、機能のアクティビティがアップグレードの 30 日前に制限され、アップグレード後の導入によって結果が汚染されるのを防ぎます。","The larger model has both the lower cache-hit rate and the larger retry-cost burden.":"モデルが大きいほど、キャッシュ ヒット率が低くなり、再試行コストの負担が大きくなります。","The largest absolute loss occurs before onboarding completion, while integration remains the strongest later bottleneck.":"最大の絶対損失はオンボーディング完了前に発生しますが、統合が後になっても依然として最も強力なボトルネックとなります。","The largest model wins on acceptance rate but loses on cost-adjusted throughput.":"最大のモデルは受け入れ率では勝りますが、コスト調整後のスループットでは負けます。","The learning dataset is reproducible":"学習データセットは再現可能です","The left join preserves accounts with no errors so the impacted percentage has the correct denominator.":"左結合ではエラーのないアカウントが保持されるため、影響を受けるパーセンテージは正しい分母になります。","The main requirement is SQL over bounded AI and business outcomes, not automatic tracing of the full application stack.":"主な要件は、アプリケーション スタック全体の自動トレースではなく、制限された AI とビジネスの成果に対する SQL です。","The main requirement is aggregate outcome and cross-product analysis rather than trace replay, prompt management, or experiment execution.":"主な要件は、トレースの再生、迅速な管理、実験の実行ではなく、集計結果と製品間の

261分析です。","The maximum exposes extreme resource holds beside a stable percentile.":"最大値は、安定したパーセンタイルの横にある極端なリソース ホールドを公開します。","The migration identifier remains available for drilling into individual executions.":"移行識別子は、個々の実行を詳細に調べるために引き続き使用できます。","The minimum execution count prevents a single cold query from dominating the ranking.":"最小実行数により、単一のコールド クエリがランキングを独占することがなくなります。","The minimum request threshold keeps one rare timeout from dominating the ranking.":"最小リクエストしきい値により、まれに発生するタイムアウトがランキングを独占することがなくなります。","The minimum sample threshold avoids declaring a winner from a handful of requests.":"最小サンプルしきい値により、少数のリクエストから勝者を宣言することが回避されます。","The minimum-signup rule prevents small sources from dominating a ranked percentage.":"最小サインアップ ルールにより、小規模なソースがランク付けされたパーセンテージを独占することが防止されます。","The minimum-volume rule prevents a handful of development events from dominating the report.":"最小ボリューム ルールにより、少数の開発イベントがレポートを支配するのを防ぎます。","The minimum-volume rule protects the comparison from tiny canary samples.":"最小量ルールにより、小さなカナリア サンプルからの比較が保護されます。","The monthly CTE deduplicates multiple qualifying actions by account and month.":"月次 CTE では、複数の対象となるアクションがアカウントおよび月ごとに重複排除されます。","The most convenient debugging payload can also become the highest-risk stored data.":"最も便利なデバッグ ペイロードは、最もリスクの高い保存データになる可能性もあります。","The newer release contains both a failed and a rolled-back migration and should not be treated as complete.":"新しいリリースには失敗した移行とロールバックされた移行の両方が含まれているため、完了したものとして扱うべきではありません。","The newest partial UTC day is excluded from period comparisons.":"最新の部分 UTC 日は期間の比較から除外されます。","The numerator counts terminal rolled-back transactions, not every retry attempt.":"分子は、すべての再試行ではなく、端末のロールバックされたトランザクションをカウントします。","The objective is returned beside the observed value so charts and reviews preserve the decision boundary.":"目標は観察値の横に返されるため、チャートとレビューで意思決定の境界が維持されます。","The official Anthropic TypeScript SDK configured server-side":"公式の Anthropic TypeScript SDK はサーバー側で構成されています","The official OpenAI JavaScript SDK and telemetry-sh initialized in trusted server code":"公式の OpenAI JavaScript SDK と telemetry-sh が信頼できるサーバー コードで初期化されました","The older cohort retained half its users in week one; the newer cohort is not yet mature enough for a week-one comparison.":"古いコホートは、1 週目にユーザーの半分を維持しました。新しいコホートはまだ 1 週間の比較ができるほど成熟していません。","The oldest last_seen_at value should be investigated first.":"最も古い last_seen_at 値を最初に調査する必要があります。","The p50-to-p95 gap distinguishes a consistently slow queue from intermittent backlog.":"p50 と p95 のギャップにより、一貫して遅いキューと断続的なバックログが区別されます。","The paid CTE prevents multiple subscription events from counting the same account twice.":"有料 CTE により、複数のサブスクリプション イベントが同じアカウントを 2 回カウントすることを防ぎます。","The people reviewing analysis already understand SQL and want the query to remain portable and inspectable.":"分析をレビューしている人々はすでに SQL を理解しており、クエリが移植性と検査可能性を維持することを望んでいます。","The pg package with a shared Pool":"共有プールを含む pg パッケージ","The pinned version is intentional. SQL engines evolve, so a query is not labeled compatible merely because a similar dialect accepts it. When the application upgrades DataFusion, the full collection is rerun before the documented version changes.":"ピン留めされたバージョンは意図的です。 SQL エンジンは進化するため、類似の方言がクエリを受け入れるという理由だけで、クエリに互換性があるというラベルが付けられるわけではありません。アプリケーションが DataFusion をアップグレードすると、文書化されたバージョンが変更される前に完全なコレクションが再実行されます。","The previews below are synthetic and demonstrate structure, not Telemetry customer performance or a universal benchmark.":"以下のプレビューは総合的なものであり、Telemetry の顧客パフォーマンスや普遍的なベンチマークではなく、構造を示しています。","The previous workflow, source of record, and calculation used before the change.":"変更前に使用されていた以前のワークフロー、レコードのソース、および計算。","The price inputs are examples, not current provider prices. Replace them with the rates and billable token categories from your provider agreement."

261:"入力した価格は例であり、現在のプロバイダーの価格ではありません。これらを、プロバイダー契約のレートと請求可能なトークン カテゴリに置き換えます。","The primary need is a small set of auditable SQL metrics rather than a full digital-analytics suite.":"主に必要なのは、完全なデジタル分析スイートではなく、監査可能な SQL メトリクスの小さなセットです。","The primary question is aggregate AI reliability, cost, adoption, or accepted outcomes rather than trace-level debugging.":"主な質問は、トレースレベルのデバッグではなく、AI の信頼性、コスト、導入、または受け入れられた結果の総計です。","The primary requirement is SQL analysis of terminal agent outcomes, tool reliability, cost, handoffs, releases, and customer impact.":"主な要件は、ターミナル エージェントの結果、ツールの信頼性、コスト、ハンドオフ、リリース、および顧客への影響に関する SQL 分析です。","The primary row or trace shape determines which questions are natural and which require another system.":"主な行またはトレースの形状によって、どの質問が自然で、どの質問が別のシステムを必要とするかが決まります。","The privacy policy names AWS and United States processing. It does not provide a current region list or customer-selectable residency commitment.":"プライバシー ポリシーの名前は AWS であり、米国での処理となります。現在の地域リストや顧客が選択できる居住義務は提供されません。","The privacy policy names Stripe and states that payment-card details go directly to the processor rather than being stored by Telemetry.":"プライバシー ポリシーでは Stripe という名前が付けられており、支払いカードの詳細は Telemetry によって保存されるのではなく、プロセッサに直接送信されると記載されています。","The privacy policy names some service providers, but it is not presented as a current subprocessor register, DPA, SCC package, or complete vendor inventory.":"プライバシー ポリシーには一部のサービス プロバイダーの名前が記載されていますが、現在のサブプロセッサー レジスタ、DPA、SCC パッケージ、または完全なベンダー インベントリとしては示されていません。","The production filter prevents development traffic from making a stopped production source look healthy.":"実稼働フィルターは、開発トラフィックが停止した実稼働ソースを正常に見せないようにするのを防ぎます。","The project list has lower tail latency but consumes more aggregate request time.":"プロジェクト リストのテール レイテンシーは低くなりますが、総リクエスト時間の消費量は増加します。","The provider invoice remains the financial source of truth.":"プロバイダーの請求書は依然として真実の財務情報源です。","The proxy-risk bucket targets far more identities and has the largest failure volume.":"プロキシ リスク バケットは、はるかに多くの ID を対象とし、障害の量が最大になります。","The public pages reviewed do not specify backup frequency, restore testing, recovery objectives, uptime commitments, or a disaster-recovery architecture.":"レビューされた公開ページには、バックアップの頻度、復元テスト、回復目標、稼働時間のコミットメント、または災害復旧アーキテクチャが指定されていません。","The public pages reviewed do not specify encryption-at-rest design, key ownership or rotation, or the technical tenant-isolation model.":"レビューされた公開ページでは、保存時の暗号化の設計、キーの所有権またはローテーション、または技術的なテナント分離モデルが指定されていません。","The publishing components support named author and reviewer profiles, including person-level structured data, once consent, role, relevant experience, and an accountable profile URL are recorded. Placeholder identities, generated biographies, and private employee details are not published to fill a byline.":"公開コンポーネントは、同意、役割、関連する経験、および説明責任のあるプロファイル URL が記録されると、個人レベルの構造化データを含む名前付きの作成者およびレビューアーのプロファイルをサポートします。プレースホルダのアイデンティティ、生成された経歴、および個人の従業員の詳細は、署名欄を埋めるために公開されることはありません。","The query cannot know your definition of an active account, recovered payment, permanent webhook failure, or acceptable latency. Each recipe names those choices so reviewers can change them before a dashboard or alert becomes authoritative.":"クエリでは、アクティブなアカウントの定義、回復された支払い、永続的な Webhook の失敗、または許容可能な遅延を知ることはできません。各レシピにはそれらの選択肢に名前が付けられているため、レビュー担当者はダッシュボードやアラートが正式になる前にそれらを変更できます。","The query groups by both tool and categorized operation, preserving enough context to distinguish different behaviors of one tool.":"クエリはツールと分類された操作の両方によってグループ化され、1 つのツールのさまざまな動作を区別するのに十分なコンテキストを保持します。","The query identifies correlation with a release; it does not establish that the deployment caused the regression.":"クエリはリリースとの相関関係を特定します。デプロイメントが回帰の原因であることは証明されません。","The query reports both conversion from signup and conversion from the previous step, making total performance and the largest transition loss visible together.":"このクエリでは、サインアップからのコンバージョンと前のステップからのコンバージョンの両方がレポートされるため、全体的なパフォーマンスと最大の移行損失が同時に表示されます。","The recipe pages explain one analysis pattern at a time. The SQL Lab adds a versioned 15-table dataset and guided lessons for realistic joins, activation funnels, LLM unit economics, incident impact, retry recovery, and database reliability.":"レシピページでは、一度に 1 つの分析パターンを説明します。 SQL ラボには、バージョン管理された 15 テーブルのデータセットと、現実的な結合、アクティベーション ファネル、LLM ユニット エコノミクス、インシデントの影響、再試行リカバリ、データベースの信頼性に関するガイド付きレッスンが追加されています。","The record 

261is an intake and review tool. Completing it does not make a claim public or convert private evidence into a contractual commitment.":"記録は取り込みとレビューのツールです。これを完了しても、請求が公になったり、私的な証拠が契約上の約束に変換されるわけではありません。","The release dimension turns a performance change into a deploy-scoped investigation.":"リリース ディメンションにより、パフォーマンスの変化がデプロイを対象とした調査に変わります。","The release spine includes versions present in either source instead of starting from whichever table happens to have rows.":"リリース スパインには、行があるテーブルから開始するのではなく、いずれかのソースに存在するバージョンが含まれます。","The result explains cost mechanics; connect it to accepted or retained outcomes before optimizing purely for spend.":"この結果はコストの仕組みを説明しています。純粋に支出だけを最適化する前に、受け入れられた成果や維持された成果に結び付けてください。","The retry-rate denominator is all attempts. If you prefer a logical-job denominator, include a job_id and count distinct job IDs.":"再試行率の分母はすべての試行です。論理ジョブの分母を使用する場合は、job_id を含めて、個別のジョブ ID をカウントします。","The reviewed prompt and skill that start the flow.":"フローを開始するレビュー済みのプロンプトとスキル。","The same SQLSTATE can have different causes.":"同じ SQLSTATE でも原因が異なる場合があります。","The same agreed attribution field is carried into both the numerator and denominator.":"同じ合意された属性フィールドが分子と分母の両方に組み込まれます。","The same event model, dashboards, and alerts can cover AI workflows, APIs, jobs, webhooks, billing, and activation.":"同じイベント モデル、ダッシュボード、アラートで、AI ワークフロー、API、ジョブ、Webhook、請求、アクティベーションをカバーできます。","The same pseudonymous account identifier is used at every step.":"すべてのステップで同じ仮名アカウント ID が使用されます。","The selected problem is aggregate outcome monitoring and cross-product analysis rather than detailed LLM trace inspection.":"選択された問題は、詳細な LLM トレース検査ではなく、集計結果の監視と製品間分析です。","The selected workflow needs aggregate, auditable outcome SQL rather than automatic distributed tracing.":"選択したワークフローには、自動分散トレースではなく、監査可能な集計結果 SQL が必要です。","The session is the explicit counting unit; replace it with user or account only when that matches the decision.":"セッションは明示的なカウント単位です。決定と一致する場合にのみ、ユーザーまたはアカウントに置き換えます。","The seven-day return test is anchored to each account's signup time rather than a global calendar week.":"7 日間の返品テストは、世界的な暦週ではなく、各アカウントのサインアップ時間に基づいて行われます。","The signal count prioritizes investigation but deliberately avoids an opaque health score.":"シグナル数は調査を優先しますが、不透明な健康スコアを意図的に回避します。","The signed net change exposes days when unresolved work accumulated.":"署名された純変更により、未解決の作業が蓄積された日々が明らかになります。","The site audit renders every recipe and checks its status, canonical URL, title, description, H1, structured data, and internal links.":"サイト監査では、すべてのレシピがレンダリングされ、そのステータス、正規 URL、タイトル、説明、H1、構造化データ、内部リンクがチェックされます。","The site keeps an empty claim register when approval evidence is missing. These paths expose the required fields and the current public boun

261dary instead of replacing evidence with estimates, anonymous attribution, or roadmap language.":"承認の証拠が不足している場合、サイトは空の請求登録を保持します。これらのパスは、証拠を推定値、匿名帰属、またはロードマップ言語に置き換えるのではなく、必要なフィールドと現在の公開境界を公開します。","The skill helps an agent find useful workflow boundaries, but your team still owns the event meaning, allowed fields, retention policy, and operational thresholds.":"このスキルは、エージェントが有用なワークフロー境界を見つけるのに役立ちますが、イベントの意味、許可されたフィールド、保持ポリシー、運用しきい値はチームが所有します。","The statement describes workflow fit rather than a benchmark or guaranteed performance result.":"この声明では、ベンチマークや保証されたパフォーマンス結果ではなく、ワークフローの適合性について説明します。","The statement does not claim a specific event volume, query benchmark, or quantified business result.":"この声明は、特定のイベント量、クエリベンチマーク、または定量化されたビジネス結果を主張するものではありません。","The statement highlights ease of use and analytical power; it does not claim a specific deployment size or quantified result.":"この声明では、使いやすさと分析力を強調しています。特定の導入規模や定量化された結果を主張するものではありません。","The status condition prevents a failed integration attempt from being counted as a completed milestone.":"ステータス条件により、失敗した統合試行が完了したマイルストーンとしてカウントされなくなります。","The synthetic":"合成の","The synthetic debug trace has the largest byte volume despite having fewer events than page views.":"合成デバッグ トレースは、ページ ビューよりもイベントが少ないにもかかわらず、バイト ボリュームが最も大きくなります。","The synthetic rollout cohort has a 20% failure rate while the control has none.":"合成ロールアウト コホートの失敗率は 20% ですが、対照では失敗率がありません。","The table preserves lifecycle timestamps and non-secret identifiers for review.":"このテーブルには、レビュー用にライフサイクル タイムスタンプと非機密識別子が保存されます。","The target CTE selects one failed workflow rather than mixing independent executions.":"ターゲット CTE は、独立した実行を混合するのではなく、失敗したワークフローを 1 つ選択します。","The tax-service timeout has less repetition than the OAuth error but much broader impact.":"税務サービスのタイムアウトは、OAuth エラーよりも繰り返し発生しませんが、影響ははるかに広範囲に及びます。","The team already has a provider or gateway strategy and needs aggregate outcome SQL.":"チームはすでにプロバイダーまたはゲートウェイ戦略を持っており、集計結果 SQL を必要としています。","The team already has specialist tracing, infrastructure, security, or incident systems where those remain necessary.":"チームには、引き続き必要な追跡、インフラストラクチャ、セキュリティ、またはインシデント システムの専門家がすでにいます。","The team can retain New Relic or another specialist for signals that structured events should not replace.":"チームは、構造化イベントで置き換えるべきではないシグナルについて、New Relic または別の専門家を雇うことができます。","The team is comfortable retaining Amplitude for exploration while sending selected terminal outcomes to Telemetry.":"チームは、選択したターミナル結果を Telemetry に送信しながら、探索のために Amplitude を保持することに問題はありません。","The team needs aggregate agent reliability, cost, quality, and outcome analysis more than trace replay or prompt inspection.":"チームは、トレースの再生や迅速な検査よりも、エージェントの信頼性、コスト、品質、結果の総合的な分析を必要としています。","The team needs aggregate outcome, cost, adoption, and reliability analysis more than an evaluation workbench.":"チームは、評価ワークベンチよりも、集計結果、コスト、導入、信頼性の分析を必要としています。","The team primarily needs a few auditable product and business metrics joined to operational context.":"チームは主に、運用コンテキストに結合されたいくつかの監査可能な製品およびビジネス指標を必要としています。","The team wants SQL-first analysis and does not need full-text search over unrestr

261icted logs.":"チームは SQL ファースト分析を望んでおり、無制限のログに対する全文検索は必要ありません。","The team wants explicit SQL and a shared event model across AI and non-AI product workflows.":"チームは、明示的な SQL と、AI と非 AI 製品のワークフローにわたる共有イベント モデルを望んでいます。","The team wants reviewed SQL dashboards that use the same event model across AI and the rest of the product.":"チームは、AI と製品の残りの部分で同じイベント モデルを使用する、レビュー済みの SQL ダッシュボードを望んでいます。","The team wants to pair Logfire diagnostics with a small terminal-outcome dataset.":"チームは、Logfire 診断を小規模な最終結果データセットと組み合わせたいと考えています。","The team wants to pair a specialist trace or evaluation tool with a compact cross-product outcome layer.":"チームは、専門的なトレースまたは評価ツールを、コンパクトな製品横断的な結果レイヤーと組み合わせたいと考えています。","The team wants to retain Phoenix for traces and evaluations while using Telemetry for SQL dashboards and alerts.":"チームは、SQL ダッシュボードとアラートに Telemetry を使用しながら、トレースと評価のために Phoenix を保持したいと考えています。","The telemetry-go SDK initialized with a server-side key":"サーバー側キーで初期化された telemetry-go SDK","The telemetry-sh client initialized outside the handler when the runtime is reused":"ランタイムが再利用されるときにハンドラーの外で初期化される telemetry-sh クライアント","The telemetry-sh package initialized during application startup":"アプリケーションの起動時に初期化される telemetry-sh パッケージ","The telemetry-sh package initialized in server code":"サーバー コードで初期化された telemetry-sh パッケージ","The telemetry-sh package initialized server-side":"telemetry-sh パッケージがサーバー側で初期化されました","The threshold is a review candidate, not an automatic proof of abuse.":"しきい値はレビュー候補であり、自動的に不正行為が証明されるものではありません。","The timestamp difference becomes an observed gap that can be compared with each job's own interval.":"タイムスタンプの差は、各ジョブ独自の間隔と比較できる観察されたギャップになります。","The timestamp difference is converted from days to a week offset that can be compared across cohorts.":"タイムスタンプの差は日から週のオフセットに変換され、コホート間で比較できます。","The treatment has higher observed conversion and revenue per participant; statistical uncertainty still needs review before rollout.":"この治療では、参加者あたりのコンバージョンと収益がより高く観察されています。統計的な不確実性は、展開前にまだ検討する必要があります。","The trial CTE creates one cohort record per account.":"トライアル CTE は、アカウントごとに 1 つのコホート レコードを作成します。","The upgrades CTE finds the first upgrade time per team.":"アップグレード CTE は、チームごとの最初のアップグレード時間を見つけます。","The user CTE turns repeated milestone events into one row per user.":"ユーザー CTE は、繰り返されるマイルストーン イベントをユーザーごとに 1 行に変換します。","The user_funnel CTE collapses repeated events into the first timestamp for each milestone.":"user_funnel CTE は、繰り返されるイベントを各マイルストーンの最初のタイムスタンプにまとめます。","The visible byline and structured data identify the Telemetry editorial team as the organizational author and the Telemetry product team as technical reviewer. Individual contributor names are added only when the person has agreed to a public profile; the organization remains accountable when no individual byline is shown.":"表示される署名欄と構造化データにより、Telemetry 編集チームが組織作成者として、Telemetry 製品チームが技術レビュー担当者として識

261別されます。個々の投稿者の名前は、その人が公開プロフィールに同意した場合にのみ追加されます。個人の署名が示されていない場合でも、組織は責任を負い続けます。","The waited-sample rate shows how frequently callers encounter contention even when the wait remains short.":"待機サンプル率は、待機時間が短い場合でも呼び出し元が競合に遭遇する頻度を示します。","The web deployment has converged on v2, while a worker release still emits a substantial v1 share.":"Web デプロイメントは v2 に収束しましたが、ワーカー リリースは依然としてかなりの v1 シェアを生成しています。","The west-region replica exceeds the illustrative thirty-second freshness threshold in two samples.":"西部地域のレプリカは、2 つのサンプルで例示の 32 秒の鮮度閾値を超えています。","The window ends at one preceding so the current spike cannot raise its own baseline.":"ウィンドウは 1 つ前の時点で終了するため、現在のスパイクはそれ自身のベースラインを上げることができません。","The workflow":"ワークフロー","The workflow start supplies a common elapsed-time origin across services.":"ワークフローの開始により、サービス全体に共通の経過時間の起点が提供されます。","The workspace export policy affects the broadest actor set.":"ワークスペース エクスポート ポリシーは、最も広範なアクター セットに影響します。","These guides do not claim that one platform replaces every log, trace, metric, evaluation, error, or infrastru

261cture workflow. Keep the specialist system when the tested response path depends on capabilities outside bounded structured-event analytics.":"これらのガイドは、1 つのプラットフォームがすべてのログ、トレース、メトリック、評価、エラー、またはインフラストラクチャ ワークフローを置き換えると主張するものではありません。テストされた応答パスが、境界のある構造化イベント分析の外部の機能に依存している場合は、専門家システムを維持します。","Thirty-day model cost by feature":"機能ごとの 30 日間のモデルコスト","Thirty-day trial conversion by source":"ソースごとの 30 日間のトライアル変換","This arithmetic is intentionally conservative about payload compression: it does not claim that every serialized byte becomes a billable stored byte. Replace the payload assumption with observed usage when evaluating a real workload.":"この算術はペイロード圧縮に関して意図的に保守的です。シリアル化されたすべてのバイトが課金対象の格納バイトになるとは主張しません。実際のワークロードを評価するときに、ペイロードの仮定を観察された使用量に置き換えます。","This browser-only estimate is not sent to Telemetry and is not a provider invoice.":"このブラウザのみの見積もりは Telemetry には送信されず、プロバイダーの請求書でもありません。","This changelog describes public behavior and documentation, not private infrastructure changes or contractual commitments. Send a page URL and a reproducible correction to [email protected].":"この変更ログは、プライベートなインフラストラクチャの変更や契約上のコミットメントではなく、パブリックな動作と文書について説明します。ページ URL と再現可能な修正を [email protected] に送信します。","This example uses a declared schema, read-only SQL, and deterministic synthetic results. It demonstrates the workflow without presenting sample data as a customer benchmark.":"この例では、宣言されたスキーマ、読み取り専用の SQL、および決定論的な合成結果を使用します。顧客のベンチマークとしてサンプル データを提示せずにワークフローを示します。","This example uses synthetic identifiers. Pseudonymous values can still be personal data, and review fields can expose business or provider context. Apply your own consent, retention, access, residency, and deletion requirements.":"この例では合成識別子を使用します。仮名の値も個人データである可能性があり、レビュー フィールドによってビジネスまたはプロバイダーのコンテキストが公開される可能性があります。独自の同意、保持、アクセス、常駐、および削除の要件を適用します。","This guide helps Cursor add anal

261ytics to your own application. For the editor's data-sharing controls, see":"このガイドは、Cursor が独自のアプリケーションに分析を追加するのに役立ちます。エディターのデータ共有コントロールについては、次を参照してください。","This historical query detects a gap only after the next run arrives; pair it with a current missing-heartbeat alert.":"この履歴クエリは、次の実行が到着した後にのみギャップを検出します。現在のハートビート欠落アラートと組み合わせてください。","This is a product-learning query, not an operational alert. Schedule it as a weekly dashboard review.":"これは製品学習のためのクエリであり、運用上のアラートではありません。毎週のダッシュボードレビューとしてスケジュールを設定します。","This is an explicit evidence boundary, not a zero result. Use the protocol and template to produce a workload-specific run.":"これは明示的な証拠の境界であり、ゼロの結果ではありません。 プロトコルとテンプレートを使用して、ワークロード固有の実行結果を作成してください.","This page explains what to measure and why":"このページでは、何を測定するのか、なぜ測定するのかについて説明します。","This page is a product overview, not a contractual security addendum. The privacy policy and terms govern their respective subjects; contact Telemetry for current answers to requirements not covered publicly.":"このページは製品の概要であり、契約上のセキュリティに関する追加条項ではありません。プライバシー ポリシーと規約は、それぞれの主題を規定します。公開されていない要件に対する最新の回答については、Telemetry にお問い合わせください。","This page is the implementation brief":"このページは実装概要です","This page separates published feedback from the general pattern other teams can apply.":"このページでは、公開されたフィードバックを、他のチームが適用できる一般的なパターンから分離します。","This pattern does not provide":"このパターンでは提供されません","This pattern enriches a Telemetry event with OpenTelemetry context; it does not send OTLP data to Telemetry.":"このパターンは、Telemetry イベントを OpenTelemetry コンテキストで強化します。 OTLP データは Telemetry に送信されません。","This pattern provides":"このパターンが提供するのは、","This proves engine compatibility, not that a business definition fits your data.":"これはエンジンの互換性を証明するものであり、ビジネス定義がデータに適合することを証明するものではありません。","This public query is a starting definition. Add a boun

261ded time filter, complete-bucket policy, environment, and minimum volume appropriate to your production event contract.":"このパブリック クエリは開始定義です。実稼働イベント契約に適した、制限された時間フィルター、完全バケット ポリシー、環境、および最小ボリュームを追加します。","This query does not count churned accounts that never returned; compute them from the previous cohort with a left join.":"このクエリでは、返されなかった解約アカウントはカウントされません。左結合を使用して前のコホートからそれらを計算します。","This read-only query is planned and executed against an empty typed table with":"この読み取り専用クエリは、空の型付きテーブルに対して計画され、実行されます。","This register separates reproducible product evidence from synthetic examples, customer feedback, and workload-dependent performance. Use it to verify the public material or design a benchmark that can support your own decision.":"このレジスターは、再現可能な製品証拠を合成例、顧客からのフィードバック、およびワークロードに依存するパフォーマンスから分離します。これを使用して、公開資料を検証したり、独自の決定をサポートできるベンチマークを設計したりできます。","Three enterprise and two starter accounts meet the synthetic incident-impact definition.":"3 つのエンタープライズ アカウントと 2 つのスターター アカウントは、総合的なインシデントと影響の定義を満たしています。","Three-step workflow":"3 ステップのワークフロー","Threshold alerts":"しきい値アラート","Threshold alerts are not anomaly detection and should use a reviewed baseline, sufficient volume, and complete time buckets.":"しきい値アラートは異常検出ではないため、レビュー済みのベースライン、十分な量、完全な時間バケットを使用する必要があります。","Thresholds, minimum volumes, time windows, identity rules, currencies, and terminal statuses must be adapted to the event contract that owns them.":"しきい値、最小量、時間枠、アイデンティティ ルール、通貨、ターミナル ステータスは、それらを所有するイベント コントラクトに適合させる必要があります。","Throughput is most useful when it preserves route shape and the time actually observed. This query divides request volume by each route's observed span instead of assuming every route was active for the entire dashboard window.":"スループットは、ルートの形状と実際に観測された時間を保存する場合に最も役立ちます。このクエリは、ダッシュボード ウィンドウ全体ですべてのルートがアクティブであったと仮定するのではなく、リクエスト量を各ルートの観測されたスパンで除算します。","Tie database symptoms to an application service, release, and user-visible workflow.":"データベースの症状をアプリケーション サービス、リリース、およびユーザーに表示されるワークフローに結び付けます。","Tie performance changes to stable route templates, release identifiers, and sufficient sample counts.":"パフォーマンスの変更を安定したルート テンプレート、リリース識別子、および十分なサンプル数に結び付けます。","Time buckets":"タイムバケット","Time from enqueue to first execution.":"エンキューから最初の実行までの時間。","Time from navigation start to ready state.":"ナビゲーション開始から準備完了状態までの時間。","Time ranges, nested-field filters, split series, and explicit columns":"時間範囲、ネストされたフィールドフィルター、分割シリーズ、および明示的な列","Time waiting before execution.":"実行までの待機時間。","Time-bucketing guide":"時間配分ガイド","Timeline: elapsed_seconds by event_name and service":"タイムライン: event_name による elapsed_seconds とサービス","Timeout becomes final":"タイムアウトが最終的になる","Timeout rate by route":"ルート別のタイムアウト率","Timeout samples distinguish sustained contention from harmless utilization spikes.":"タイムアウト サンプルは、持続的な競合と無害な使用率のスパイクを区別します。","Timeouts deserve their own rate because they may surface as several status codes or client disconnects. A normalized outcome field makes them comparable.":"タイムアウトは複数のステータスコードやクライアント切断として現れるため、独立した割合として扱う必要があります.正規化さã

261‚ŒãŸçµæžœãƒ•ã‚£ãƒ¼ãƒ«ãƒ‰ã«ã‚ˆã‚Šã€ãã‚Œã‚‰ãŒæ¯”較可能になります。","Timeouts remain explicit because an average can hide a smaller set of requests that never acquire a connection.":"平均により、接続を取得しない少数のリクエストのセットが隠蔽される可能性があるため、タイムアウトは明示的なままになります。",Timestamp:He,"Timestamp comparisons enforce the intended order, so an out-of-sequence event cannot inflate a later step.":"タイムスタンプの比較では意図した順序が適用されるため、順序が崩れたイベントによって後のステップが膨張することはありません。","Token spend becomes actionable when it stays connected to the feature, account, retry path, and reviewed user outcome that created it. Use the calculator to test assumptions, then run the same analysis against the multi-table SQL Lab.":"トークン支出は、それを生んだ機能、アカウント、再試行経路、レビュー済みのユーザー成果と結び付いて初めて改善に活かせます.電卓を使用して仮定をテストし、複数テーブルの SQL ラボに対して同じ分析を実行します。","Token totals alone do not show whether an AI workflow creates product value or margin.":"トークンの合計だけでは、AI ワークフローが製品価値やマージンを生み出すかどうかはわかりません。","Token usage and status are final at the provider-response boundary.":"トークンの使用法とステータスは、プロバイダーと応答の境界で最終的になります。","Tool and handoff analysis":"ツールとハンドオフの分析","Tool failure and loop analysis":"ツールの障害とループの分析","Tool name, risk level, reason code, and policy version use controlled values so policy changes remain comparable.":"ツール名、リスク レベル、理由コード、ポリシー バージョンは管理された値を使用するため、ポリシーの変更は比較可能です。","Tool-call completion time.":"ツール呼び出しの完了時間。","Tool-call debugging":"ツール呼び出しのデバッグ","Tool-call duration in milliseconds.":"ツール呼び出しの継続時間 (ミリ秒)。","Tool-call failure rate":"ツール呼び出しの失敗率","Tool-call outcome.":"ツール呼び出しの結果。","Tool-loop SQL":"ツールループ SQL","Tool-loop and termination reliability":"ツールループと終端の信頼性","Tool-loop reliability":"ツールループの信頼性","Tools and retries":"ツールと再試行","Total attempts including the terminal attempt.":"端末の試行を含む合計試行数。","Total bytes and average bytes distinguish a high-frequency event from an oversized contract.":"合計バイト数と平均バイト数によって、高頻度のイベントと大規模なコントラクトが区別されます。","Total delivery duration including bounded retries.":"制限付き再試行を含む合計配信期間。","Total model spend hides why it changed. Cache outcomes and attempts make avoidable repeated work visible without storing prompts or completions.":"モデルの合計支出額には、変更の理由が隠されています。 キャッシュ結果と試行回数を記録すれば、プロンプトや生成結果を保存せずに、回避可能な繰り返し処理を把握できます.","Total p95 latency remains beside TTFT so optimization does not improve startup while making completion worse.":"p95 の合計レイテンシは TTFT を超えたままであるため、最適化によって起動は改善されず、完了は悪化します。","Total query time by fingerprint":"フィンガープリントによる合計クエリ時間","Total request duration in milliseconds.":"合計リクエスト期間 (ミリ秒単位)。","Total signups can make a channel look successful even when its users do not activate. A user-level funnel keeps source volume and downstream quality visible together.":"ユーザーがアクティブ化していない場合でも、サインアップの総数によってチャンネルは成功しているように見えます。ユーザーレベルのファネルにより、ソースの量と下流の品質を同時に可視化できます。","Total time combines volume and latency into an impact ranking.":"合計時間は、ボリュームと遅延を組み合わせて影響度ランキングを作成します。","Total tool calls in the logical run.":"論理実行でのツール呼び出しの合計数。","Trace correlation":"トレース相関","Trace each public claim to its source":"それぞれの公的主張をその出所まで追跡する","Trace link: query sequence for a selected request_id":"トレース リンク: 選択した request_id のクエリ シーケンス","Trace model and tool steps, inspect AI-specific runs, and evaluate outputs with platform-native workflows.":"モデルとツールのステップをトレースし、AI 固有の実行を検査し、プラットフォーム ネイティブのワークフローで出力を評価します。","Trace one incident from detection through notification and resolution before removing a dependency.":"依存関係を削除する前に、検出から通知、解決まで 1 つのインシデントを追跡します。","Trace one real investigation across every signal before changing Elastic agents, data streams, or lifecycle policies.":"Elastic エージェント、データ ストリーム、ライフサイクル ポリシーを変更する前に、すべての信号にわたって実際の調査を 1 回トレースします。","Trace-to-event correlation":"トレースとイベントの相関関係","Track API reliability":"API の信頼性を追跡する","Track API request volume, status codes, latency, timeouts, customer impact, and failed endpoints with SQL.":"API リクエストの量、ステータス コード、レイテンシー、タイムアウト、顧客への影響、障害が発生したエンドポイントを SQL で追跡します。","Track Anthropic cost and outcomes":"人類のコストと成果を追跡する","Track AutoGen task-flow state, timeouts, team and agent outcomes, tool activity, handoffs, latency, failures, cost, and releases with compact structured events.":"AutoGen タスクフローの状態、タイムアウト、チームとエージェントの結果、ツールのアクティビティ、ハンドオフ、遅延、障害、コスト、リリースをコンパクトな構造化イベントで追跡します。","Track Azure Functions HTTP, timer, queue, and event-trigger outcomes with invocation, retry, latency, release, and customer-impact context.":"Azure Functions HTTP、タイマー、キュー、呼び出し、再試行、待機時間、リリース、顧客への影響のコンテキストを含むイベント トリガーの結果を追跡します。","Track Azure OpenAI deployment usage, token cost, latency, failures, and product outcomes with editable SQL-ready events.":"編集可能な SQL 対応イベントを使用して、Azure OpenAI デプロイの使用状況、トークン コスト、遅延、障害、製品の結果を追跡します。","Track Azure Service Bus sends, receives, lock renewal, settlement, redelivery, deferral, and dead-letter outcomes without collecting message bodies.":"メッセージ本文を収集せずに、Azure Service Bus の送信、受信、ロック更新、決済、再配信、延期、配信不能の結果を追跡します。","Track Claude API token usage, model, latency, stop reason, errors, cost context, and reviewed product outcomes without storing prompts.":"プロンプトを保存せずに、Claude API トークンの使用状況、モデル、レイテンシ、停止理由、エラー、コスト コンテキスト、レビューされた製品の結果を追跡します。","Track Claude Agent SDK run outcomes, duration, tool activity, turns, cost, and approved product signals without storing prompts or tool payloads.":"プロンプトやツールのペイロードを保存せずに、クロード エージェント SDK の実行結果、期間、ツール アクティビティ、ターン、コスト、および承認された製品シグナルを追跡します。","Track Cloud Run request and job outcomes, cold-start context, instance concurrency, retries, latency, and releases with application-owned structured events.":"Cloud Run のリクエストとジョブの結果、コールドスタート コンテキスト、インスタンスの同時実行性、再試行、レイテンシ、リリースをアプリケーション所有の構造化イベントで追跡します。","Track CrewAI crew and flow outcomes, task counts, handoffs, retries, latency, cost, and accepted results without retaining agent conversations.":"エージェントの会話を保持することなく、CrewAI のスタッフとフローの結果、タスク数、ハンドオフ、再試行、待ち時間、コスト、承認された結果を追跡します。","Track Database Migration Failures by Release":"データベース移行の失敗をリリースごとに追跡する","Track Database Migration Failures by Release | Telemetry SQL":"データベース移行の失敗をリリースごとに追跡 | Telemetry SQL","Track Event Schema-Version Adoption":"イベントスキーマバージョンの導入を追跡する","Track Event Schema-Version Adoption | Telemetry SQL":"イベント スキーマ バージョンの導入を追跡する | Telemetry SQL","Track Gemini request latency, model usage, tokens, finish reason, errors, and reviewed product outcomes without storing prompts or generated content.":"プロンプトや生成されたコンテンツを保存せずに、Gemini リクエストのレイテンシー、モデルの使用状況、トークン、終了理由、エラー、レビューされた製品の結果を追跡します。","Track Kubernetes workload transitions and application outcomes together so SQL can separate planned rollout activity from repeated restarts and serving impact.":"Kubernetes のワークロードの移行とアプリケーションの結果をまとめて追跡することで、SQL は計画されたロールアウト アクティビティを繰り返しの再起動やサービスへの影響から分離できます。","Track Lambda invocations, cold starts, duration, retries, and business outcomes with compact structured events.":"コンパクトな構造化イベントを使用して、Lambda の呼び出し、コールド スタート、期間、再試行、ビジネスの結果を追跡します。","Track LiteLLM provider routing, retries, fallbacks, token usage, latency, cost estimates, and accepted outcomes across a controlled model gateway.":"制御されたモデルのゲートウェイ全体で、LiteLLM プロバイダーのルーティング、再試行、フォールバック、トークンの使用状況、レイテンシ、コスト見積もり、および受け入れられた結果を追跡します。","Track LlamaIndex agent and workflow outcomes, tool activity, latency, retrieval versions, cost, and reviewed quality with structured events.":"LlamaIndex エージェントとワークフローの結果、ツールのアクティビティ、レイテンシー、取得バージョン、コスト、構造化イベントによるレビューされた品質を追跡します。","Track Mastra agent and workflow outcomes, tool activity, latency, retries, cost, and product acceptance alongside built-in traces and evals.":"Mastra エージェントとワークフローの結果、ツールのアクティビティ、レイテンシー、再試行、コスト、製品の受け入れ状況を、組み込みのトレースと評価とともに追跡します。","Track Model Context Protocol tool outcomes, latency, errors, approvals, retries, clients, and releases without storing arguments or returned content.":"引数や返されたコンテンツを保存せずに、モデル コンテキスト プロトコル ツールの結果、遅延、エラー、承認、再試行、クライアント、リリースを追跡します。","Track OpenAI and LLM costs":"OpenAI および LLM コストを追跡する","Track OpenAI costs":"OpenAI コストを追跡する","Track OpenAI costs with SQL":"SQL で OpenAI コストを追跡する","Track Pub/Sub publish, delivery, acknowledgement, redelivery, ordering, queue age, and dead-letter outcomes with stable message identifiers.":"安定したメッセージ識別子を使用して、Pub/Sub のパブリッシュ、配信、確認応答、再配信、順序付け、キューの経過時間、配信不能の結果を追跡します。","Track RabbitMQ publish confirmation, delivery, acknowledgement, redelivery, queue wait, retries, and dead-letter outcomes with structured events.":"RabbitMQ の公開確認、配信、確認応答、再配信、キュー待機、再試行、配信不能の結果を構造化イベントで追跡します。","Track SQS message age, receive attempts, processing outcomes, batch behavior, and dead-letter routing without storing message bodies.":"メッセージ本文を保存せずに、SQS メッセージの経過時間、受信試行、処理結果、バッチ動作、配信不能ルーティングを追跡します。","Track Sidekiq execution outcomes, attempts, queue wait, errors, and releases from server middleware without copying job arguments.":"ジョブ引数をコピーせずに、Sidekiq の実行結果、試行、キュー待機、エラー、サーバー ミドルウェアからのリリースを追跡します。","Track Temporal workflow outcomes, activity retries, schedule-to-start latency, and business milestones without recording workflow payloads.":"ワークフロー ペイロードを記録することなく、一時的なワークフローの結果、アクティビティの再試行、スケジュールから開始までの待ち時間、ビジネス マイルストーンを追跡します。","Track Vercel AI outcomes":"Vercel AI の結果を追跡する","Track agent runs, tool calls, retries, model latency, errors, and accepted outcomes with structured SQL-ready events.":"構造化された SQL 対応イベントを使用して、エージェントの実行、ツール呼び出し、再試行、モデルの遅延、エラー、受け入れられた結果を追跡します。","Track background jobs":"バックグラウンドジョブを追跡する","Track cost and latency beside qual

261ity instead of optimizing them alone.":"コストと遅延だけを最適化するのではなく、品質のほかにコストと遅延も追跡します。","Track delivery, processing, retries, provider status, idempotency, and downstream effects for critical webhooks.":"重要な Webhook の配信、処理、再試行、プロバイダーのステータス、冪等性、およびダウンストリームの影響を追跡します。","Track duplicate recognition and downstream side effects to confirm that retries do not repeat business operations.":"重複認識とダウンストリームの副作用を追跡して、再試行によってビジネス操作が繰り返されないことを確認します。","Track freshness, late arrivals, duplicate identifiers, schema-version adoption, and unexpected volume changes separately.":"鮮度、到着の遅れ、識別子の重複、スキーマ バージョンの採用、および予期しないボリュームの変更を個別に追跡します。","Track indexed events, agent actions, transaction costs, wallet workflows, tool calls, and failed automation jobs.":"インデックス付きイベント、エージェントのアクション、トランザクションコスト、ウォレットのワークフロー、ツール呼び出し、失敗した自動化ジョブを追跡します。","Track named MongoDB operations, latency, result counts, retries, transaction outcomes, and release regressions without collecting documents or query values.":"ドキュメントやクエリ値を収集せずに、名前付き MongoDB 操作、レイテンシ、結果数、再試行、トランザクション結果、リリース回帰を追跡します。","Track normalized MySQL operations, pool wait, transaction outcomes, controlled error categories, and release regressions without storing raw SQL or parameters.":"生の SQL やパラメータを保存せずに、正規化された MySQL 操作、プール待機、トランザクション結果、制御されたエラー カテゴリを追跡し、リグレッションをリリースします。","Track product usage and retention":"製品の使用状況と保持率を追跡する","Track product workflows, database-adjacent jobs, API routes, and customer-facing failures from server code.":"製品ワークフロー、データベース隣接ジョブ、API ルート、および顧客対応の障害をサーバー コードから追跡します。","Track safe query fingerprints, pool pressure, transaction rollbacks, lock contention, replication lag, and migration outcomes without collecting raw SQL parameters.":"生の SQL パラメータを収集せずに、安全なクエリ フィンガープリント、プール プレッシャー、トランザクション ロールバック、ロック競合、レプリケーション ラグ、移行結果を追跡します。","Track signup to paid conversion":"登録から有料コンバージョンまでを追跡する","Track streaming completions, token usage, retries, latency, and accepted results from AI SDK workflows.":"ストリーミングの完了、トークンの使用状況、再試行、レイテンシ、および AI SDK ワークフローからの受け入れられた結果を追跡します。","Track the current queue stock separately or calculate a cumulative sum from a known opening balance.":"現在のキュー在庫を個別に追跡するか、既知の期首残高から累積合計を計算します。","Track the path from signup to first meaningful action, retained usage, upgrade intent, and expansion signals.":"サインアップから最初の意味のあるアクション、維持された使用状況、アップグレードの意図、拡張シグナルまでのパスを追跡します。","Track typed LCP, INP, and CLS samples by stable route and release, then use SQL to find frontend regressions without collecting raw URLs or page content.":"安定したルートとリリース別に型指定された LCP、INP、および CLS サンプルを追跡し、SQL を使用して、生の URL やページ コンテンツを収集せずにフロントエンドの回帰を検出します。","Track 

261webhook delivery, processing, retries, deduplication, downstream jobs, and failures without storing raw payloads.":"未加工のペイロードを保存せずに、Webhook の配信、処理、再試行、重複排除、ダウンストリーム ジョブ、および失敗を追跡します。","Track your first real OpenAI request":"最初の実際の OpenAI リクエストを追跡する","Tracking LLM costs":"LLM コストの追跡","Tracking model spend? Use the":"モデルの支出を追跡しますか?を使用します。","Traditional application logs are valuable for narrating local execution, but important questions usually cross many messages: Did the checkout finish? Which accounts were affected? Did a retry recover? Did the new release change latency? A structured event records the outcome and its analytical context as one typed object.":"従来のアプリケーション ログは、ローカルでの実行を説明するのに貴重ですが、通常、重要な質問は多くのメッセージにまたがります: チェックアウトは終了しましたか?どのアカウントが影響を受けましたか?再試行で回復しましたか？新しいリリースによりレイテンシーは変更されましたか? 構造化イベントは、成果と分析コンテキストを1つの型付きオブジェクトとして記録します.","Transaction and timeout debugging":"トランザクションとタイムアウトのデバッグ","Transaction class connects duration to an application owner.":"トランザクション クラスは、期間をアプリケーション所有者に接続します。","Transaction reliability":"取引の信頼性","Transaction rollback SQL":"トランザクションのロールバック SQL","Transaction rollback rate":"トランザクションのロールバック率","Transaction rollback rate by service":"サービス別のトランザクションのロールバック率","Transaction terminal-event time.":"トランザクション終了イベント時間。","Transferred bytes helps distinguish latency from payload growth.":"転送されたバイト数は、レイテンシとペイロードの増加を区別するのに役立ちます。","Transferred response bytes when available.":"利用可能な場合、転送された応答バイト。","Translate a declared service incident into affected accounts, failed operations, regions, and represented revenue.":"宣言されたサービス インシデントを、影響を受けるアカウント、失敗したオペレーション、地域、および代表的な収益に変換します。","Translate one bounded workflow into typed events and reviewed SQL.":"1 つの制限されたワークフローを型指定されたイベントに変換し、SQL を確認します。","Translate query languages":"クエリ言語を翻訳する","Transparent planning estimate":"透明性のある計画見積もり","Treat a timeout as a terminal outcome with the configured timeout and last approved workflow state. Do not infer success from a node merely being triggered.":"構成されたタイムアウトと最後に承認されたワークフロー状態を使用して、タイムアウトを最終結果として扱います。単にトリガーされたノードから成功を推測しないでください。","Treat browser delivery as sampled":"ブラウザ配信をサンプリングとして扱う","Treat freshness, completeness, uniqueness, and schema adoption as first-class signals beside the product metrics they support.":"新しさ、完全性、独自性、スキーマの採用を、サポートされる製品の指標とは別に、第一級のシグナルとして扱います。","Treat output validation retries and provider retries as distinct categories when they lead to different engineering decisions.":"出力検証の再試行とプロバイダーの再試行が異なるエンジニアリング上の決定につながる場合は、それらを別個のカテゴリとして扱います。","Treat privacy labels as a review queue":"プライバシー ラベルをレビュー キューとして扱う","Treat publisher confirmation and consumer acknowledgement as different boundaries; neither proves the downstream business action completed.":"発行者の確認と消費者の承認を別の境界として扱います。どちらも、下流のビジネスアクションが完了したことを証明するものではありません。","Treat the prompt as an implementation brief. The useful artifact is not copied code alone, but a reviewed event contract that produces a trustworthy answer.":"プロンプトを実装の概要として扱います。有用な成果物は、コピーされたコードだけではなく、信頼できる答えを生成するレビューされたイベント コントラクトです。","Treat the result as correlation: follow with route, region, customer, and error-type breakdowns before assigning cause.":"結果を相関関係として扱います。原因を割り当てる前に、ルート、地域、顧客、およびエラーの種類の内訳を追跡します。","Treat the score as navigation, not truth. Open the component metric before attributing movement to product adoption or reliability.":"スコアを真実ではなくナビゲーションとして扱います。動きを製品の採用や信頼性のせいにする前に、コンポーネントの指標を調べてください。","Treat trace and span IDs as correlation fields for lookup, not chart dimensions.":"トレース ID とスパン ID を、チャートの次元ではなく、検索用の相関フィールドとして扱います。","Treat {value0} as a durable analytical contract: the owner emits one documented grain, a fixture proves the fields, and a reviewed query answers the stated question.":"{value0} を永続的な分析コントラクトとして扱います。所有者は文書化された 1 つの穀物を放出し、備品は畑を証明し、レビューされたクエリは指定された質問に答えます。","Treating rollbacks as unsuccessful makes the release-level reliability measure explicit.":"ロールバックをå¤

261±æ•—として扱うことで、リリース レベルの信頼性の尺度が明確になります。","Trend daily service reliability":"日々のサービスの信頼性の傾向","Trend daily service reliability | SaaS SQL Lab":"日々のサービスの信頼性の傾向 | SaaS SQL ラボ","Trend: DAU and exact WAU":"トレンド: DAU と正確な WAU","Trend: NRR and GRR by month":"傾向: 月別の NRR と GRR","Trend: acceptance after model or prompt releases":"傾向: モデルまたは即時リリース後に受け入れられる","Trend: active, idle, and waiting connections":"傾向: アクティブ、アイドル、待機中の接続","Trend: attempts and logical_jobs":"傾向: 試行回数と logical_jobs","Trend: availability_pct with objective line":"トレンド: availability_pct (目標ラインあり)","Trend: average delivery delay by source":"傾向: ソース別の平均配送遅延","Trend: average executions per request by release":"傾向: リリースごとのリクエストあたりの平均実行数","Trend: average_duration_ms by release":"トレンド: リリース別 average_duration_ms","Trend: burn_rate by hour":"トレンド: 時間別 burn_rate","Trend: cache-hit rate":"傾向: キャッシュヒット率","Trend: completed incident durations by month":"傾向: 月ごとの完了したインシデント期間","Trend: completed_exports by role":"傾向: 役割別の completed_exports","Trend: completeness rate for critical contracts":"傾向: 重要な契約の完了率","Trend: cumulative dead-letter stock":"傾向: 累積送達不能在庫","Trend: daily billable units for accounts above 75%":"傾向: 75% を超えるアカウントの日次請求単位","Trend: decision mix by policy_version and release":"トレンド: policy_version によるディシジョン ミックスとリリース","Trend: denied and failed actions by day":"傾向: 日ごとに拒否されたアクションと失敗したアクション","Trend: denied_actions by release":"トレンド: リリース別 denied_actions","Trend: errors by release":"傾向: リリースごとのエラー","Trend: evaluation outcomes as the test set changes":"傾向: テストセットの変化に伴う評価結果","Trend: event count and bytes by source":"傾向: ソース別のイベント数とバイト数","Trend: failed rotation and revocation events":"傾向: 失敗したローテーションおよび取り消しイベント","Trend: failure_rate_pct by authentication method":"傾向: 認証方法別 failure_rate_pct","Trend: failures by release":"傾向: リリースごとの障害","Trend: failures by resource type":"傾向: リソースタイプ別の障害","Trend: first_query_run completion by signup week":"傾向: サインアップ週までの first_query_run の完了","Trend: handoff rate with rollout annotations":"傾向: ロールアウト アノテーションによるハンドオフ率","Trend: lag_seconds and replay_bytes_behind":"トレンド: lag_seconds および replay_bytes_behind","Trend: late-event count by receive hour":"傾向: 受信時間ごとの遅延イベント数","Trend: legacy version share over deployment time":"傾向: 導入期間にわたるレガシー バージョンのシェア","Trend: long_task_rate_pct by release":"トレンド: リリース別 long_task_rate_pct","Trend: mature cohort conversion by assignment week":"傾向: 割り当て週ごとの成熟コホートのコンバージョン","Trend: maximum disk utilization":"傾向: 最大ディスク使用率","Trend: migration duration and count by deploy":"傾向: デプロイごとの移行期間と数","Trend: misses and backend duration by cache-key pattern":"傾向: キャッシュ キー パターン別のミスとバックエンドの継続時間","Trend: net_mrr_change_usd":"トレンド: net_mrr_change_usd","Trend: newly affected and recovered accounts":"傾向: 新たに影響を受けたアカウントと回復したアカウント","Trend: observed and rolling error rate":"傾向: 観測されたエラー率とローリングエラー率","Trend: opened and closed by region":"傾向: 地域ごとの開店と閉店","Trend: p95 TTFT by model and feature":"トレンド: モデルおよび機能別の p95 TTFT","Trend: p95 latency and failure rate":"傾向: p95 レイテンシーと障害率","Trend: p95 wait by queue":"トレンド: p95 キューによる待機","Trend: p95 webhook latency":"トレンド: p95 Webhook レイテンシ","Trend: p95_completion_seconds":"トレンド: p95_completion_seconds","Trend: p95_ms by release":"トレンド: リリース別 p95_ms","Trend: p95_replay_lag_ms by role":"傾向: 役割別の p95_replay_lag_ms","Trend: paid conversion by trial_week":"トレンド: trial_week による有料コンバージョン","Trend: rate_limited_requests and recovered_requests":"トレンド: rate_limited_requests および recovered_requests","Trend: requests per minute in complete five-minute buckets":"傾向: 5 分間のバケット全体における 1 分あたりのリクエスト数","Trend: requests, errors, and latency by rollout percentage":"傾向: ロールアウトのパーセンテージ別のリクエスト、エラー、レイテンシ","Trend: restart transitions by cluster and namespace":"傾向: クラスターと名前空間ごとに移行を再開する","Trend: schedule-gap minutes by job":"傾向: ジョブ別のスケジュールギャップ分","Trend: source conversion by signup cohort":"傾向: サインアップ コホート別のソース コンバージョン","Trend: targeted_actors by hour":"トレンド: 時間別 targeted_actors","Trend: timeout volume and p95 latency":"傾向: タイムアウト量と p95 レイテンシー","Trend: to

261p fingerprints over time":"傾向: 上位のフィンガープリントの推移","Trend: total query time by release":"傾向: リリースごとの合計クエリ時間","Trend: unsuccessful by release":"傾向: リリースまでに失敗","Trends: LCP, INP, and CLS by complete day":"傾向: 1 日ごとの LCP、INP、CLS","Triage billing failures with operational context":"運用コンテキストに基づいて請求の失敗を優先順位付けする","Triage billing failures with operational context | SaaS SQL Lab":"運用コンテキストに基づいて請求の失敗を優先順位付けする | SaaS SQL ラボ","Trigger the condition with synthetic data, confirm delivery, and include enough context for the recipient to open the right query or dashboard.":"合成データを使用して条件をトリガーし、配信を確認し、受信者が適切なクエリまたはダッシュボードを開くのに十分なコンテキストを含めます。","Trigger.dev task lifecycle and retries":"Trigger.dev タスクのライフサイクルと再試行","Triggered job monitoring":"トリガーされたジョブの監視","Troubleshoot ingestion":"取り込みのトラブルシューティング","Trustworthy inputs":"信頼できる入力","Try Run SQL again, or":"SQL を再度実行してみるか、","Try the same event-to-answer workflow":"同じイベントから回答までのワークフローを試してみる","Try the wedge":"ウェッジを試してみる","Turn AutoGen task-flow timeouts into a bounded outcome":"AutoGen タスクフローのタイムアウトを制限された結果に変える","Turn a plain-language question into SQL you can inspect and improve":"平易な言葉での質問を SQL に変換し、検査して改善できるようにします","Turn a validated product or revenue query into a focused decision surface.":"検証された製品または収益のクエリを、焦点を絞った意思決定の表面に変えます。","Turn application behavior into queryable event tables":"アプリケーションの動作をクエリ可能なイベント テーブルに変える","Turn hourly request failures into an SLO burn-rate series that shows how quickly the allowed error budget is being consumed.":"時間ごとのリクエストの失敗を SLO バーンレート系列に変換し、許容されるエラー バジェットがどのくらいの速さで消費されるかを示します。","Turn plain-language event questions into editable DataFusion SQL, then review the logic against your schema and results.":"平易な言語のイベントの質問を編集可能な DataFusion SQL に変換し、スキーマと結果に照らしてロジックを確認します。","Turn recurring analysis into a named query, dashboard widget, export, or alert so the team does not recreate it during every incident.":"定期的な分析を名前付きクエリ、ダッシュボード ウィジェット、エクスポート、またはアラートに変換することで、チームがインシデントのたびに分析を再作成することがなくなります。","Turn the event into an operational answer":"イベントを運用上の回答に変える","Turn the workflow into evidence you can verify":"ワークフローを検証できる証拠に変える","Turn token usage into reviewable unit economics":"トークンの使用をレビュー可能なユニットエコノミクスに変える","Turns implementation context into an activation and retention dashboard.":"実装コンテキストをアクティブ化および保持ダッシュボードに変換します。","Two of five synthetic sessions reach the first-query milestone.":"5 つの合成セッションのうち 2 つが最初のクエリのマイルストーンに到達します。",Type:"種類",TypeScript:Ge,"TypeScript telemetry wrapper":"TypeScript テレメトリ ラッパー","Typed DataFusion execution":"型付き DataFusion の実行","Typed event tables with reviewed actor and account identifiers, event grain, schema versions, and bounded dimensions.":"レビューされたアクターとアカウントの識別子、イベントの粒度、スキーマのバージョン、および制限されたディメンションを含む型付きイベント テーブル。","Typed event tables, DataFusion SQL, dashboards, and threshold alerts.":"型付きイベント テーブル、DataFusion SQL、ダッシュボード、およびしきい値アラート。","Typed fields with explicit privacy boundaries":"明示的なプライバシー境界を持つ型付きフィールド","Typed filters, groups, joins, percentiles, funnels, and cohorts":"型指定されたフィルター、グループ、結合、パーセンタイル、ファネル、およびコホート","Typed status, duration, amount, count, and categorized error fields":"入力されたステータス、期間、量、数、および分類されたエラー フィールド",US:"米国",USD:"米ドル",UTC:"UTC","UTC completion timestamp.":"UTC 完了タイムスタンプ。","UTC deployment time.":"UTC デプロイ時間。","UTC time at the outcome boundary.":"結果境界の UTC 時間。","UTC time the billing change became effective.":"請求変更が有効になった UTC 時間。","UTC week boundaries may not match the business timezone; document the chosen boundary.":"UTC の週の境界はビジネスのタイムゾーンと一致しない場合があります。選択した境界を文書化します。","Unapplied backlog in bytes.":"未適用のバックログ (バイト単位)ã€

261‚","Understand which agent workflows are reliable enough for production users.":"どのエージェント ワークフローが運用ユーザーにとって十分信頼できるかを理解します。","Unit economics":"ユニットエコノミクス","Unit of analysis":"分析単位","Unlimited users":"無制限のユーザー","Unlimited users on every plan":"どのプランでもユーザー数は無制限","Unrecovered amount complements the rate so a small number of large invoices remains visible.":"未回収の金額がレートを補完するため、少数の高額な請求書が表示されたままになります。","Unresolved logical jobs by plan":"計画ごとの未解決の論理ジョブ","Unversioned historical events need an explicit legacy label rather than a silent NULL.":"バージョン管理されていない履歴イベントには、サイレント NULL ではなく明示的なレガシー ラベルが必要です。","Upgrade only when your usage grows":"使用量が増えた場合にのみアップグレードしてください","Uptime monitoring":"稼働時間の監視","Uptime monitoring guide":"稼働時間監視ガイド","Uptime, incident management, and broader platform workflows":"稼働時間、インシデント管理、およびより広範なプラットフォームのワークフロー","Usage billing":"使用量の請求","Usage billing analytics":"使用量請求分析","Usage metering service":"使用量従量制サービス","Usage quota SQL":"使用量割り当て SQL","Usage quota quickstart":"使用量クォータのクイックスタート","Usage, Billing, and Plan Limits | Telemetry Docs":"使用量、請求、プランの制限 | Telemetry ドキュメント","Usage-Based Billing Analytics":"使用量ベースの請求分析","Usage-Based Billing Analytics Use Case | Telemetry":"従量制課金分析の使用例 | Telemetry","Usage-based billing analytics":"使用量ベースの請求分析","Usage-based billing needs a stable unit, an idempotent meter event, and the quota that applied when the usage occurred. This query makes quota consumption visible without treating raw event count as billable usage.":"使用量ベースの課金には、安定した単位、冪等のメーター イベント、および使用量が発生したときに適用されたクォータが必要です。このクエリは、生のイベント数を請求対象の使用量として処理せずに、クォータ消費量を表示します。","Use ADK callbacks or tracing for detailed execution evidence and correlate it to the compact outcome with an approved run ID.":"ADK コールバックまたはトレースを使用して詳細な実行証拠を取得し、それを承認された実行 ID を持つコンパクトな結果に関連付けます。","Use AI SDK lifecycle callbacks or a telemetry integration for consistent coverage instead of duplicating ad hoc logging around every call.":"通話ごとにアドホック ログを複製するのではなく、AI SDK ライフサイクル コールバックまたはテレメトリ統合を使用して、一貫したカバレッジを実現します。","Use AI agent observability for latency, cost, retries, and end-to-end run reliability.":"AI エージェントの可観測性を使用して、レイテンシー、コスト、再試行、エンドツーエンドの実行の信頼性を実現します。","Use AI for acceleration, not authority. A saved query should be understandable by the next human or agent that maintains it.":"AI は権限ではなく加速のために使用します。保存さã

261‚ŒãŸã‚¯ã‚¨ãƒªã¯ã€ãã‚Œã‚’維持する次の人間またはエージェントが理解できる必要があります。","Use Bedrock response usage rather than estimating tokens from text length.":"テキストの長さからトークンを推定するのではなく、Bedrock 応答の使用法を使用します。","Use BullMQ's job ID as the logical ID and record attemptsMade separately.":"BullMQ のジョブ ID を論理 ID として使用し、試行回数を個別に記録します。","Use CTEs, joins, aggregates, percentiles, and window functions for deeper analysis.":"より詳細な分析には、CTE、結合、集計、パーセンタイル、ウィンドウ関数を使用します。","Use CrewAI's own tracing or callbacks when step-level diagnosis is required, and correlate with an approved run ID.":"ステップレベルの診断が必要な場合は、CrewAI 独自のトレースまたはコールバックを使用し、承認された実行 ID と関連付けます。","Use Flask's matched url_rule instead of request.path so identifiers do not create cardinality or privacy problems.":"request.path の代わりに Flask の一致する url_rule を使用して、識別子によってカーディナリティやプライバシーの問題が発生しないようにします。","Use GITHUB_RUN_ID as the logical run identifier and GITHUB_RUN_ATTEMPT to distinguish reruns. Measure duration from a controlled start timestamp rather than inferring it from unrelated events.":"論理実行識別子として GITHUB_RUN_ID を使用し、再実行を区別するために GITHUB_RUN_ATTEMPT を使用します。無関係なイベントから期間を推測するのではなく、制御された開始タイムスタンプから期間を測定します。","Use K_REVISION, K_SERVICE, and K_CONFIGURATION where available; keep ephemeral instance identifiers out of grouping dimensions.":"利用可能な場合は、K_REVISION、K_SERVICE、および K_CONFIGURATION を使用します。一時的なインスタンス識別子をグループ化ディメンションから除外します。","Use LangSmith or OpenTelemetry for detailed traces and Telemetry for bounded outcome events that join to product and operational data.":"詳細なトレースには LangSmith または OpenTelemetry を使用し、製品および運用データに結合する限定結果イベントには Telemetry を使用します。","Use Laravel's shared HTTP client or PHP cURL with a server-side key plus explicit connection and request timeouts.":"Laravel の共有 HTTP クライアントまたは PHP cURL をサーバー側のキーと明示的な接続およびリクエストのタイムアウトとともに使用します。","Use LlamaIndex workflow events and instrumentation for step-level inspection; send only the aggregate fields needed for a reviewed SQL question to Telemetry.":"LlamaIndex ワークフロー イベントとインストルメンテーションをステップレベルの検査に使用します。レビュー済みの SQL の質問に必要な集計フィールドのみを Telemetry に送信します。","Use Mastra's built-in logs, traces, and eval primitives for detailed execution evidence rather than copying every trace attribute into Telemetry.":"詳細な実行証拠には、すべてのトレース属性を Telemetry にコピーするのではなく、Mastra の組み込みログ、トレース、評価プリミティブを使用します。","Use MySQL Performance Schema for database-native diagnostics and Telemetry for the compact application outcome and customer-impact join.":"データベースネイティブの診断には MySQL パフォーマンス スキーマを使用し、コンパクトなアプリケーションの結果と顧客に影響を与える結合には Telemetry を使用します。","Use OpenTelemetry conventions and collectors for model, agent, application, and infrastructure signals.":"モデル、エージェント、アプリケーション、インフラストラクチャの信号には、OpenTelemetry の規則とコレクターを使用します。","Use SQL over structured events to investigate reliability, latency, releases, customer impact, and business outcomes in one analytical workflow.":"構造化イベントに対して SQL を使用して、信頼性、レイテンシー、リリース、顧客への影響、ビジネスの成果を 1 つの分析ワークフローで調査します。","Use SQL recipes for database errors, latency, SQLSTATE trends, connection timeouts, pool pressure, releases, and tenant impact.":"データベース エラー、遅延、SQLSTATE の傾向、接続タイムアウト、プールの圧力、リリース、テナントへの影響については、SQL レシピを使用します。","Use SQL to rank API routes by 5xx error rate while protecting the result from low-volume noise.":"SQL を使用して、小音量のノイズから結果を保護しながら、API ルートを 5xx エラー率でランク付けします。","Use SaaS revenue analytics for subscription MRR movement, gross revenue retention, and net revenue retention.":"SaaS 収益分析を使用して、サブスクリプション MRR の推移、総収益維持、純収益維持を行います。","Use SaaS revenue analytics when the source of truth is subscription MRR movement and revenue retention.":"真実の情報源がサブスクリプション MRR の推移と収益維持である場合は、SaaS 収益分析を使用します。","Use Telemetry to check funnel dropoff and return behavior.":"Telemetry を使用して、ファネルのドロップオフとリターンの動作を確認します。","Use Telemetry to instrument product analytics and observability with coding agents.":"Telemetry を使用して、コーディング エージェントによる製品分析と可観測性を計測します。","Use Winston transports and formats for diagnostic logs; send only the terminal fields required for a defined Telemetry question.":"診断ログには Winston トランスポートと形式を使用します。定義されたテレメトリの質問に必要な端末フィールドのみを送ä

261¿¡ã—ます。","Use a cohort window based on signup time and allow enough time for recent signups to activate.":"サインアップ時間に基づいてコホート ウィンドウを使用し、最近のサインアップがアクティブになるまで十分な時間を確保します。","Use a collision-resistant workflow identifier and document where it is propagated.":"衝突耐性のあるワークフロー識別子を使用し、それが伝播される場所を文書化します。","Use a focused Cursor workflow for activation, retention, and inspectable dashboard instrumentation.":"アクティブ化、保持、および検査可能なダッシュボード インストルメンテーションには、焦点を絞った Cursor ワークフローを使用します。","Use a focused prompt, send synthetic events, and verify the first useful query before expanding coverage.":"対象範囲を拡大する前に、焦点を絞ったプロンプトを使用し、合成イベントを送信し、最初の有用なクエリを検証します。","Use a low-urgency alert when activation for a mature signup cohort falls materially below its recent baseline.":"成熟したサインアップ コホートのアクティベーションが最近のベースラインを大幅に下回る場合は、緊急度の低いアラートを使用します。","Use a measured serialized payload average when available.":"入手可能な場合は、測定されたシリアル化ペイロード平均を使用します。","Use a read-scoped key with the interactive or asynchronous Query API.":"対話型または非同期クエリ API で読み取りスコープのキーを使用します。","Use a release comparison or sustained baseline change rather than alerting on a single low-volume session bucket.":"単一の低ボリューム セッション バケットに対してアラートを発行するのではなく、リリース比較または継続的なベースライン変更を使用します。","Use a reviewed SQL query to connect the event to a product or operational decision.":"レビュー済みの SQL クエリを使用して、イベントを製品または運用上の決定に結び付けます。","Use a reviewed SQL result to make one product or operational decision.":"レビューされた SQL 結果を使用して、製品または運用に関する 1 つの決定を下します。","Use a shared run_id or approved trace_id to connect separate tool events without storing tool arguments or results.":"共有 run_id または承認された trace_id を使用して、ツールの引数や結果を保存せずに個別のツール イベントを接続します。","Use a small Net::HTTP wrapper with a server-side key plus explicit open and read timeouts.":"サーバー側キーと明示的なオープンおよび読み取りタイムアウトを備えた小さな Net::HTTP ラッパーを使用します。","Use a stable delivery identifier to connect receipt, validation, acknowledgement, retries, processing, and the downstream effect.":"安定した配信識別子を使用して、受信、検証、確認応答、再試行、処理、およびダウンストリーム効果を接続します。","Use a stable job_id if several attempts belong to one logical unit of work.":"複数の試行が 1 つの論理作業単位に属する場合は、安定した job_id を使用してください。","Use a stable message_id across redeliveries and a separate attempt value so retries remain visible without inflating final outcomes.":"再配信全体で安定した message_id を使用し、別の試行値を使用して、最終結果を増大させることなく再試行を表示したままにします。","Use a supervised client process with a server-side key, bounded HTTP timeouts, and explicit retry limits.":"サーバー側キー、制限された HTTP タイムアウト、および明示的な再試行制限を備えた監視対象クライアント プロセスを使用します。","Use a tail percentile instead of an average when the engine-specific function has been validated.":"エンジン固有の関数が検証されている場合は、平均の代わりに末尾パーセンタイルを使用します。","Use a template":"テンプレートを使用する","Use a template for implementation":"実装にはテンプレートを使用する","Use a typed event path when the main need is joining product, reliability, AI, billing, and customer outcomes in inspectable SQL.":"製品、信頼性、AI、請求、顧客の結果を検査可能な SQL に結合することが主なニーズである場合は、型付きイベント パスを使用します。","Use a weekly review alert when a mature cohort falls materially below its trailing source baseline.":"成熟したコホートが後続のソース ベースラインを大幅に下回る場合は、週次レビュー アラートを使用します。","Use a workload-specific freshness objective rather than one global thirty-second threshold.":"1 つのグローバルな 32 秒しきい値ではなく、ワークロード固有の鮮度目標を使用します。","Use account activity for collaborative products where one user does not represent customer health.":"1 人のユーザーが顧客の健康状態を代表しないコラボレーション製品には、アカウント アクティビティを使用します。","Use account or team identifiers when margins vary materially by customer.":"マージンが顧客によって大幅に異なる場合は、アカウントまたはチームの識別子を使用します。","Use actual query-runtime usage from the intended team.":"対象チームからの実際のクエリ ランタイムの使用状況を使用します。","Use agent-installed structured events to learn which early actions create returning users and revenue-ready teams.":"エージェントがインストールした構造化イベントを使用して、初期のどのアクションがリピーターや収益を得るチームを生み出すかを学びます。","Use aggregate SQL for trends and queues while preserving immutable source evidence in the system designed for that requirement."

261:"トレンドとキューには集約 SQL を使用し、その要件に合わせて設計されたシステム内で不変のソース証拠を保持します。","Use aggregate runtime across scheduled reports, dashboards, investigations, and automation. Query count alone does not reveal query-hour usage.":"スケジュールされたレポート、ダッシュボード、調査、自動化全体で集計されたランタイムを使用します。クエリ数だけでは、クエリ時間の使用量はわかりません。","Use an approved trace or request identifier to pivot between systems while excluding stack traces, log messages, span attributes, and customer content.":"承認されたトレースまたはリクエスト識別子を使用して、スタック トレース、ログ メッセージ、スパン属性、顧客コンテンツを除外しながらシステム間をピボットします。","Use an evaluation release gate with minimum test count and reviewed regression tolerance rather than a production paging alert.":"本番環境のページング アラートではなく、最小限のテスト数とレビューされた回帰許容値を備えた評価リリース ゲートを使用します。","Use an idempotency or logical request identifier that survives retries.":"再試行後も存続する冪等性または論理リクエスト識別子を使用してください。","Use an operational monitoring page when the source events are trustworthy and the application workflow is what may be failing.":"ソース イベントが信頼でき、アプリケーション ワークフローが失敗している可能性がある場合は、運用監視ページを使用します。","Use anomaly or sustained-change review rather than paging on normal daily engagement variation.":"通常の毎日のエンゲージメントの変化をページングするのではなく、異常または持続的な変化のレビューを使用します。","Use approved actor identifiers only in restricted drill-downs with access logging.":"承認されたアクター識別子は、アクセス ログを伴う制限されたドリルダウンでのみ使用してください。","Use attempt-level data only when the denominator is explicitly attempts.":"試行レベルのデータは、分母が明示的に試行である場合にのみ使用します。","Use backlog bytes to distinguish low-throughput staleness from sustained ingestion pressure.":"バックログ バイトを使用して、低スループットの古い状態と持続的な取り込み圧力を区別します。","Use bounded identifiers instead of private payloads.":"プライベート ペイロードの代わりに制限された識別子を使用します。","Use case":"ユースケース","Use case page not found":"ユースケースページが見つかりません","Use case versus template":"ユースケースとテンプレートの比較","Use cases":"ユースケース","Use complete observation windows and stable acquisition or experiment dimensions before interpreting a difference.":"違いを解釈する前に、完全な観察ウィンドウと安定した取得または実験次元を使用してください。","Use complete time buckets and consecutive threshold breaches to distinguish capacity risk from short-lived bursts.":"完全なタイム バケットと連続したしきい値違反を使用して、容量リスクと短期間のバーストを区別します。","Use complete time buckets for paging and compliance reports.":"ページングおよびコンプライアンス レポートには完全なタイム バケットを使用します。","Use complete time buckets when comparing recent days.":"最近の日を比較する場合は、完全な時間バケットを使用します。","Use confidence intervals and a longer window for irreversible product conclusions.":"不可逆的な積の結論を得るには、信頼区間とより長い期間を使用します。","Use confidence intervals before making costly model migrations from small differences.":"小さな差からコストのかかるモデルの移行を行う前に、信頼区間を使用してください。","Use ctx.waitUntil only for a delivery promise whose failure is observed; otherwise a Worker can return before telemetry is flushed.":"ctx.waitUntil は、失敗が観察さã

261‚ŒãŸé…ä¿¡ç´„束に対してのみ使用してください。それ以外の場合、ワーカーはテレメトリがフラッシュされる前に戻ることができます。","Use current documentation to model data ingest, retention, users, compute, and the exact product capabilities the team will keep.":"現在のドキュメントを使用して、データの取り込み、保持、ユーザー、コンピューティング、およびチームが維持する正確な製品機能をモデル化します。","Use current vendor documentation to compare ingestion, retention, users, premium capabilities, and operating ownership for the actual workload.":"現在のベンダーのドキュメントを使用して、実際のワークロードの取り込み、保持、ユーザー、プレミアム機能、および運用所有権を比較します。","Use current vendor packaging to price the exact mix of errors, traces, profiles, replays, logs, custom events, retention, and team access.":"現在のベンダー パッケージを使用して、エラー、トレース、プロファイル、リプレイ、ログ、カスタム イベント、保持、チーム アクセスの正確な組み合わせの価格を決定します。","Use customer stories, comparisons, methodology, and security documentation when reviewing product fit and evidence.":"製品の適合性と証拠をレビューする際には、顧客事例、比較、方法論、セキュリティ文書を使用してください。","Use expected event volume, retention, users, hosts, indexed fields, and add-ons instead of comparing only entry prices.":"エントリー価格だけを比較するのではなく、予想されるイベント量、保持期間、ユーザー、ホスト、インデックス付きフィールド、アドオンを使用します。","Use exposure events when a feature is not available to every account.":"すべてのアカウントで機能が利用できない場合は、露出イベントを使用します。","Use headers and notes to define the metric, expected range, owner, and next step. Context makes the dashboard usable during an incident.":"ヘッダーとメモを使用して、メトリック、予想される範囲、所有者、および次のステップを定義します。コンテキストにより、インシデント中にダッシュボードが使用可能になります。","Use infrastructure, tracing, and provider systems for their native detail. Send selected application outcomes to Telemetry for SQL analysis and customer impact.":"ネイティブの詳細については、インフラストラクチャ、トレース、およびプロバイダー システムを使用します。選択したアプリケーションの結果を Telemetry に送信し、SQL 分析と顧客への影響を確認します。","Use invoices as billing truth; the event field is an analytical estimate.":"請求書を請求の真実として使用します。イベントフィールドは分析的な推定値です。","Use lifecycle shifts for scheduled review rather than paging.":"ページングではなく、スケジュールされたレビューにライフサイクル シフトを使用します。","Use message metadata and allowlisted attributes; never send the message body.":"メッセージのメタデータと許可リストに登録された属性を使用します。メッセージ本文は決して送信しないでください。","Use multi-window alerting for production paging instead of one noisy hourly threshold.":"運用ページングには、ノイズの多い 1 時間ごとのしきい値の代わりにマルチウィンドウ アラートを使用します。","Use multi-window error-budget burn alerts for paging and this daily view for compliance review.":"ページングにはマルチウィンドウのエラーバジェットバーンアラートを使用し、コンプライアンスレビューにはこの日次ビューを使用します。","Use nested fields, time buckets, window functions, heartbeat checks, and safe dimensions in reusable structured-event SQL.":"再利用可能な構造化イベント SQL で、ネストされたフィールド、タイム バケット、ウィンドウ関数、ハートビート チェック、および安全なディメンションを使用します。","Use normalized operation labels and controlled errors instead of raw statements, parameters, or connection details.":"生のステートメント、パラメータ、または接続の詳細の代わりに、正規化さã

261‚ŒãŸæ“ä½œãƒ©ãƒ™ãƒ«ã¨åˆ¶å¾¡ã•ã‚ŒãŸã‚¨ãƒ©ãƒ¼ã‚’使用します。","Use one account hierarchy consistently when parent and child subscriptions can move independently.":"親サブスクリプションと子のサブスクリプションが独立して移動できる場合は、一貫して 1 つのアカウント階層を使用します。","Use one account-level row before counting funnel steps.":"ファネルステップをカウントする前に、アカウントレベルの行を 1 つ使用します。","Use one clock or UTC timestamps for scheduled and started times.":"スケジュールされた時刻と開始時刻には、1 つの時計または UTC タイムスタンプを使用します。","Use one event for a completed unit of work instead of many partial messages.":"完了した作業単位には、多数の部分的なメッセージではなく 1 つのイベントを使用します。","Use one event path for investigation and reporting":"調査とレポートに 1 つのイベント パスを使用する","Use one shared HttpClient with a server-side key, a short timeout, and a small allowlisted Log API wrapper.":"サーバー側キー、短いタイムアウト、およびホワイトリストに登録された小さなログ API ラッパーを備えた 1 つの共有 HttpClient を使用します。","Use one shared Java HTTP client with a server-side key, bounded timeouts, and a small allowlisted Log API wrapper.":"サーバー側キー、制限されたタイムアウト、およびホワイトリストに登録された小さなログ API ラッパーを備えた 1 つの共有 Java HTTP クライアントを使用します。","Use operational alerts for live impact; use this result as a response-quality review and trend metric.":"実際の影響については運用アラートを使用します。この結果を応答品質のレビューおよび傾向の指標として使用します。","Use percentiles rather than averages when backend duration has a heavy tail.":"バックエンドの継続時間が重いテールを持つ場合は、平均ではなくパーセンタイルを使用します。","Use privacy-approved identifiers and restrict access to commercial dimensions.":"プライバシーが承認された識別子を使用し、商業的な次元へのアクセスを制限します。","Use privacy-safe actor and target identifiers with explicit retention.":"プライバシーに配慮したアクターとターゲットの識別子を明示的に保持して使用します。","Use product analytics and retention for behavioral cohorts that do not require an accounting-style revenue reconciliation.":"会計スタイルの収益調整を必要としない行動コホートに対して製品分析とリテンションを使用します。","Use production-ready structured-event schema examples for APIs, jobs, billing, databases, browser performance, AI agents, and product analytics.":"API、ジョブ、請求、データベース、ブラウザーのパフォーマンス、AI エージェント、製品分析に、実稼働対応の構造化イベント スキーマの例を使用します。","Use provider invoices as billing truth. Event-level cost is an analytical estimate for attribution, product decisions, margin investigation, and anomaly detection.":"プロバイダーの請求書を請求の真実として使用します。イベントレベルのコストは、帰属、製品決定、マージン調査、異常検出のための分析的な見積もりです。","Use provider lifecycle or failure hooks for exhausted retries; a caught step error is not necessarily a failed function or task.":"再試行が完了した場合は、プロバイダーのライフサイクルまたは失敗フックを使用します。キャッチされたステップ エラーは、必ずしも失敗した関数またはタスクであるとは限りません。","Use queue age, consecutive missed schedules, or repeated retries instead of a single transient worker error.":"単一の一時的なワーカー エラーの代わりに、キューの経過時間、連続したスケジュールの欠如、または繰り返しの再試行を使用します。","Use request, run, delivery, account, or job identifiers only where they connect events needed for a defined question.":"リクエスト、実行、配信、アカウント、またはジョブの識別子は、定義された質問に必要なイベントを結び付ける場合にのみ使用してください。","Use reviewed metric-specific thresholds and record their version when definitions change.":"レビュー済みのメトリック固有のしきい値を使用し、定義が変更されたときにそのバージョンを記録します。","Use route names rather than raw URLs and never send request input wholesale.":"生の URL ではなくルート名を使用し、リクエスト入力を大量に送信しないでください。","Use route templates instead of identifiers or query strings.":"識別子やクエリ文字列の代わりにルート テンプレートを使用します。","Use route templates instead of location.href, and apply consent or opt-out rules before the browser sends any measurement.":"location.href の代わりにルート テンプレートを使用し、ブラウザーが測定値を送ä

261¿¡ã™ã‚‹å‰ã«åŒæ„ã¾ãŸã¯ã‚ªãƒ—トアウト ルールを適用します。","Use route templates instead of raw URLs to keep cardinality clean.":"カーディナリティをクリーンに保つために、生の URL の代わりにルート テンプレートを使用します。","Use route templates rather than URLs containing identifiers":"識別子を含む URL ではなくルート テンプレートを使用する","Use route templates rather than raw URLs so identifiers do not split one endpoint into thousands of groups.":"識別子によって 1 つのエンドポイントが数千のグループに分割されないように、生の URL ではなくルート テンプレートを使用します。","Use route templates, Web Vitals, controlled error categories, and release fields. Exclude raw URLs, DOM text, form values, cookies, and arbitrary messages.":"ルート テンプレート、Web Vitals、制御されたエラー カテゴリ、およびリリース フィールドを使用します。生の URL、DOM テキスト、フォーム値、Cookie、および任意のメッセージを除外します。","Use route templates, named operations, queue names, and error categories instead of URLs, request bodies, SQL text, or exception dumps.":"URL、リクエスト本文、SQL テキスト、例外ダンプの代わりに、ルート テンプレート、名前付きオペレーション、キュー名、エラー カテゴリを使用します。","Use security audit-log analytics for authentication and privileged actions outside the agent boundary.":"エージェント境界外での認証および特権アクションには、セキュリティ監査ログ分析を使用します。","Use separate explicit success and error branches so the HTTP Request node receives a final workflow outcome rather than an intermediate node result.":"HTTP 要求ノードが中間ノードの結果ではなく最終的なワークフロー結果を受け取るように、明示的な成功分岐とエラー分岐を個別に使用します。","Use several recent points to reduce noise from a single incomplete bucket.":"最近のいくつかのポイントを使用して、単一の不完全なバケットからのノイズを低減します。","Use skill.md with Claude, Codex, or Cursor without storing raw prompts or completions.":"生のプロンプトや補完を保存せずに、Claude、Codex、または Cursor で skill.md を使用します。","Use stable names across releases":"リリース間で安定した名前を使用する","Use stable route templates instead of raw URLs or query strings.":"生の URL やクエリ文字列の代わりに、安定したルート テンプレートを使用します。","Use start and terminal lifecycle events to detect vanished workers.":"開始ライフサイクル イベントと終了ライフサイクル イベントを使用して、消滅したワーカーを検出します。","Use structured events to see job throughput, retries, failures, dead letters, queue health, and p95 duration.":"構造化イベントを使用して、ジョブのスループット、再試行、失敗、デッドレター、キューの状態、および p95 の継続時間を確認します。","Use table metadata and a focused prompt to get a first DataFusion query or visualization plan, then review the generated logic against the schema and real result.":"テーブル メタデータとフォーカスされたプロンプトを使用して、最初の DataFusion クエリまたは視覚化プランを取得し、生成されたロジックをスキーマと実際の結果に対して確認します。","Use table metadata and a focused prompt to get a first DataFusion query or visualization plan, then review the generated logic against the schema and real…":"テーブルのメタデータとフォーカスされたプロンプトを使用して、最初の DataFusion クエリまたは視覚化プランを取得し、生成されたロジックをスキーマと実際の…","Use telemetry data quality when the question is whether event contracts are fresh, complete, typed, and deduplicated.":"イベント コントラクトが新しく、完全で、型指定され、重複が排除されているかどうかが問題となる場合は、テレメトリ データ品質を使用します。","Use telemetry.sh to instrument, deploy, find an opportunity, fix it, then verify the change helped.":"telemetry.shで計測し、デプロイして改善点を見つけ、修正の効果まで検証してください。","Use terminal middleware, exception filters, response hooks, or handler wrappers where status, duration, and controlled error category are known.":"ステータス、期間、制御エラー カテゴリがわかっている場合は、ターミナル ミドルウェア、例外フィルター、応答フック、またはハンドラー ラッパーを使用します。","Use the MongoDB database profiler selectively for native query diagnostics; its captured data can include sensitive query details and needs its own access and retention review.":"ネイティブ クエリ診断には MongoDB データベース プロファイラーを選択的に使用します。キャプチャされたデータには機密クエリの詳細が含まれる可能性があり、独自のアクセスと保持のレビューが必要です。","Use the account identifier only for authorized incident follow-up and customer communication.":"アカウント ID は、承認されたインシデントのフォローアップおよび顧客とのコミュニケーションにのみ使用してください。","Use the cURL examples with explicit connection and request timeouts.":"明示的な接続とリクエストのタイムアウトを指定した cURL の例を使用します。","Use the contract":"契約書を利用する","Use the distribution for product review; alert only when instrumentation stops or activation volume collapses.":"製品レビューのためにディストリビューションを使用します。計測が停止した場合、またはアクティベーションボリュームが崩壊した場合にのみアラートを発します。","Use the event tracking plan template for a concise implementation brief; this guide covers the ongoing quality-control program.":"簡潔な実装概要を作成するには、イベント追跡計画テンプレートを使用します。このガイドでは、進行中の品質管理プログラムについて説明します。","Use the free plan and synthetic fixtures to compare ingestion, SQL, dashboards, exports, and alerts before moving production data.":"無料プランと合成フィクスチャを使用して、実稼働データを移動する前に、取り込み、SQL、ダッシュボード、エクスポート、およびアラートを比較します。","Use the language-specific SDK or HTTP guide that matches the production service.":"運用サービスに一致する、言語固有の SDK または HTTP ガイドを使用してください。","Use the larger service-event fact table to calculate daily volume, errors, and error rate while retaining the denominator beside the rate.":"より大きなサービス イベント ファクト テーブルを使用して、レートの横の分母を保持しながら、日次ボリューム、エラー、およびエラー率を計算します。","Use the matched Express route pattern and router base URL; never send query strings or raw request bodies.":"一致した Express ルート パターンとルーター ベース URL を使用します。クエリ文字列や生のリクエスト本文は決して送信しないでください。","Use the matched route path instead of the raw URL so identifiers do not create unbounded groups.":"識別子によって無制限のグループが作成されないように、生ã

261® URL の代わりに一致したルート パスを使用します。","Use the migration guide and compare the exact rows and aggregates for a shared UTC fixture.":"移行ガイドを使用して、共有 UTC フィクスチャの正確な行と集計を比較します。","Use the model SDK guide for request cost and latency, then add the agent or framework guide where tool selection, retries, and final task status become known.":"リクエストのコストとレイテンシーについてはモデル SDK ガイドを使用し、ツールの選択、再試行、および最終タスクのステータスがわかるエージェントまたはフレームワーク ガイドを追加します。","Use the provider invoice as the financial source of truth. Event-level cost is an allocation estimate unless reconciled to billing.":"プロバイダーの請求書を信頼できる財務情報源として使用します。イベント レベルのコストは、請求と調整しない限り、割り当ての見積もりです。","Use the router pattern rather than r.URL.Path to avoid one group per resource identifier.":"リソース識別子ごとに 1 つのグループが存在しないようにするには、r.URL.Path ではなくルーター パターンを使用します。","Use the same event contract for controller advice and normal interceptor completion.":"コントローラーのアドバイスと通常のインターセプターの完了には、同じイベント コントラクトを使用します。","Use the same field types in controllers and Active Job workers.":"コントローラーとアクティブ ジョブ ワーカーで同じフィールド タイプを使用します。","Use the same versioned test cases across pipelines and report newly added or removed cases.":"パイプライン間で同じバージョン管理されたテスト ケースを使用し、新しく追加または削除されたケースをレポートします。","Use the server-side key and one controlled event contract.":"サーバー側キーと 1 つの制御されたイベント コントラクトを使用します。","Use the shared accounts and llm_requests tables to calculate cost per accepted output by plan.":"共有アカウントと llm_requests テーブルを使用して、プランごとに受け入れられた出力ごとのコストを計算します。","Use the structured logging and schema guides to define safe, typed event contracts.":"構造化されたログとスキーマのガイドを使用して、安全な型付きイベント コントラクトを定義します。","Use the synchronous client for ordinary workers and the async client for asyncio request or agent paths so telemetry does not block the event loop.":"通常のワーカーには同期クライアントを使用し、非同期リクエストまたはエージェント パスには非同期クライアントを使用して、テレメトリがイベント ループをブロックしないようにします。","Use the use-case guide to choose outcomes, event boundaries, and analysis questions. Open the matching template when you are ready for a shorter copy-paste implementation brief.":"ユースケース ガイドを使用して、結果、イベントの境界、分析の質問を選択します。短いコピーアンドペースト実装の概要の準備ができたら、一致するテンプレートを開きます。","Use these references during an implementation review. For hosting regions, infrastru

261cture vendors, subprocessors, certifications, penetration testing, or contractual commitments, request a current verified answer instead of inferring one from product documentation.":"実装レビュー中にこれらのリファレンスを使用してください。ホスティング地域、インフラストラクチャベンダー、サブプロセッサ、認証、ペネトレーションテスト、または契約上の取り組みについては、製品ドキュメントから回答を推測するのではなく、最新の検証済みの回答を要求してください。","Use this page for agent tool authorization, human approval, and policy-decision analysis.":"このページは、エージェント ツールの承認、人間による承認、およびポリシー決定の分析に使用します。","Use this page for behavioral activation, adoption, and return-usage questions.":"このページは、行動の活性化、採用、および再利用に関する質問に使用してください。","Use this page for metered usage, quota consumption, entitlements, invoice inputs, and billing reconciliation.":"このページは、従量制使用量、クォータ消費、資格、請求書の入力、および請求の調整に使用します。","Use this page for subscription revenue movements and revenue retention, not raw payment volume alone.":"このページは、実際の支払い額だけではなく、サブスクリプションの収益の推移と収益の維持について使用してください。","Use this page to validate the telemetry itself: freshness, required fields, types, duplicates, versions, and volume.":"このページを使用して、テレメトリ自体 (鮮度、必須フィールド、タイプ、重複、バージョン、ボリューム) を検証します。","Use this production checklist to validate event names, fields, timestamps, identity, delivery, privacy, alerts, and ownership before launch.":"この運用チェックリストを使用して、イベント名、フィールド、タイムスタンプ、ID、配信、プライバシー、アラート、所有権を起動前に検証します。","Use this query for scoping and escalation after incident detection; do not create a second page for every account-level row.":"このクエリは、インシデント検出後のスコープ設定とエスカレーションに使用します。アカウントレベルの行ごとに 2 ページ目を作成しないでください。","Use this template with the reusable":"このテンプレートを再利用可能なものと一緒に使用してください","Use this webhook schema":"この Webhook スキーマを使用します","Use typed outcome events when the key decision joins agent reliability and cost to accounts, features, billing, or retained product behavior.":"重要な決定がエージェントの信頼性とコストをアカウント、機能、請求、または保持される製品の動作に結び付ける場合は、型付きの結果イベントを使用します。","Use typed, bounded dimensions":"型付きの制限されたディメンションを使用する","Use typed, documented fields with explicit units and stable identifiers":"明示的な単位と安定した識別子を持つ、型指定され文書化されたフィールドを使用する","Use usage-based billing analytics for meter, quota, entitlement, and invoice-input correctness.":"使用量ベースの請求分析を使用して、メーター、クォータ、資格、請求書の入力の正確さを確認します。","Use versioned provider prices and reconcile estimates with provider invoices.":"バージョン管理されたプロバイダーの価格を使用し、見積もりとプロバイダーの請求書を照合します。","Use when product quality depends on understanding request volume, latency, errors, and customer-impacting incidents.":"製品の品質がリクエスト量、遅延、エラー、顧客に影響を与えるインシデントの理解に依存する場合に使用します。","Use when queues, cron tasks, imports, billing syncs, or webhooks need operational visibility.":"キュー、cron タスク、インポート、請求同期、または Webhook の運用上の

261可視性が必要な場合に使用します。","Use when the most important unknown is model usage, token spend, latency, tool calls, and failed AI requests.":"最も重要な不明点が、モデルの使用状況、トークンの使用量、レイテンシ、ツール呼び出し、失敗した AI リクエストである場合に使用します。","Use when you need a clean funnel from landing-page visitor to registration, onboarding, checkout, and paid team activity.":"ランディング ページの訪問者から登録、オンボーディング、チェックアウト、有料チームのアクティビティまでのクリーンなファネルが必要な場合に使用します。","Use when you need to understand activation, repeated usage, feature adoption, and which actions correlate with retained accounts.":"アクティベーション、繰り返しの使用、機能の導入、および保持されたアカウントとどのアクションが関連付けられているかを理解する必要がある場合に使用します。","Use when you want an agent to find the important product workflows, add structured events, and create a first dashboard.":"エージェントに重要な製品ワークフローを見つけてもらい、構造化されたイベントを追加して、最初のダッシュボードを作成してもらいたい場合に使用します。","Use your own events":"独自のイベントを使用する","Use {value0} at a controlled application boundary, keep the event contract small, and verify a known outcome before building aggregate views.":"制御されたアプリケーション境界で {value0} を使用し、イベント コントラクトを小さく保ち、集約ビューを構築する前に既知の結果を検証します。","Use-case evidence path":"ユースケースの証拠パス","Use-case guides":"ユースケースガイド","Useful for":"役に立つ","Users experience the pause before streaming separately from total completion time. Measuring both reveals whether latency comes from request startup or generation.":"ユーザーは、総完了時間とは別に、ストリーミング前の一時停止を経験します。両方を測定すると、レイテンシがリクエストの開始に起因するのか、リクエストの生成に起因するのかが明らかになります。","Users who never activate are excluded from this distribution and belong in the funnel conversion view.":"アクティブ化しないユーザーはこの配布から除外され、ファネル コンバージョン ビューに属します。","Uses Datadog's public list price as of March 11, 2026: Custom Metrics at $":"2026 å¹´ 3 月 11 日時点の Datadog の公開定価を使用: $ のカスタム メトリクス",Utf8:Je,Validate:"検証","Validate a recipe on your own event contract":"独自のイベント契約でレシピを検証する","Validate new instrumentation with exact sample rows.":"正確なサンプル行を使用して新しいインスツルメンテーションを検証します。","Validate the definition with known data":"既知のデータを使用して定義を検証する","Validate unmatched accounts on every side of the join.":"結合のすべての側で一致しないアカウントを検証します。","Validated-output monitoring":"検証済み出力のモニタリング","Validation check":"検証項目","Validation checklist":"検証チェックリスト","Variant summaries preserve participant volume, conversion, and revenue so a higher conversion rate is not evaluated without commercial value.":"バリアントサマリーは参加者のボリューム、コンバージョン、収益を維持するため、商業的価値がなければコンバージョン率が高くても評価されません。","Vendor sources":"ベンダーソース","Vercel AI SDK Telemetry":"Vercel AI SDK テレメトリ","Vercel AI SDK Telemetry | Telemetry":"Vercel AI SDK テレメトリ |テレメトリ","Vercel AI SDK integration":"Vercel AI SDK 統合",Verification:"検証","Verification checklist":"検証チェックリスト","Verified result":"検証結果",Verify:"検証","Verify assignment grain and joins before interpreting conversion by variant.":"バリアントによる変換を解釈する前に、割り当ての粒度と結合を確認してください。","Verify cost and tokens before building the dashboard":"ダッシュボードを構築する前にコストとトークンを確認する","Verify current cloud and self-hosted packaging, retention, seats, evaluation usage, support, and operational requirements with the vendor.":"現在のクラウドおよびセルフホストのパッケージング、保持、シート、評価用の使用法、サポート、および運用要件をベンダーに確認します。","Verify current event, span, retention, seat, support, and deployment pricing against expected production volume.":"現在のイベント、スパン、保持、シート、サポート、展開の価格を、予想される実稼働量に対して検証します。","Verify current hosted or self-managed deployment, access, retention, export, evaluation volume, and pricing before deciding.":"決定する前に、現在のホスト型または自己管理型の展開、アクセス、保持、エクスポート、評価ボリューム、および価格を確認してください。","Verify current ingestion, retention, user, and incident-product pricing against the workload and team structure you expect.":"現在の取り込み、保持、ユーザー、およびインシデント製品の価格を、予想されるワークロードとチーム構造に照らして確認します。","Verify data capture, redaction, access, retention, export, deployment, and current pricing for the expected trace volume.":"データのキャプチャ、編集、アクセス、保持、エクスポート、展開、および予想されるトレース ボリュームの現å

261œ¨ã®ä¾¡æ ¼ã‚’確認します。","Verify gateway failure behavior, provider coverage, stored content, retention, export, pricing, and SQL availability.":"ゲートウェイ障害の動作、プロバイダーの適用範囲、保存されたコンテンツ、保存、エクスポート、価格設定、および SQL の可用性を確認します。","Verify how an offline score, evaluated coverage, and experiment version connect to the released product outcome.":"オフライン スコア、評価されたカバレッジ、および実験バージョンが、リリースされた製品の結果にどのように関連しているかを確認します。","Verify idempotency":"冪等性を検証する","Verify idempotency before the first quota review":"最初のクォータのレビューの前に冪等性を検証する","Verify ingestion and query behavior before promoting a result to a dashboard or alert.":"結果をダッシュ​​ボードまたはアラートにプロモートする前に、取り込みとクエリの動作を確認します。","Verify instrumentation defaults, deployment operations, retention, destinations, access, export, and current hosted packaging on the expected volume.":"インストルメンテーションのデフォルト、デプロイメント操作、保存、宛先、アクセス、エクスポート、および予想されるボリューム上で現在ホストされているパッケージを確認します。","Verify one end-to-end workflow first":"最初に 1 つのエンドツーエンドのワークフローを確認します","Verify one workflow first":"最初に 1 つのワークフローを確認します","Verify retries without storing payloads or secrets":"ペイロードやシークレットを保存せずに再試行を検証する","Verify success, failure, and terminal outcomes.":"成功、失敗、最終結果を検証します。","Verify that the trace backend receives the full test trace while Telemetry receives only the approved terminal fields and trace ID.":"トレース バックエンドが完全なテスト トレースを受信するのに対し、Telemetry は承認された端末フィールドとトレース ID のみを受信することを確認します。","Verify the Stripe-Signature header before trusting or logging any event fields, and never send the signature or raw body to Telemetry.":"イベント フィールドを信頼したりログに記録したりする前に、Stripe-Signature ヘッダーを確認し、署名や生の本文を Telemetry に送信しないでください。","Verify the evidence":"証拠を検証する","Verify the run before building a reliability dashboard":"信頼性ダッシュボードを構築する前に実行を検証する","Verify the table before expanding":"展開する前にテーブルを確認してください","Verify your first real event before querying":"クエリの前に最初の実際のイベントを確認してください","Version 4 has the higher quality pass and acceptance rates with no observed handoffs.":"バージョン 4 では、ハンドオフが観察されず、品質の合格率と合格率が高くなります。","Version changing assumptions":"バージョン変更の前提条件","Version emitted by service events.":"サービス イベントによって発行されるバージョン。","Version of the evaluation and targeting contract.":"評価およびターゲティング契約のバージョン。","Version of the index, retriever, and ranking contract.":"インデックス、レトリーバー、およびランキング コントラクトのバージョン。","Version of the policy contract that made the decision.":"決定を行った保険契約のバージョン。","Version of the policy contract used for the decision.":"決定に使用された保険契約のバージョン。","Version of the quantity and aggregation contract.":"数量および集約契約のバージョン。","Version performance thresholds and preserve the original metric unit.":"パフォーマンスしきい値をバージョン化し、元のメトリック単位を保持します。","Version two improves both reviewed rates in the synthetic evaluation set while costing slightly more.":"バージョン 2 では、合成評価セットの両方のレビュー率が向上しますが、コストは若干高くなります。","Versioned artifact":"バージョン管理されたアーティファクト","Versioned estimated evaluation cost in USD.":"バージョン化された推定評価コスト (USD)。","Versioned estimated provider cost allocation.":"バージョン化されたプロバイダーの推定コスト割り当て。","Versioned evaluation outcome events for aggregate SQL; keep Phoenix for content inspection, dataset management, evaluator execution, and experiments.":"é›

261†è¨ˆ SQL のバージョン付き評価結果イベント。コンテンツ検査、データセット管理、評価者の実行、および実験のために Phoenix を維持します。","Versioned evaluation outcome events for aggregate SQL; retain Braintrust for dataset curation, scorer execution, and experiment review.":"集計 SQL のバージョン付き評価結果イベント。 データセットの管理、スコアラーの実行、実験レビューにはBraintrustを引き続き使用します.","Versioned evaluation outcomes and reviewed SQL; no built-in prompt, experiment, trace, or evaluator-execution equivalent.":"バージョン管理された評価結果とレビューされた SQL。組み込みのプロンプト、実験、トレース、または評価実行に相当するものはありません。","Versioned evaluation result events for aggregate SQL; keep Opik for test execution, datasets, judge metrics, and failure review.":"集計SQLにはバージョン付き評価結果イベントを使用し、Opik はテストの実行、データセット、判断基準、および失敗のレビューのために保管してください。","Versioned evaluation-result events for aggregate SQL; retain Weave for dataset curation, scorer execution, comparisons, and detailed review.":"集計 SQL のバージョン付き評価結果イベント。データセットのキュレーション、スコアラーの実行、比較、詳細なレビューのために Weave を保持します。","Versioned evaluator and rubric i

261dentifier.":"バージョン管理された評価者とルーブリック識別子。","Versioned product workflow handled by the agent.":"バージョン管理された製品のワークフローはエージェントによって処理されます。","Versioned prompt registry and a broader ML lifecycle for teams that already use MLflow as an engineering system of record.":"すでにエンジニアリング記録システムとして MLflow を使用しているチーム向けに、バージョン管理されたプロンプト レジストリとより広範な ML ライフサイクルを提供します。","Versioned prompt, dataset, evaluator, and score fields on compact evaluation events; no built-in prompt, dataset, scorer, or experiment workflow.":"コンパクトな評価イベントのバージョン管理されたプロンプト、データセット、評価者、およびスコアのフィールド。組み込みのプロンプト、データセット、スコアラー、実験ワークフローはありません。","Versioned retriever, index, and prompt configuration.":"バージョン管理された取得者、インデックス、およびプロンプトの構成。","Versioned run":"バージョン管理された実行","Versioned, low-cardinality agent workflow.":"バージョン管理された、カーディナリティの低いエージェント ワークフロー。","Versioned, low-cardinality milestone name.":"バージョン化された、カーディナリティの低いマイルストーン名。",View:"見る","View all use cases":"すべてのユースケースを見る","View pricing":"価格を見る","View prompt pack":"プロンプトパックを見る","View snippet":"スニペットを表示",Views:"ビュー","Visualization adapted to the columns returned by the browser query.":"ブラウザーのクエリによって返された列に適応した視覚化。","Volume and error count stay beside the rate so a change in denominator remains visible.":"ボリュームとエラー数はレートの横に表示されるため、分母の変化が目に見えるままになります。","W&B Weave":"W&B Weave","W&B Weave concepts":"W&B Weave の概念","W&B Weave datasets, evaluations, scorers, and versioned objects":"W&B Weave データセット、評価、スコアラー、およびバージョン管理されたオブジェクト","W&B Weave documentation":"W&B Weave のドキュメント","W&B Weave is an AI observability and evaluation platform with traces, datasets, scorers, versioning, feedback, and production monitoring. Telemetry focuses on SQL over selected AI and product outcomes.":"W&B Weaveは、トレース、データセット、スコアラー、バージョン管理、フィードバック、本番監視を備えたAI可観測性・評価プラットフォームです. Telemetry は、選択された AI と製品の成果よりも SQL に焦点を当てています。","W&B Weave open-source repository":"W&B Weave オープンソース リポジトリ","W&B Weave scorers":"W&B Weave 得点者","W&B Weave trace metrics and evaluation analysis":"W&B Weave トレースメトリクスと評価分析","W&B Weave traces, ops, calls, and production monitoring":"W&B Weave トレース、運用、呼び出し、および本番環境の監視",WAU:"ワウ","Wait observation time in UTC.":"UTC での観測待機時間。","Watch request volume, status codes, route latency, failed endpoints, and customer-impacting API incidents.":"リクエストの量、ステータス コード、ルートの遅延、障害が発生したエンドポイント、および顧客に影響を与える API インシデントを監視します。","We publish implementation time, event volume, query or reporting improvements, and operational outcomes only when a customer has reviewed and approved the exact context.":"お客様が正確なコンテキストを確認して承認した場合にのみ、実装時間、イベントの量、クエリまたはレポートの改善、および運用の結果を公開します。","We will add one clearly marked OpenAI usage event so you can explore costs before changing application code.":"アプリケーション コードを変更する前にコストを調査できるように、明確にマークされた OpenAI 使用状況イベントを 1 つ追加します。","We will add one clearly marked coding-agent run so you can explore tool use, latency, and outcome before changing application code.":"明確にマークされたコーディング エージェントの実行を 1 つ追加します。これにより、アプリケーション コードを変更する前にツールの使用状況、遅延、結果を調査できるようになります。","We will add one clearly marked delivery outcome so you can inspect status, retries, latency, and safe response metadata.":"ステータス、再試行、レイテンシー、安全な応答メタデータを検査できるように、明確にマークされた配信結果を 1 つ追加します。","We will add one clearly marked meter event so you can review quota burn before changing application code.":"アプリケーション コードを変更する前にクォータの消費を確認できるように、明確にマークされたメーター イベントを 1 つ追加します。","We will add one clearly marked quickstart event, then open it in your workspace.":"明確にマークされたクイックスタート イベントを 1 つ追加し、ワークスペースで開きます。","Weave follows detailed LLM and agent executions as traces and versioned AI objects; Telemetry stores selected outcomes in named event tables.":"Weave は、トレースおよびバージョン管理された AI オブジェクトとして LLM とエージェントの実行を詳細に追跡します。 Telemetry は、選択された結果を名前付きイベント テーブルに保存します。","Weave includes evaluation datasets, scorers, comparisons, feedback, and AI-specific monitoring that have no built-in Telemetry equivalent.":"Weave には、評価データセット、スコアラー、比較、フィードバック、および Telemetry に相当する機能が組み込まれていない AI 固有のモニタリングが含まれています。","Webhook Debugging":"Webhook のデバッグ","Webhook Debugging Template":"Webhook デバッグ テンプレート","Webhook Delivery Log Schema & Retry Fields | Telemetry":"Webhook 配信ログのスキーマと再試行フィールド | Telemetry","Webhook Event Schema and Debug Template | Telemetry":"Webhook イベント スキーマとデバッグ テンプレート | Telemetry","Webhook Reliability Debugging Strategy | Telemetry":"Webhook の信頼性のデバッグ戦略 | Telemetry","Webhook completion SQL":"Webhook 完了 SQL","Webhook debugging":"Webhook のデバッグ","Webhook debugging use case":"Webhook のデバッグの使用例","Webhook deliveries completed within target":"Webhook配信は目標内で完了しました","Webhook delivery log fields for safe response debugging":"安全な応答デバッグのための Webhook 配信ログ フィールド","Webhook delivery quickstart":"Webhook 配信のクイックスタート","Webhook delivery schema with attempt_count, status_code, retries, latency, and safe response metadata—without storing request headers, secrets, or raw bodies.":"attempt_count、status_code、再試行、レイテンシ、安全な応答メタデータを備えた Webhook 配信スキーマ。リクエスト ヘッダー、シークレット、または生の本体は保存さã

261‚Œã¾ã›ã‚“。","Webhook delivery worker":"Webhook配信者","Webhook duplicate recipe":"Webhook の重複レシピ","Webhook instrumentation template":"Webhook インストルメンテーション テンプレート","Webhook integration":"Webhook の統合","Webhook lifecycle event time.":"Webhook ライフサイクル イベント時間。","Webhook processing":"Webhook処理","Webhook provider.":"Webhook プロバイダー。","Webhook recipes":"Webhook レシピ","Webhook recovery recipe":"Webhook 回復レシピ","Webhook reliability SQL":"Webhook の信頼性 SQL","Webhook troubleshooting":"Webhook のトラブルシューティング",Webhooks:Ye,"Webhooks SQL Recipes | Telemetry":"Webhook SQL レシピ | Telemetry","Webserver error guide":"Webサーバーエラーガイド",Week:"週","Weekly activity is deduplicated so several events in one week count as one retained user.":"毎週のアクティビティは重複排除されるため、1 週間の複数のイベントは 1 人の保持ユーザーとしてカウントされます。","Weekly retention by activation cohort":"アクティベーション コホート別の週ごとの維持率","Weekly retention recipe":"毎週の保存レシピ","What a complete instrumentation pass leaves behind":"完全なインストルメンテーション パスが後に残すもの","What caused recurring revenue to grow or shrink each month?":"経常収益が毎月増加または減少した原因は何ですか?","What does each successful AI workflow cost and how well does it perform?":"成功する AI ワークフローごとにどれくらいのコストがかかり、そのパフォーマンスはどの程度でしょうか?","What does one row represent, and which decision does it support?":"1 つの行は何を表しており、どのような決定をサポートしているのでしょうか?","What each public proof can support":"それぞれの公的証拠がサポートできること","What happened, in order, during the latest failed workflow?":"最近失敗したワークフロー中に、順番に何が起こったのでしょうか?","What happens if I go over my storage limits?":"ストレージ制限を超えるとどうなりますか?","What is documented—and what still needs a verified answer":"文書化されているもの、そして検証済みの回答がまだ必要なもの","What is included":"含まれるもの","What percentage of current traffic uses the approved schema version?":"現在のトラフィックの何パーセントが承認されたスキーマ バージョンを使用していますか?","What percentage of each signup cohort returns in weeks one through twelve?":"各サインアップ コホートの何パーセントが 1 週目から 12 週目までに戻ってきますか?","What share of weekly active users returns on an average day?":"週あたりのアクティブ ユーザーのうち、平均して 1 日に戻ってくるユーザーの割合は何ですか?","What still needs judgment":"まだ判断が必要なもの","What structured log management changes":"構造化されたログ管理の変更内容","What the execution check proves":"実行チェックが証明するもの","What the skill covers":"スキルがカバーする内容","What this does not replace":"これが置き換えられないもの","What this playground proves—and what it does not":"この遊び場が何を証明するのか、そして何を証明しないのか","What this result cannot prove by itself":"この結果だけでは証明できないこと","What “reviewed” means on this site":"このサイトにおける「レビュー済み」の意味","When Telemetry is a good fit":"Telemetry が適切な場合","When Telemetry received the event.":"Telemetry がイベントを受信したとき。","When a reviewed Web Vital or application navigation measurement becomes final.":"レビューされた Web Vital またはアプリケーション ナビゲーションの測定が最終的なものになったとき。","When an actor first receives an effective assignment or that assignment changes.":"アクターが最初に有効な

261割り当てを受け取ったとき、またはその割り当てが変更されたとき。","When an operation falls inside a confirmed impact rule.":"操作が確認済みの影響ルール内に該当する場合。","When the account entered the sample cohort.":"アカウントがサンプル コホートに入ったとき。","When the activity occurred.":"アクティビティが発生したとき。","When the attempt reached a terminal outcome.":"試みが最終結果に達したとき。","When the billable activity completed in UTC.":"請求可能なアクティビティが UTC で完了したとき。","When the billing event completed.":"課金イベントが完了したとき。","When the database operation completed, in UTC.":"データベース操作が完了したとき (UTC)。","When the event occurred in the producer.":"プロデューサーでイベントが発生したとき。","When the event occurred.":"イベントが発生したとき。","When the heartbeat was observed.":"心拍を確認したとき。","When the ingestion service accepted the event.":"取り込みサービスがイベントを受け入れたとき。","When the lock wait was observed.":"ロック待ちが観察されたとき。","When the milestone completed.":"マイルストーンが完了したとき。","When the model request completed.":"モデルリクエストが完了したとき。","When the processing attempt ended.":"処理の試行が終了したとき。","When the product event occurred.":"製品イベントが発生したとき。","When the provider request completed.":"プロバイダー要求が完了したとき。","When the request completed, normalized to UTC.":"リクエストが完了すると、UTC に正規化されます。","When the request completed.":"リクエストが完了したとき。","When the run completed or failed.":"実行が完了したか失敗したとき。","When the source says the event occurred.":"情報源がイベントが発生したと述べたとき。","When the synthetic user joined the account.":"合成ユーザーがアカウントに参加したとき。","When the tool call completed.":"ツールの呼び出しが完了したとき。","When the workflow outcome was recorded.":"ワークフローの結果が記録されたとき。","Where are Claude Code changes creating support or reliability risk?":"Claude Code の変更により、サポートまたは信頼性のリスクが生じているのはどこですか?","Where are gas costs or retries increasing?":"どこでガスコストや再試行が増加していますか?","Where are missing heartbeats or disk trends becoming risky?":"ハートビートの欠落やディスクの傾向が危険になっているのはどこですか?","Where are retries or timeouts damaging conversion?":"再試行やタイムアウトが変換に悪影響を与えるのはどこですか?","Where are reviewed labels, test datasets, experiments, and production acceptance outcomes stored?":"レビューされたラベル、テスト データセット、実験、本番環境の受け入れ結果はどこに保存されますか?","Where did traffic drop or spike?":"トラフィックがどこで減少または急増しましたか?","Where did traffic suddenly drop or spike?":"トラフィックが突然減少または急増した場所はどこですか?","Where do errors and slow requests affect customers?":"エラーや遅いリクエストは顧客にどのような影響を与えますか?","Where do new users leave before reaching first value?":"新しいユーザーは最初の値に到達する前にどこから離れてしまうのでしょうか?","Where do new users leave onboarding?":"新規ユーザーはどこでオンボーディングを終了しますか?","Where do newly signed-up accounts stop reaching durable activation milestones?":"新しくサインアップしたアカウントはどこで永続的なアクティベーション マイルストーンに到達しなくなりますか?","Where do retries or timeouts damage conversion?":"再試行やタイムアウトにã

261‚ˆã£ã¦å¤‰æ›ã«ãƒ€ãƒ¡ãƒ¼ã‚¸ãŒç”Ÿã˜ã‚‹ã®ã¯ã©ã“ですか?","Where do retries or timeouts hide margin risk?":"再試行やタイムアウトのどこにマージンリスクが隠れているのでしょうか?","Where do sessions leave the path from landing page to first query?":"セッションはランディング ページから最初のクエリまでのパスをどこから離れますか?","Where does activation lose qualified accounts?":"アクティベーションにより資格のあるアカウントはどこで失われますか?","Where does onboarding lose otherwise qualified users?":"オンボーディングによって、資格のあるユーザーが失われるのはどこでしょうか?","Where does readiness loss coincide with failed product work?":"準備の喪失が製品の動作の失敗と一致するのはどこですか?","Where each product is strongest":"各製品が最も強いところ","Where is human handoff increasing after a release?":"リリース後に人間による引き継ぎが増加しているのはどこですか?","Whether a human took over the task.":"人間がそのタスクを引き継いだかどうか。","Whether a user accepted the output without editing.":"ユーザーが編集せずに出力を受け入れたかどうか。","Whether acquisition exceeded the client timeout.":"取得がクライアントのタイムアウトを超えたかどうか。","Whether acquisition timed out.":"取得がタイムアウトしたかどうか。","Whether ingestion accepted the event.":"取り込みがイベントを受け入れたかどうか。","Whether policy requires a human review.":"ポリシーに人間によるレビューが必要かどうか。","Whether the account met the documented impact definition.":"アカウントが文書化された影響定義を満たしているかどうか。","Whether the database reported a deadlock outcome.":"データベースがデッドロックの結果を報告したかどうか。","Whether the lookup returned a cached value.":"ルックアップがキャッシュされた値を返したかどうか。","Whether the pod was ready at the sample.":"ポッドがサンプル時に準備ができているかどうか。","Whether the request belongs in the SLO denominator.":"リクエストが SLO 分母に属するかどうか。","Whether the request satisfied the SLO.":"リクエストが SLO を満たしたかどうか。","Whether the reviewed answer met the grounding rule.":"レビューされた回答が根拠ルールを満たしているかどうか。","Whether the run passed the reviewed quality threshold.":"実行がレビューされた品質しきい値を超えたかどうか。","Whether the sample passed the product's versioned threshold.":"サンプルが製品のバージョン管理されたしきい値を通過したかどうか。","Whether the task overlapped a measured interaction.":"タスクが測定されたインタラクションと重複しているかどうか。","Whether the user accepted or saved the result.":"ユーザーが結果を受け入れたか保存したかどうか。","Whether the user accepted or saved the resulting output.":"ユーザーが結果の出力を受け入れたか保存したかどうか。","Whether the user can administer the account.":"ユーザーがアカウントを管理できるかどうか。","Whether the wait became a deadlock.":"待機がデッドロックになったかどうか。","Whether the wait ended without remaining blocked.":"待機がブロックされたままにならずに終了したかどうか。","Whether the wait resolved.":"待機が解決されたかどうか。","Whether the workflow escalated to a person.":"ワークフローが担当者にエスカレーションされたかどうか。","Which AI features cost the most per activated user?":"アクティブ化されたユーザーあたりのコストが最も高い AI 機能はどれですか?","Which AI tools and arguments are associated with the most failed calls?":"最も失敗した呼び出しに関連する AI ツールと引数はどれですか?","Which API routes are processing the most requests per minute?":"1 分あたり最も多くのリクエストを処理している API ルートはどれですか?","Which API routes have the highest meaningful 5xx error rate?":"意味のある 5xx エラー率が最も高いのは、どの API ルートですか?","Which API routes time out often enough to affect users?":"ユーザーに影響を与えるほど頻繁にタイムアウトになる API ルートはどれですか?","Which API-key lifecycles require owner review?":"所有者のレビューが必要な API キーのライフサイクルはどれですか?","Which CTA source sends users who activate?":"どの CTA ソースがアクティブ化するユーザーをé€

261ä¿¡ã—ますか?","Which Kubernetes workloads are restarting and failing readiness checks?":"どの Kubernetes ワークロードが再起動され、準備チェックに失敗していますか?","Which access pattern changed enough to deserve human review?":"人間によるレビューに値するほど変化したアクセス パターンはどれですか?","Which access policies deny the most actors and actions?":"最も多くのアクターとアクションを拒否するアクセス ポリシーはどれですか?","Which accounts and operations were directly represented in a declared incident window?":"宣言されたインシデント ウィンドウに直接表示されたアカウントと操作はどれですか?","Which accounts and workflows were affected during an incident?":"インシデント中にどのアカウントとワークフローが影響を受けましたか?","Which accounts are approaching a quota, and can metered usage be reconciled to the billing ledger?":"どのアカウントがクォータに近づいていますか? 従量制使用量を請求元帳と照合できますか?","Which accounts are approaching or exceeding included usage?":"どのアカウントが含まれる使用量に近づいているか、またはそれを超えていますか?","Which accounts are consuming their included usage fastest this month?":"今月、含まれている使用量を最も早く消費しているアカウントはどれですか?","Which accounts reach the durable moments that define activation?":"どのアカウントがアクティベーションを定義する永続的な瞬間に達しますか?","Which acquisition sources produce users who activate?":"どの獲得ソースがアクティブ化するユーザーを生み出しますか?","Which activation and adoption patterns precede retained or expanded revenue?":"収益の維持または拡大に先立ã

261¤æ´»æ€§åŒ–と導入のパターンはどれですか?","Which agent runs appear stuck in a repetitive tool loop?":"どのエージェントの実行が繰り返しのツール ループに陥っているように見えますか?","Which agent tool actions are allowed, denied, or routed to human approval?":"どのエージェント ツール アクションが許可され、拒否され、人間の承認にルーティングされますか?","Which agent tools are denied or routed to human approval most often?":"どのエージェント ツールが最も頻繁に拒否されたり、人間の承認に送られたりするのでしょうか?","Which agent versions complete the intended task, require handoff, loop, or fail?":"どのエージェントのバージョンが意図したタスクを完了しますか、ハンドオフが必要ですか、ループしますか、または失敗しますか?","Which agent workflows are slow or expensive?":"どのエージェントのワークフローが遅いか、または高価ですか?","Which agent workflows finish successfully and produce accepted outcomes?":"どのエージェントのワークフローが正常に終了し、受け入れられた結果をもたらしますか?","Which agent-authored features are actually used after release?":"エージェントが作成した機能のうち、リリース後に実際に使用されるのはどれですか?","Which agents or tools are responsible for operator interventions?":"オペレーターの介入を担当するエージェントまたはツールはどれですか?","Which allowed actions later fail or require an incident review?":"許可されたアクションのうち、後で失敗する、またはインシデントのレビューが必要になるのはどれですか?","Which allowed tool calls later fail or enter an incident review?":"許可されているツール呼び出しのうち、後で失敗するかインシデントレビューに入るのはどれですか?","Which application pools are making callers wait for a database connection?":"どのアプリケーション プールが呼び出し元にデータベース接続を待たせていますか?","Which application pools make callers wait or time out?":"どのアプリケーション プールが発信者を待たせたり、タイムアウトさせたりしますか?","Which application transaction classes remain open the longest?":"どのアプリケーション トランザクション クラスが最も長く開いたままになりますか?","Which approach should enter the evaluation?":"どのアプローチを評価に含めるべきですか?","Which authentication methods and failure reasons need investigation?":"どの認証方法と失敗の理由を調査する必要がありますか?","Which authentication methods, clients, and risk categories are producing failures or suspicious bursts?":"どの認証方法、クライアント、およびリスク カテゴリが失敗または不審なバーストを引き起こしていますか?","Which authentication windows show concentrated failure activity?":"どの認証ウィンドウに集中障害アクティビティが表示されますか?","Which automation workflows create the most failed transactions?":"最も多く失敗したトランザクションを作成する自動化ワークフローはどれですか?","Which background jobs consume the most retries or still fail?":"どのバックグラウンド ジョブが再試行を最も多く消費するか、または依然として失敗するのはどれですか?","Which billed amounts succeed, fail, or recover?":"どの請求額が成功、失敗、または回復しますか?","Which bounded database operation fingerprints are consistently slow?":"どの境界データベース操作フィンガープリントが一貫して遅いですか?","Which cache-key patterns combine a poor hit rate with concurrent backend work?":"どのキャッシュ キー パターンが低いヒット率とバックエンドの同時作業を組み合わせていますか?","Which checkout release coincides with higher errors and average latency?":"どのチェックアウト リリースがより高いエラーと平均レイテンシを発生させますか?","Which completed business workflows changed this week?":"今週変更された完了済みのビジネス ワークフローはどれですか?","Which containers or hosts are under sustained pressure?":"どのコンテナまたはホストに継続的な圧力がかかっていますか?","Which critical event streams are stale, incomplete, duplicated, or changing type?":"どの重要なイベント ストリームが古い、不完全、重複している、またはタイプが変更されていますか?","Which customer accounts are affected by errors?":"どの顧客アカウントがエラーの影響を受けますか?","Which customer plans are affected by database errors?":"データベース エラーの影響を受ける顧客プランはどれですか?","Which customers are affected by elevated errors?":"どの顧客がエラーの増加の影響を受けますか?","Which customers are affected by failed background work?":"バックグラウンド作業の失敗によって影響を受けるのはどの顧客ですか?","Which database error classes increased after an application release?":"アプリケーションのリリース後に増加したデータベース エラー クラスはどれですか?","Which database operation consumes the most cumulative request time?":"どのデータベース操作が最も累積リクエスト時間を消費しますか?","Which database operations are consistently slow enough to investigate?":"調査するには十分なほど常に遅いデータベース操作はどれですか?","Which database operations became slower or less reliable after a release?":"リリース後に遅くなった、または信頼性が低下したデータベース操作はどれですか?","Which database operations create the most serious lock contention?":"最も深刻なロック競合を引き起こすデータベース操作はどれですか?","Which destination routes have the slowest client-side navigation?":"クライアント側のナビゲーションが最も遅い目的地ルートはどれですか?","Which destinations fail permanently, which status codes recur, and which deliveries recover after retries?":"どの宛先が永続的に失敗し、どのステータス コードが再発し、どの配信が再試行後に回復しますか?","Which docs pages produce registrations?":"どのドキュメント ページが登録を生成しますか?","Which downstream database consumer is falling behind?":"どのダウンストリーム データベース コンシューマが遅れをとっていますか?","Which downstream dependencies have the worst tail latency and failure rate?":"テール レイテンシーとå

261¤±æ•—率が最も悪いダウンストリームの依存関係はどれですか?","Which downstream jobs are triggered by each webhook type?":"各 Webhook タイプによってどのダウンストリーム ジョブがトリガーされますか?","Which downstream systems are affected by provider delays?":"どのダウンストリーム システムがプロバイダーの遅延の影響を受けますか?","Which endpoints have the worst tail latency?":"テール レイテンシが最も悪いエンドポイントはどれですか?","Which error groups affect the most customer accounts?":"最も多くの顧客アカウントに影響を与えるエラー グループはどれですか?","Which event IDs were received more than once?":"複数回受信されたイベント ID はどれですか?","Which event contracts create the most ingestion volume?":"どのイベント コントラクトが最も多くの取り込み量を生み出しますか?","Which event names have an unacceptable missing account identifier rate?":"アカウント識別子の欠落率が許容できないほど高いイベント名はどれですか?","Which event producers deliver data late enough to distort analysis?":"分析を歪めるほど遅くデータを配信するイベント プロデューサーはどれですか?","Which expected telemetry sources have stopped sending heartbeats?":"ハートビートの送信を停止したと予想されるテレメトリ ソースはどれですか?","Which failed jobs recovered on retry, and which accounts still need intervention?":"失敗したジョブはどれが再試行で回復しましたか?また、介入がまだ必要なアカウントはどれですか?","Which failed payments coincide with API errors, unresolved jobs, or incomplete activation?":"API エラー、未解決のジョブ、または不完全なアクティベーションと一致する失敗した支払いはどれですか?","Which failed payments, reliability incidents, or entitlement changes put recurring revenue at risk?":"支払いの失敗、信頼性に関するインシデント、資格の変更によって経常収益が危険にさらされるのはどれですか?","Which failures still need action?":"まだ対応が必要な失敗はどれですか?","Which features and plans create the most billable units?":"どの機能とプランが最も請求額の多いユニットを作成しますか?","Which features appear before upgrade intent?":"アップグレードの意図の前に表示される機能はどれですか?","Which features are adopted by accounts that later upgrade?":"後でアップグレードするアカウントにはどの機能が採用されますか?","Which features are most commonly adopted before an account upgrades?":"アカウントをアップグレードする前に最も一般的に採用される機能はどれですか?","Which features correlate with week-two retention?":"どの機能が 2 週間目のリテンションと相関関係がありますか?","Which features cost the most per retained account?":"保持するアカウントごとに最もコストがかかる機能はどれですか?","Which fields are required, sensitive, bounded, or prohibited?":"どのフィールドが必須、機密、制限付き、または禁止されていますか?","Which first action best predicts retained teams?":"どの最初のアクションがチームの維持を最もよく予測しますか?","Which first action predicts week-two retention?":"2 週間目の定着率を予測する最初のアクションはどれですか?","Which high-risk tools are denied or require approval?":"どの高リスクツールが拒否されているか、承認が必要ですか?","Which high-risk tools are denied or routed to approval most often?":"最も頻繁に拒否または承認に送られる高リスクのツールはどれですか?","Which hourly error-rate buckets are far above their recent baseline?":"最近のベースラインを大幅に上回っている時間単位のエラー率バケットはどれですか?","Which infrastru

261cture sources are persistently resource constrained?":"どのインフラストラクチャ ソースが永続的にリソース制限を受けていますか?","Which job names have the worst p95 duration?":"p95 の持続時間が最も悪いジョブ名はどれですか?","Which job types are spending the most work on retries right now?":"現在、再試行に最も多くの時間を費やしている職種はどれですか?","Which jobs are failing repeatedly?":"繰り返し失敗しているジョブはどれですか?","Which jobs fail or retry most often?":"どのジョブが最も頻繁に失敗または再試行されますか?","Which jobs fail, retry, wait, or run slowly?":"どのジョブが失敗、再試行、待機、または実行速度が遅いですか?","Which jobs started but never produced a terminal event?":"開始されたが、最終イベントを生成しなかったジョブはどれですか?","Which jobs wait longest before a worker starts them?":"ワーカーが開始するまでに最も長く待機するジョブはどれですか?","Which logical job types fail permanently, retry, wait, or run slowly?":"永続的に失敗する論理ジョブ タイプ、再試行、待機、または実行速度が遅いのはどれですか?","Which login method has a sustained failure spike?":"どのログイン方法で継続的に失敗が急増していますか?","Which milestones are users completing on each day?":"ユーザーは毎日どのマイルストーンを完了していますか?","Which model and feature combination produces the most accepted outputs per dollar?":"どのモデルと機能の組み合わせが、1 ドルあたり最も受け入れられる出力を生成しますか?","Which model and feature combinations feel slow before output begins?":"出力が開始される前に速度が遅いと感じるモデルと機能の組み合わせはどれですか?","Which model has the best accepted-output rate per dollar?":"1 ドルあたりの許容生産レートが最も優れているのはどのモデルですか?","Which model produces accepted outcomes at a sustainable cost?":"持続可能なコストで受け入れられる結果を生み出すモデルはどれですか?","Which model produces the most accepted results per dollar?":"1 ドル当たり最も受け入れられる結果を生み出すモデルはどれですか?","Which model-backed workflow consumes the most estimated cost per successful outcome?":"成功した結果ごとに最も多くのコストを消費するモデルに基づくワークフローはどれですか?","Which models have the best accepted-output rate per dollar?":"1 ドルあたりの許容生産率が最も高いモデルはどれですか?","Which models produce the best accepted-output rate per dollar?":"どのモデルが 1 ドルあたり最高の許容生産率を生み出しますか?","Which normalized database operations are slow most often?":"最も遅くなる正規化されたデータベース操作はどれですか?","Which onboarding change moved activation and retained usage?":"どのオンボーディング変更によってアクティベーションが変更され、使用量が維持されたのはどれですか?","Which onboarding step loses qualified users?":"資格のあるユーザーを失うオンボーディング ステップはどれですか?","Which operation fingerprints, releases, and database roles are slow or failing?":"どの操作のフィンガープリント、リリース、データベース ロールが遅いか失敗していますか?","Which outputs are accepted, retried, copied, or discarded?":"どの出力が受け入れられ、再試行され、コピーされ、または破棄されますか?","Which payment failures recover, and how much revenue remains at risk?":"どの支払い失敗が回復し、どのくらいの収益が依然としてリスクにさらされているのでしょうか?","Which plans activate, return after seven days, and contribute recurring revenue?":"どのプランがアクティブになり、7 日後に復帰し、経常収益に貢献するのですか?","Which plans and recurring revenue were exposed to API failures during the incident?":"インシデント中に API の障害にさらされた計画と経常収益はどれですか?","Which plans consume the most model spend, and how much does each accepted output cost?":"どのプランが最も多くのモデル費用を消費しますか?また、受け入れられた各出力コストはいくらですか?","Which pools make callers wait or time out?":"どのプールが発信者を待たせたり、タイムアウトさせたりするのでしょうか?","Which privileged actions fail or require human review most often?":"どの特権アクションが失敗するか、人間によるレビューが最も頻繁に必要になるのはどれですか?","Which privileged actions occurred during an incident window?":"インシデント期間中に発生した特権アクションはどれですか?","Which processes correlate with product incidents?":"どのプロセスが製品インシデントと関連していますか?","Which producers still emit old versions of a critical event?":"重要なイベントの古いバージョンを依然として出力しているプロデューサーはどれですか?","Which product areas are used before checkout?":"チェックアウト前にどの製品分野が使用されますか?","Which product features and models are driving LLM spend?":"LLM の支出を促進しているのはどの製品機能とモデルですか?","Which production event sources are stale or delayed right now?":"現在、どの本番イベント ソースが古いか遅れていますか?","Which provider events fail most often?":"どのプロバイダー イベントが最も頻繁に失敗しますか?","Which queries, dashboards, alerts, and owners depen

261d on this contract?":"どのクエリ、ダッシュボード、アラート、所有者がこの契約に依存しますか?","Which queues are adding dead-letter jobs faster than they are resolving them?":"デッドレター ジョブを解決するよりも早く追加しているキューはどれですか?","Which queues are falling behind?":"どのキューが遅れているのでしょうか?","Which releases coincide with worse API errors or tail latency?":"どのリリースで、より悪い API エラーまたはテール レイテンシーが発生しますか?","Which releases contain failed or rolled-back database migrations?":"失敗したデータベース移行またはロールバックされたデータベース移行はどのリリースに含まれていますか?","Which releases correlate with rollbacks, deadlocks, lag, or failed migrations?":"どのリリースがロールバック、デッドロック、遅延、または移行の失敗と相関関係がありますか?","Which replica regions are serving stale or failed reads?":"どのレプリカ リージョンが古い読み取りまたは失敗した読み取りを処理していますか?","Which replicas or CDC consumers are falling behind their source database?":"どのレプリカまたは CDC コンシューマーがソース データベースに遅れをとっていますか?","Which resource hosts and types are slowing or failing page loads?":"どのリソースのホストとタイプがページの読み込みを遅らせたり、失敗させたりしていますか?","Which retrieval and prompt versions produce relevant context and grounded accepted answers?":"関連するコンテキストと根拠のある受け入れられた回答を生成する検索バージョンとプロンプト バージョンはどれですか?","Which route and frontend release produces the broadest JavaScript error impact?":"JavaScript エラーの影響が最も広範に発生するルートとフロントエンド リリースはどれですか?","Which route and query combinations repeat suspiciously within a request?":"リクエスト内で疑わしい繰り返しが行われるルートとクエリの組み合わせはどれですか?","Which route and release has the weakest frontend performance?":"フロントエンドのパフォーマンスが最も弱いルートとリリースはどれですか?","Which routes and releases spend the most time in browser long tasks?":"どのルートとリリースがブラウザーの長いタスクに最も時間を費やしますか?","Which routes are slowest by p95 latency?":"p95 レイテンシで最も遅いルートはどれですか?","Which routes have the weakest passing-sample rate?":"通過サンプル レートが最も低いルートはどれですか?","Which routes, releases, and device classes have degraded user-visible performance?":"ユーザーが目に見えるパフォーマンスを低下させているのはどのルート、リリース、デバイス クラスですか?","Which scheduled jobs ran later than their documented interval?":"スケジュールされたジョブは、文書化された間隔よりも遅く実行されましたか?","Which sensitive export classes or actor roles require review?":"レビューが必要な機密エクスポート クラスまたはアクターの役割はどれですか?","Which service is exhausting its database connection pool?":"データベース接続プールを使い果たしているのはどのサービスですか?","Which services and regions show unhealthy database connection churn?":"どのサービスとリージョンが異常なデータベース接続のチャーンを示していますか?","Which services roll back an unusual share of database transactions?":"異常な割合のデータベース トランザクションをロールバックするサービスはどれですか?","Which signup cohorts activate and retain?":"どのサインアップ コホートがアクティブ化され、維持されますか?","Which sufficiently busy endpoint has the broadest error or tail-latency regression?":"最も広範なエラーまたはテール レイテンシー回帰が見られるのは、十分にビジーなエンドポイントのうちどã

261‚Œã§ã™ã‹?","Which tools fail most often?":"最も頻繁に失敗するツールはどれですか?","Which tools fail, retry, loop, or add latency before an agent reaches a useful outcome?":"エージェントが有益な結果に達する前に、どのツールが失敗、再試行、ループ、または待ち時間の追加を引き起こしますか?","Which transaction families cause the longest waits and deadlocks?":"最も長い待機とデッドロックを引き起こすトランザクション ファミリはどれですか?","Which trial cohorts and acquisition sources convert to paid accounts?":"どのトライアル コホートと取得元が有料アカウントに変換されますか?","Which visible change deserves investigation?":"調査に値する目に見える変化はどれですか?","Which webhook event types fail most often?":"どの Webhook イベント タイプが最も頻繁に失敗しますか?","Which webhook sources are slow, duplicated, or unreliable?":"どの Webhook ソースが遅い、重複している、または信頼性が低いですか?","Which webhook types finish their downstream work within five minutes?":"どの Webhook タイプがダウンストリーム作業を 5 分以内に完了しますか?","Which workflows complete technically but fail human review?":"技術的には完了したが、人間によるレビューに失敗したワークフローはどれですか?","Which workflows should get alerts before more automation is added?":"さらに自動化を追加する前に、どのワークフローがアラートを受け取る必要がありますか?","Which workload is stalling, and what changed before retries rose?":"どのワークロードが停止していますか? 再試行が増加する前に何が変更されましたか?","Which workloads restart repeatedly instead of only during rollout?":"ロールアウト中だけではなく繰り返し再起動するワークロードはどれですか?","Which workloads, clusters, and releases are restarting, unavailable, or resource constrained?":"どのワークロード、クラスター、リリースが再起動されているか、使用不能になっているか、またはリソースが制限されていますか?","Who owns clusters, indexes, agents, collectors, retention tiers, upgrades, and query performance?":"クラスター、インデックス、エージェント、コレクター、保持層、アップグレード、クエリのパフォーマンスを所有するのは誰ですか?","Who owns hosting, upgrades, retention, access, sampling, and the cost model?":"ホスティング、アップグレード、保持、アクセス、サンプリング、コスト モデルを所有するのは誰ですか?",Why:"なぜ","Why builders keep structured events and SQL close":"ビルダーが構造化イベントと SQL を密接に保つ理由","Why it exists":"なぜ存在するのか","Why they belong together":"彼らが一緒に属する理由","Why this works":"なぜこれが機能するのか","Wide business event":"幅広いビジネスイベント","Will operators use SQL, a vendor query language, search, notebooks, prebuilt views, or several interfaces?":"オペレーターは、SQL、ベンダーのクエリ言語、検索、ノートブック、事前構築されたビュー、またはいくつかのインターフェイスを使用しますか?","Winston Structured Event Analytics":"ウィンストンの構造化イベント分析","Winston Structured Event Analytics | Telemetry":"ウィンストンの構造化イベント分析 | Telemetry","Winston and telemetry-sh initialized once in a server or worker process":"Winston と telemetry-sh がサーバーまたはワーカー プロセスで 1 回初期化される","Winston repository and documentation":"Winston リポジトリとドキュメント","Worked example from the starting inputs":"開始入力からの動作例","Worker after success or permanent failure":"成功または永続的な失敗後のワーカー","Worker execution time.":"ワーカーの実行時間。","Workflow completion monitoring":"ワークフローの完了監視","Workflow correlation SQL":"ワークフロー相関 SQL","Workflow outcome analysis":"ワークフローの結果分析","Working with timestamps":"タイムスタンプの操作","Workload and change":"作業負荷と変更","Workload input

261s":"ワークロード入力","Workload ownership is more stable than pod names and maps the result to a deployable unit.":"ワークロードの所有権はポッド名よりも安定しており、結果をデプロイ可能なユニットにマップします。","Workload restart SQL":"ワークロードの再起動 SQL","Workload-to-application incident correlation":"ワークロードとアプリケーションインシデントの相関関係","Works with React, API routes, workers, and server actions.":"React、API ルート、ワーカー、サーバー アクションで動作します。","Works with the same tables, dashboards, and alerts as human-written analysis":"人間が作成した分析と同じテーブル、ダッシュボード、アラートを操作します","Wrap Agent.run at the application boundary and emit one terminal outcome; use Pydantic AI instrumentation for detailed model and tool traces instead of duplicating them.":"Agent.run をアプリケーション境界でラップし、1 つのターミナル結果を出力します。詳細なモデルとツールのトレースには、複製する代わりに Pydantic AI インストルメンテーションを使用します。","Wrap Crew.kickoff or the owning Flow method and emit one logical workflow outcome, rather than logging every internal message as a separate business event.":"すべての内部メッセージを個別のビジネス イベントとして記録するのではなく、Crew.kickoff または所有する Flow メソッドをラップし、1 つの論理ワークフロー結果を出力します。","Wrap Kernel.InvokeAsync or the owning agent boundary and emit one terminal application outcome after completion.":"Kernel.InvokeAsync または所有エージェント境界をラップし、完了後に 1 つのターミナル アプリケーション結果を出力します。","Wrap Runner.run_async at the application boundary and summarize the terminal product outcome after consuming the event stream.":"Runner.run_async をアプリケーション境界でラップし、イベント ストリームを消費した後の最終製品の結果を要約します。","Wrap product-level Prisma calls with an explicit fingerprint such as User.findMany.active instead of forwarding emitted SQL.":"発行された SQL を転送する代わりに、User.findMany.active などの明示的なフィンガープリントを使用して製品レベルの Prisma 呼び出しをラップします。","Wrap the application operation you need to measure; do not monkey-patch the Redis client or emit every command by default.":"測定する必要があるアプリケーション操作をラップします。 Redis クライアントにモンキーパッチを適用したり、デフォルトですべてのコマンドを発行したりしないでください。","Wrap the application-owned Responses API call and emit one terminal request event after usage and outcome are known.":"アプリケーション所有の Responses API 呼び出しをラップし、使用法と結果がわかった後で 1 つの端末要求イベントを発行します。","Wrap the public DSPy module call for production outcomes and emit evaluator results separately after dspy.Evaluate completes.":"実稼働結果のパブリック DSPy モジュール呼び出しをラップし、dspy.Evaluate の完了後に評価結果を個別に出力します。","Wrap the public agent or team run boundary and emit one terminal outcome; avoid one business event per message unless a specific query requires that grain.":"パブリック エージェントまたはチームの実行境界をラップし、1 つの最終結果を出力します。特定のクエリがその粒度を必要とする場合を除き、メッセージごとに 1 つのビジネス イベントを避けてください。","Wrap the public agent.generate, agent.stream, or workflow run boundary and emit one application outcome after completion.":"パブリックのagent.generate、agent.stream、またはワークフロー実行境界をラップし、完了後に1つのアプリケーション結果を出力します。","Wrap the public agent.run or workflow boun

261dary and emit one terminal application outcome after the handler completes.":"パブリックのagent.runまたはワークフロー境界をラップし、ハンドラーの完了後に1つのターミナル・アプリケーション結果を出力します。","Wrap the public query or client boundary and emit one application outcome after the SDK stream reaches a terminal result; do not depend on undocumented message fields.":"パブリック クエリまたはクライアント境界をラップし、SDK ストリームが最終結果に到達した後に 1 つのアプリケーション結果を出力します。文書化されていないメッセージ フィールドには依存しません。","Wrap yield in server middleware so each execution attempt has one outcome; use jid as the logical identifier and retry_count plus one as the attempt.":"サーバーミドルウェアで yield をラップすると、実行試行ごとに 1 つの結果が得られます。論理識別子として jid を使用し、試行として retry_count プラス 1 を使用します。","Write down the operational or product question before selecting columns. A focused question produces a query that can be interpreted and maintained.":"列を選択する前に、運用上または製品に関する質問を書き留めてください。焦点を絞った質問により、解釈および維持できるクエリが生成されます。","Write durable definitions for signup, activation, adoption, retention, upgrade, and churn before calculating a funnel or cohort.":"ファネルやコホートを計算する前に、サインアップ、アクティベーション、導入、保持、アップグレード、チャーンに関する永続的な定義を作成します。","Write one durable definition for activation and reuse it everywhere.":"アクティベーション用の永続的な定義を 1 つ作成し、それをどこでも再利用します。","Write the requirements before opening pricing pages":"価格設定ページを開く前に要件を書き出す","Writing and running SQL in Telemetry":"Telemetry での SQL の書き込みと実行",YOUR_API_KEY:Ze,Year:"å¹´","Yes, we do sponsor open source projects. Please send us an email at [email protected] for more information.":"はい、私たちはオープンソース プロジェクトのスポンサーをしています。詳細については、[email protected] まで電子メールを送信してください。","Yes, you can selectively delete data based on time or specific column filters.":"はい、時間または特定の列フィルターに基づいてデータを選択的に削除できます。","Yes, you can upgrade your plan at any time through your account settings.":"はい、アカウント設定でいつでもプランをアップグレードできます。","You already have tracing or do not currently need a full distributed tracing workflow.":"すでにトレースを行っているか、現時点では完全な分散トレース ワークフローを必要としていません。","You already use an error tracker and need deeper custom-event analysis beside it.":"すでにエラー トラッカーを使用しているため、さらに詳細なカスタム イベント分析が必要です。","You do not want to model every metric dimension up front.":"すべてのメトリック ディメンションを事前にモデル化する必要はありません。","You have backend events, jobs, API logs, or agent traces to query.":"クエリするバックエンド イベント、ジョブ、API ログ、またはエージェント トレースがある。","You need cost, latency, failure, and activation data in one place.":"コスト、レイテンシー、障害、アクティベーションのデータを 1 か所にまとめておく必要があります。","You need structured application-event analytics more than a general-purpose log aggregation layer.":"汎用的なログ集約レイヤーよりも、構造化されたアプリケーション イベント分析が必要です。","You need to debug APIs, jobs, webhooks, agents, or event pipelines.":"API、ジョブ、Webhook、エージェント、またはイベント パイプラインをデバッグする必要があります。","You prefer a narrow application-event workflow over adopting a broader observability platform first.":"より広範な可観測性プラットフォームを最初に採用するよりも、狭いアプリケーション イベント ワークフローを好みます。","You primarily need to understand custom application and business events rather than adopt an incident-management suite.":"インシデント管理スイートを導入するのではなく、主にカスタム アプリケーションとビジネス イベントを理解する必要があります。","You want SQL and explicit event contracts to define dashboards and scheduled reports.":"SQL と明示的なイベント コントラクトでダッシュボードとスケジュールされたレポートを定義したいと考えています。","You want SQL-first event analytics.":"SQL ファーストのイベント分析が必要です。","You want a compact managed product and do not need Grafana's broader data-source ecosystem.":"コンパクトな管理対象製品が必要ですが、Grafana のより広範なデータ ソース エコシステムは必要ありません。","You want analysts and engineers to 

261share inspectable SQL definitions.":"アナリストとエンジニアが検査可能な SQL 定義を共有したいと考えています。","You want event schemas and analytical definitions to be visible next to SQL.":"イベント スキーマと分析定義を SQL の横に表示したいとします。","You want fast visibility into app-level workflows.":"アプリレベルのワークフローを迅速に可視化したいと考えています。","You want generated dashboards and queries from your codebase context.":"コードベース コンテキストから生成されたダッシュボードとクエリが必要です。","You want raw SQL over structured events.":"構造化イベントではなく生の SQL が必要です。","You would rather ship instrumentation than operate another data system.":"別のデータ システムを運用するよりも、計測機器を出荷したいと考えています。","Your API key and OpenAI cost-tracking workspace are created automatically.":"API キーと OpenAI コスト追跡ワークスペースが自動的に作成されます。","Your API key and agent-observability workspace are created automatically.":"API キーとエージェント可観測性ワークスペースが自動的に作成されます。","Your API key and usage-billing workspace are created automatically.":"API キーと使用量請求ワークスペースは自動的に作成されます。","Your API key and webhook delivery workspace are created automatically.":"API キーと Webhook 配信ワークスペースは自動的に作成されます。","Your free workspace and API key are created automatically.":"無料のワークスペースと API キーが自動的に作成されます。","Your main inputs are compact JSON events from APIs, jobs, webhooks, product milestones, or AI workflows.":"主な入力は、API、ジョブ、Webhook、製品マイルストーン、または AI ワークフローからのコンパクトな JSON イベントです。","Your most important questions combine operational and business fields in compact completion events.":"最も重要な質問は、コンパクトな完了イベントで運用分野とビジネス分野を組み合わせたものです。","Your sample query worked":"サンプルクエリは機能しました","Your team wants to start with one instrumented workflow and promote reviewed queries into dashboards or alerts.":"あなたのチームは、1 つのインストルメント化されたワークフローから開始し、レビューされたクエリをダッシュボードまたはアラートにプロモートしたいと考えています。","absolute inset-0 hero-grid opacity-100":"絶対インセット-0 ヒーローグリッドの不透明度-100","absolute inset-0 hero-grid-overlay":"絶対インセット 0 ヒーロー グリッド オーバーレイ","acceptance rate":"合格率","accepted, human_review_required, error_type, and environment":"受け入れられました、human_review_required、error_type、および環境","accepted, reviewer_outcome, estimated_cost_usd when approved, and environment":"承認済み、reviewer_outcome、承認された場合は estimated_cost_usd、および環境","accepted, revised, rejected, or not_reviewed.":"承認、改訂、拒否、または not_reviewed。","accepted, saved, completed_task, or another reviewed product outcome":"承認、保存、completed_task、または別のレビュー済みの製品結果","accepted, saved, discarded, human_handoff":"受け入れ、保存、破棄、human_handoff","accepted, scorer_category, human_handoff, error_type, and environment":"受け入れられました、scorer_category、human_handoff、error_type、および環境","access review":"アクセスレビュー","account impact":"アカウントへの影響","account_id or tenant_id only when approved for operational analysis":"account_id または tenant_id は運用分析用に承認された場合のみ","account_id, integration_name, delivery_status, environment, and region when approved":"account_id、integration_name、delivery_status、承認時の環境、地域","account_id, request_id, transaction outcome, and controlled SQLSTATE":"account_id、request_id、トランザクション結果、および制御された SQLSTATE","accounts %":"アカウント%","acquisition_wait_ms, rows_returned, error_type, release, and environment":"acquisition_wait_ms、rows_returned、error_type、リリース、環境","active users":"アクティブユーザー","active_connections, idle_connections, max_connections, and waiting_count":"active_connections、idle_connections、max_connections、および waiting_count","activity_type, attempt, queue_name, and duration_ms":"activity_type、試行、queue_name、および duration_ms","admin events":"管理イベント","affected customers":"影響を受ける顧客","after signup, then ask the agent to run the product flow and verify the first events.":"サインアップ後、エージェントに製品フローを実行して最初のイベントを確認するように依頼します。","agent loop":"エージェントループ","agent prompt":"エージェントプロンプト","agent telemetry skill.md guide":"エージェント テレメトリ skill.md ガイド","agent · telemetry-monorepo":"エージェント · telemetry-monorepo","agent_tool_authorization_decided Event Schema | Telemetry":"agent_tool_authorization_decided イベント スキーマ | Telemetry","agent_tool_call_completed Event Schema | Telemetry":"agent_tool_call_completed イベント スキーマ | Telemetry","agent_tool_called for these events.":"これらのイベントの場合は agent_tool_called。","ai_agent_run_completed Event Schema | Telemetry":"ai_agent_run_completed イベント スキーマ | Telemetry","allowed or denied.":"許可または拒否。","amount_usd, billable_units, included_units, MRR fields, and invoice_id":"amount_usd、billable_units、included_units、MRR フィールド、および invoice_id","amqplib and telemetry-sh initialized in the trusted producer or consumer process":"amqplib と telemetry-sh が信頼できるプロデューサーまたはコンシューマー プロセスで初期化さã

261‚Œã‚‹",and:"そして","and are checked against the expected values. Other compact inputs remain schema demonstrations, preventing a tiny teaching fixture from being mistaken for a statistical validation set.":"期待値と照合されます。他のコンパクトな入力はスキーマのデモンストレーションのままであり、小さな教育器具が統計的検証セットと間違われるのを防ぎます。","animate-in fade-in slide-in-from-bottom-1 duration-300 motion-reduce:animate-none":"アニメーション化フェードイン スライドイン下から 1 持続時間 300 モーションリデュース:アニメーション化なし","api_request_completed Event Schema | Telemetry":"api_request_completed イベント スキーマ | Telemetry","application impact":"アプリケーションへの影響","approved trace_id, request_id, account_id, and controlled error_type":"承認済み trace_id、request_id、account_id、および管理対象 error_type","approx_percentile_cont uses DataFusion's t-digest implementation, which is efficient for large event tables.":"approx_percentile_cont は、DataFusion の t-digest 実装を使用します。これは、大規模なイベント テーブルに効率的です。","approx_percentile_cont(latency_ms, 0.95)":"approx_percentile_cont(latency_ms, 0.95)","approx_quantile(latency_ms, 0.95)":"approx_quantile(latency_ms, 0.95)","attempt, duration_ms, error_type, and item_count":"試行、duration_ms、error_type、および item_count","attempt, error_type, consumer_instance, and release":"試行、error_type、consumer_instance、およびリリース","attempt, latency_ms, status_code, and idempotency_outcome":"試行、latency_ms、status_code、および idempotency_outcome","attempt, model, provider, tool_name, and database operation where relevant":"関連する場合、試行、モデル、プロバイダー、tool_name、およびデータベース操作","attempt, queue_name, error_type, and release":"試行、queue_name、error_type、およびリリース","attempt, queue_wait_ms, duration_ms, and error_type":"試行、queue_wait_ms、duration_ms、および error_type","attempt, status, duration_ms, scheduled_at, started_at, and error_type":"試行、ステータス、duration_ms、scheduled_at、started_at、および error_type","attempt, tool_count, error_type, and reviewed business outcome":"試行、tool_count、error_type、およびレビューされたビジネス結果","audit logs":"監査ログ","audit trail":"監査証跡","authentication burst":"認証バースト","authentication_attempt_completed Event Schema | Telemetry":"authentication_attempt_completed イベント スキーマ | Telemetry",'await telemetry.log("agent_tool_called", { run_id: runId, workflow: "support_resolution", agent_name: "support_agent", model: "gpt-4.1", tool_name: "lookup_order", status: "success", latency_ms: 842, retry_count: 0, estimated_cost_usd: 0.018, prompt_version: "support-v3", release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("agent_tool_called", { run_id: runId、ワークフロー: "support_resolution"、agent_name: "support_agent"、モデル: "gpt-4.1"、tool_name: "lookup_order"、ステータス: "成功"、latency_ms: 842、retry_count: 0、estimated_cost_usd: 0.018、prompt_version: "support-v3"、リリース:プロセス.env.APP_RELEASE, });','await telemetry.log("api_request_completed", { function_name: "sync-project", route_template: "/api/projects/:id/sync", method: "POST", status_code: 200, status: "success", latency_ms: 266, database_operation: "sync_project", team_id: team.id, region: Deno.env.get("SB_REGION"), });':'await telemetry.log("api_request_completed", { function_name: "同期プロジェクト", route_template: "/api/projects/:id/sync"、メソッド: "POST"、status_code: 200、ステータス: "成功"、 latency_ms: 266、database_operation: "sync_project"、team_id: チーム.id、リージョン: Deno.env.get("SB_REGION"), });','await telemetry.log("azure_function_completed", { invocation_id: context.

261invocationId, function_name: "processBillingSync", trigger_type: "service_bus", workflow: "billing_sync", status: "success", attempt: deliveryCount, duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt), item_count: processedItems, retry_scheduled: false, environment: process.env.AZURE_FUNCTIONS_ENVIRONMENT, release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("azure_function_completed", { invocation_id: context.invocationId, function_name: "processBillingSync", trigger_type: "service_bus"、ワークフロー: "billing_sync"、ステータス: "成功"、試行:deliveryCount、duration_ms:Math.round(performance.now() - startingAt)、item_count:処理済みアイテム、retry_scheduled:false、環境:process.env.AZURE_FUNCTIONS_ENVIRONMENT、リリース:process.env.APP_RELEASE、 });','await telemetry.log("cloud_run_request_completed", { service: process.env.K_SERVICE, revision: process.env.K_REVISION, region: process.env.GOOGLE_CLOUD_REGION, route_template: "/api/reports/:reportId", status: responseStatus < 500 ? "success" : "failed", status_code: responseStatus, duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt), request_id: requestId, cold_start_observed: coldStartObserved, environment: process.env.APP_ENV, release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("cloud_run_request_completed", { サービス: process.env.K_SERVICE、リビジョン: process.env.K_REVISION、リージョン: process.env.GOOGLE_CLOUD_REGION、route_template: "/api/reports/:reportId"、ステータス:応答ステータス < 500 ? "成功" : "失敗"、status_code: 応答ステータス、duration_ms: Math.round(performance.now() - startingAt)、request_id: requestId、cold_start_observed: coldStartObserved、環境: process.env.APP_ENV、リリース: process.env.APP_RELEASE, });','await telemetry.log("edge_request_completed", { worker_name: "events-api", route_template: "/api/events", method: "POST", status_code: 202, colo: request.cf?.colo, latency_ms: 42, status: "success", release: env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("edge_request_completed", { worker_name: "events-api", route_template: "/api/events", メソッド: "POST", status_code: 202, colo: request.cf?.colo, latency_ms: 42、ステータス: "成功"、リリース: env.APP_RELEASE、});','await telemetry.log("job_completed", { provider: "inngest", job_name: "sync_stripe_subscription", run_id: runId, queue_name: "billing", attempt: 1, status: "success", duration_ms: 4120, item_count: 37, retry_exhausted: false, release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("job_completed", { プロバイダー: "inngest", job_name: "sync_stripe_subscription", run_id: runId, queue_name: "billing"、試行: 1、ステータス: "success"、 duration_ms: 4120、item_count: 37、retry_exhausted: false、リリース: process.env.APP_RELEASE, });','await telemetry.log("kafka_consumer_snapshot", { topic, partition, consumer_group: groupId, offset: Number(currentOffset), high_watermark: Number(highWatermark), lag: Number(highWatermark - currentOffset), status: "healthy", consumer_instance: instanceId, release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("kafka_consumer_snapshot", { topic,partition, consumer_group: groupId, offset: Number(currentOffset), high_watermark: Number(highWatermark), lag: Number(highWatermark - currentOffset), status: "healthy", consumer_instance:instanceId, release:プロセス.env.APP_RELEASE, });','await telemetry.log("llm_request_completed", { provider: "openai", model: "gpt-4.1-mini", feature: "draft_reply", prompt_version: "draft-reply-v4", input_tokens: 924, output_tokens: 218, latency_ms: 1380, finish_reason: "stop", status: "success", accepted: true, });':'await telemetry.log("llm_request_completed", { プロバイダー: "openai"、モデル: "gpt-4.1-mini"、機能: "draft_reply"、prompt_version: "draft-reply-v4"、input_tokens: 924、 output_tokens: 218、latency_ms: 1380、finish_reason: "停止"、ステータス: "成功"、受け入れられました: true、});','await telemetry.log("mongodb_operation_completed", { database_system: "mongodb", operation: "workspace_activity.aggregate", collection_name: "workspace_activity", query_fingerprint: "workspace_activity_summary_v3", status: "success", duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt), result_count: results.length, retry_count: 0, transaction_status: "not_started", read_preference: "primaryPreferred", route_template: "/api/workspaces

261/:workspaceId/activity", release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("mongodb_operation_completed", { database_system: "mongodb", オペレーション: "workspace_activity.aggregate", collection_name: "workspace_activity", query_fingerprint: "workspace_activity_summary_v3"、ステータス: "成功"、duration_ms: Math.round(performance.now() - startingAt)、result_count: results.length、retry_count: 0、transaction_status: "not_started"、 read_preference: "primaryPreferred"、route_template: "/api/workspaces/:workspaceId/activity"、リリース: process.env.APP_RELEASE, });','await telemetry.log("mysql_query_completed", { database_system: "mysql", operation: "account_entitlements.select", query_fingerprint: "account_entitlements_by_account_v2", pool_name: "primary", status: "success", wait_ms: poolAcquiredAt - startedAt, duration_ms: completedAt - startedAt, rows_affected: result.length, transaction_status: "not_started", route_template: "/api/accounts/:accountId/entitlements", release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("mysql_query_completed", { database_system: "mysql"、オペレーション: "account_entitlements.select"、query_fingerprint: "account_entitlements_by_account_v2"、pool_name: "プライマリ"、ステータス: "成功"、wait_ms: poolAcquiredAt - startingAt、duration_ms: completedAt - startingAt、rows_affected: result.length、transaction_status: "not_started"、route_template: "/api/accounts/:accountId/entitlements"、リリース: process.env.APP_RELEASE, });','await telemetry.log("pubsub_message_completed", { message_id: message.id, message_type: "account_export", topic: "account-exports", subscription: "account-export-worker", status: "success", delivery_attempt: message.deliveryAttempt ?? 1, wait_ms: Date.now() - Number(message.publishTime.getTime()), duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt), acknowledged: true, dead_lettered: false, service: "export-worker", release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("pubsub_message_completed", { message_id: message.id, message_type: "account_export"、トピック: "account-exports"、サブスクリプション: "account-export-worker"、ステータス: "success"、delivery_attempt: message.deliveryAttempt ?? 1、wait_ms: Date.now() - Number(message.publishTime.getTime())、duration_ms: Math.round(performance.now() - startingAt)、承認済み: true、dead_lettered: false、サービス: "export-worker"、リリース:プロセス.env.APP_RELEASE, });','await telemetry.log("queue_message_completed", { queue_name: process.env.QUEUE_NAME, message_id: record.messageId, receive_count: Number(record.attributes.ApproximateReceiveCount), message_age_ms: Date.now() - Number(record.attributes.SentTimestamp), status: "success", duration_ms: performance.now() - startedAt, consumer: context.functionName, });':'await telemetry.log("queue_message_completed", { queue_name: process.env.QUEUE_NAME, message_id: Record.messageId, receive_count: Number(record.attributes.ApplicateReceiveCount), message_age_ms: Date.now() - Number(record.attributes.SentTimestamp)、ステータス: "成功"、duration_ms: Performance.now() - startingAt、コンシューマー: context.functionName, });','await telemetry.log("rabbitmq_message_completed", { message_id: message.properties.messageId, message_type: "invoice_recalculation", exchange: "billing", routing_key: message.fields.routingKey, queue_name: "billing.recalculate", status: "success", attempt: Number(message.properties.headers?.attempt ?? 1), redelivered: message.fields.redelivered, wait_ms: Date.now() - Number(message.properties.timestamp) * 1000, duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt), dead_lettered: false, consumer_name: "billing-worker", release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("rabbitmq_message_completed", { message_id: message.properties.messageId, message_type: "invoice_recalculation", Exchange: "billing", routing_key: message.fields.routingKey, queue_name: "billing.recalculate"、ステータス: "success"、試行: Number(message.properties.headers?.attempt ?? 1)、再配信: message.fields.redelivered、wait_ms: Date.now() - Number(message.properties.timestamp) * 1000、 duration_ms: Math.round(performance.now() - startingAt)、dead_lettered: false、consumer_name: "billing-worker"、リリース: process.env.APP_RELEASE, });','await telemetry.log("service_bus_message_completed", { message_id: message.messageId, message_type: "customer_import", entity_name: "customer-imports", status: "success", delivery_count: message.deliveryCount, wait_ms: Date.now() - message.enqueuedTimeUtc.getTime(), duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt), lock_lost: false, settlement: "completed", workflow: "customer_import", service: "import-worker", release: process.env.APP_RELEASE, });':'await telemetry.log("service_bus_message_completed", { message_id: message.messageId, message_type: "customer_import", entity_name: "customer-imports", status: "success", delivery_count: message.deliveryCount、wait_ms: Date.now() - message.enqueuedTimeUtc.getTime()、duration_ms: Math.round(performance.now() - startingAt)、lock_lost: false、決済: "完了"、ワークフロー: "customer_import"、サービス: "import-worker"、リリース: process.env.APP_RELEASE、});','await telemetry.log("webhook_processed", { provider: "stripe", provider_event_id: event.i

261d, event_type: "invoice.payment_succeeded", status: "success", latency_ms: 328, downstream_job_count: 2, idempotency_outcome: "new_event", livemode: event.livemode, });':'await telemetry.log("webhook_processed", { プロバイダー: "ストライプ", provider_event_id: イベント.id, event_type: "請求書.payment_succeeded", ステータス: "成功", latency_ms: 328, downstream_job_count: 2、idempotency_outcome: "new_event"、ライブモード:event.livemode、});','await telemetry.log("workflow_completed", { workflow_type: info.workflowType, workflow_id: info.workflowId, run_id: info.runId, task_queue: info.taskQueue, status: "success", duration_ms: Date.now() - startedAt, business_outcome: result.category, });':'await telemetry.log("workflow_completed", { workflow_type: info.workflowType, workflow_id: info.workflowId, run_id: info.runId, task_queue: info.taskQueue, ステータス: "成功", duration_ms: Date.now() - startingAt、business_outcome: result.category、});','await telemetryClient.LogAsync("api_request_completed", new { route_template = context.GetEndpoint()?.DisplayName ?? "unmatched", method = context.Request.Method, status_code = context.Response.StatusCode, status = context.Response.StatusCode >= 500 ? "failed" : "success", latency_ms = stopwatch.Elapsed.TotalMilliseconds, trace_id = Activity.Current?.TraceId.ToString(), release = configuration["APP_RELEASE"] });':'await telemetryClient.LogAsync("api_request_completed", new { route_template = context.GetEndpoint()?.DisplayName ?? "一致しません", メソッド = context.Request.Method, status_code = context.Response.StatusCode, status = context.Response.StatusCode >= 500 ? "失敗" : "成功", latency_ms = stopwatch.Elapsed.TotalMilliseconds, trace_id = Activity.Current?.TraceId.ToString(), release = 設定["APP_RELEASE"] });',"aws_request_id, release, and safe workflow identifiers":"aws_request_id、リリースおよび安全なワークフロー識別子","backend latency":"バックエンドのレイテンシ","background jobs":"バックグラウンドジョブ","background_job_completed Event Schema | Telemetry":"background_job_completed イベント スキーマ | Telemetry","before using it in production.":"運用環境で使用する前に。","better decisions":"より良い決断","break-all font-mono":"ブレークオールフォントモノ","browse prompts":"プロンプトを参照する","browser SQL playground":"ブラウザ SQL プレイグラウンド","browser_performance_observed Event Schema | Telemetry":"browser_performance_observed イベント スキーマ | Telemetry","burn rate":"燃焼速度","cache hit rate":"キャッシュヒット率","cache miss":"キャッシュミス","cached_input_tokens, reasoning_tokens":"cached_input_tokens、reasoning_tokens","cargo add telemetry-sh serde_json":"貨物追加テレメトリ-sh serde_json","checkout.ts · completion boundary":"checkout.ts · 完了境界","checkpoint_count, human_handoff, reviewer_outcome, and release":"checkpoint_count、human_handoff、reviewer_outcome、およびリリース","cluster, namespace, workload, pod, event_name, and environment":"クラスター、名前空間、ワークロード、ポッド、event_name、および環境","collecting post-deploy outcomes…":"デプロイ後の結果を収集中…","committed or rolled_back.":"コミット済み、または rolled_back。","committed, rolled_back, or timed_out.":"コミット済み、rolled_back、または timed_out。","comparison cta clicked":"比較 CTA がクリックされました","comparison cta viewed":"比較CTAを閲覧","comparison guide":"比較ガイド","comparison hero":"比較ヒーロー","complete SQL recipes":"完全な SQL レシピ","complete contracts":"契約を完了する","complete dashboard patterns":"完全なダッシュボード パターン","completed, retrying, or failed.":"完了、再試行、または失敗。","concurrent clients":"同時クライアント","connected SQL Lab":"接続済み SQL ラボ","connected tables":"接続されたテーブル","connection churn":"接続チャーン","connection pool":"接続プール","connects commercial context to product, reliability, AI, job, and billing outcomes. More specific identifiers connect deployments and declared incidents while preserving the grain inside each w

261orkflow. No customer records, prompts, payloads, or credentials are included.":"商業的な背景を製品、信頼性、AI、仕事、請求結果に結び付けます。より具体的な識別子により、各ワークフロー内の粒度を維持しながら、展開と宣言されたインシデントが関連付けられます。顧客レコード、プロンプト、ペイロード、資格情報は含まれません。","consumer, region, environment, and release":"消費者、地域、環境、リリース","control or a named treatment.":"コントロールまたは名前付き治療。","controlled_sqlstate, retry_count, route_template, job_name, and account_id":"controlled_sqlstate、retry_count、route_template、job_name、および account_id","controller_action, method, and status_code":"controller_action、メソッド、および status_code","conversion lift":"コンバージョンリフト","copy agent prompt":"コピーエージェントプロンプト","copy prompt":"プロンプトをコピー","copy template":"テンプレートをコピー","correlation ID":"相関ID","correlation_id, request_id, user_id, team_id, and release":"correlation_id、request_id、user_id、team_id、およびリリース","cost calculator":"コスト計算機","cost calculator cta clicked":"コスト計算ツールの CTA がクリックされました","cost calculator cta viewed":"コスト計算ツール CTA を参照","cost share %":"コストシェア%","cpu_utilization_pct, memory_utilization_pct, disk_utilization_pct, and request_rate":"cpu_utilization_pct、memory_utilization_pct、disk_utilization_pct、および request_rate","credential abuse":"資格情報の悪用","credential lifecycle":"資格情報のライフサイクル","custom metrics -":"カスタムメトリクス -","custom metrics from one high-cardinality distribution metric.":"1 つの高カーディナリティ分布メトリックからのカスタム メトリック。","customer impact":"顧客への影響","customer story":"お客様の事例","customer story final cta":"お客様のストーリーの最終CTA",dashboard:Ve,"data classification":"データの分類","data export":"データのエクスポート","data pipelines":"データパイプライン","data quality":"データ品質","database connection":"データベース接続","database duration, queue handoff, dependency, and business outcome where known":"データベース期間、キューのハンドオフ、依存関係、および既知のビジネス結果","database errors":"データベースエラー","database locks":"データベースロック","database migrations":"データベースの移行","database query time":"データベースクエリ時間","database reliability":"データベースの信頼性","database_name, release, environment, and safe correlation identifiers":"database_name、リリース、環境、および安全な相関識別子","database_operation_completed Event Schema | Telemetry":"database_operation_completed イベント スキーマ | Telemetry","database_system, operation, collection_name, query_fingerprint, and release":"database_system、操作、collection_name、query_fingerprint、およびリリース","database_system, operation, query_fingerprint, pool_name, and release":"database_system、操作、query_fingerprint、pool_name、およびリリース","database_system, operation, query_fingerprint, status, and duration_ms":"database_system、操作、query_fingerprint、ステータス、および duration_ms","datadog alternative page":"datadog の代替ページ","dataset_version, metric_name, metric_version, evaluation_score, passed, and evaluated_at for evaluation events":"dataset_version、metric_name、metric_version、evaluation_score、合格、および評価イベントの evaluated_at","date_trunc('day', timestamp_utc)":"date_trunc('日', timestamp_utc)","dead letter queue":"配信不能キュー","dead_letter_created or dead_letter_resolved.":"dead_letter_created または dead_letter_resolved。","dead_lettered, published_at, account_id, service, region, and environment":"dead_lettered、published_at、account_id、サービス、リージョン、および環境","decision proof":"決定証拠",'defmodule MyAppWeb.TelemetryOutcome do def attach do :telemetry.attach( "telemetry-phoenix-request-outcome", [:phoenix, :endpoint, :stop], &__MODULE__.handle_stop/4, nil ) end def handle_stop(_event, measurements, metadata, _config) do conn = metadata.conn event = %{ route_template: conn.private[:phoenix_route] || "unmatched", method: conn.method, status_code: conn.status, status: if(conn.status < 500, do: "success", else: "failed"), duration_ms: System.convert_time_unit(measurements.duration, :native, :millisecond), release: System.get_env("APP_RELEASE", "development") } # Supervise this app-owned client and give it bounded HTTP timeouts. MyApp.TelemetryIngest.enqueue("phoenix_request_completed", event) end end':'defmodule MyAppWeb.TelemetryOutcome do defattach do :telemetry.attach( "telemetry-phoenix-request-outcome", [:phoenix, :endpoint, :stop], &__MODULE__.handle_stop/4, nil ) end def handle_stop(_event, 測定値, メタデータ, _config) do conn = メタデータ.conn イベント = %{ route_template: conn.private[:phoenix_route] || "不一致"、メソッド: conn.method、status_code: conn.status、ステータス: if(conn.status < 500、do: "æ

261ˆåŠŸ"、else: "失敗")、duration_ms: System.convert_time_unit(measurements.duration、:native、:millisecond)、 release: System.get_env("APP_RELEASE", "development") } # このアプリ所有のクライアントを監視し、制限付きの HTTP タイムアウトを与えます。 MyApp.TelemetryIngest.enqueue("phoenix_request_completed", イベント) 終了 終了',"dependency latency":"依存関係のレイテンシー","deterministic fixtures with typed event contracts.":"型付きイベント コントラクトを使用した確定的フィクスチャ。","deterministic synthetic rows":"決定的合成行","developer section":"開発者セクション","distributed systems":"分散システム",documented:$e,"documented fields":"文書化されたフィールド","dotted columns":"点線の列","download the sample SQL":"サンプル SQL をダウンロード","downstream jobs":"下流の仕事","downstream_job, downstream_status, error_type, account_id, and release":"downstream_job、downstream_status、error_type、account_id、およびリリース","downstream_job_count, error_type, and environment":"downstream_job_count、error_type、および環境","duration_ms, error_type, retry_count, and item_count":"duration_ms、error_type、retry_count、および item_count","duration_ms, tool_calls, retries, human_handoff, and error_type":"duration_ms、tool_calls、再試行、human_handoff、および error_type","duration_ms, wait_ms, lag_seconds, status, error_type, and capacity fields":"duration_ms、wait_ms、lag_seconds、ステータス、error_type、および容量フィールド","edge region, status, duration_ms, cache outcome, and environment":"エッジ領域、ステータス、duration_ms、キャッシュ結果、および環境","editorial standards and technical review policy":"編集基準と技術レビューポリシー","en-US":"en-US",en_US:Xe,"end-to-end latency":"エンドツーエンドの遅延","environment, release, and safe tenant identifiers":"環境、リリース、および安全なテナント識別子","environment, runtime, retry_count, and dependency":"環境、ランタイム、retry_count、依存関係","error budget":"エラーバジェット","error classification":"エラーの分類","error fingerprint":"エラー指紋","error rate":"エラー率","error_type, business_outcome, and release":"error_type、business_outcome、およびリリース","error_type, worker_name, item_count, and release":"error_type、worker_name、item_count、およびリリース","error_type, worker_name, item_count, dead_lettered, and account_id":"error_type、worker_name、item_count、dead_lettered、および account_id","estimated retained event payload":"推定保持イベント ペイロード","estimated_cost_usd, accepted, evaluation_score, evaluator_version, and environment when approved":"estimated_cost_usd、承認済み、evaluation_score、evaluator_version、および承認時の環境","estimated_cost_usd, accepted, human_handoff, evaluation_score, and environment when approved":"estimated_cost_usd、承認済み、human_handoff、evaluation_score、および承認時の環境","estimated_cost_usd, pricing_version":"estimated_cost_usd、pricing_version","estimated_cost_usd, pricing_version, accepted, cache_hit, account_id, and environment when approved":"estimated_cost_usd、pricing_version、承認済み、cache_hit、account_id、および承認時の環境","event id":"イベントID","event schema":"イベントスキーマ","event schema detail":"イベントスキーマの詳細","event schema hero":"イベントスキーマのヒーロー","event time":"イベント時間","event volume":"イベントボリューム","event_name, service, environment, release, status, and duration_ms":"event_name、サービス、環境、リリース、ステータス、および duration_ms","events ·":"イベント・","execution_id, workflow_name, workflow_version, trigger_type, schedule_name, and release":"execution_id、workflow_name、workflow_version、trigger_type、schedule_name、およびリリース","experiment_assigned or purchase_completed.":"experiment_assigned または purchase_completed。","failed jobs":"失敗したジョブ","failed operations":"失敗した操作","failure rate %":"故障率 %","feature adoption":"機能の採用","feature flag":"機能フラグ","feature, provider, model, prompt_version, and finish_reason":"機能、プロバイダー、モデル、prompt_version、および finish_reason","feature, source, plan, experiment_variant, and status":"機能、ソース、プラン、experiment_variant、およびステータス","feature-flags:{account}":"機能フラグ:{account}","feature_rollout_evaluated Event Schema | Telemetry":"feature_rollout_evaluated イベント スキーマ | Telemetry","field-level event contracts":"フィールドレベルのイベント契約",fields:et,"fill-background stroke-primary":"塗りつぶし-背景ストローク-プライマリ","final cta":"最終的なCTA","fixture-tested recipes":"治具でテストされたレシピ","focus-visible:ring-sky-400":"focus-visible:ring-sky-400","for ownership, source selection, corrections, and the boundary between tested examples and customer evidence.":"所有権、ソースの選択、修正、テストされた例と顧客の証拠の間の

261境界について。","for the event model, architecture, query patterns, and migration tradeoffs behind the cookbook.":"クックブックの背後にあるイベント モデル、アーキテクチャ、クエリ パターン、移行のトレードオフについて。","fresh, stale, failed, or unknown.":"新しい、古い、失敗した、または不明です。","frontend API":"フロントエンド API","frontend latency":"フロントエンドのレイテンシー","frontend performance":"フロントエンドのパフォーマンス","frontend release":"フロントエンドリリース","frontend responsiveness":"フロントエンドの応答性","function_name, invocation_type, and cold_start":"function_name、invocation_type、および cold_start","function_name, route_template, method, status_code, and region":"function_name、route_template、メソッド、status_code、およびリージョン","get an api key":"APIキーを取得する","go get github.com/telemetry-sh/telemetry-go":"github.com/telemetry-sh/telemetry-go を取得してください","grounded answers":"根拠のある答え","guided SQL lessons":"ガイド付き SQL レッスン","health index":"健康指数","healthy or degraded at heartbeat time.":"心拍時に健康または低下します。","healthy, lagging, stalled, or unavailable.":"正常、遅延、停止、または利用不可。","hit, miss, or unavailable.":"ヒット、ミス、または利用不可。","hours included) x $":"時間も含む) x $","hsl(var(--border))":"hsl(var(--border))","hsl(var(--primary))":"hsl(var(--primary))","human approval":"人間の承認","human handoff":"人間の引き継ぎ","impact_started, detected, or resolved.":"impact_started、検出または解決されました。","implementation guides":"実装ガイド","in this example":"この例では","incident impact":"インシデントの影響","incident response":"インシデント対応","incident_impact_observed Event Schema | Telemetry":"incident_impact_observed イベント スキーマ | Telemetry","included) / 100 x $":"含む) / 100 x $","indexed custom metrics per host, and Pro infrastructure at $":"ホストごとのインデックス付きカスタム メトリクスと、$ での Pro インフラストラクチャ","ingestion delay":"取り込みの遅れ","ingestion_observation with source, environment, event_name, timestamp_utc, and received_at":"ingestion_observation (ソース、環境、event_name、timestamp_utc、および received_at)","ingestion_status, validation_error, and duplicate outcome":"ingestion_status、validation_error、および重複した結果","input rows, exact SQL, expected output, review notes, and engine version. The CSV contains the displayed result.":"入力行、正確な SQL、予想される出力、レビューメモ、およびエンジンのバージョン。 CSV には、表示された結果が含まれます。","input_tokens, output_tokens":"input_tokens、output_tokens","input_tokens, output_tokens, estimated_cost_usd, accepted, and environment when approved":"input_tokens、output_tokens、estimated_cost_usd、承認され、承認された場合の環境","input_tokens, output_tokens, estimated_cost_usd, and latency_ms":"input_tokens、output_tokens、estimated_cost_usd、および latency_ms","input_tokens, output_tokens, latency_ms, and stop_reason":"input_tokens、output_tokens、latency_ms、および stop_reason","input_tokens, output_tokens, latency_ms, stop_reason, and estimated_cost_usd":"input_tokens、output_tokens、latency_ms、stop_reason、および estimated_cost_usd","input_tokens, output_tokens, total_tokens, estimated_cost_usd, and latency_ms":"input_tokens、output_tokens、total_tokens、estimated_cost_usd、および latency_ms","input_tokens, output_tokens, total_tokens, latency_ms, and estimated_cost_usd":"input_tokens、output_tokens、total_tokens、latency_ms、および estimated_cost_usd","inspect the sql":"SQLを検査する","instance_type, replica_count, deployment, and capacity_limit":"instance_type、replica_count、展開、および capacity_limit","integration category":"統合カテゴリ","integration cta clicked":"統合 CTA がクリックされました","integration cta viewed":"統合ã

261® CTA を確認しました","integration hero":"統合ヒーロー","integration template clicked":"統合テンプレートがクリックされました","invocation_id, function_name, trigger_type, workflow, region, and release":"invocation_id、function_name、trigger_type、ワークフロー、リージョン、リリース","invoice_payment_completed Event Schema | Telemetry":"invoice_payment_completed イベント スキーマ | Telemetry","invoice_payment_failed or invoice_paid.":"invoice_payment_failed または invoice_paid。","item_count or approved account context derived by the job, never serialized arguments":"item_count またはジョブによって派生された承認済みアカウント コンテキスト。引数がシリアル化されていない","item_count, retry_exhausted, idempotency_outcome, and release":"item_count、retry_exhausted、idempotency_outcome、およびリリース","item_count, worker_name, and release":"item_count、worker_name、およびリリース","job_id, job_name, queue_name, and status":"job_id、job_name、queue_name、およびステータス","job_id, job_name, queue_name, status, and attempt":"job_id、job_name、queue_name、ステータス、および試行","job_id, job_name, queue_name, status, attempt, and release":"job_id、job_name、queue_name、ステータス、試行、およびリリース","job_started, job_completed, or job_failed.":"job_started、job_completed、または job_failed。","key_created, key_used, key_rotated, or key_revoked.":"key_created、key_used、key_rotated、または key_revoked。","key_namespace only when it is a fixed category rather than a customer-derived key":"key_namespace 顧客由来のキーではなく固定カテゴリの場合のみ","kubernetes_workload_observed Event Schema | Telemetry":"kubernetes_workload_observed イベント スキーマ | Telemetry","late events":"遅いイベント","latency_ms plus safe account or request identifiers":"latency_ms とセーフ アカウントまたはリクエスト ID","latency_ms, error_type, reconnecting, release, and environment":"latency_ms、error_type、再接続、リリース、および環境","latency_ms, error_type, release, environment, and service":"latency_ms、error_type、リリース、環境、およびサービス","latency_ms, request_id, and release":"latency_ms、request_id、およびリリース","latency_ms, request_id, release, environment, and dependency":"latency_ms、request_id、リリース、環境、依存関係","latency_ms, trace_id, error_type, and dependency":"latency_ms、trace_id、error_type、および依存関係",'let cachedEcsContext; async function getEcsContext() { if (cachedEcsContext) return cachedEcsContext; const baseUrl = process.env.ECS_CONTAINER_METADATA_URI_V4; if (!baseUrl) return {}; const response = await fetch(`${baseUrl}/task`, { signal: AbortSignal.timeout(1000), }); if (!response.ok) throw new Error("ecs_metadata_unavailable"); const task = await response.json(); cachedEcsContext = { ecs_task_family: task.Family, ecs_task_revision: task.Revision, availability_zone: task.AvailabilityZone, }; return cachedEcsContext; } await telemetry.log("api_request_completed", { route_template: "/api/projects/:id", status: "success", status_code: 200, duration_ms: 184, service: "projects-api", release: process.env.APP_RELEASE ?? 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261:"mt-4 スペース-y-3","mt-4 space-y-4":"mt-4 スペース-y-4","mt-5 focus-visible:ring-sky-400":"mt-5 focus-visible:ring-sky-400","mt-5 space-y-3":"mt-5 スペース-y-3","mt-5 space-y-4":"mt-5 スペース-y-4","mt-5 space-y-5":"mt-5 スペース-y-5","mt-6 space-y-4":"mt-6 スペース-y-4","mt-7 space-y-4":"mt-7 スペース-y-4","mt-7 space-y-5":"mt-7 スペース-y-5","mt-8 space-y-5":"mt-8 スペース-y-5","n8n HTTP Request node":"n8n HTTP リクエストノード","n8n Workflow Telemetry":"n8n ワークフロー Telemetry","n8n Workflow Telemetry | Telemetry":"n8n ワークフロー Telemetry | Telemetry","n8n workflow executions":"n8n ワークフローの実行","named metric definitions":"名前付きメトリック定義","navigation_type, device_category, sampled, consent_state, and environment":"navigation_type、device_category、サンプリングされた、consent_state、および環境","nested JSON":"ネストされた JSON","new, expansion, contraction, churn, or reactivation.":"新規、拡大、縮小、チャーン、または再活性化。","new_event or duplicate.":"new_event または重複。","node-postgres Pool and Query Telemetry":"node-postgres プールとクエリ Telemetry","node-postgres Pool and Query Telemetry | Telemetry":"node-postgres プールとクエリ Telemetry | Telemetry","node-postgres integration":"ノードとPostgresの統合","node-redis and telemetry-sh initialized once in a trusted Node.js process":"信頼できる Node.js プロセスで、node-redis と telemetry-sh が 1 回初期化されました","node-redis client guide":"ノード Redis クライアント ガイド","node-redis error handling":"ノード Redis のエラー処理","not_required, pending, approved, or escalated.":"not_required、保留中、承認済み、またはエスカレーション済み。","null rate":"ヌル率","observability dataset":"可観測性データセット",of:"/","offset, high_watermark, lag, and duration_ms":"オフセット、high_watermark、ラグ、duration_ms","og:description":"OG:説明","og:image":"OG:画像","og:image:alt":"OG:画像:代替","og:image:height":"OG:画像:高さ","og:image:secure_url":"OG:画像:secure_url","og:image:type":"OG:画像:タイプ","og:image:width":"OG:画像:幅","og:locale":"OG:ロケール","og:site_name":"例:site_name","og:title":"例:タイトル","og:type":"OG:タイプ","og:url":"ログ:URL","ok or failed.":"OKか失敗か。",on:"に","open ai agent template":"AI エージェント テンプレートを開く","open raw skill.md":"生のスキル.mdを開く","opened, closed, acquisition_timeout, or connection_error.":"開いた、閉じた、acquisition_timeout、または connection_error。","operation, cache_name, status, hit, and fallback_used":"操作、cache_name、ステータス、ヒット、および fallback_used","operation, dependency, retry_count, and terminal business outcome":"操作、依存関係、retry_count、および最終的なビジネス結果","operation, request_id or job_id, status, and release":"操作、request_id または job_id、ステータス、およびリリース","operation, status, duration_ms, release, and environment":"操作、ステータス、duration_ms、リリース、および環境","operation_completed with operation, status, duration_ms, release, environment, and safe correlation fields":"操作、ステータス、duration_ms、リリース、環境、および安全相関フィールドを含む operation_completed","operation_id, feature, requested_model, response_model, provider, route, and release":"operation_id、機能、requested_model、response_model、プロバイダー、ルート、リリース","operation_id, program_name, program_version, model_alias, optimizer_name, and release":"operation_id、program_name、program_version、model_alias、optimizer_name、およびリリース","operation_id, response_id, feature, workflow, provider, model, and release":"operation_id、response_id、機能、ワークフロー、プロバイダー、モデル、リリース","operation_id, workflow, plugin_name, function_name, agent_name, model_alias, and release":"operation_id、ワークフロー、plugin_name、function_name、agent_name、model_alias、リリース","operational and product categories":"運用および製品カテゴリー",or:"または","output_validated, accepted, human_handoff, error_type, release, and environment":"output_validated、承認済み、human_handoff、error_type、リリース、および環境","p50 and p95 distinguish a generally slow route from an intermittent long tail.":"p50 と p95 は、一般的に遅いルートと断続的なロングテールを区別します。","p50 describes the typical pause while p95 exposes the tail users complain about.":"p50 は典型的な一時停止を説明し、p95 はユーザーが不満を抱いているテールを明らかにします。","p50 latency":"p50 レイテンシ","p95 client navigation latency":"p95 クライアント ナビゲーション レイテンシ","p95 duration":"p95 持続時間","p95 duration helps distinguish quick transient retries from expensive runs that also consume worker capacity.":"p95 の期間は、ワーカーの容量を消費する高価な実行と、迅速な一時的な再試行を区別するのに役立ちます。","p95 event delivery delay":"p95 イベント配信の遅延","p95 keeps a low-volume pathological query visible.":"p95 は、少量の病理学的クエリを表示し続けます。","p95 latency":"p95 レイテンシ","p95 latency beside the timeout rate helps distinguish consistently slow work from abrupt deadline failures.":"タイムアウト率の横にある p95 レイテンシーは、一貫して遅い作業と突然の期限の失敗を区別するのに役立ちます。","p95 latency by route":"ルート別の p95 遅延","p95 ms":"p95ミリ秒","p95 queue wait by job":"p95 ジョブごとのキュー待機","p95 resource duration by host":"ホスト別の p95 リソース期間","p95 time to first token":"p95 最初のトークンまでã

261®æ™‚é–“","p95 transaction duration":"p95 トランザクション期間","page speed":"ページ速度","paid conversion":"有料変換","password, oauth, sso, passkey, or another controlled value.":"パスワード、oauth、sso、パスキー、またはその他の制御された値。",'payload = { table: "api_request_completed", data: { controller_action: "#{controller_name}##{action_name}", method: request.method, status_code: response.status, status: response.server_error? ? "failed" : "success", latency_ms: ((Process.clock_gettime(Process::CLOCK_MONOTONIC) - started_at) * 1000).round, request_id: request.request_id } } TelemetryHttp.log(payload)':'ペイロード = { テーブル: "api_request_completed"、データ: { controller_action: "#{controller_name}##{action_name}"、メソッド: request.method、status_code: response.status、ステータス: response.server_error? ? "失敗" : "成功", latency_ms: ((Process.clock_gettime(Process::CLOCK_MONOTONIC) - started_at) * 1000).round, request_id: request.request_id } TelemetryHttp.log(ペイロード)',"payload size":"ペイロードサイズ","payment failure":"支払い失敗","payment_attempt, failure_type, acquisition_source, and cohort":"payment_attempt、failure_type、acquisition_source、およびコホート","per 100 metrics, Pro includes":"100 メトリクスあたり、Pro には次のものが含まれます","per host, month-to-month. See":"ホストごと、月ごと。参照","per user / month":"ユーザーあたり/月","permission_denial_count, max_turns_reached, reviewer_outcome, release, and environment":"permission_denial_count、max_turns_reached、reviewer_outcome、リリース、環境","pod restart":"ポッドの再起動","pointer-events-none absolute inset-0 hero-backdrop":"ポインタ-イベント-なし絶対インセット-0ヒーロー-背景","policy decision":"政策決定","policy denial":"政策の否定","pool timeout":"プールのタイムアウト","pool_name, wait_ms, rows_affected, release, and environment":"pool_name、wait_ms、rows_affected、リリース、環境","postgres_replica, cdc_pipeline, or another controlled source type.":"postgres_replica、cdc_pipeline、または別の制御されたソース タイプ。","pricing comparison cta clicked":"価格比較の CTA がクリックされました","pricing contact sales cta clicked":"価格設定、販売担当者への連絡、CTA クリック","pricing hero cta clicked":"価格設定のヒーロー CTA がクリックされました","pricing hero cta viewed":"ヒーローのCTAを閲覧した価格設定","pricing plan cta clicked":"料金プランの CTA がクリックされました","pricing plan cta viewed":"料金プランのCTAを確認しました","primary, replica, or failover target.":"プライマリ、レプリカ、またはフェイルオーバー ターゲット。","privileged action":"特権アクション","producer version":"プロデューサーバージョン","product analytics":"製品分析","product index hero":"製品インデックスのヒーロー","product page hero":"商品ページの主人公","product:{id}":"製品:{id}","product_milestone_completed Event Schema | Telemetry":"product_milestone_completed イベント スキーマ | Telemetry","production, staging, or development.":"プロダクション、ステージング、または開発。","progressive delivery":"段階的な配信","prompt pack":"プロンプトパック","prompt pack comparison clicked":"プロンプトパックの比較をクリックしました","prompt pack cta clicked":"プロンプトパックのCTAがクリックされました","prompt pack cta viewed":"プロンプトパックのCTAを確認しました","prompt pack hero":"プロンプトパックのヒーロー","prompt pack integration clicked":"プロンプトパック統合がクリックされました","prompt pack template clicked":"プロンプト パック テンプレートがクリックされました","prompt pack use case clicked":"プロンプト パックのユースケースがクリックされました","prompt version":"プロンプトバージョン","provider, deployment, model, region, feature, and status":"プロバイダー、デプロイメント、モデル、リージョン、機能、およびステータス","provider, job_name, run_id, queue_name, and trigger_type":"プロバイダー、job_name、run_id、queue_name、および trigger_type","provider, model, feature":"プロバイダー、モデル、機能","provider, model, feature, and status":"プロバイダー、モデル、機能、ステータス","provider, model, feature, status, and finish_reason":"プロバイダー、モデル、機能、ステータス、および finish_reason","provider, model_id, inference_profile, region, feature, and status":"プロバイダー、model_id、inference_profile、リージョン、機能、ステータス","provider, runtime, workload, queue, dependency, and controlled error_type":"プロバイダー、ランタイム、ワークロード、キュー、依存関係、および制御対象 error_type","provider_event_id, event_type, livemode, endpoint, and received_at":"provider_event_id、event_type、ライブモード、エンドポイント、および received_at","public sample completion":"公開サンプル完成","public sample inline completion":"パブリックサンプルのインライン補完","public sample query failed":"パブリックサンプルクエリが失敗しました","public sample query submitted":"公開サンプルクエリが送信されました","public sample query succeeded":"パブリックサンプルクエリは成功しました","published_at, acknowledged_at, dead_lettered, and consumer_name":"published_at、acknowledged_at、dead_lettered、および consumer_name","px-3 py-2":"px-3 py-2","px-3 py-2 font-semibold":"px-3 py-2 フォント-セミボールド","px-4 py-3":"px-4 py-3","px-4 py-3 font-semibold":"px-4 py-3 フォント-セミボールド","px-5 py-4":"px-5 py-4","px-5 py-4 font-semibold":"px-5 py-4 フォント-セミボールド","px-5 py-5":"px-5 py-5","px-5 py-5 font-semibold":"px-5 py-5 フォント-セミボールド","pydantic-ai and telemetry-sh initialized in a trusted Python process":"pydantic-ai と telemetry-sh が信頼できる Python プロセスで初期化さã

261‚Œã¾ã—た",python:tt,"queries in the suite":"スイート内のクエリ","query fingerprint":"フィンガープリントのクエリ","query hours -":"問い合わせ時間 -","query hours in a month.":"月のクエリ時間。","query hours.":"問い合わせ時間。","query hour.":"クエリ時間。","query-to-result visualizations":"クエリから結果までの視覚化","query.":"クエリ。","query_fingerprint, prisma_model, prisma_operation, and workflow":"query_fingerprint、prisma_model、prisma_operation、およびワークフロー","query_fingerprint, service, database_name, status, and duration_ms":"query_fingerprint、サービス、database_name、ステータス、および duration_ms","query_fingerprint, transaction_id, pool_name, consumer_name, and migration_id":"query_fingerprint、transaction_id、pool_name、consumer_name、および migration_id","query_overage = max(0, query_hours − included_hours) × $0.30":"query_overage = 最大(0, query_hours − included_hours) × 0.30 ドル","queue growth":"キューの増加","queue load":"キューの負荷","queue wait":"キュー待機","queue_name, message_id, receive_count, and status":"queue_name、message_id、receive_count、およびステータス","queue_wait_ms, 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261必要な場合のみ承認された勘定科目ディメンション","settlement, dead_letter_reason_category, workflow, service, and environment":"決済、dead_letter_reason_category、ワークフロー、サービス、環境","side_effect_category and output_category only when bounded and approved":"side_effect_category および output_category は制限され承認された場合のみ","signup_completed or first_meaningful_action_completed.":"signup_completed または first_meaningful_action_completed。","signup_completed, integration_connected, and activation_completed with account_id, source, plan, and milestone_version":"signup_completed、integration_connected、および activation_completed と account_id、ソース、プラン、および milestone_version","skill guide cta clicked":"スキルガイドのCTAがクリックされました","skill guide cta viewed":"スキルガイドのCTAを確認しました","skill guide resource clicked":"スキルガイドリソースがクリックされました","skill.md":"スキル.md","skill.md Observability Wrapper Examples":"skill.md 可観測性ラッパーの例","skill.md for coding agents":"コーディングエージェント用の skill.md","skill.md observability wrapper examples":"skill.md 可観測性ラッパーの例","slo_good can encode both correctness and latency when the objective requires both.":"slo_good は、目的で正確さと遅延の両方が必要な場合、両方をエンコードできます。","slow queries":"遅いクエリ","source, environment, producer_version, and required business fields":"ソース、環境、producer_version、および必要なビジネス フィールド","space-y-12 scroll-mt-20":"スペース-y-12 スクロール-mt-20","sql index final cta":"SQLインデックスの最終的なCTA","sql lab final cta":"SQL ラボの最終 CTA","sql recipe final cta":"SQLレシピの最終CTA","stable activation, retention, upgrade, and churn milestones":"安定したアクティブ化、保持、アップグレード、およびチャーンのマイルストーン","stalled jobs":"停滞したジョブ","start free":"無料で始める","start integration":"統合を開始する","start with measured estimate":"測定された推定値から始める","state_before, state_after, timeout_ms, timed_out, and termination_reason for bounded task-flow diagnosis":"バインド・タスク・フロー診断用のstate_before、state_after、timeout_ms、timed_out、およびtermination_reason","statement; writes, extensions, and external file reads are rejected.":"声明。書き込み、拡張子、および外部ファイルの読み取りは拒否されます。","status and categorized error_type":"ステータスと分類済み error_type","status codes,":"ステータスコード、","status, attempt, duration_ms, item_count, retry_scheduled, and error_type":"ステータス、試行、duration_ms、item_count、retry_scheduled、および error_type","status, attempt, redelivered, wait_ms, duration_ms, and error_type":"ステータス、試行、再配信、wait_ms、duration_ms、および error_type","status, delivery_attempt, wait_ms, duration_ms, acknowledged, and error_type":"ステータス、delivery_attempt、wait_ms、duration_ms、確認済み、および error_type","status, delivery_count, wait_ms, duration_ms, lock_lost, and error_type":"ステータス、delivery_count、wait_ms、duration_ms、lock_lost、および error_type","status, duration_ms, attempt, and error_type":"ステータス、duration_ms、試行、および error_type","status, duration_ms, estimated_cost_usd, accepted, and error_type":"ステータス、duration_ms、estimated_cost_usd、承認済み、および error_type","status, duration_ms, event_count, tool_call_count, and handoff_count":"ステータス、duration_ms、event_count、tool_call_count、および handoff_count","status, duration_ms, input_tokens, output_tokens, retry_count, fallback_used, and error_type":"ステータス、duration_ms、input_tokens、output_tokens、retr

261y_count、fallback_used、および error_type","status, duration_ms, input_tokens, output_tokens, total_tokens, retry_count, and error_type":"ステータス、duration_ms、input_tokens、output_tokens、total_tokens、retry_count、および error_type","status, duration_ms, message_count, tool_call_count, handoff_count, and error_type":"ステータス、duration_ms、message_count、tool_call_count、handoff_count、および error_type","status, duration_ms, result_count, retry_count, and transaction_status":"ステータス、duration_ms、result_count、retry_count、および transaction_status","status, duration_ms, retry_count, error_type, approval_required, and approval_result":"ステータス、duration_ms、retry_count、error_type、approval_required、および approval_result","status, duration_ms, retry_count, handoff_count, and error_type":"ステータス、duration_ms、retry_count、handoff_count、および error_type","status, duration_ms, retry_count, item_count, failed_step, and error_type":"ステータス、duration_ms、retry_count、item_count、failed_step、および error_type","status, duration_ms, retry_count, tool_call_count, and usage totals when approved":"ステータス、duration_ms、retry_count、tool_call_count、承認時の使用量合計","status, duration_ms, retry_count, total_tokens, and estimated_cost_usd":"ステータス、duration_ms、retry_count、total_tokens、および estimated_cost_usd","status, duration_ms, rows_returned, controlled error_type, and account_id":"ステータス、duration_ms、rows_returned、制御対象 error_type、および account_id","status, duration_ms, tool_call_count, retry_count, and estimated_cost_usd":"ステータス、duration_ms、tool_call_count、retry_count、および estimated_cost_usd","status, duration_ms, tool_call_count, retry_count, human_handoff, and error_type":"ステータス、duration_ms、tool_call_count、retry_count、human_handoff、および error_type","status, duration_ms, turn_count, tool_call_count, and estimated_cost_usd":"ステータス、duration_ms、turn_count、tool_call_count、および estimated_cost_usd","status, duration_ms, wait_ms, rows_affected, and transaction_status":"ステータス、duration_ms、wait_ms、rows_affected、および transaction_status","status, error_type, trace_id, and release":"ステータス、error_type、trace_id、リリース","status, latency_ms, and error_type":"ステータス、latency_ms、および error_type","status, latency_ms, and request_id":"ステータス、latency_ms、および request_id","status, latency_ms, cpu_time_ms when available, and error_type":"ステータス、latency_ms、利用可能な場合は cpu_time_ms、および error_type","status, latency_ms, database_operation, rows_affected, and error_type":"ステータス、latency_ms、database_operation、rows_affected、および error_type","status, latency_ms, db_query_count, rollback_count, and error_type":"ステータス、latency_ms、db_query_count、rollback_count、および error_type","status, retry_count, time_to_first_token_ms, accepted, and release":"ステータス、retry_count、time_to_first_token_ms、承認済み、およびリリース","status, status_code, and error_type":"ステータス、status_code、および error_type","status, status_code, duration_ms, attempt, instance_id_category, and error_type":"ステータス、status_code、duration_ms、試行、instance_id_category、および error_type","status, status_code, latency_ms, attempt, and idempotency_outcome":"ステータス、status_code、latency_ms、試行、および idempotency_outcome","status, status_code, latency_ms, error_type, and release":"ステータス、status_code、latency_ms、error_type、リリース",step:nt,"storage +":"ストレージ+","storage_overage = max(0, stored_gb − included_gb) × $0.03":"storage_overage = 最大(0, stored_gb − included_gb) × 0.03 ドル","stored_gb = events × bytes × retention_months ÷ 1,000,000,000":"stored_gb = イベント × バイト × retention_months ÷ 1,000,000,000","structured events":"構造化されたイベント","structured log hero":"構造化されたログヒーロー","subscription_changed Event Schema | Telemetry":"subscription_changed イベント スキーマ | Telemetry","success or failed for terminal outcomes.":"最終結果の成功または失敗。","success or failed for the technical run.":"テクニカルランの成功または失敗。","success or failed.":"成功かå¤

261±æ•—か。","success, denied, or failed.":"成功、拒否、または失敗。","success, error, timeout, cancelled, or rate_limited.":"成功、エラー、タイムアウト、キャンセル、または rate_limited。","success, failed, or abandoned.":"成功、失敗、放棄。","success, failed, or blocked.":"成功、失敗、またはブロックされました。","success, failed, or deduplicated.":"成功、失敗、または重複排除。","success, failed, or rolled_back.":"成功、失敗、または rolled_back。","success, failed, or timeout.":"成功、失敗、またはタイムアウト。",synthetic:"合成","synthetic input rows in":"合成入力行","synthetic preview":"合成プレビュー","tagged by":"によってタグ付けされました","task success":"タスクの成功","task_name, task_id, queue_name, and status":"task_name、task_id、queue_name、およびステータス","team_id or account_id when customer-impact analysis is approved":"顧客影響分析が承認された場合は、team_id または account_id","telemetry cost":"テレメトリのコスト","telemetry-sh initialized in a server-only NestJS provider or module":"サーバー専用の NestJS プロバイダーまたはモジュールで初期化された telemetry-sh","telemetry-sh initialized once in each Flask worker process":"telemetry-sh は各 Flask ワーカー プロセスで 1 回初期化されます","telemetry-sh initialized once per process":"telemetry-sh はプロセスごとに 1 回初期化されます","telemetry-sh installed in the service environment":"サービス環境にインストールされた telemetry-sh",'telemetry.log("api_request_completed", Map.of( "route_template", bestMatchingPattern(request), "method", request.getMethod(), "status_code", response.getStatus(), "status", response.getStatus() >= 500 ? 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261³ã‚¹ãƒ„ルメンテーションの前に、独自の保持、アクセス、同意、削除、常駐、および契約上の要件を適用します。","✓ 42 tests passed":"✓ 42 のテストに合格","✓ fix deployed":"✓ 修正がデプロイされました","✓ measurement live":"✓ ライブ測定","Send JSON events. Query them with SQL.":"アプリケーションの動作をクエリ可能なイベント テーブルに変える","Send JSON events from product flows, APIs, jobs, webhooks, and agents. Telemetry creates the table schema and updates it as you add fields, so you can query the events with SQL.":"製品フロー、API、ジョブ、Webhook、エージェント、および業務運営のための実用的な JSON イベントを送信します。 Telemetry はテーブル スキーマを作成して展開し、データを SQL で使用できるようにします。","Event tables and the SQL editor in a Telemetry workspace.":"取り込まれたイベント テーブルとそれらを検証するために使用されるクエリ サーフェスを示す実際の Telemetry ワークスペース。","Add fields without rebuilding your data pipeline.":"最初にウェアハウス パイプラインを再構築せずに、ワークフローの進化に応じてフィールドを追加します。","Your team decides which personal or regulated data it can collect. Assign an owner and retention policy to each event contract.":"Telemetry は、組織がどの個人データまたは規制データの収集を許可するかを決定するものではありません。イベント コントラクトには引き続き所有者と保持ポリシーが必要です。","Log an event when a user action, job, API call, webhook, or agent run finishes. Record what happened and the fields you need to investigate it.":"ユーザー、ワーカー、API、Webhook、またはエージェントが意味のある結果を生み出すところから開始します。境界での小さなイベントは、巨大なペイロードよりも信頼しやすいです。","Choose the fields you need to query":"今後の質問に必要なフィールドをログに記録します","Check the first events":"展開する前にテーブルを確認してください","Send test events, inspect the inferred schema, and run a query. Check that the fields answer your question before adding more events.":"合成テスト イベントを送信し、推論されたスキーマを検査し、最初のクエリを実行します。イベント契約が有効になった後でのみ、補償範囲を追加してください。","Query your events in the editor or through the API":"人間やエージェントが検査できるのと同じ SQL で詳細な質問をする","Write SQL with autocomplete, inspect the results, and create a chart.":"実際のクエリ エディター、オートコンプリート、結果テーブル、およびグラフのワークフローの簡単なキャプチャです。","Ask an agent for a first query, then check its logic in the SQL editor.":"最終的なロジックをレビュー可能な状態に保ちながら、エージェントが最初のクエリを生成できるようにします。","SQL can run successfully and still answer the wrong question. Review denominators, joins, time windows, and metric definitions before saving a query.":"有効なクエリでも、間違った分母、結合、時間境界、またはビジネス定義をエンコードする可能性があります。保存さã

261‚ŒãŸåˆ†æžã‚’確認する必要があります。","Write down the question":"決断から始める","Decide what you need to know before selecting columns. For example, which API routes had the highest error rate in the last hour?":"列を選択する前に、運用上または製品に関する質問を書き留めてください。焦点を絞った質問により、解釈および維持できるクエリが生成されます。","Check the results":"構文だけでなく結果を検査する","Save queries you run again":"クエリが役立つ場合は保存してください","Build event charts with filters and aggregations":"空白から開始せずにテーブルをフィルター、集計、視覚化する SQL","Choose fields, filters, and aggregations in Explore to build a table or chart. You can view the generated SQL and edit it in Query.":"Explore は、生成されたクエリを表示したままにしながら、オペレーターと製品チームにイベント フィールドからサンプル、テーブル、ライン、バー、積み上げ領域への高速パスを提供します。","Inspect event samples, apply filters, and chart the results in 

261Explore.":"イベント サンプルからフィルター、集計、および視覚的な結果に移行する実際の製品のキャプチャ。","Open the generated SQL in Query to add joins or other calculations.":"質問がコントロールを超えた場合は、生成された SQL をより深い分析に渡します。","Explore works with one table at a time. Use Query for joins, multiple CTEs, and reusable SQL.":"Explore は 1 つのテーブルの調査用に最適化されています。結合、いくつかの CTE、および再利用可能な分析定義はクエリに属します。","Filter by individual identifiers when investigating an event. Grouping a chart by thousands of identifiers makes it hard to read.":"高カーディナリティの生識別子は、トップレベルのチャートのディメンションとしてよりも、制限されたドリルダウンに使用する方が適しています。","Choose what to measure":"測定するものを選ぶ","Select an aggregation, numeric field, time bucket, and filters. The newest time bucket may still be receiving events.":"質問に一致する集計、数値フィールド、タイム バケット、フィルターを選択します。不完全な最新のバケットを念頭に置いてください。","Save the chart":"有益なビューを促進する","Share SQL charts and event tables with your team":"運用シグナルと製品シグナルを 1 つの共有ビューで読み取り可能に保つ","Build a dashboard from Explore results, SQL charts, and event tables. Add headings and notes to explain the numbers. You can also ask a coding agent to create the first version.":"Explore の結果、SQL クエリ チャート、結果テーブル、セクション ヘッダー、説明メモをダッシュボードに結合し、コーディング エージェントがシードして人間が改良できるようにします。","Arrange charts and edit a dashboard with your team.":"グラフの配置と共同ダッシュボード編集を示す実際の製品のキャプチャ。","Create and update dashboards through the API.":"自動化が最初のパスを所有する場合は、API を通じてダッシュボードを作成または更新します。","Agree on metric definitions before adding queries to a 

261shared dashboard.":"ダッシュボードには、レビューされたクエリがまとめられます。不安定なメトリクス定義を信頼できるものにはしません。","Keep each dashboard focused on a few related questions. Put unrelated charts on another dashboard.":"共有ボードは、利用可能なすべてのチャートの目録になるのではなく、小さな意思決定セットに焦点を当て続ける必要があります。","Start with the main metric":"決断でリードする","Show trends before breakdowns":"検出後に診断を行う","Get an email when a metric crosses a threshold":"クエリ可能な信号が予想範囲外に移動したときに人々に通知する","Create an alert from Explore or SQL results. Telemetry checks complete time-series points on a schedule and emails recipients when the threshold is met.":"Explore または SQL の結果からしきい値アラートを作成し、スケジュール上の完全な時系列ポイントを評価し、実用的なコンテキストを電子メール受信者に配信します。","Hourly p95 API latency in Explore, with the Monitor this result action.":"Explore に表示された1時間ごとの API レイテンシの p95 と、この結果を監視する操作。","Give each alert an owner and write down what they should do when it fires.":"Telemetry は、シグナルがアクション可能かどうかを推論できません。すべてのアラートには依然として所有者と文書化された対応が必要です。","Account for low volume and late events":"音量と時間の保護策を設定する","Log events when agent runs, tool calls, and model requests finish. Use SQL to compare their cost and reliability with task success and user acceptance.":"エージェント、ツール、モデル、結果の境界でコンパクトなイベントをキャプチャし、検査可能な SQL を使用して、信頼性とコストをユーザーまたはビジネス ワークフローが受け取った結果と結びつけます。","Event tables and the SQL editor used to inspect agent runs, tool calls, and final outcomes.":"エージェントの実行、ツール呼び出し、ターミナルの結果を検査するために使用されるイベント テーブルと SQL サーフェスを示す実際の Telemetry ワークスペース。","Telemetry does not provide built-in prompt management, evaluation datasets, experiments, or scorer execution. Use a dedicated evaluation platform for those tasks.":"Telemetry は、組み込みのプロンプト管理、評価データセット、実験、またはスコアラーの実行を提供しません。これらのワークフローが必要な場合は、専門の評価プラットフォームを維持してください。","Record how each run ends":"最終的な結果を定義する","Compare cost with task success":"値を使用した結合操作","Record whether someone accepted the result, reviewed it, or completed the task. Compare releases with SQL, and check that each rate counts the right runs.":"承認、人間によるレビュー、タスクの成功、またはその他の明示的な製品の結果を記録し、レビューされた SQL と完全な分母を持つリリースを比較します。","Describe your question. Get an editable SQL query.":"平易な言葉での質問を SQL に変換し、検査して改善できるようにします","Describe what you want to know. Telemetry uses your table metadata to draft a DataFusion query or suggest a chart. Check the SQL and results before saving it.":"テーブル メタデータとフォーカスされたプロンプトを使用して、最初の DataFusion クエリまたは視覚化プランを取得し、生成されたロジックをスキーマと実際の結果に対して確認します。","Ask a question and review the generated SQL in the editor.":"レビュー用に表示されたままになる、SQL になる平易な質問を示す実際の製品キャプチャ。","Get a first query when you're unsure which SQL to write.":"見慣れない SQL を書く白紙ページのコストを削減します。","Read and edit the SQL behind the results.":"分析を独自のレポートの背後に隠すのではなく、生成されたクエリを表示したままにします。","Check fields, joins, denominators, null handling, and time windows before using a query in a dashboard or alert.":"クエリは、ダッシュボードやアラートを機能させる前に、フィールド、結合、分母、null 処理、および時間ウィンドウをチェックする必要があります。","Review before saving":"レビュー後に残ったクエリのã

261¿ã‚’保存する","Save the query after you have checked its results. Add a clear name so a teammate can find and reuse it.":"AI は権限ではなく加速のために使用します。保存されたクエリは、それを維持する次の人間またはエージェントが理解できる必要があります。","Ask an agent to find your main product workflows, add structured events, and create a first dashboard.":"エージェントに重要な製品ワークフローを見つけてもらい、構造化されたイベントを追加して、最初のダッシュボードを作成してもらいたい場合に使用します。","Track model usage, token costs, latency, tool calls, and failed AI requests.":"最も重要な不明点が、モデルの使用状況、トークンの使用量、レイテンシ、ツール呼び出し、失敗した AI リクエストである場合に使用します。","Find where visitors drop off during signup, onboarding, and checkout. Track what paying teams do next.":"ランディング ページの訪問者から登録、オンボーディング、チェックアウト、有料チームのアクティビティまでのクリーンなファネルが必要な場合に使用します。","Measure API request volume, latency, and errors, then identify affected customers.":"製品の品質がリクエスト量、遅延、エラー、顧客に影響を与えるインシデントの理解に依存する場合に使用します。","See which queues, cron tasks, imports, billing syncs, or webhooks are slow or failing.":"キュー、cron タスク、インポート、請求同期、または Webhook の運用上の可視性が必要な場合に使用します。","Measure activation, return visits, and feature adoption. See which early actions correlate with retained accounts.":"アクティベーション、繰り返しの使用、機能の導入、および保持されたアカウントとどのアクションが関連付けられているかを理解する必要がある場合に使用します。","Ask Claude Code to add event logging while it implements a feature, then verify the events in Telemetry.":"Claude Code に、テレメトリを別個のクリーンアップ プロジェクトではなく実装パスの一部にするプロンプトを表示します。","Claude Code adds structured logs using the code it's already editing.":"コード変更と同じコンテキストから生成される構造化ログ。","Review the dashboards and SQL queries Claude Code creates.":"エージェントの完了後に人間が検査できるダッシュボードと SQL クエリ。","The prompt tells Claude Code to keep prompts, secrets, and raw payloads out of events.":"編集優先のガイダンスにより、プロンプト、シークレット、生のペイロードがイベント データに含まれないようにします。","Paste the prompt into Claude Code when you start a feature or add monitoring.":"機能または可観測性パスの開始時に、プロンプトを Claude Code に貼り付けます。","Which features written by agents get used after release?":"エージェントが作成した機能のうち、リリース後に実際に使用されるのはどれですか?","Asks Cursor to build an activation and retention dashboard from the events it adds.":"実装コンテキストをアクティブ化および保持ダッシュボードに変換します。","Ask Codex to add product events, verify that they arrive, and report which workflows still need logging.":"Codex に製品の残りの部分を計測し、イベントを検証し、カバレッジ ギャップを要約するよう求める、焦点を絞ったプロンプト。","Asks Codex to send test events and check that they arrive.":"実装と検証を組み合わせることで、イベントが流れていることがわかります。","Records fields you can query later as new product questions come up.":"現在のダッシュボードだけでなく、将来の製品に関する質問にも対応できるように最適化します。","Latency and failure trends by model and feature.":"サポート チケットになる前の遅延と障害の傾向。","Create dashboards for model costs, failure rates, and accepted outputs.":"マージン、信頼性、ユーザー価値を考慮したダッシュボードを作成します。","Ask an agent to add structured events, then compare the early actions of teams that return, leave, or upgrade.":"エージェントがインストールした構造化イベントを使用して、初期のどのアクションがリピーターや収益を得るチームを生み出すかを学びます。","Query feature adoption by team, plan, source, and cohort.":"チーム、プラン、ソース、コホートごとにクエリできる機能導入データ。","Use this guide to measure activation, feature adoption, and return visits.":"このページは、行動の活性化、採用、および再利用に関する質問に使用してください。","Use telemetry data quality to check event freshness, required fields, types, and duplicates.":"イベント コントラクトが新しく、完全で、型指定され、重複が排除されているかどうかが問題となる場合は、テレメトリ データ品質を使用します。","Find stalled jobs and retry loops, and see which customers they affect.":"顧客の問題になる前に、停止したジョブを捕捉し、ループを再試行します。","Use route templates so different IDs and query strings don't split the same endpoint into separate groups.":"カーディナリティをクリーンに保つために、生ã

261® URL の代わりにルート テンプレートを使用します。","Start with a few metrics and set alert thresholds after checking their normal ranges.":"小さな計測面から始めて、実際のしきい値の周囲にアラートを追加します。","Record billable usage with events that won't count retries twice. Track quotas and overages, then reconcile totals with your billing provider.":"防御可能な使用量台帳、割り当てダッシュボード、超過ワークフロー、冪等構造化イベントからの請求調整を構築します。","Measure authentication failures and count affected identities without collecting credentials.":"認証情報を収集せずに、障害率と爆発範囲を測定します。","Build an investigation timeline from authorization decisions and final tool outcomes. Use a fixed set of decision values.":"限定された決定とターミナルツールの結果から調査スケジュールを構築します。","Compare agent task success across releases using reviewer decisions, human handoffs, and run costs.":"エージェントの実行、レビュー担当者の結果、人間による引継ぎ、コストを結び付け、反復可能な品質評価ワークフローに変更をリリースします。","Allow time for reviews to finish, then group reviewed runs by workflow, model, prompt, and release.":"成熟したレビュー済みコホートをワークフロー、モデル、プロンプト、リリースごとにセグメント化します。","Inspect examples in your review system to understand a quality drop before changing the agent.":"自動化を変更する前に、テレメトリ以外の例で回帰を確認してください。","Track LCP, INP, and CLS separately, with the correct unit for each metric.":"エクスペリエンスを 1 つの不透明なスコアに崩壊させるのではなく、各 Web バイタルとそのユニットを保持します。","Review samples and thresholds for each route before alerting on a release.":"リリース ガードレールを有効にする前に、ルート レベルのサンプルとしきい値を確認してください。","Which routes have the lowest share of passing samples?":"通過サンプル レートが最も低いルートはどれですか?","Does performance drop across devices or only in one device class?":"回帰は広範囲にわたるものですか、それともレビューされたデバイス クラスに限定されたものですか?","Query Kubernetes workload changes alongside application events. See whether restarts are part of a planned rollout and whether users are seeing failures.":"Kubernetes のワークロードの移行とアプリケーションの結果をまとめて追跡することで、SQL は計画されたロールアウト アクティビティを繰り返しの再起動やサービスへの影響から分離できます。","Compare cluster problems with application releases and failed user requests.":"クラスターの症状をアプリケーションのリリースとユーザーに見えるワークフローの結果に結び付けます。","Where does readiness loss coincide with failed user requests or jobs?":"準備の喪失が製品の動作の失敗と一致するのはどこですか?","Track subscription revenue changes alongside invoices, entitlements, and product events. Reconcile the totals with your billing provider before reporting MRR.":"切り離された請求スナップショットに依存するのではなく、サブスクリプションの移動、請求書、資格、製品の成果から監査可能な SaaS 収益モデルを構築します。","Record new revenue, expansion, contraction, churn, and reactivation for each account and subscription.":"アカウントとサブスクリプションの境界における新規、拡大、縮小、解約、再アクティブ化の動きをモデル化します。","Use this guide for subscription revenue changes and revenue retention.":"このページは、実際の支払い額だけではなく、サブスクリプションの収益の推移と収益の維持について使用してください。","Use product analytics and retention to compare usage and return visits across cohorts.":"会計スタイルの収益調整を必要としない行動コホートに対して製品分析とリテンションを使用します。","Check event freshness, required fields, types, duplicates, schema versions, and volume. Catch logging errors before your team acts on a misleading dashboard or alert.":"イベントの鮮度、必須フィールド、タイプ、重複、スキーマのバージョン、ボリュームを監視して、誤解を招くビジネスや信頼性の指標になる前に壊れたインスツルメンテーションを発見します。","Test what each event represents and which fields it needs with known examples. An event can arrive successfully and still contain the wrong data.":"取り込みの成功を正しいものとして扱うのではなく、既知のフィクスチャを使用してイベント グレイãƒ

261³ã¨å¿…須フィールドをテストします。","Record an owner and contract version for each important event table so your team knows who should fix a logging error.":"所有者と契約バージョンを重要なイベント テーブルにアタッチすることで、障害が発生した場合に明示的な修復パスが得られます。","Use this guide to check the event data itself, including freshness, required fields, types, duplicates, versions, and volume.":"このページを使用して、テレメトリ自体 (鮮度、必須フィールド、タイプ、重複、バージョン、ボリューム) を検証します。","Use an operational monitoring guide to investigate application failures once you've checked the event data.":"ソース イベントが信頼でき、アプリケーション ワークフローが失敗している可能性がある場合は、運用監視ページを使用します。","Use the event tracking plan template to specify events before implementing them. This guide explains how to keep checking their quality afterward.":"簡潔な実装概要を作成するには、イベント追跡計画テンプレートを使用します。このガイドでは、進行中の品質管理プログラムについて説明します。","Structured event ingestion and analytics | Telemetry":"構造化イベントの取り込みと分析 | Telemetry","SQL query API for structured events | Telemetry":"SQL 構造化イベントの API をクエリする | Telemetry","Explore and visualize structured events | Telemetry":"構造化されたイベントの探索と視覚化 | Telemetry","SQL dashboards for structured events | Telemetry":"SQL 構造化イベント用ダッシュボード | Telemetry","SQL and event alerts | Telemetry":"SQL とイベント アラート | Telemetry","AI agent telemetry and observability | Telemetry":"AI エージェント Telemetry と可観測性 | Telemetry","AI-assisted SQL for event analytics | Telemetry":"イベント分析用の AI 支援 SQL | Telemetry","Claude Code observability & Telemetry setup | Telemetry":"Claude Code 可観測性と Telemetry セットアップ | Telemetry","Cursor Telemetry setup":"Cursor Telemetry セットアップ","Cursor Telemetry setup & product analytics | Telemetry":"Cursor Telemetry セットアップと製品分析 | Telemetry","Codex Telemetry instrumentation prompt | Telemetry":"Codex Telemetry 計装プロンプト | Telemetry","OpenAI cost monitoring":"OpenAI コスト監視","OpenAI cost monitoring dashboard and alerts | Telemetry":"OpenAI コスト監視ダッシュボードとアラート | Telemetry","Product analytics for retention":"保持のための製品分析","Product retention: activation & cohort analytics | Telemetry":"製品保持: アクティベーションとコホート分析 | Telemetry","AI agent telemetry and observability":"AI エージェント Telemetry と可観測性","AI agent telemetry and observability with SQL | Telemetry":"AI エージェント Telemetry と可観測性: イベント、ツール、コスト、および SQL | Telemetry","Background job monitoring strategy and SQL | Telemetry":"バックグラウンド ジョブ監視戦略と SQL | Telemetry","Webhook reliability debugging strategy | Telemetry":"Webhook の信頼性のデバッグ戦略 | Telemetry","API reliability monitoring strategy and SQL | Telemetry":"API 信頼性監視戦略と SQL | Telemetry","Crypto and onchain automation monitoring":"暗号化とオンチェーンの自動化の監視","Infrastructure metrics with SQL":"SQL によるインフラストラクチャ メトリック","AI agent security monitoring":"AIエージェントのセキュリティ監視","AI agent security monitoring with SQL | Telemetry":"SQL による AI エージェントのセキュリティ監視 | Telemetry","AI agent quality and evaluation":"AIエージェントの品質と評価","Database reliability monitoring with SQL":"SQL によるデータベース信頼性監視","Frontend performance monitoring with SQL":"SQL によるフロントエンド パフォーマンスの監視","Kubernetes reliability monitoring with SQL":"Kubernetes SQL による信頼性モニタリング","SaaS revenue analytics with SQL":"SQL による SaaS 収益分析","SaaS revenue analytics and MRR tracking | Telemetry":"SaaS 収益分析と MRR 追跡 | Telemetry","Telemetry data quality monitoring with SQL":"Telemetry SQL によるデータ品質監視","Telemetry data quality monitoring and validation | Telemetry":"Telemetry データ品質の監視と検証 | Telemetry","Query events from your backend, workers, jobs, APIs, and agents.":"バックエンド、ワーカー、ジョブ、API、およびエージェント イベントは、第一級のユースケースです。","Product analytics for trends, funnels, paths, stickiness, retention, lifecycle, and cohorts.":"トレンド、ファネル、パス、粘着性、保持率、ライフサイクル、およびコホートのための成熟した製品分析画面です。","SQL queries over custom backend and business events.":"カスタム バックエンドおよびビジネス イベント用の小型の SQL ファースト サーフェス。","Send a JSON event, then query its table with SQL.":"軽量の取り込みおよびクエリ ワークフローを備えたダイレクト イベント テーブル メンタル モデル。","Application event analysis for teams that already monitor their hosts and services elsewhere.":"主な質問がホストやサービス テレメトリではなくアプリケーション ワークフローにある小規模チームにとっては、製品の対象範囲が狭くなります。","ClickHouse is a columnar analytics database, and ClickStack adds observability tools. Telemetry hosts event ingestion, SQL queries, dashboards, and alerts so you do not have to assemble or operate that stack.":"ClickHouse と ClickStack は、強力でスケーラブルな分析と可観測性の基盤を提供します。 Telemetry は、周囲のデータベースや可観測性スタックを設計または操作せずに、構造化されたイベント クエリを実行する場合の小規模なマネージド ワークフローです。","Telemetry handles event ingestion and querying in a hosted application. ClickHouse gives you more control over storage and supports a broader range of analytical workloads.":"Telemetry は小規模な実装面向けに最適化するのに対し、ClickH

261ouse は制御、スケール、およびより広範囲の分析ワークロード向けに最適化します。","A better fit if you want APL, platform integrations, and one vendor for logs, traces, and application events.":"チームが APL、広範なプラットフォーム統合、構造化されたアプリケーション イベント以上に対応する 1 つのベンダー サーフェスを必要とする場合に最適です。","Named event tables you can query with SQL.":"明示的なイベント テーブルに対するおなじみの SQL ファーストのメンタル モデル。","Event tables for completed application and business workflows.":"完成したアプリケーションおよびビジネス ワークフローを主なシグナルとするチーム向けの、焦点を絞った製品サーフェスです。","Check whether your team needs APL and Axiom's other observability tools before investing time in learning them.":"APL と Axiom の広範なテレメトリ ワークフローがチームで使用する利点なのか、それとも学習する必要がある追加面なのかを尋ねてください。","Application-event queries for teams that already have incident communication tools.":"チームがすでにインシデントのコミュニケーションを行っており、クエリ可能なアプリケーション イベント システムが必要な場合は、表面積が少なくなります。","SQL recipes and event templates for APIs, jobs, webhooks, revenue, activation, and AI costs.":"API、ジョブ、Webhook、収益イベント、アクティベーション、AI コスト分析の実装と製品の範囲が狭められています。","Application monitoring with tracing, performance analysis, profiling, session replay, and logs.":"トレース、パフォーマンス、プロファイリング、セッション リプレイ、ログを含む広範なアプリケーション可観測性の面。","Event ingestion and SQL queries for teams that already know which events and fields they need.":"主な質問がすでに明示的なイベント契約を結んでいるチーム向けの小規模な実装と製品の表面。","SQL event analysis for teams that already maintain their instrumentation.":"チームがすでに計測機器を所有しており、完全な可観測性スイートではなく結果分析が必要な場合、製品の表面が少なくなります。","A stronger fit when a team needs self-hosted trace inspection, detailed LLM records, or tools for AI experiments.":"チームが自己ホスト型トレース検査、詳細な LLM 証拠、または AI 固有の実験サーフェスを必要とする場合に、より強力に適合します。","SQL queries for teams that know which questions they need to answer.":"中心となる質問が既知であり、レビュー済み SQL として表現できるチームにとっては、より小さな表層です。","Tools for product managers, growth teams, and analysts to explore user behavior.":"探索的な行動分析を必要とするプロダクト マネージャー、成長チーム、アナリストにとってより広い対象領域。","An HTTP API and SDKs for sending application outcomes with defined fields and a clear meaning for each event.":"レビューされたフィールドとイベントグレインを含む明示的なアプリケーション結果のための小さな HTTP および SDK サーフェス。","How much do retries and timeouts add to model costs?":"再試行やタイムアウトのどこにマージンリスクが隠れているのでしょうか?","See how Telemetry turns JSON events into SQL tables and how we review the documentation and examples.":"Telemetry が何のために構築されているか、その技術内容がどのようにレビューされているか、構造化されたイベントと SQL ファーストのワークフローの背後にある原則について学びます。","About Telemetry | Structured event analytics":"Telemetryについて |構造化イベント分析","Your application events, ready to query with SQL":"エージェントがインストールでき、人間が確認できる構造化イベント","Telemetry turns JSON events from your application into tables. Query them with SQL, build charts and dashboards, export the results, or set an alert. A coding agent can add the instrumentation to your codebase.":"Telemetry は、ソフトウェア チーム向けのイベント分析に焦点を当てた製品です。アプリケーションとコーディング エージェントは、実用的な JSON イベントを送信します。チームは、SQL を使用して結果のテーブル、チャート、ダッシュボード、エクスポート、およびアラートを検査します。","Each event has a table":"直接イベントモデル","Send events with a consistent name and fields. Query the resulting table to debug a failure or measure product usage, and inspect the rows behind each result.":"名前付きワークフローは、安定したフィールドを含むテーブルになります。同じイベントは、基になる行を非表示にすることなく、デバッグ、運用レポート、製品分析をサポートできます。","Read the SQL behind the chart":"レビュー可能な分析","You can read and edit every query. Public recipes include the event schema, sample results, known edge c

261ases, and advice on turning the query into a dashboard or alert.":"クエリは SQL として表示されたままになります。すべての公開レシピには、予想されるスキーマ、合成出力、解釈、エッジケース、ダッシュボードまたはアラートの推奨事項が含まれています。","Choose what you send":"デフォルトで安全性","Our guides recommend categories and identifiers. They tell you to exclude prompts, credentials, request bodies, and private customer content unless your team explicitly approves sending them.":"このガイダンスでは、生のペイロードよりもカテゴリと識別子が優先されます。プロンプト、資格情報、リクエスト本文、および顧客のプライベート コンテンツは、チームが明示的に承認しない限り、表示されません。","What we check before publishing":"このサイトにおける「レビュー済み」の意味","We check product documentation against the public API contract and application code. SQL recipes contain only read-only statements. An optional DataFusion audit checks whether the supported SQL engine can plan each query.":"製品ドキュメントは、公開 API 契約およびこのリポジトリに示されている動作と照合してチェックされます。 SQL レシピは読み取り専用ステートメントに制限されており、オプションの DataFusion 監査を使用して、サポートされている DataFusion 方言に対して計画できます。","We label sample rows and charts as synthetic. They show how a query works and do not measure customer results. Comparison pages link to the other product's documentation and show when we reviewed the claims.":"例の行とグラフには、合成というラベルが明確に付けられています。これらは、顧客のベンチマークや保証された結果ではなく、分析パターンを示します。比較ページには代替製品のドキュメントへのリンクがあり、レビュー日が表示されます。","We update a page's review date when we change its claims or guidance. Unchanged content keeps its date.":"マテリアルの変更により、ページ固有のレビュー日が更新されます。変更されていないコンテンツを新しく見せるためだけに日付を変更することはありません。","to see who reviews the content, which sources we use, and how to request corrections.":"所有権、ソースの選択、修正、テストされた例と顧客の証拠の間の境界について。","Found a mistake in a guide, query, or product claim? Send us the URL and what needs fixing.":"ガイド、クエリ、または製品説明が不完全な場合は、URL と具体的な修正内容を送信してください。技術的なフィードバックは歓迎です。","Try a query on your own events":"実際の質問を通じて製品を検査する","Pick a SQL recipe, check which event fields it needs, and adapt the query to your application.":"SQL レシピから始めて、イベント コントラクトを確認し、クエリをアプリケーションのワークフローに適応させます。","Telemetry editorial standards and technical review":"Telemetry 編集基準と技術レビュー","Claims must match the product":"製品のクレームは検査可能な動作に従う","We check documentation against the public API contracts and application code. We only claim capabilities a reader can verify.":"ドキュメントは、パブリック API 契約およびこのリポジトリで表されるアプリケーションの動作と照合してチェックされます。機能の主張は、読者が検証できる範囲に限定されます。","Use original sources":"技術情報源は一次的です","Guides use official vendor documentation and specifications where possible. Comparison pages link to their sources and show a review date so readers can check claims that may have changed.":"ガイドは、ベンダーの公式ドキュメント、仕様、およびファーストパーティのリファレンスを優先します。比較ページには出典とレビュー日が記載されているため、時間に敏感な主張を再確認できます。","Say what the SQL checks cover":"SQL の例には宣言されたテスト境界があります","Published recipes contain read-only SQL and specify event fields and types. Automated checks ask the documented DataFusion version to plan each query. We review synthetic result rows separately.":"公開されたレシピは読み取り専用で、型指定されたイベント コントラクトが含まれています。自動チェックでは、文書化された DataFusion バージョンに対して SQL を計画します。合成結果の行は個別にレビューされます。","Sample data is not a customer benchmark":"証拠は解釈から分離されている","We never present synthetic test results as customer benchmarks. Before publishing customer metrics, we get approval for the measurement, time window, attribution, and exact wording.":"合成設備が顧客のベンチマークになることはありません。顧客指標は、顧客が測定値、時間枠、帰属、正確な表現を承認した後にのみ公開されます。","Update dates when content changes":"日付は実質的なレビューを表します","We change a page's modified date when we review and change its claims, examples, sources, or guidance. We do not refresh dates to make unchanged content look recent.":"ページの更新日は、その主張、例、出å

261…¸ã€ã¾ãŸã¯é‡è¦ãªã‚¬ã‚¤ãƒ€ãƒ³ã‚¹ãŒæ¤œè¨Žã•ã‚Œã€å¤‰æ›´ã•ã‚Œã‚‹ã¨å¤‰æ›´ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚変更されていないコンテンツを最新のものに見せるためだけに日付が更新されるわけではありません。","How we check and correct what we publish":"Telemetry コンテンツの所有、テスト、修正の方法","The Telemetry editorial team is responsible for the writing. The product team checks descriptions of product behavior, event schemas, and known limitations. Here is what we check and what still needs your judgment.":"公開された説明は Telemetry 編集チームが所有しています。 Telemetry 製品チームは、製品の動作、データ契約、および運用上の注意事項をレビューします。このページでは、これらのラベルが何を意味するのか、そして証拠がどこで止まるのかを定義します。","Who is responsible":"責任ある組織、明確なレビュー境界","Our bylines and page metadata credit the Telemetry editorial team as author and the product team as technical reviewer. We name individual contributors only with their agreement. Telemetry remains responsible for pages without an individual byline.":"表示される署名欄と構造化データにより、Telemetry 編集チームが組織作成者として、Telemetry 製品チームが技術レビュー担当者として識別されます。個々の投稿者の名前は、その人が公開プロフィールに同意した場合にのみ追加されます。個人の署名が示されていない場合でも、組織は責任を負い続けます。","Before adding an author or reviewer profile, we record their consent, role, relevant experience, and public profile URL. We do not invent people or biographies, or publish private employee details to fill a byline.":"公開コンポーネントは、同意、役割、関連する経験、および説明責任のあるプロファイル URL が記録されると、個人レベルの構造化データを含む名前付きの作成者およびレビューアーのプロファイルをサポートします。プレースホルダのアイデンティティ、生成された経歴、および個人の従業員の詳細は、署名欄を埋めるために公開されることはありません。","A reviewed query can still use the wrong definition for your business. Your team must choose event names, identity rules, time windows, thresholds, prices, and incident policy. Recipes list these decisions so you can check them before using the results.":"レビューは、クエリがすべてのビジネス定義に対して正しいことを意味するわけではありません。イベント名、アイデンティティ ルール、時間枠、しきい値、価格、およびインシデント ポリシーは、引き続き実装チームの選択肢となります。レシピでは、それらの決定を洗練されたチャートに隠すのではなく、エッジケースとして呼び出します。","We may use AI to draft or check content. A person remains responsible for the page, and AI output does not count as evidence. Before publication, we check internal links, review sources for claims that can change, and run the automated content checks.":"生成された支援は、コンテンツの下書きやチェックに役立つ可能性がありますが、作成者または証拠源としてはリストされません。公開可能なページには依然として人間の所有権、有効な内部参照、主張が変更される可能性のあるソース レビュー、およびリポジトリの自動コンテンツ チェックが必要です。","Named contributors":"名前付き貢献者ゲート","Before we credit an author or reviewer":"個人レベルの署名またはレビュークレジットの要件","Use the public template to record what you reviewed, your sources, corrections, consent, and approval before we add your contributor profile.":"レビュー担当者は、公開証拠テンプレートを使用して、個人レベルのプロファイルが寄稿者レジストリに追加される前に、範囲、一次情報源、修正、同意、および承認を記録できます。","What we need before publishing results":"隙間を埋めるための公共の取水路があれば、それを埋めることができるという証拠がある","When we lack evidence or approval, we leave the claims register empty. These pages show what we can publish today and what evidence we need to add a claim.":"承認の証拠が不足している場合、サイトは空の請求登録を保持します。これらのパスは、証拠を推定値、匿名帰属、またはロードマップ言語に置き換えるのではなく、必要なフィールドと現在の公開境界を公開します。","See benchmark requirements":"ベンチマークゲートのレビュー","See customer result requirements":"レビュー結果ゲート","Security claims":"セキュリティ アサーション","See security claim requirements":"保証ゲートの確認","See how we test SQL recipes":"再現性の境界を検査する","The SQL methodology explains how we 

261check query plans and browser examples, which results you can reproduce, and what a person still needs to review.":"SQL 方法論は、自動化された計画、ブラウザーのフィクスチャ、決定論的な出力、および依然として人間によるレビューが必要な決定について説明しています。","AI agent instrumentation template | Telemetry":"AI エージェント インストルメンテーション テンプレート | Telemetry","Background job failure monitor":"バックグラウンドジョブ失敗モニター","Background job event schema template | Telemetry":"バックグラウンド ジョブ イベント スキーマ テンプレート | Telemetry","API error and latency monitor":"API エラーと遅延モニター","API reliability event template | Telemetry":"API 信頼性イベント テンプレート | Telemetry","LLM cost tracker":"LLM コスト トラッカー","LLM cost event schema template | Telemetry":"LLM コスト イベント スキーマ テンプレート | Telemetry","Webhook debugging template":"Webhook デバッグ テンプレート","Webhook event schema and debug template | Telemetry":"Webhook イベント スキーマとデバッグ テンプレート | Telemetry","Activation and retention event template | Telemetry":"アクティブ化および保持イベント テンプレート | Telemetry","Event tracking plan template":"イベント追跡計画テンプレート","Event tracking plan template | Telemetry":"イベント追跡計画テンプレート | Telemetry","AI agent security audit template":"AI エージェントのセキュリティ監査テンプレート","AI agent security event template | Telemetry":"AI エージェント セキュリティ イベント テンプレート | Telemetry","Database reliability monitoring template":"データベース信頼性監視テンプレート","Database reliability event template | Telemetry":"データベース信頼性イベント テンプレート | Telemetry","PostHog for backend events":"PostHog バックエンド イベント用","Datadog alternative for startups":"Datadog スタートアップ向けの代替案","ClickHouse logging API without running ClickHouse":"ClickHouse ClickHouse を実行せずに API をログに記録する","Axiom alternative for structured event analytics":"構造化イベント分析の公理代替手段","Better Stack Logs alternative for SQL event analytics":"Better Stack イベント分析の代替となる Better Stack ログ","Honeycomb alternative for lightweight wide events":"軽量で幅広いイベント向けの Honeycomb の代æ›

261¿å“","Grafana Loki alternative for structured log SQL":"Grafana 構造化ログの Loki 代替 SQL","Sentry alternative for structured events and SQL":"構造化イベントおよび SQL の Sentry 代替","Splunk alternative for structured events":"構造化イベントのための Splunk の代替手段","Elastic alternative for structured event SQL":"構造化イベントのエラスティック代替 SQL","New Relic alternative for structured events":"New Relic 構造化イベントの代替","Telemetry vs Langfuse for AI observability":"AI 可観測性に関する Telemetry と Langfuse","Telemetry vs LangSmith for AI observability":"AI 可観測性に関する Telemetry と LangSmith","OpenAI agent telemetry":"OpenAI エージェント Telemetry","Inngest and Trigger.dev job telemetry":"Ingest and Trigger.dev ジョブ Telemetry","Supabase and Postgres app telemetry":"Supabase および Postgres アプリ Telemetry","Node.js and Express structured logging":"Node.js および Express 構造化ログ","Next.js server event analytics":"Next.js サーバー イベント分析","Python and FastAPI structured logging":"Python および FastAPI 構造化ロギング","OpenTelemetry context in structured events":"OpenTelemetry 構造化イベントのコンテキスト","AWS Lambda structured event monitoring":"AWS Lambda 構造化イベント監視","Go HTTP server structured logging":"Go HTTP サーバー構造化ロギング","Ruby on Rails structured event analytics":"Rails の Ruby 構造化イベント分析","Django and Celery structured event monitoring":"Django と Celery の構造化イベント監視","Laravel structured logging and queue analytics":"Laravelの構造化ロギングとキュー分析",".NET and Serilog structured event analytics":".NET および Serilog 構造化イベント分析","Spring Boot structured event monitoring":"Spring Boot 構造化イベント監視","Temporal workflow observability":"ワークフローの一時的な可観測性","BullMQ queue monitoring":"BullMQ キューの監視","AWS SQS queue observability":"AWS SQS キューの可観測性","Kafka consumer lag and processing analytics":"Kafka コンシューマ ラグと処理分析","LangGraph agent observability":"LangGraph エージェントの可観測性","node-postgres pool and query telemetry":"node-postgres プールとクエリ Telemetry","Prisma ORM database telemetry":"プリズマ ORM データベース Telemetry","Kubernetes workload telemetry":"Kubernetes ワークロード Telemetry","LangChain agent outcome telemetry":"LangChain エージェントの結果 Telemetry","Pino structured event analytics":"Pino 構造化イベント分析","Winston structured event analytics":"ウィンストンの構造化イベント分析","NestJS request and workflow telemetry":"NestJS リクエストとワークフロー Telemetry","Sidekiq job telemetry":"Sidekiq ジョブ Telemetry","Pydantic AI agent telemetry":"ピダンティック AI エージェント Telemetry","CrewAI workflow telemetry":"CrewAI ワークフロー Telemetry","Google ADK agent telemetry":"Google ADK エージェント Telemetry","Mastra agent telemetry":"マストラエージェント Telemetry","LlamaIndex agent telemetry":"LlamaIndex エージェント Telemetry","DSPy program evaluation telemetry":"DSPy プログラムの評価 Telemetry","AutoGen task flow, state, and timeout monitoring":"AutoGen タスク フロー、状態、タイムアウトの監視","Semantic Kernel agent telemetry":"セマンティック カーネル エージェント Telemetry","MCP server and tool telemetry":"MCP サーバーおよびツール Telemetry","RabbitMQ queue telemetry":"RabbitMQ キュー Telemetry","MySQL query and pool telemetry":"MySQL クエリとプール Telemetry","MongoDB operation telemetry":"MongoDB 操作 Telemetry","LiteLLM gateway and SDK telemetry":"LiteLLM ゲートウェイおよび SDK Telemetry","Elixir Phoenix telemetry integration":"Elixir Phoenix Telemetry の統合","AWS ECS and Fargate telemetry integration":"AWS ECS と Fargate Telemetry の統合","GitHub Actions workflow telemetry integration":"GitHub アクション ワークフロー Telemetry の統合","n8n workflow telemetry":"n8n ワークフロー Telemetry","Track agent runs, tool calls, retries, latency, errors, and accepted outputs in event tables you can query with SQL.":"構造化された SQL 対応イベントを使用して、エージェントの実行、ツール呼び出し、再試行、モデルの遅延、エラー、受け入れられた結果を追跡します。","Measure model spend, token usage, latency, failures, and accepted outputs by feature, user, and account.":"機能、ユーザー、アカウントごとにモデルの支出、トークン使用量、レイテンシー、失敗率、および価値シグナルを測定します。","See which users finish onboarding, return to the product, and show interest in upgrading.":"サインアップから最初の意味のあるアクション、維持された使用状況、アップグレードの意図、拡張シグナルまでのパスを追跡します。","Document what each event means, who owns it, which fields it contains, and which queries depen

261d on it. Include privacy, retention, and validation rules.":"粒度、所有権、フィールド、プライバシー、保持、検証、およびダウンストリームの SQL 依存関係をカバーするレビュー可能なイベント カタログを作成します。","Record tool authorization decisions, policy versions, human approvals, and final outcomes. Use selected event fields to keep sensitive payloads out.":"ツール認可の決定、ポリシーのバージョン、人間による承認、およびプライバシーに配慮した構造化イベントによる最終結果を計測します。","PostHog combines product analytics, funnels, retention, SQL, and a data warehouse. Telemetry focuses on backend event tables and SQL dashboards. A coding agent can add the instrumentation from your codebase.":"PostHog は、製品分析、ファネル、保持、SQL、データ ウェアハウスを備えた広範な製品スタックです。主要なジョブが構造化されたバックエンド イベント キャプチャ、検査可能な SQL、およびエージェントがインストールされた運用ダッシュボードである場合、Telemetry はより狭い選択肢になります。","Axiom offers event ingestion, search, APL queries, dashboards, and monitors. Telemetry uses typed application event tables and SQL. Its coding-agent prompts help you add instrumentation and build queries from your codebase.":"Axiom は、取り込み、検索、APL クエリ、ダッシュボード、モニター、幅広い可観測性ワークフローを備えた成熟したクラウドネイティブ テレメトリ プラットフォームです。 Telemetry は、小規模なチームが型指定されたアプリケーション イベント、使い慣れた SQL、およびコーディング エージェントがインストールされた運用分析を特に必要とする場合の、より狭いオプションです。","Better Stack combines logs, dashboards, alerting, incident management, and uptime monitoring. Telemetry focuses on application event tables and SQL queries, with prompts that help a coding agent add instrumentation to your codebase.":"Better Stack は、ログ、ダッシュボード、アラート、インシデント管理、稼働時間ワークフローを組み合わせます。中心となる要件が、SQL でクエリされ、コードベース対応のプロンプトからインストールされる構造化されたアプリケーションの結果である場合、Telemetry は、より焦点を絞った選択肢です。","Splunk offers search, security analytics, logs, infrastructure monitoring, APM, real-user monitoring, and OpenTelemetry collection. Telemetry focuses on application events that you choose to send and query with SQL.":"Splunk は、広範な検索、セキュリティ、ログ分析、インフラストラクチャ監視、APM、リアルユーザー監視、OpenTelemetry ベースの収集を提供します。 Telemetry は、チームが専用のアプリケーション イベント、SQL、およびより小さい操作領域を必要とする場合の、より狭いオプションです。","Telemetry publishes event schemas, SQL recipes, and coding-agent prompts to help you instrument a workflow and check the results.":"Telemetry は、入力された SQL レシピとコーディング エージェント プロンプトを、インストルメンテーションからレビュー済みの回答までの主要なルートとして公開します。","Each Telemetry recipe includes an event schema, SQL, sample results, charts, known edge cases, and alert guidance.":"Telemetry レシピは、イベント スキーマ、SQL、合成出力、視覚化、エッジ ケース、およびアラート ガイダンスを 1 つのレビュー可能なユニットに組み合わせています。","Coding-agent templates and tested SQL recipes for instrumenting a production workflow.":"コーディング エージェント テンプレートとテスト済みの SQL レシピは、特定の運用ワークフローをブートストラップするように設計されています。","Coding-agent prompts, event schemas, and SQL queries for common debugging and product questions.":"既ç

261Ÿ¥ã®è³ªå•ã‚’迅速に確立するためのコーディング エージェント プロンプトとスキーマおよび SQL パターン。","Datasets, evaluation pipelines, custom and built-in scorers, version tracking, feedback, and result comparison.":"ファーストクラスのデータセット、評価パイプライン、カスタムおよび組み込みスコアラー、バージョン追跡、フィードバック、結果比較。","Pydantic Logfire combines OpenTelemetry-based application monitoring with AI tracing and conversation views. Telemetry stores selected application outcomes in tables you can query with SQL.":"Pydantic Logfire は、OpenTelemetry ベースのアプリケーションの可観測性と AI トレースおよび会話ビューを組み合わせます。 Telemetry は、より狭い構造化イベントおよび SQL 結果レイヤーです。","You want to keep your trace or evaluation tool and query selected outcomes alongside other product events.":"チームは、専門的なトレースまたは評価ツールを、コンパクトな製品横断的な結果レイヤーと組み合わせたいと考えています。","A stronger fit when your team needs to develop AI features by inspecting traces and running evaluations.":"AI の評価とトレースレベルの開発が記録システムである場合に、より強力に適合します。","Browser JavaScript and Web Vitals telemetry":"ブラウザ JavaScript および Web Vitals Telemetry","Vercel AI SDK telemetry":"Vercel AI SDK テレメトリ","Stripe webhook telemetry":"Stripe ウェブフック Telemetry","Cloudflare Worker telemetry":"Cloudflare 労働者 Telemetry","Anthropic Claude API telemetry":"人間性クロード API Telemetry","Google Gemini API telemetry":"Google ジェミニ API Telemetry","Amazon Bedrock model telemetry":"Amazon Bedrock モデル Telemetry","Azure OpenAI Responses telemetry":"Azure OpenAI 応答 Telemetry","Flask and SQLAlchemy telemetry":"Flask と SQLAlchemy Telemetry","Redis and node-redis telemetry":"Redis とノード Redis Telemetry","Claude Agent SDK telemetry":"クロード エージェント SDK Telemetry","Google Cloud Run telemetry":"Google Cloud Run テレメトリ","Google Cloud Pub/Sub telemetry":"Google Cloud Pub/Sub テレメトリ","Azure Functions telemetry":"Azure 関数 Telemetry","Azure Service Bus telemetry":"Azure サービス バス Telemetry","OpenAI Responses API telemetry":"OpenAI 応答 API Telemetry","Agent telemetry and SQL analytics | Telemetry":"エージェント Telemetry および SQL AI 向け分析 | Telemetry","A coding agent compares checkout completion and latency across releases with Telemetry":"Telemetry は、コーディング エージェントがインストルメント化された変更を測定された結果とより良い意思決定に変えるのに役立ちます","Tell the agent what to improve and what to protect. For example, increase checkout completion without adding latency or errors.":"エージェントに目標とガードレールを与えます。待ち時間やエラーを増加させることなく、チェックアウトの完了を改善します。","Add telemetry first":"最初に測定値を発送します","The agent adds events and checks that they arrive. It deploys that instrumentation before changing how your app works.":"動作を変更する前に、結果を計測し、配信をテストし、イベント コントラクトをデプロイします。","The agent queries the data to find a problem, then deploys a fix. It checks the next set of results to see whether the fix helped.":"結果をクエリし、機会を見つけて修正を配布し、再デプロイ後に結果が改善されたことを確認します。","Compare the results users received across releases, prompt versions, models, routes, and workflows.":"リリース、プロンプト バージョン、モデル、ルート、ワークフローを、ユーザーが実際に受け取った結果と比較します。","Compare cost and quality together":"トレードオフを明確にする","Query quality, success, latency, and cost together. See when a cheaper model needs more human handoffs.":"同じクエリ内で品質、成功、レイテンシ、コストを維持できるため、最適化によってその欠点が隠れることはありません。","Review how the agent decided":"推論を監査可能に保つ","You can review the event definitions, SQL, results, and caveats behind the decision.":"イベント コントラクト、SQL、結果、および警告は、決定を担当する人間に表示されたままになります。","Did more runs succeed after this release? Did handoffs or costs rise?":"このリリースでは、ハンドオフやコストを増加させることなく、成功した実行が改善されましたか?","Which onboarding change helped users get started and keep coming back?":"どのオンボーディング変更によってアクティベーションが変更され、使用量が維持されたのã

261¯ã©ã‚Œã§ã™ã‹?","A reviewed prompt and skill for adding telemetry.":"フローを開始するレビュー済みのプロンプトとスキル。","Event definitions for recording completed work.":"実稼働準備完了イベント。","Reviewed SQL queries with questions and example results.":"質問、クエリ、結果を確認しました。","Measure whether the fix worked.":"プロンプトから、検証済みの改善へ。","First, the agent adds telemetry so it has a baseline. It uses that data to find a problem and deploy a fix. Then it compares the results.":"エージェントは最適化の前に計測を組み込みます。デプロイ後に成果を照会し、改善点を見つけて修正し、再デプロイして効果を確かめます。","Checkout example":"意思決定の根拠","Did the checkout fix help?":"何が起きたかだけでなく、何が変わったかを問いましょう。","Here, the agent compares checkout releases and finds a slow path. After deploying a fix, it checks that completion rose and p95 latency fell. Use the same approach to check changes to growth, reliability, AI quality, or cost.":"このループでは、エージェントがチェックアウトのリリースを比較し、遅い処理を修正して、p95の低下と完了率の改善を確認します。同じ流れを成長、信頼性、AI品質、コストにも使えます。","A cheaper run can still cost you.":"エージェントは単一の指標ではなく、トレードオフを捉えます。","A cheaper model may send more work to a human. A faster run may produce an answer the user rejects. Telemetry lets your agent compare those results alongside cost and speed.":"受け入れ率が下がるなら、高速化だけでは改善とは言えません。人への引き継ぎが増えるなら、安価なモデルにも意味がありません。Telemetryなら、成果とそのコストを一緒に判断できます。","What should your agent measure?":"次の行動を変える問いをエージェントに与えましょう。","Choose a question below. Your agent can use the same measurements to check each release.":"推測の代償が大きい場所から始めましょう。ワークフローを、保守対象のダッシュボードではなく、再現できる検証ループに変えます。","Event design":"信頼できる入力","Record what happened when the work finished.":"良い意思決定は、境界が明確なイベントから始まります。","Use consistent outcome, release, duration, and workflow fields so the agent can compare results before and after a change. Leave secrets and raw payloads out of events.":"成果、リリース、所要時間、ワークフローを安定したフィールドで記録し、変更前後を比較できるようにします。秘密情報や生のペイロードを除外し、安全で読みやすい根拠を残します。","Customer reviews":"人が参加するループ","What customers say about Telemetry.":"根拠はエージェント内に隠さず、共有します。","Agent resources":"検証ループを教える","Give your agent schemas and SQL examples.":"エージェントに、より良い分析コンテキストを。","Let your agent check its work.":"エージェントにフィードバックループを与えましょう。","See a release comparison on sample data. Then connect your app to check your own changes.":"サンプルデータでリリース比較を確認し、アプリを接続して自分の変更を評価します。","Telemetry makes it super easy to track, analyze, and visualize what's going on in my business.":"Telemetry を使用すると、ビジネスで何が起こっているかを追跡、分析、視覚化することが非常に簡単になります。","It's straightforward, the SQL workbench is fast, and I don't have to worry about the schema upfront.":"それは簡単で、SQL ワークベンチは高速であり、事前にスキーマについて心配する必要はありません。","Store and query events from your personal apps.":"個人アプリには寛大な制限を設けてすぐに使い始められます。","For larger workloads":"高度な要件に対応","More storage and help getting your team set up.":"大容量のテレメトリと優れたオンボーディング。","Start free. No card required.":"無料で始められる - カードなし","Start free. Pay as your usage grows.":"無料で始めて、使用量に応じてお支払い。","Try the sample dataset and save a query before connecting your app. Upgrade when you need more capacity.":"運用データを接続する前に、作業データセットを探索し、最初のクエリを保存します。使用量が増加した場合にのみアップグレードしてください。","Read the customer story":"顧客事例を読む","Try Telemetry free without a credit card. The Bu

261siness plan starts at $12 per user per month for more event storage, SQL query time, and priority support.":"Telemetry の 0 ドルの無料プラン (クレジット カードなし) から始めて、12 ドルのビジネス プランで構造化イベント ストレージ、SQL クエリ時間、サポート、保持を拡張します。","Every plan includes the core product features and team collaboration.":"すべてのプランには、コア製品機能、チーム コラボレーション、セキュリティのベスト プラクティスが含まれています。","Rows in Telemetry average about 100 bytes. At that size, 1 GB holds roughly 10 million rows. Your total depends on the size of your events.":"テレメトリ全体の平均では、各行は約 100 バイトです。したがって、データが平均的なサイズの場合、1 GB には約 10,000,000 行を収容できるはずです。","Yes. Filter by time or column values to choose which data to delete.":"はい、時間または特定の列フィルターに基づいてデータを選択的に削除できます。","Free includes 1 hour of total query time per month; Business includes 10 hours, and Enterprise includes 100 hours. Additional time on paid plans costs $0.30 per hour.":"Free には月 1 時間、Business には月 10 時間、Enterprise には月 100 時間の合計クエリ実行時間が含まれます。有料プランの追加時間は 1 時間あたり 0.30 ドルです。","Our security and data-handling page describes our published controls and their limits. Contact us for infrastru

261cture or vendor details, contract questions, or help with a security questionnaire.":"公的に文書化された管理と境界については、セキュリティとデータ処理のページを確認してください。その概要に記載されていない現在のインフラストラクチャ、ベンダー、契約、またはアンケートの詳細については、Telemetry にお問い合わせください。","If you can't afford a plan, email [email protected]. We'll see what we can do.":"現在の財務状況により価格設定が重要な問題である場合は、[email protected] までお気軽にメールでお問い合わせください。何ができるか検討させていただきます。","Yes. Email [email protected] about your open source project.":"はい、私たちはオープンソース プロジェクトのスポンサーをしています。詳細については、[email protected] まで電子メールを送信してください。","2. Deploy the event instrumentation in v42":"2. v42でイベント契約をデプロイ","Slow checkout step found":"改善点を発見","Payment waits for the fraud check, then the address check.":"支払い中に不正行為と住所チェックが連続して実行されます。","Use telemetry.sh to measure checkout performance. Find a problem, deploy a fix, and check whether it helped.":"telemetry.shで計測し、デプロイして改善点を見つけ、修正の効果まで検証してください。","Analytics guides":"分析ガイド","Conversion rates":"コンバージョン率","A/B tests":"A/B テスト","OpenAI costs":"OpenAI コスト","Estimate your monthly plan cost using event volume, payload size, retention, query runtime, and team size.":"明示的なボリューム、ペイロード サイズ、保持、クエリ実行時間、チームの想定から、保持されるイベント ストレージと現在の月額プランのコストを見積もります。","See what our public tests cover and how to repeat them with your own workload.":"公開されたテスト インベントリを検査し、各証明が何をサポートしているかを正確に確認し、ワークロード固有のパフォーマンス評価に再現可能なプロトコルを使用します。","Browse six dashboards with DataFusion SQL and chart previews. Each explains its metrics, data freshness, and limits.":"完全な DataFusion SQL、メトリクス定義、視覚化プレビュー、鮮度ルール、解釈境界を備えた 6 つの意思決定指向のダッシュボードを検査します。","Copy event names and field definitions for product milestones, APIs, LLM calls, background jobs, billing, webhooks, and incidents.":"製品マイルストーン、API、LLM 呼び出し、バックグラウンド ジョブ、請求、Webhook、およびインシデントの影響に関するフィールド レベルのイベント コントラクトをコピーします。","Add events to your framework, queue, model provider, database, edge runtime, or orchestration tool when work completes or fails.":"フレームワーク、キュー、モデル プロバイダー、データベース、エッジ ランタイム、オーケストレーション ツールを、それらが所有する結果の境界で計測します。","Read customer feedback and try the related event examples and SQL.":"確認済みの顧客フィードバック、その背後にある再利用可能なイベント パターン、および関連する検査可能な SQL を参照してください。","Give your coding agent a prompt that specifies what to measure, what data to exclude, and how to test delivery.":"Claude Code、Codex、Cursor、または別のコーディング エージェントに、プライバシーと検証要件を含む制限されたインストルメンテーションの概要を提供します。","See what changed in the SQL lab, docs, recipes, and other Telemetry resources.":"SQL 学習環境、ドキュメント パス、レシピ、およびその他の検査可能な Telemetry リソースの日付更新を確認します。","Find a guide for what you want to measure":"質問、スタック、または実装の境界から始める","Try SQL examples in your browser, find a guide for your stack, or copy a setup prompt for your co

261ding agent.":"切断されたランディング ページを探し回ることなく、イベント モデルを学習し、SQL を実行し、実装パスをコピーして証拠を検査します。","Start with the SQL lab or docs to learn how events and queries work. Run the examples as you go.":"耐久性のあるメンタル モデルと実行可能なサンプルが必要な場合は、SQL ラボまたはドキュメントから始めてください。","Know what you want to measure? Choose an integration guide, template, or agent prompt to add the events.":"イベントの境界がすでに明確になっている場合は、統合、テンプレート、またはエージェント プロンプトを選択します。","Read customer stories, comparisons, test methods, and security docs to decide whether Telemetry fits your requirements.":"製品の適合性と証拠をレビューする際には、顧客事例、比較、方法論、セキュリティ文書を使用してください。","Query your events. Share the results.":"構造化されたイベントから共有アクションへの 1 つのパス","Send events from your app or AI agents and query them with SQL. Save results as dashboards and set alerts for the changes you need to catch.":"有用なイベントを取り込み、新しいフィールドを探索し、検査可能な SQL を書き込み、AI エージェントの結果を監視し、結果をダッシュボードに変換し、意味のある信号が変化したときに人々に警告します。","See how it works":"機能を探索する","Start with one part of your app you need to understand. Send its events and write a query that answers your question. Add more when you know what is missing.":"Telemetry では、一括可観測性ロールアウトは必要ありません。最も不確実性を生み出すワークフローを計測し、そのイベントを検証し、最初の有用なクエリを構築し、証拠に基づいて拡張します。","How to set it up":"シグナルから意思決定までのレビュー可能なワークフロー","Related guides and examples":"イベントから意思決定までのワークフローを継続する","Questions you can answer":"これにより解き明かされる質問","How to test this use case":"ユースケースの証拠パス","To measure {value0}, choose one workflow and its owner. Define the events, test them with known inputs, and write a query that answers a specific question.":"完全な {value0} 測定ループは、1 つの所有ワークフロー、制限されたイベント コントラクト、制御されたフィクスチャ、および誰かが行動できる質問を接続します。","How to test this template":"テンプレートの証拠パス","Record application outcomes as typed JSON events. Include the fields you need to debug failures and measure changes. Query those fields with SQL and share the results with your team.":"重要なアプリケーションの結果を、型付き JSON イベントとしてモデル化します。ワークフローを一緒にデバッグ、測定、改善するために必要なコンテキストを保持し、読み取り可能な SQL を使用して、それらのイベントをチームが検証できる結果に変換します。","Choose fields based on the questions you need to answer. Avoid copying entire payloads. They add storage cost and may expose private data.":"質問と決定から始めてください。すべてのフィールドは、ワークフローのフィルター、グループ化、関連付け、計算、保護、または説明に役立つ必要があります。無制限のペイロードは、より良い回答を保証することなく、コストとプライバシーのリスクを生み出します。","Test the tools on work you actually do":"機能数の合計ではなく、1 つのワークフローを比較します","Telemetry analyzes structured events. Keep your existing tools where you still need their logs, traces, metrics, evaluations, error diagnostics, or infrastru

261cture monitoring.":"これらのガイドは、1 つのプラットフォームがすべてのログ、トレース、メトリック、評価、エラー、またはインフラストラクチャ ワークフローを置き換えると主張するものではありません。テストされた応答パスが、境界のある構造化イベント分析の外部の機能に依存している場合は、専門家システムを維持します。","Choose one {value0} workflow and test both systems with the same fixed dataset. Check which capabilities you still need before changing production monitoring.":"境界のある {value0} ワークフローをマップし、必要な機能を保持し、本番カバレッジを変更する前に、同じ閉じたフィクスチャ上で両方のシステムを比較します。","List the queries, alerts, exports, and retention you use today. Define the event fields they need and translate one query. Run both systems with the same test data. Check null handling, timestamps, and aggregates before moving more queries.":"現在のワークフローが実際に使用しているクエリ、アラート、エクスポート、および保持要件を一覧表示します。これらの要件を型付きイベント コントラクトにマッピングし、代表的なクエリを変換し、対象範囲を拡大する前に同じフィクスチャをデュアル実行します。同様の演算子は、同等の null 処理、時間セマンティクス、または集計結果を保証しません。","Record the outcome as an event you can query with SQL.":"上流のワークフローの横にある、制限付きの SQL 対応の結果。","Telemetry for your coding agent":"コーディングエージェントのためのテレメトリ","Choose what to improve":"改善する対象を決める","Compare releases":"リリースを比較する","Check the agent's reasoning":"エージェントの判断根拠を確認する","Cost and quality":"コストと品質","Consistent field names":"統一したフィールド名","Final status":"最終ステータス","checkout.ts · checkout result":"checkout.ts · 決済結果","Log how each checkout ends.":"各決済の結果を記録する。","In this example, the agent finds a slow checkout step and deploys a fix. Then it compares releases. Did more customers finish checkout? Did p95 latency fall?":"この例では、エージェントが決済の遅いステップを見つけて修正をデプロイします。その後、リリースを比較します。決済を完了した顧客は増えたか。p95 レイテンシは下がったか。","Instructions your coding agent can follow to add telemetry.":"コーディングエージェントがテレメトリを追加するための手順。","Start with one question":"まずは一つの疑問から","Query recent and historical events with DataFusion SQL. Save queries for your dashboards, or export large results asynchronously for use in other tools.":"DataFusion SQL で最近のイベントと過去のイベントを検索します。ダッシュボード用にクエリを保存したり、大量の結果を非同期でエクスポートして他のツールで使ったりできます。","Ask an agent to draft a dashboard. Your team chooses the metric definitions and alert thresholds.":"エージェントにダッシュボードの下書きを依頼できます。指標の定義とアラートのしきい値はチームが決めます。","Every plan includes SQL queries, dashboards, alerts, and team collaboration.":"すã

261¹ã¦ã®ãƒ—ランに SQL クエリ、ダッシュボード、アラート、チーム共同作業が含まれます。","What we publish and what you need to verify":"公開している情報と確認が必要な点",'We checked this information against our public pages on July 30, 2026. If a control is listed as "Not publicly asserted", we have not claimed it here. It may still exist. Ask us for current evidence before making a procurement, compliance, or risk decision.':'2026 å¹´ 7 月 30 日に公開ページと照合しました。対策に"公開の表明なし"とある場合、このページでは実施を表明していません。対策自体は存在する可能性があります。調達、コンプライアンス、リスクに関する判断の前に、最新の根拠資料をお問い合わせください。',"Tell the agent what needs to change. For checkout, that might mean more completed purchases without slower requests or more errors.":"エージェントに目標とガードレールを与えます。待ち時間やエラーを増加させることなく、チェックアウトの完了を改善します。","Compare task results by release, prompt version, or model. Filter by route or workflow to see where results changed.":"リリース、プロンプト バージョン、モデル、ルート、ワークフローを、ユーザーが実際に受け取った結果と比較します。","Read the SQL and event definitions behind a decision. Check the results and caveats before acting on it.":"イベント コントラクト、SQL、結果、および警告は、決定を担当する人間に表示されたままになります。","Which changes in access patterns need someone to investigate?":"人間によるレビューに値するほど変化したアクセス パターンはどれですか?","The agent records how your app behaves before a fix, then compares it with what happens after deployment.":"エージェントは最適化の前に計測を組み込みます。デプロイ後に成果を照会し、改善点を見つけて修正し、再デプロイして効果を確かめます。","Telemetry product | Structured events, SQL, and alerts":"Telemetry 製品 |構造化イベント、SQL、およびアラート","Telemetry product":"Telemetry 製品","Send JSON events to Telemetry and query them with SQL. Build dashboards, set email alerts, and monitor AI agent runs.":"Telemetry 構造化イベント、AI エージェント監視、SQL クエリ、ビジュアル探索、ダッシュボード、アラート、AI 支援分析を探索します。","Pick one question about your app. Send the events you need to answer it, then write the query. Add fields when the results leave something unanswered.":"Telemetry では、一括可観測性ロールアウトは必要ありません。最も不確実性を生み出すワークフローを計測し、そのイベントを検証し、最初の有用なクエリを構築し、証拠に基づいて拡張します。","Use consistent event names and fields. Query the table to debug a failure or measure usage. You can inspect the individual rows behind a result.":"名前付きワークフローは、安定したフィールドを含むテーブルになります。同じイベントは、基になる行を非表示にすることなく、デバッグ、運用レポート、製品分析をサポートできます。","We check the docs against our public API and application code. SQL recipes only read data. We also have an optional audit that checks whether DataFusion can plan each query.":"製品ドキュメントは、公開 API 契約およびこのリポジトリに示されている動作と照合してチェックされます。 SQL レシピは読み取り専用ステートメントに制限されており、オプションの DataFusion 監査を使用して、サポートされている DataFusion 方言に対して計画できます。","How storage, query time, and billing work.":"開始する前に、請求と使用量の詳細が必要になる場合があります。","Try a query on the sample data before connecting your app. Upgrade when you need more storage or query time.":"運用データを接続する前に、作業データセットを探索し、最初のクエリを保存します。使用量が増加した場合にのみアップグレードしてください。","Use consistent event names and fields across services so peo

261ple and coding agents can query them.":"イベント名とフィールドは、サービスとコーディング エージェント全体で読み取れるようにしてください。","Telemetry updates the schema as fields change. You still need clear event names, consistent units, and identifiers that mean the same thing across services.":"自動スキーマ進化では、曖昧なイベント名、一貫性のないユニット、プロデューサ間で意味が変わる識別子を修復できません。","Use structured events alongside traces and database diagnostics. You will still need those tools for low-level debugging.":"構造化イベントはトレースとデータベースネイティブの診断を補完します。これらは、あらゆる低レベルのデバッグ信号の代替となるものではありません。","Inspect the rows and fields behind a chart.":"概要レベルのグラフから、その背後にある正確な行とフィールドに移動します。","Write queries with CTEs, joins, aggregates, percentiles, and window functions.":"より詳細な分析には、CTE、結合、集計、パーセンタイル、ウィンドウ関数を使用します。","Save the query with a name your team will recognize. Reuse it in a dashboard, export, or alert when the same question comes up again.":"定期的な分析を名前付きクエリ、ダッシュボード ウィジェット、エクスポート、またはアラートに変換することで、チームがインシデントのたびに分析を再作成することがなくなります。","Check sample rows to see whether new events contain the values you expect.":"正確なサンプル行を使用して新しいインスツルメンテーションを検証します。","Save charts you check regularly to a dashboard, or use them to create alerts. Open Query when you need multiple tables or CTEs.":"結果が定期的なワークフローの一部になった場合は、結果をダッシュボードまたはアラートに追加します。マルチテーブルおよびマルチ CTE ロジックにはクエリを使用します。","Share the same charts with engineering, product, support, and founders.":"エンジニアリング、製品、サポート、創設者にワークフローの共通ビューを提供します。","Keep incident instructions and ownership documented. Use your financial reporting system for authoritative financial records.":"Telemetry ダッシュボードは、インシデント ランブック、所有権モデル、または財務報告のための耐久性のある信頼できる情報源システムに代わるものではありません。","Start with the metric your team checks most often. Add charts that help explain why it changed.":"ダッシュボードは、関連する少数の質問に答える必要があります。利用可能なすべてのグラフではなく、主要な健康状態または結果の指標から始めます。","Add notes explaining each metric and its expected range. Say who owns it and what to check when it changes.":"ヘッダーとメモを使用して、メトリック、予想される範囲、所有者、および次のステップを定義します。コンテキストにより、インシデント中にダッシュボードが使用可能になります。","Set thresholds against a baseline you have checked. Use enough events and complete time buckets to avoid misleading alerts. Telemetry does not detect anomalies automatically.":"しきい値アラートは異常検出ではないため、レビュー済みのベースライン、十分な量、完全な時間バケットを使用する必要があります。","Choose a metric someone can act on, such as failed checkouts or API errors. Decide who should receive the alert.":"閾値は、誰かがその意味を理解し、行動できる場合にのみ役に立ちます。ユーザー、収益、または信頼性の結果から始めます。","The agent only has the context you give it in the schema, prompt, and event definitions.":"AI 支援は、スキーマ、プロンプト、またはレビューされたイベント契約に存在しないビジネス コンテキストを認識できません。","Name the table and explain how to calculate the metric. Specify the time range, grouping, and columns you want back.":"テーブル、メトリック定義、時間範囲、グループ化、および予想される出力に名前を付けます。曖昧なビジネス言語は曖昧な SQL を生成します。","Check the query logic":"生成された仮定を確認する","Find your runtime or use case":"必要なランタイムまたは評価から始める","Choose a guide for your next task":"あなたが下す必要がある決定に最も近いリソースを選択してください","Use the setup prompt, then check that your events arrive":"コーディングエージェントにコンテキストを与え、å

261®Ÿéš›ã®ã‚¤ãƒ™ãƒ³ãƒˆã‚’検証する","Query agent events to compare tool use, model costs, and outcomes for each run.":"レビュー可能な SQL を使用して、エージェントの実行、ツールの使用、モデルのコスト、品質、製品の結果を結び付けます。","Save a product or revenue query to a dashboard your team can check.":"検証された製品または収益のクエリを、焦点を絞った意思決定の表面に変えます。","Add a threshold and recipients to your reliability query to get alerts.":"レビューされた信頼性クエリを、所有するしきい値と応答のワークフローにプロモートします。","Send events with consistent names and field types. Choose which context to include before sending it.":"安定したイベント名、型指定されたフィールド、プライバシーが確認された操作コンテキストをキャプチャします。","Use these queries in Telemetry":"関連製品の機能","Learn about":"このワークフローを続行します","Compare AI observability tools for your workflow":"AI 可観測性ツール: ワークフローベースの比較","Check what each record contains. That determines which questions you can answer without exporting data to another tool.":"主な行またはトレースの形状によって、どの質問が自然で、どの質問が別のシステムを必要とするかが決まります。","Test the workload you expect to run, including its operating cost.":"機能の比較は、チームが予想される運用ワークロードの価格を設定し、運用するまでは不完全です。","Query agent outcomes alongside feature usage, account activity, reliability, billing, and retention.":"限定されたエージェントの結果を、機能、アカウント、信頼性、請求、および製品の保持動作と結合します。","Use typed events to join agent reliability and cost with accounts, feature usage, billing, and retention.":"重要な決定がエージェントの信頼性とコストをアカウント、機能、請求、または保持される製品の動作に結び付ける場合は、型付きの結果イベントを使用します。","Compare structured logging and event analytics tools":"構造化ログとイベント分析ツールの比較","Have the people who respond to incidents write and check queries in each tool.":"最速のクエリ言語は、実際の応答者が確認、保存、自動化、および再現できる言語です。","Investigating a chart":"証拠の引き渡し","During an incident, responders need to check the rows or traces behind a chart.":"証拠への再現可能な経路のない要約では、迅速ではあるが脆弱な意思決定が作成されます。","Track business activity and see what changed":"ビジネスイベントから見やすい回答まで","Browserflow founder Namu Kang uses Telemetry to track and chart what happens in his business.":"Browserflow の創設者である Namu Kang は、ワークフローを重く感じさせることなくビジネス活動を追跡、分析、視覚化することの価値について説明しています。","He describes tracking events, analyzing them, and charting the results.":"彼が公開したフィードバックでは、追跡から分析、視覚化までの完全なパスが強調されています。","His feedback covers ease of use. It includes no deployment size or measured results.":"この声明では、使いやすさと分析力を強調しています。特定の導入規模や定量化された結果を主張するものではありません。","Log completed work":"実装の詳細すべてではなく、実装の結果","Start with events for completed work, failures, revenue, and customer milestones. Choose the events that answer your first business question.":"同じニーズを持つチームは、収益、完了した作業、失敗、顧客に見えるマイルストーンを表すイベントを記録することから始めることができます。これにより、最初のデータセットがビジネス上の質問に関連付けられたままになります。","Save the result as a chart":"最初の答えを見えるようにする","Save the query result as a chart or table. Add breakdowns that help explain changes in the main metric.":"結果が明確なグラフまたは表として保存さã

261‚Œã‚‹ã¨ã€ã‚¯ã‚¨ãƒªã¯ã•ã‚‰ã«ä¾¿åˆ©ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚変化を説明するために必要な要素と主要なトレンドを組み合わせます。","Keep the SQL and event rows behind each chart available. When a number changes, you can check what happened.":"高レベルのビジュアルは、検査可能なイベント行と SQL に戻る必要があります。これにより、創設者は、調査に必要な詳細を削除することなく、迅速なビューを得ることができます。","Send events, then query what happened":"生のイベント配信からチームが使用できる回答まで","LogSnag founder Shayan Taslim says Telemetry makes it easy to understand the data he sends.":"LogSnag の創設者である Shayan Taslim 氏は、Telemetry を、データの送信からその意味を理解するまでの直接的なパスとして説明しています。","He describes sending raw data and analyzing it in Telemetry.":"彼の公開されたフィードバックでは、生データの送信からそれを理解するまでの過程が説明されています。","His feedback includes no event volume, query timings, or measured business results.":"この声明は、特定のイベント量、クエリベンチマーク、または定量化されたビジネス結果を主張するものではありません。","Keep the event rows":"生の結果をクエリ可能に保つ","Store events with typed fields so you can query individual rows as well as totals.":"事前に集計されたメトリクスだけではなく、コンパクトな型付きイベントを保存します。同じ行で、高レベルのグラフと詳細な調査をサポートできます。","Save the query after checking it":"レビューされた回答を宣伝する","Check the SQL against test cases with known results. Then save it as a chart, dashboard widget, alert, or scheduled report.":"SQL が予想される合成ケースと一致したら、結果をグラフ、ダッシュボード ウィジェット、アラート、またはスケジュールされたレポートとして保存します。","He uses the SQL workbench and REST API to query logs and events, then sends reports to Slack.":"彼が公開したフィードバックでは、ログ、追跡されたイベント、SQL ワークベンチ、柔軟なスキーマ、REST クエリ API、および Slack に配信されたレポートについて具体的に言及しています。","He describes his workflow. The quote includes no benchmark timings or performance guarantees.":"この声明では、ベンチマークや保証されたパフォーマンス結果ではなく、ワークフローの適合性について説明します。","Check field types as the schema changes":"スキーマを意図的に進化させる","Send test events and inspect the schema Telemetry creates. Keep existing field types stable when you add fields so saved queries continue to work.":"厳密な事前ウェアハウス モデルなしで始めることは、型を無視することを意味するものではありません。テスト イベントを送信し、推論されたスキーマを検査し、新しいコンテキストが追加されたときに既存のフィールド タイプを安定した状態に保ちます。","Schedule reports from the checked query":"レビューされたクエリを自動化する","Once you have checked a query, run it asynchronously or on a schedule. Send the results to your team and keep the SQL so they can reproduce the report.":"クエリが適切な質問に答えたら、それを非同期またはスケジュールに従って呼び出して、チームがすでに作業している場所にコンパクトな結果を提供します。保存した SQL を監査可能なソースとして保持します。","Compare account activity, API errors, and revenue on one dashboard. Aggregate each table by account before joining it.":"採用、信頼性、商業的背景を、同じ要素を共有しているふりをせずに 1 つのレビュー面にまとめます。","Open the individual metrics to find what changed. The example score alone cannot tell you whether adoption or reliability improved.":"スコアを真実ではなくナビゲーションとして扱います。動きを製品の採用や信頼性のせいにする前に、コンポーネントの指標を調べてください。","Which endpoints have rising error rates or p95 latency, and enough requests to trust the comparison?":"最も広範なエラーまたはテール レイテンシー回帰が見られるのは、十分にビジーなエンドポイントのうちどã

261‚Œã§ã™ã‹?","One completed request before grouping by route template.":"ルート テンプレートでグループ化する前の 1 つの端末要求の結果。","Choose a workflow to review for model, cache, retry, or prompt changes. Check that any savings preserve output quality.":"品質保持モデル、キャッシュ、再試行、またはプロンプト効率レビューのワークフローを選択します。","One completed model request before grouping by model.":"モデルごとにグループ化する前に、1 つの端末モデル プロバイダー リクエスト。","Attach workflow and account identifiers to model calls. Compare their token usage, latency, failures, and cost.":"モデルの呼び出しを製品のワークフローとアカウントに接続することで、トークンの量、遅延、障害、コストをまとめて確認できます。","Product area where the milestone occurs.":"マイルストーンを所有する製品の表面。","Record a completed model call with its model, token usage, latency, allocated cost, and tool outcome. Exclude prompts and generated content.":"プロンプトや生成されたコンテンツを含まない、モデル、トークン、レイテンシ、割り当てコスト、およびツールの結果を含む端末モデル呼び出しイベント。","Record a completed delivery with attempt_count, final status_code, response_body_bytes, and a content type from an allowed list. Exclude customer URLs, headers, authorization, response bodies, and payloads.":"attempt_count、最終 status_code、response_body_bytes、および制限付きコンテンツ タイプを含む端末配信ログ イベント。ただし、顧客 URL、リクエスト ヘッダー、承認、生の応答本文、またはペイロードは含まれません。","Give the setup prompt to your coding agent and run a model request. Check its tokens, cost, latency, and outcome in Telemetry.":"コーディング エージェントに焦点を絞ったプロンプトを提供し、実際のモデル リクエストを 1 つ実行して、そのトークン、コスト、レイテンシ、結果を Telemetry で確認します。","Track one billable action":"1 つの実際の請求可能境界を計測する","Check that retries don't count usage twice":"最初のクォータのレビューの前に冪等性を検証する","Give the setup prompt to your coding agent and run one billable action. Check that Telemetry received the usage event before querying the account's remaining quota.":"コーディング エージェントに焦点を絞ったプロンプトを表示し、実際の請求可能境界を 1 つ実行し、クォータ バーンをクエリする前に、受け入れられた使用量イベントを確認します。","We'll add a sample usage event so you can check the remaining quota before changing your application code.":"アプリケーション コードを変更する前にクォータの消費を確認できるように、明確にマークされたメーター イベントを 1 つ追加します。","Record one webhook delivery result":"1 つの制限された Webhook 結果を送信する","Tell Cursor which user workflow you want to measure.":"どの製品の導入が最も重要かを Cursor に伝えてください。","AI agent and LLM integrations":"AI エージェントと LLM Telemetry の統合","Record the result where the task finishes":"最終結果の所有者を計測する","Node.js and TypeScript integrations":"Node.js および TypeScript Telemetry の統合","Record the result after the request finishes":"端末ミドルウェア境界を選択してください","Keep credentials on the server":"資格情報をサーバーのみに保持する","Python integrations":"Python Telemetry 統合","Send the event after the transaction finishes":"トランザクション境界の後で発行する","Background job and queue integrations":"バックグラウンド ジョブとキュー Telemetry の統合","Database integrations":"データベースとデータシステム Telemetry の統合","Include the service, release, route, job, or account so you can see who is affected by pool saturation, cache misses, or consumer lag.":"プールの飽和、キャッシュ ミス、またはコンシューマー ラグは、サービス、リリース、ルート、ジョブ、またはアカウントのワークフローに影響を与える場合に対処可能になります。","Compare total application duration with the time spent waiting for a connection and running the query.":"アプリケーションの期間をデータベースに隣接するフェーズの期間と比較します。","Cloud and infrastru

261cture integrations":"クラウドとインフラストラクチャ Telemetry の統合","Keep using your infrastructure and tracing tools":"専門家のシグナルを維持する","Application framework integrations":"アプリケーション フレームワーク Telemetry の統合","Logging and observability integrations":"ロギングと可観測性 Telemetry の統合","Keep logs and traces in the tools you use for them":"生の診断情報を専門家システムに保存","Use an approved trace or request ID to find the matching record in each system. Exclude stack traces, log messages, span attributes, and customer content.":"承認されたトレースまたはリクエスト識別子を使用して、スタック トレース、ログ メッセージ、スパン属性、顧客コンテンツを除外しながらシステム間をピボットします。","Browser and edge integrations":"ブラウザとエッジ Telemetry の統合","Expect some browser events to be lost":"ブラウザ配信をサンプリングとして扱う","Telemetry vs Better Stack, logs & SQL":"Telemetry と Better Stack: ログと SQL","Telemetry vs Braintrust, AI evaluation & SQL":"Telemetry vs Braintrust: AI 評価と SQL","Telemetry vs a ClickHouse logging API":"Telemetry と ClickHouse ロギング API","Telemetry vs Honeycomb, wide events & SQL":"Telemetry 対 Honeycomb: 幅広いイベントと SQL","Telemetry vs Helicone, LLM cost & outcome SQL":"Telemetry 対 Helicone: LLM のコストと結果 SQL","Telemetry vs W&B Weave, AI evaluation & SQL":"Telemetry vs W&B Weave: AI 評価と SQL","See how SwiftCX uses structured events and SQL in Telemetry to investigate customer operations.":"SwiftCX が構造化イベントと Telemetry の SQL を使用して、クエリ可能な共有ワークフローで顧客の操作を調査する方法をご覧ください。","Event delivery and idempotency | Telemetry docs":"イベント配信と冪等性 | Telemetry ドキュメント","Event sampling strategies | Telemetry docs":"イベントサンプリング戦略 | Telemetry ドキュメント","Multi-tenant identity modeling | Telemetry docs":"マルチテナント ID モデリング | Telemetry ドキュメント","Teams, workspaces, and members | Telemetry docs":"チーム、ワークスペース、メンバー | Telemetry ドキュメント","Usage, billing, and plan limits | Telemetry docs":"使用量、請求、プランの制限 | Telemetry ドキュメント","AI-assisted SQL | Telemetry docs":"AI 支援 SQL | Telemetry ドキュメント","Evaluate AI agents with SQL | Telemetry docs":"SQL で AI エージェントを評価する | Telemetry ドキュメント","AI agent security monitoring | Telemetry docs":"AI エージェントのセキュリティ監視 | Telemetry ドキュメント","Benchmark ingestion and SQL query performance":"ベンチマーク取り込みと SQL クエリのパフォーマンス","Explore structured events | Telemetry docs":"構造化されたイベントを探索する | Telemetry ドキュメント","Migrate logs to structured events | Telemetry docs":"ログを構造化イベントに移行する | Telemetry ドキュメント","OpenTelemetry GenAI outcome events | Telemetry docs":"OpenTelemetry GenAI 結果イベント | Telemetry ドキュメント","Saved queries and collaboration | Telemetry docs":"保存されたクエリとコラボレーション | Telemetry ドキュメント","Start with structured event examples for API requests, jobs, billing, databases, browser performance, AI agents, and product analytics.":"API、ジョブ、請求、データベース、ブラウザーのパフォーマンス、AI エージェント、製品分析に、実稼働対応の構造化イベント スキーマの例を使用します。","Webhook delivery log schema & retry fields | Telemetry":"Webhook 配信ログのスキーマと再試行フィールド | Telemetry","Record webhook attempts, status codes, retries, and latency. Keep request headers, secrets, and raw bodies out of delivery events.":"attempt_count、status_code、再試行、レイテンシ、安全な応答メタデータを備えた Webhook 配信スキーマ。リクエスト ヘッダー、シークレット、または生の本体は保存さã

261‚Œã¾ã›ã‚“。","Onchain automation monitoring | Telemetry":"オンチェーン自動化モニタリング | Telemetry","Database reliability monitoring | Telemetry":"データベースの信頼性の監視 | Telemetry","Frontend performance monitoring | Telemetry":"フロントエンドのパフォーマンス監視 | Telemetry","Kubernetes reliability monitoring | Telemetry":"Kubernetes 信頼性モニタリング | Telemetry","AutoGen timeout & task flow monitoring | Telemetry":"AutoGen タイムアウトとタスク フローの監視 | Telemetry","Product retention, activation & cohort analytics | Telemetry":"製品保持: アクティベーションとコホート分析 | Telemetry","Measure activation, feature adoption, and retention with SQL. Compare early product actions with later activity and revenue.":"アクティベーション、機能の導入、維持されたコホート、およびリピーターと収益を得る準備ができているアカウントを予測する最初の製品アクションを測定します。","AI agent success and handoff | SQL recipe":"AI エージェントの成功とハンドオフ | SQL レシピ","AI quality by prompt version | SQL recipe":"プロンプト バージョン別の AI 品質 | SQL レシピ","Background job retry rate | SQL recipe":"バックグラウンド ジョブの再試行率 | SQL レシピ","Database connection timeouts | SQL recipe":"データベース接続のタイムアウト | SQL レシピ","Database errors by SQLSTATE | SQL recipe":"SQLSTATE 別のデータベース エラー | SQL レシピ","Experiment revenue lift | SQL recipe":"収益増加の実験 | SQL レシピ","Funnel conversion by source | SQL recipe":"ソースごとのファネル変換 | SQL レシピ","Incident detection and recovery | SQL recipe":"インシデントの検出と回復 | SQL レシピ","Billing failure risk triage | SaaS SQL lab":"請求失敗リスクのトリアージ | SaaS SQL ラボ","Release observability coverage | SaaS SQL lab":"リリースの可観測性の範囲 | SaaS SQL ラボ","Retained activity and revenue | SaaS SQL lab":"活動の継続と収益 | SaaS SQL ラボ","Rolling error rate anomaly | SQL recipe":"ローリングエラー率異常 | SQL レシピ","For governance review, record the actor role, approved data class, row-count band, outcome, and review decision. Keep the exported payload out of the event.":"エクスポート メタデータは、エクスポートされたペイロードではなく、アクターの役割、承認されたデータ クラス、行数バンド、結果、レビューの決定を記録するときに、ガバナンス レビューをサポートします。","Define acceptance using product behavior, such as whether someone saved, sent, applied, or copied the result. A model-quality label does not measure that behavior.":"承認は、想定されるモデル品質ラベルではなく、保存、送信、適用、コピーなどの実際の製品の動作から定義する必要があります。","Stickiness is the day's distinct active users divided by that day's rolling distinct weekly active users.":"スティッキー性は、その日の個別のアクティブ ユーザーをその日のローリング個別の週ごとのアクティブ ユーザーで割ったものです。","Activation needs a time window long enough for the product's normal onboarding cycle.":"アクティベーションには、製品の通常のオンボーディング サイクルに十分な時間枠が必要です。","Calculate the distribution of elapsed time between signup and a user's first meaningful product action.":"サインアップからユーザーの最初の意味のある製品アクションまでの経過時間の分布を計算します。","MIN over conditional CASE expressions finds each user's first signup and activation timestamp.":"条件 CASE 式に対する MIN は、各ユーザーの最初のサインアップとアクティベーションのタイムスタンプを検索します。","Choose buckets that reflect the product's natural usage cycle.":"製品の自然な使用サイクルを反映したバケットを選択してください。","LAG finds the account's previous active month.":"LAG は、アカウントの前のアクティブな月を見つけます。","See how we test Telemetry's SQL examples, download the test data, and run a performance benchmark on your workload.":"Telemetry の再現可能な SQL チェック、決定論的データセット、イベント コントラクト、クレーム境界、防御可能なパフォーマンス結果を公開するためのプロトコルを検査します。","Telemetry tests and benchmark method":"Telemetry のテストとベンチマーク方法","Tests and benchmarks":"請求前の証拠","See what we test and what the results mean":"何がテストされ、何が主張されていないのかを検査する","Check our SQL tests and sample datasets below. These checks do not measure production performance. Use the benchmark steps to test latency and throughput on your own workload.":"このレã

261‚¸ã‚¹ã‚¿ãƒ¼ã¯ã€å†ç¾å¯èƒ½ãªè£½å“è¨¼æ‹ ã‚’合成例、顧客からのフィードバック、およびワークロードに依存するパフォーマンスから分離します。これを使用して、公開資料を検証したり、独自の決定をサポートできるベンチマークを設計したりできます。","Published tests and datasets":"検査可能な在庫","Review the tests and data":"今日から開ける証拠","How to run a repeatable benchmark":"防御可能なパフォーマンス結果を生み出す方法","No published runs means we have no performance result to report here. Use the steps and template to benchmark your own workload.":"これは明示的な証拠の境界であり、ゼロの結果ではありません。 プロトコルとテンプレートを使用して、ワークロード固有の実行結果を作成してください.","Split the production setup guide into steps. It covers sending an event, checking the schema and ingestion, writing SQL, creating a dashboard and alert, and reviewing the rollout.":"最初の運用作業を、イベントの送信、スキーマと取り込みの検証、SQL の作成、ダッシュボードとアラートの作成、ロールアウトの安全性の確認という重点的なステップに分割します。","Selected ai_output_reviewed events record evaluator, rubric, dataset, prompt, and release versions. Telemetry does not run evaluations or curate datasets.":"選択された ai_output_reviewed イベントと評価者、ルーブリック、データセット、プロンプト、リリース バージョン。組み込みの実行サーフェスやキュレーション サーフェスはありません。","Compare telemetry tools using the same test workflow. Review the product documentation and record what you would need to migrate.":"テレメトリ ツールを、再現可能なワークフロー、明示的な要件、ソース製品の詳細、文書化された移行境界と比較します。","Before testing tools, decide what data to collect and exclude, who will query it, and how they will respond to problems. Specify retention and expected volume.":"候補をテストする前に、シグナル、プライバシー境界、クエリ、応答ワークフロー、保持、および予想される量を定義します。","Try a similar workflow":"評価の青写真","Telemetry customer stories":"Telemetry お客様の事例","Each page includes the customer's published feedback and our suggestions for trying a similar workflow. We do not invent deployment details.":"すべてのストーリーは、お客様の公表された声明を当社の解釈から切り離し、でっち上げられた展開の詳細を避けます。","Event schema example | Telemetry":"イベントスキーマの例 | Telemetry","Log an event when a request, job, or other operation finishes. Define what one row represents, include the identifiers you need for queries, and leave sensitive payloads out.":"結果を所有するサービスを選択し、適切な粒度で 1 つの永続的なイベントを発行し、機密ペイロードを分析にコピーすることなく識別子を有用な状態に保ちます。","Log the final result":"結果で発行する","Define what one row represents":"穀物に名前を付けます","Use stable IDs and exclude private data":"バインドされたカーディナリティとプライバシー","Review each field before collecting it":"プライバシー ラベルをレビュー キューとして扱う","Pseudonymous identifiers can still be personal data when they relate to a person. Fields labeled for review can expose acquisition or provider details. Check these schemas against your retention, access, consent, deletion, residency, and contractual requirements before using them in production.":"「仮名」識別子は、個人に関連する場合には依然として個人データである可能性があります。 「レビュー」フィールドは、取得またはプロバイダーのコンテキストを公開する可能性があります。実稼働イãƒ

261³ã‚¹ãƒ„ルメンテーションの前に、独自の保持、アクセス、同意、削除、常駐、および契約上の要件を適用します。","SaaS dashboard example with SQL | Telemetry":"SQL を使用した SaaS ダッシュボードの例 | Telemetry","Review a dashboard example with its event schema, metric definitions, DataFusion SQL, sample results, and limitations.":"イベント粒度、メトリック定義、DataFusion SQL、合成結果、仮定、解釈境界を含む完全なダッシュボードの例を確認してください。","What one row represents":"条目","Use your own field names, but keep the same definition of one row. Check the linked schema before mapping your production events.":"宣言された穀物を維持しながら、これらの名前を契約に適合させます。運用プロデューサーからフィールドをマッピングする前に、リンクされたイベント スキーマを検査します。","Adapt this query to your events before using it in production. Set a time range and environment filter, decide how to handle incomplete time buckets, and require enough events for a useful comparison.":"このパブリック クエリは開始定義です。実稼働イベント契約に適した、制限された時間フィルター、完全バケット ポリシー、環境、および最小ボリュームを追加します。","What the results mean":"è

261§£é‡ˆå¢ƒç•Œ","SaaS dashboard examples with SQL | Telemetry":"SQL を使用した SaaS ダッシュボードの例 | Telemetry","SaaS dashboards with SQL and sample results":"証拠を示す SaaS ダッシュボードの例","Choose a question you need to answer. Each example includes the event schema, SQL, sample results, and notes on what the numbers mean. Open its page to review or share it.":"行う必要がある決定を選択し、イベント粒度、メトリクス、完全なクエリ、合成結果、仮定、解釈境界を検査します。各サンプルには、レビューまたは共有できる専用の正規ページがあります。","Questions these dashboards answer":"6 つの決定、6 つの契約","The previews use synthetic data to show how to arrange the charts. They do not measure customer results or Telemetry performance.":"以下のプレビューは総合的なものであり、Telemetry の顧客パフォーマンスや普遍的なベンチマークではなく、構造を示しています。","Telemetry use cases | Telemetry":"Telemetry の使用例 | Telemetry","Agent telemetry prompt pack | Telemetry":"エージェント Telemetry プロンプト パック | Telemetry","Agent telemetry prompt pack":"エージェント Telemetry プロンプト パック","Telemetry resources for structured events and SQL":"Telemetry 構造化イベントおよび SQL のリソース","Security and data handling | Telemetry":"セキュリティとデータの処理 | Telemetry","Synthetic examples. No customer data":"合成例 - 顧客データなし","The browser lab uses DuckDB so the data never leaves the page. Telemetry production queries use Apache DataFusion. The lessons intentionally stay inside SQL syntax that both engines support; when a function differs, use the production form below before saving a dashboard or alert.":"ブラウザー ラボでは DuckDB を使用しているため、データがページから流出することはありません。 Telemetry 本番クエリは Apache DataFusion を使用します。レッスンは意図的に共有 SQL サーフェス内に留まります。機能が異なる場合は、ダッシュボードまたはアラートを保存する前に、以下の作成フォームを使用してください。","Browser SQL playground for structured events | Telemetry":"ブラウザ SQL 構造化されたイベント用のプレイグラウンド | Telemetry","Browser SQL playground for structured events":"構造化されたイベントのためのブラウザ SQL プレイグラウンド","Telemetry SQL cookbook":"Telemetry SQL クックブック","Pick a sample dataset and edit its query. You can run it without an account. DuckDB runs in your browser through WebAssembly, so the data and SQL stay here.":"再現可能な構造化イベント フィクスチャを選択し、そのクエリを編集して、アカウントなしで実際の結果を検査します。 DuckDB は WebAssembly でローカルに実行されます。フィクスチャと SQL はこのブラウザに残ります。","sample datasets with defined field types.":"型付きイベント コントラクトを使用した確定的フィクスチャ。","Practice joins with a SaaS dataset":"孤立したフィクスチャから 1 つの接続された SaaS データセットに移行","What the playground checks":"この遊び場が何を証明するのか、そして何を証明しないのか","Structured log management and SQL | Telemetry":"構造化ログ管理と SQL | Telemetry","Telemetry cost calculator for events, storage, and SQL":"Telemetry コスト計算ツール: イベント、ストレージ、および SQL","Copy. Paste.":"コピーして貼り付ける。","Instrument your app.":"アプリにイベント記録を追加する。","How to start":"始め方","What do you want to understand?":"何を調べたいですか？","Choose an instrumentation use case":"記録する用途を選ぶ","Create a free account":"無料アカウントを作成","Telemetry setup prompt":"Telemetry 設定用プロンプト","Copy everything above. Paste it into your agent."

261:"上の内容をすべてコピーして、エージェントに貼り付けてください。","Works with Codex, Claude Code, Cursor, and more.":"Codex、Claude Code、Cursor などで使えます。","Select and copy the prompt above, then paste it into your coding agent.":"上のプロンプトを選択してコピーし、コーディングエージェントに貼り付けてください。","Pass the API key from trusted server-side configuration and verify a real event with SQL. Anonymous keys support this workflow; claim the workspace before creating dashboards. Keep the Python User-Agent header so requests reach the API.":"信頼できるサーバー側の設定から API キーを渡し、SQL で実際のイベントを確認します。匿名キーでもこの手順を実行できます。ダッシュボードを作成する前に、ワークスペースをアカウントに紐付けてください。リクエストが API に届くよう、Python の User-Agent ヘッダーは残してください。","Record the token counts returned by the provider.":"プロバイダーから報告された使用状況コンポーネントを保持します。","Record which prices you used so you can recalculate the estimate later.":"価格が変化した後でも分析見積もりを再現可能にします。","Check whether retries or cache misses account for higher cost or latency.":"実行パス内のコストと信頼性の変化について説明します。","Record whether the user accepted, saved, or discarded the output, or needed human help.":"プロバイダーの消費をレビューされた製品の成果に結び付けます。","Automatic retry rate, percent":"自動リトライ率(%)","Accepted output rate, percent":"合格率(%)","Estimate what each accepted output costs":"プロバイダーの使用状況を正規化し、有用な結果ごとのコストを測定します","An inexpensive request can still be wasteful if you retry it or discard the answer. Estimate cost per accepted output here, then use the SQL Lab to compare costs by account and feature.":"トークン支出は、それを生んだ機能、アカウント、再試行経路、レビュー済みのユーザー成果と結び付いて初めて改善に活かせます.電卓を使用して仮定をテストし、複数テーブルの SQL ラボに対して同じ分析を実行します。","Use consistent fields across providers":"プロバイダーに依存しないイベント コントラクト","Store each provider's usage in the same event fields. Your dashboard can then compare models and prices without a separate query for each provider.":"必要なプロバイダー応答フィールドを保持しますが、分析面を正規化することで、モデルと価格の変更に新しいダッシュボードが必要なくなります。","Event fields shared across providers":"プロバイダー中立のイベント契約","Check estimates against your invoice":"請求の範囲を制限する","Your provider invoice determines what you owe. Use event cost estimates to compare features, investigate margins, and find unexpected spending.":"プロバイダーの請求書を請求の真実として使用します。イベントレベルのコストは、帰属、製品決定、マージン調査、異常検出のための分析的な見積もりです。","Langfuse provides LLM traces, prompt management, evaluations, datasets, and experiments. Telemetry stores events for agent runs and product activity so you can query their cost, reliability, and results with SQL.":"Langfuse は、トレース、プロンプト管理、評価、データセット、実験のための LLM エンジニアリング プラットフォームです。 Telemetry は、コンパクトなエージェント、コスト、信頼性、および製品結果イベントのための、狭い SQL 優先オプションです。","Langfuse records model and tool steps in LLM traces. Telemetry stores events your application sends when an operation finishes.":"Langfuse は、モデルとツールの観察を含む LLM トレースを中心に置きます。 Telemetry は、アプリケーション所有のイベント テーブルと端末の結果を中心に置きます。","Use Telemetry to record final results with selected fields, then join them with cost, release, account, and reliability data using SQL.":"Telemetry は、保持されるレコードがコスト、リリース、アカウント、信頼性、およびビジネス コンテキストを SQL と結合できる限定された結果イベントである必要がある場合に便利です。","Query categories, versions, costs, and results without sending prompts or completions to Telemetry.":"プロンプトや完了のコンテンツを保持せずに、承認されたカテゴリ、バージョン、コスト、結果を分析できるプライバシーを最小限に抑える設計。","LangSmith provides tracing, evaluations, datasets, experiments, and deployment options for LLM applications. Telemetry stores the final results of AI and application tasks in event tables you can query with SQL.":"LangSmith は、LLM アプリケーションのトレース、評価、データセット、実験、展開オプションを提供します。 Telemetry は、AI とアプリケーションのワークフローにわたるコンパクトな結果イベントと SQL に焦点を当てています。","You want to query results without collecting prompts, completions, retrieved content, or tool payloads.":"プロンプト、完了、取得したコンテンツ、およびツールのペイロードは、デフォルトでは分析イベント パスにコピーしないでください。","With Telemetry, your application sends an event when an operation finishes. You can query those events together using SQL.":"Telemetry は、自動フレームワークやアプリケーション イãƒ

261³ã‚¹ãƒˆãƒ«ãƒ¡ãƒ³ãƒ†ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã®ä»£ã‚ã‚Šã«ã€æ˜Žç¤ºçš„なターミナル結果とクロスワークフロー SQL を中心にしています。","Event tables for product activity, service reliability, revenue, and AI tasks.":"製品、インフラストラクチャ隣接、収益、AI ワークフローにわたる 1 つのコンパクトな成果モデル。","You want to keep Amplitude for exploration and send selected task results to Telemetry.":"チームは、選択したターミナル結果を Telemetry に送信しながら、探索のために Amplitude を保持することに問題はありません。","Keep evaluations in Braintrust and query product and business events in Telemetry.":"Braintrust は評価システムのままですが、Telemetry は耐久性のある製品とビジネスの成果を所有します。","Opik lets you review production traces and run evaluations. Telemetry stores events that record how each task ended.":"Opik は、詳細な生産トレースのレビューと評価ループをサポートしています。 Telemetry は、コンパクトな最終結果を強調します。","MLflow provides OpenTelemetry-compatible GenAI tracing, evaluations, prompt versioning, experiments, and production monitoring. Telemetry stores selected task results in event tables that you can join with other application data using SQL.":"MLflow は、OpenTelemetry 互換の GenAI トレース、評価、プロンプト バージョニング、実験、実稼働モニタリングを提供します。 Telemetry は、アプリケーション全体の有界結果イベントと SQL に焦点を当てています。","Telemetry lets you join AI task results with product, account, billing, reliability, and release events.":"Telemetry は、AI の動作を製品、アカウント、請求、信頼性、リリース イベントに結び付けるコンパクトな最終結果を強調しています。","Keep traces and evaluations in MLflow. Send selected scores and final task results to Telemetry.":"MLflow はトレースおよび評価システムとして機能し、選択されたスコアと最終結果は Telemetry に送信されます。","Use LangSmith or OpenTelemetry for detailed traces. Send selected task results to Telemetry to query alongside product and operational data.":"詳細なトレースには LangSmith または OpenTelemetry を使用し、製品および運用データに結合する限定結果イベントには Telemetry を使用します。","Keep detailed diagnostic logs in Pino. Send a separate event to Telemetry when the request or workflow finishes.":"Pino を詳細な診断ストリームとして保持します。リクエストまたはワークフローが最終結果に達した場合にのみ、別のコンパクトな Telemetry 行を発行します。","A run ID from your application, a workflow name, and an allowed set of final statuses":"アプリケーションが所有する実行 ID、ワークフロー名、およびターミナル結果の分類","Wrap Agent.run to send one event when the run ends. Use Pydantic AI instrumentation for detailed model and tool traces.":"Agent.run をアプリケーション境界でラップし、1 つのターミナル結果を出力します。詳細なモデルとツールのトレースには、複製する代わりに Pydantic AI インストルメンテーションを使用します。","Use ADK callbacks or tracing to record execution details. Include the same approved run ID in the trace and the final event.":"ADK コールバックまたはトレースを使用して詳細な実行証拠を取得し、それを承認された実行 ID を持つコンパクトな結果に関連付けます。","Wrap the public agent or team run method and send one event when it ends. Add per-message events only when you need them for a specific query.":"パブリック エージェントまたはチームの実行境界をラップし、1 つの最終結果を出力します。特定のクエリがその粒度を必要とする場合を除き、メッセージごとに 1 つのビジネス イベントを避けてください。","Record a timeout with its configured duration and the last approved workflow state. A triggered node does not mean the run succeeded.":"構成されたタイムアウトと最後に承認されたワークフロー状態を使用して、タイムアウトを最終結果として扱います。単にトリガーされたノードから成功を推測しないでください。","A stable message ID, an allowed set of queue names, and a definition of when processing ends":"安定した論理メッセージ ID、キュー分類、および最終結果の定義","Send the event when the request or job ends. Keep platform request logs for debugging in the provider tools.":"リクエストまたはジョブの最終結果が得られた後に発行し、プロバイダー ネイティブの診断のためにプラットフォームのリクエスト ログを保存します。","A Set node that selects the approved workflow fields and final status":"承認されたワークフローメタデータと制限された結果フィールドのみを準備する Set ノード","Define one billable unit and exactly when your application records it.":"1 つの請求可能ユニットと、それが最終的なワークフロー境界を定義します。","Record authentication failures, access changes, and privileged actions. Use these events to reconstruct an incident timeline, and exclude credentials and private payloads.":"認証の失敗、アクセスの変更、特権アクション、インシデントのタイムラインなど、プライバシーを意識したセキュリティ イベントを設計します。","List where users authenticate and where privileged actions run.":"インベントリ認証と特権アクションの境界。","Record the authorization decision before each consequential tool call. Send a separate event with its final result afterward.":"結果として生じる各ツール呼び出しの前に認可決定を発行し、その後で個別の最終結果を発行します。","Log how each agent run ends. Add events for tool calls and human handoffs.":"エージェントの実行ごとに 1 つのターミナル結果と、ツールおよびハンドオフ イベントをログに記録します。","Record status, latency, identifiers, costs, and error categories in the same event.":"ステータス、レイテンシ、識別子、コスト、安全なエラー コンテキストをまとめてキャプチャします。","Queries that combine recent buffered events with stored history":"バッファーに保存さã

261‚ŒãŸæœ€æ–°ã®ã‚¤ãƒ™ãƒ³ãƒˆã¨æ°¸ç¶šçš„な履歴を組み合わせたリアルタイム クエリ","Charts, tables, exports, and alerts from query results":"クエリ結果のグラフ、テーブル、エクスポート、およびアラート","Use the interactive Query API for analysis. Use asynchronous exports for large result sets.":"インタラクティブなクエリ API は分析用に設計されていますが、大規模な抽出には非同期エクスポート パスを使用する必要があります。","Check several recent time buckets so one incomplete bucket does not trigger an alert.":"最近のいくつかのポイントを使用して、単一の不完全なバケットからのノイズを低減します。","Write down what to investigate or do when each threshold is crossed.":"すべてのしきい値を特定の調査または対応に結び付けます。","Exclude raw prompts, completions, documents, and tool arguments from events by default.":"デフォルトでは、生のプロンプト、補完、ドキュメント、およびツールの引数を分析パスから除外します。","Separate event tables for agent runs, model requests, tool calls, evaluations, and product activity":"エージェントの実行、モデルのリクエスト、ツールの呼び出し、評価、製品の結果の名前付きイベント テーブル","Copy prompt":"プロンプトをコピー",Copied:it,"Choose a use case and copy the prompt":"用途を選んでプロンプトをコピー","Choose a use case and paste the prompt into your coding agent. It adds telemetry to your app and checks the results. No signup required.":"ユースケースを選び、プロンプトをコーディングエージェントに貼り付けてください。アプリにテレメトリを追加し、結果を確認します。登録は不要です。","Paste into your coding agent":"コーディングエージェントに貼り付け","Run your app. See real data.":"アプリを動かして実際のデータを確認。","Paste the prompt into your coding agent.":"プロンプトをコーディングエージェントに貼り付けてください。","The prompt includes your free API key.":"プロンプトには無料の API キーが含まれています。","We couldn't prepare your prompt.":"プロンプトを準備できませんでした。","We couldn't copy the prompt. It's selected for you. Press ⌘C or Ctrl+C, or use your device's Copy action.":"プロンプトをコピーできなかったため、選択状態にしました。⌘C または Ctrl+C を押すか、端末のコピー操作を使ってください。","Refreshing won't reopen an expired trial. Start a new trial with a new key, or create a free account.":"ページを更新しても期限切れの試用は再開しません。新しいキーで試用を始めるか、無料アカウントを作成してください。","Try preparing your prompt again, or continue with a free account.":"もう一度プロンプトを準備するか、無料アカウントで続けてください。","Preparing your prompt...":"プロンプトを準備中...","Start a new trial":"新しく試用を始める","Find slow database queries by fingerprint":"遅いデータベース クエリをフィンガープリントで検出する","Calculate database transaction rollback rate":"データベーストランザクションのロールバック率の計算","Find database lock waits and deadlocks":"データベースのロック待機とデッドロックの検索","Measure database replication and CDC lag":"データベースのレプリケーションと CDC ラグを測定する","Track database migration failures by release":"データベース移行の失敗をリリースごとに追跡する","Rank JavaScript errors by route and release":"ルートおよびリリースごとの JavaScript エラーのランク","Measure SPA navigation latency by route":"ルートごとの SPA ナビゲーション遅延の測定","Calculate browser long-task rate by route":"ルートごとにブラウザのロングタスク率を計算する","Find slow frontend resources by host":"ホストごとに遅いフロントエンド リソースを検索する","Detect suspicious authentication bursts":"不審な認証バーストを検出","Analyze access-policy denials":"アクセスポリシーの拒否を分析する","Audit API-key lifecycle events":"API-Key ライフサイクル イベントを監査する","Review sensitive data exports with SQL":"SQL で機密データのエクスポートを確認する","Rank database queries by total time impact":"データベースクエリを合計時間の影響でランク付けする","Measure long-running database transactions":"長時間実行されるデータベース トランザクションの測定","Analyze database errors by SQLSTATE and release":"SQLSTATEとリリースによるデータベースエラーの分析","Measure database connection timeouts and churn":"データベース接続のタイムアウトとチャーンを測定する","Measure database replica staleness by region":"リージョンごとにデータベース レプリカの古さを測定する","Compare experiment conversion and revenue lift":"テストのコンバージョンと収益増加の比較","Calculate net and gross revenue retention":"純収益および総収益保持率の計算","Measure late-arriving events":"遅れて到着するイベントを測定する","Track event schema-version adoption":"イベントスキーマバージョンの導入を追跡する","Detect missed cron schedules":"欠落した Cron スケジュールの検出","Detect background-job retry storms":"バックグラウンドジョブの再試行ストームを検出する","Measure webhook end-to-e

261nd completion":"Webhook のエンドツーエンドの完了を測定する","Find host and container resource saturation":"ホストとコンテナのリソースの飽和状態を確認する","Calculate usage quota burn by account":"アカウントごとの使用量クォータの消費量を計算する","Analyze authentication failure rate":"認証失敗率の分析","Measure AI agent task success and human handoff":"AI エージェントのタスクの成功と人間による引き継ぎを測定する","Audit AI agent tool authorization decisions":"AI エージェント ツールの承認決定を監査する","Audit privileged actions with SQL":"SQL による特権アクションの監査","Compare Core Web Vitals by route and release":"ルートとリリースごとにコア Web バイタルを比較","Find Kubernetes restarts by workload":"ワークロードごとに Kubernetes 再起動を検索する","Measure product journey drop-off by session":"プロダクトジャーニーのドロップオフをセッションごとに測定する","Compare feature rollout error rate":"機能ロールアウトエラー率の比較","Measure Telemetry volume by event name":"イベント名によるTelemetryボリュームの測定","Measure incident customer impact by plan":"インシデントの顧客への影響を計画ごとに測定する","Evaluate RAG retrieval quality by version":"バージョンごとの RAG 取得品質の評価","Calculate API request throughput by route":"ルートごとの API リクエスト スループットの計算","Measure API 429 rate-limit recovery":"API 429 レート制限回復の測定","Find cache misses and stampede risk":"キャッシュミスとスタンピードのリスクを見つける","Detect N+1 database query patterns":"N+1 データベースクエリパターンの検出","Calculate incident detection and recovery time":"インシデントの検出と復旧時間を計算する","Find AI quality regressions by prompt version":"プロンプト バージョンごとに AI 品質の低下を見つける","Reconstruct a correlated workflow timeline":"相関のあるワークフローのタイムラインを再構築する","Calculate API error rate by route":"ルート別のAPIエラー率の計算","Calculate p50, p95, and p99 API latency":"p50、p95、p99 API レイテンシの計算","Measure background job retry and failure rate":"バックグラウンドジョブの再試行と失敗率を測定する","Find stalled background jobs with SQL":"SQL で停止したバックグラウンド ジョブを見つける","Measure webhook retry recovery":"Webhook の再試行回復を測定する","Calculate LLM cost by feature and model":"機能とモデルごとに LLM コストを計算する","Measure accepted AI outputs per dollar":"1 ドルあたりの受け入れられた AI 出力を測定する","Build a signup-to-activation funnel in SQL":"SQL でサインアップからアクティベーションまでのファネルを構築する","Calculate weekly cohort retention":"毎週のコホート維持率の計算","Find features used before upgrade":"アップグレード前に使用されていた機能を検索する","Detect missing service heartbeats":"欠落しているサービスのハートビートを検出する","Query nested AI tool-call events":"ネストされた AI ツール呼び出しイベントのクエリ","Calculate API error-budget burn rate":"API エラーバジェット燃焼率の計算","Compare API reliability by release":"リリースごとの API 信頼性の比較","Rank error fingerprints by customer impact":"顧客の影響によるエラーのフィンガープリントのランク付け","Measure queue wait time by job":"ジョブごとのキュー待ち時間の測定","Measure webhook latency and duplicate rate":"Webhook のレイテンシーと重複率を測定する","Measure LLM cache savings and retry cost":"LLM キャッシュの節約と再試行コストを測定する","Calculate DAU, WAU, and product stickiness":"DAU、WAU、製品の粘着性を計算する","Compare funnel c

261onversion by acquisition source":"取得元ごとのファネル コンバージョンの比較","Measure time to activation":"アクティベーションまでの時間を測定する","Measure churn and reactivation by cohort":"コホートごとのチャーンと再活性化の測定","Detect error-rate spikes with a rolling baseline":"ローリングベースラインによるエラー率のスパイクの検出","Measure event ingestion freshness":"イベント取り込みの鮮度を測定する","Find duplicate event ids":"重複するイベント ID を検索する","Measure required-field null rate":"必須フィールドのヌル率を測定する","Calculate trial-to-paid conversion":"試用版から有料版への変換を計算する","Measure payment-failure recovery":"支払い失敗時の回復を測定する","Calculate monthly recurring revenue movement":"毎月の経常収益の動きを計算する","Measure LLM time to first token":"最初のトークンまでの LLM 時間を測定する","Detect repeating AI agent tool loops":"繰り返しを検出する AI エージェント ツール Loops","Calculate API timeout rate by route":"ルートごとの API タイムアウト率の計算","Compare dependency p95 latency":"依存関係の比較 p95 レイテンシー","Measure API availability against an SLO":"SLO に対する API の可用性の測定","Measure dead-letter queue growth":"配信不能キューの増加を測定する","SQL log analysis and observability recipes | Telemetry":"SQL ログ分析と可観測性のレシピ | Telemetry","Interactive SQL lab for SaaS Telemetry | Telemetry":"SaaS 向けインタラクティブ SQL ラボ Telemetry | Telemetry","SQL recipe testing methodology | Telemetry":"SQL レシピのテスト方法 | Telemetry","Record authentication failures, access changes, and privileged actions to reconstruct incidents. Exclude credentials and private payloads.":"認証の失敗、アクセス権の変更、特権操作を記録してインシデントの経緯を追います。認証情報や非公開のデータは除外してください。","Check what each event records, when to send it, and which field types it needs. Review the example payload and privacy checklist before using it in production.":"クエリまたはスニペットを運用環境に適用する前に、行粒度、出力境界、必要なタイプ、プライバシー クラス、サンプル ペイロード、および検証チェックリストを確認してください。","Record the provider and the application action that made the request.":"使用状況をプロバイダーと製品のワークフローに帰属させます。","See the event fields and DataFusion query behind the example chart. Use the result to plan your dashboard.":"完全なイベント スキーマ、DataFusion クエリ、結果、グラフ、ダッシュボードの推奨事項を検査します。","Check how retries and caching affect the cost of each user request.":"回避可能なプロバイダーの試行とキャッシュの節約を、意図的なユーザーの要求から分離します。","Create a free API key and choose a guide for your application. Ask your agent to run the workflow and confirm that its events arrive in Telemetry.":"無料の API キーを作成し、最も近いリソースを選択し、インストルメンテーションが完了したとみなされる前にフローを実行するようにエージェントに依頼します。","Create a free workspace to run this query on your own events. Save the result to a dashboard to check it again later.":"無料のワークスペースを作成して、独自のイベントに対してこの分析を実行し、結果を保存し、変化を監視します。","The chart uses the columns returned by your browser query.":"ブラウザーのクエリによって返された列に適応した視覚化。","Run the query using this workflow's event fields and check the example result. Save the result to a dashboard or set up an alert.":"このワークフローの構造化フィールドに対してクエリを実行し、結果の例を検査して、有用な回答をダッシュボードまたはアラートに変換します。","Telemetry stores application events in tables you can query with SQL.":"Telemetry は、完全なインフラストラクチャ APM ではなく、イベントと SQL から始まります。","SQL queries and coding-agent templates for tasks such as tracking API errors and job failures.":"一般的な起動ワークフロー用のクエリとコーディング エージェント テンプレートの独自のライブラリ。","Copyable event schemas, tested SQL recipes, and instructions for adding Telemetry with a coding agent."

261:"コピー可能なイベント コントラクト、テスト済みの SQL レシピ、および具体的な決定に関連付けられたコーディング エージェントのインストール ガイダンス。","Your team knows SQL and wants to review and reuse the queries behind each result.":"分析をレビューしている人々はすでに SQL を理解しており、クエリが移植性と検査可能性を維持することを望んでいます。","Telemetry's cookbook pairs each question with a SQL query and the event fields it needs.":"Telemetry のクックブックは、一般的な探索的なクエリ ワークフローではなく、反復可能な質問と文書化されたイベント コントラクトから始まります。","You want analysts and engineers to use the same SQL queries to calculate metrics.":"アナリストとエンジニアが検査可能な SQL 定義を共有したいと考えています。","Custom application and business events in typed tables you can query with SQL.":"型付きテーブルと SQL を使用した、カスタム アプリケーションとビジネス イベントのための小規模で明示的なワークフロー。","Dashboards and threshold alerts that use saved SQL queries and defined event fields.":"明示的なクエリと安定したイベント コントラクトから構築されたダッシュボードとしきい値アラート。","SQL queries your team can review and reuse, with typed rows to check how each count was calculated.":"明示的なカウントルールと再利用可能なクエリを必要とするチーム向けの、検査可能な SQL と生の型付き行。","Your data policy allows identifiers and scores but excludes prompts and completions.":"プライバシー境界では、識別子とスコアは許可されますが、プロンプトと完了のコンテンツは除外されます。","Send an event when your application finishes a task. Query it alongside non-AI product and operational events.":"Telemetry は、あらゆるアプリケーション境界から明示的な結果イベントを取り込み、それらを非 AI 製品および運用データと結合します。","Your application chooses which fields to send. You can exclude prompts, outputs, retrieved content, and detailed traces.":"プロンプト、出力、取得されたコンテンツ、および詳細なトレース ツリーを除外できるアプリケーション所有のプライバシー境界。","AI SDK generation or streaming calls running on your server":"AI SDK の生成または信頼できるサーバー境界で実行されるストリーミング呼び出し","Use Mastra's built-in logs, traces, and evals to investigate individual runs. Send Telemetry the final application outcome.":"詳細な実行証拠には、すべてのトレース属性を Telemetry にコピーするのではなく、Mastra の組み込みログ、トレース、評価プリミティブを使用します。","A callback or wrapper that excludes model content from events":"モデルのコンテンツを除外するレビュー済みのコールバックまたはラッパー境界","Phoenix and Plug stop events do not describe a complete distributed span. Plug may not emit a stop event after an error. Keep exception and trace tools to investigate those failures.":"Phoenix および Plug の停止イベントは完全な分散スパンを構成するものではなく、Plug ではエラー後に停止イベントが発行されないケースが文書化されています。その診断境界に対する例外およびトレース ツールを保持します。","We create your free workspace and API key when you sign up.":"無料のワークスペースと API キーが自動的に作成されます。","Give your coding agent the setup prompt, then run a task in your app. Check that the event arrived and write your first query. You can also try sample data.":"セットアップ プロンプトをコーディング エージェントに貼り付け、実際のアプリケーション フローを 1 つ実行し、イベントを確認して最初のクエリを作成します。サンプル データはオプションのままです。","We'll add one event marked as sample data and open it in your workspace.":"明確にマークされたクイックスタート イベントを 1 つ追加し、ワークスペースで開きます。","We create your OpenAI cost-tracking workspace and API key when you sign up.":"API キーと OpenAI コスト追跡ワークスペースが自動的に作成されます。","We create your usage-billing workspace and API key when you sign up.":"API キーと使用量請求ワークスペースは自動的に作成されます。","We create your webhook delivery workspace and API key when you sign up.":"API キーと Webhook 配信ワークスペースは自動的に作成されます。","We create your agent observability workspace and API key when you sign up.":"API キーとエージェント可観測性ワークスペースが自動的に作成されます。","Compare replica, CDC, and search-consumer lag against health thresholds.":"レプリカ、CDC、検索コンシューマーラグを明示的な正常性分類と比較します。","The release reliability rate counts rolled-back operations as unsuccessful.":"ロールバックをå¤

261±æ•—として扱うことで、リリース レベルの信頼性の尺度が明確になります。","Product feature that produced the event.":"イベントを担当する製品表面。","Group product milestones from one event table by UTC day. Count successes and total attempts separately.":"1 つのイベント テーブルから開始し、耐久性のある製品のマイルストーンを UTC 日にグループ化し、成功したボリュームをすべての試行から切り離して保持します。","The input events use the same usage fields for every provider, so the query can compare them.":"プロバイダー固有の使用法はクエリの前に正規化され、安定した分析コントラクトが維持されます。","Use invoices to confirm charges. The event field contains an estimate.":"請求書を請求の真実として使用します。イベントフィールドは分析的な推定値です。","Choose an activation milestone that helps predict whether people will keep using your product.":"この製品の価値を予測する永続的なアクティベーション マイルストーンを選択してください。","A correlation between activity and revenue does not prove that activity increased revenue.":"活動と収益の間の相関関係を因果関係のリフトとして提示しないでください。","Join model costs and accepted outputs to billing results for each account. These costs are estimates. Check them against invoices.":"分析見積もりを請求書の真実として扱うことなく、アカウントレベルのモデルコストと受け入れられた結果を請求結果に結合します。","Cost per accepted output counts outputs accepted in your product. A successful provider response does not count on its own.":"受け入れられた出力ごとのコストは、プロバイダーの成功だけではなく、レビューされた製品の結果を使用します。","Accounts with no collected revenue have a null cost percentage.":"収益が回収されていないアカウントは、無限のマージンではなく、ゼロのコストパーセンテージで表示されたままになります。","Each row represents one failed payment. The query aggregates API and job events before joining them.":"失敗した支払いはレビューキューの粒度です。 API とジョブ テーブルは結合前に削減されます。","The count shows how many issues need investigation for each account.":"シグナル数は調査を優先しますが、不透明な健康スコアを意図的に回避します。","Decide who can view billing details and how support should follow up.":"サポート ワークフローと請求コンテキストのアクセス境界を定義します。","List releases from both tables before calculating error rates. A release with no request data gets a null rate, so missing events cannot look like zero errors.":"レートを計算する前に共有リリース スパインを構築することで、欠落しているインスツルメンテーションが完全な信頼性のように見えるのではなく、ヌルのままになります。","The release list includes every version found in either table.":"リリース スパインには、行があるテーブルから開始するのではなく、いずれかのソースに存在するバージョンが含まれます。","Each row represents one UTC day. The window includes only complete days of sample data.":"UTC 日は目に見えるレポート粒度であり、ウィンドウは完全な合成日で終わります。","Each sample release has the same request volume and a complete 10-day window.":"各合成リリースは等しい量と完全な 10 日間のウィンドウを持ち、比較形状を検査可能にします。","Group service events by account and incident. Then join incident severity and account revenue.":"インシデントの重大度やアカウントの収益コンテキストを追加する前に、サービス イベントをアカウントとインシデントの粒度まで縮小します。","Revenue shows which accounts the incident affected. It does not measure severity or damages.":"表現される収益はコミュニケーションのコンテキストであり、重大度の計算式や契約上の損害額の計算ではありません。","Use traces to investigate execution steps. Use completion events to count results such as paid orders or resolved tasks.":"成果物テーブルを分散トレースと間違えたり、トレースを永続的なビジネス イベントと間違えたりしてはなりません。","Decide which details stay in traces and which final results you need to record as events for SQL analysis.":"どのスパンを診断に残し、どのコンパクトでレビューされた結果を永続的な分析イベントにするかを決定します。","SQL for product and agent results":"SQL 限界を超えた製品とエージェントの結果","Detailed traces and product results":"詳細なトレースと耐久性のある製品結果","Are services sending completion events, free-form logs, spans, metrics, or documents whose fields change?":"プロデューサーは、正規の結果イベント、自由形式のログ、スパン、メトリクス、または進化するフィールドを含むドキュメントを送信していますか?","Use event tables when you need SQL joins across product usage, reliability, AI runs, billing, and customer results.":"製品、信頼性、AI、請求、顧客の結果を検査可能な SQL に結合することが主なニーズである場合は、型付きイベント パスを使用します。","Define one request, job, or billing event with status, duration, release, and approved identifiers for joining related records.":"成功、失敗、期間、リリース、安全な相関フィールドを含む 1 つの正規のリクエスト、ジョブ、または請求イベントを定義します。","Send the same test data to every candidate, at the volume you expect in production.":"すã

261¹ã¦ã®å€™è£œã«å¯¾ã—て、同じ境界付きフィクスチャと現実的なボリューム モデルを再生します。","Choose a question such as which webhook failures remain unresolved or which activation step loses the most accounts. Use it to decide when to log and which fields to include.":"どの Webhook エラーが未解決のまま残っているか、どのアクティベーション ステップで最も多くのアカウントが失われるかなどの質問を選択します。この決定により、イベントの境界と必須フィールドが決まります。","Endpoint values use route templates, such as /users/:id, instead of raw URLs.":"エンドポイント値は、生の URL ではなく、制限されたルート テンプレートです。","Set a start and end time before using this query in production.":"このクエリを運用環境で使用する前に、制限時間フィルターを追加してください。","Record token usage and status after the provider finishes responding.":"トークンの使用法とステータスは、プロバイダーと応答の境界で最終的になります。","Which activation step loses the most new accounts?":"新規アカウントの離脱が最も多い有効化ステップはどれですか？","Count completed account milestones in order. Show how many accounts were eligible for each step.":"永続アカウントのマイルストーンを順番に測定し、ファネルの各ステップで分母を明確にします。","UTC time when the operation finishes.":"結果境界の UTC 時間。","An event for a completed signup, with acquisition and plan fields. Use a pseudonymous account identifier and review marketing attribution fields for privacy before collecting them.":"取得と計画のコンテキストを備えた永続的なアカウント入力イベント。 ID は匿名のままにし、プライバシーの審査後にのみマーケティング帰属を取得します。","Which accounts complete the milestones you use to define activation?":"どのアカウントがアクティベーションを定義する永続的な瞬間に達しますか?","An event sent when a request finishes. Use route templates instead of raw URLs, choose errors from a fixed list, and measure latency at the service.":"生の URL の代わりにルート テンプレートを使用した端末リクエスト イベント、制限されたエラー カテゴリ、およびサービス境界で測定された遅延。","An event that links a declared incident to an affected customer workflow. Keep request payloads out of the incident record.":"リクエストのペイロードをインシデント レコードにコピーすることなく、宣言されたインシデントを顧客のワークフローに接続する、制限付きの影響観察。","An event sent when a sign-in attempt finishes, with method, result, and risk values from fixed lists. Exclude credentials, tokens, raw IP addresses, and free-form provider errors.":"制限されたメソッド、結果、およびリスク フィールドを含むターミナル サインイン結果。資格情報、トークン、生の IP アドレス、および自由形式のプロバイダー エラーを意図的に除外します。","Record the policy decision before an agent calls a tool that can change data or take action. Use approved tool, risk, decision, and policy values. Exclude prompts, arguments, results, credentials, and customer content.":"結果としてエージェント ツールが呼び出される前に記録されるポリシー決定。プロンプト、引数、結果、資格情報、および顧客コンテンツを除外しながら、限定されたツール、リスク、意思決定、およびポリシーのフィールドをキャプチャします。","An event sent when a tool call finishes, for checking agent reliability. Keep arguments and results in the trace system. Send only approved categories and identifiers to link related events.":"エージェントの信頼性分析のための境界付き端末ツール呼び出しイベント。引数と結果を専門家トレース システムに保持し、承認されたカテゴリと相関識別子のみを保持します。","An event your app records for a telemetry delivery attempt. Send it to a separate destination or sample a limited number of attempts so logging a delivery does not create another delivery event indefinitely.":"アプリケーションが所有するテレメトリ配信試行ã

261®è¦³å¯Ÿã€‚配信ごとに再帰的なイベントが作成されるのを避けるために、別のシンクまたは制限されたサンプルを使用します。","After a delivery succeeds, is rejected, times out, or reaches its retry limit.":"配信が成功した後、拒否された後、タイムアウトになった後、または制限された再試行を使い果たした後。","Number of delivery attempts, up to the retry limit.":"制限付き配信の試行回数。","Total delivery duration, including retries.":"制限付き再試行を含む合計配信期間。","Keep detailed spans in your trace backend. Send the final result to Telemetry with an approved identifier to link it to the trace.":"必要に応じて、詳細なスパンのトレース バックエンドを保持します。承認された相関識別子を使用して、制限された製品結果を Telemetry に送信します。","Wait for the database commit, queued task, or model workflow to finish before logging success. A handler can return successfully while that work is still pending.":"ハンドラーが成功しても、データベースのコミット、キューに入れられたタスク、またはモデルのワークフローが永続的な境界に達するまでは、ビジネスの成果は成功しません。","Add events in application code":"アプリケーション境界を計測する","Start where the workload runs":"ワークロード境界から開始する","Check that region, release, service, and runtime fields use the expected values.":"リージョン、リリース、サービス、およびランタイムのディメンションが制限されていないことを確認します。","A 200 response can still mean the workflow was rejected or is incomplete. Record the business result where your app knows what happened.":"200 応答は、拒否されたワークフローまたは不完全なワークフローを表す可能性があります。制限されたビジネス結果を、それを所有するレイヤーに追加します。","Send one event when a request, job, or workflow finishes. Keep the individual log lines and spans in your debugging tools.":"すべてのログ行またはスパンをミラーリングしないでください。リクエスト、ジョブ、またはワークフローが SQL で分析する価値のある結果に達したときに、1 つの制限付きイベントを送信します。","Use consistent fields in application code":"アプリケーション境界で正規化する","Send approved frontend and edge events through your server. Keep API keys there, check consent, and use route templates instead of raw URLs.":"API キー、プライバシー、同意、ルート カーディナリティを保護しながら、信頼できるサーバーの境界を通じて、制限されたフロントエンドとエッジの結果を収集します。","Send only approved fields to an endpoint you control. Forward them with a server-side credential and a timeout.":"ホワイトリストに登録された小さなペイロードをアプリケーション所有のエンドポイントに送信し、サーバー側の資格情報と制限されたタイムアウトを使用して転送します。","Compare Braintrust evaluations and traces with Telemetry SQL for AI costs, reviewed results, billing, reliability, and product events.":"制限付き AI コスト、レビューされた結果、請求、信頼性、製品イベントについて、Braintrust の評価とトレースを Telemetry SQL と比較します。","Compare Helicone's LLM gateway and request tracing with Telemetry's SQL for AI costs, task results, billing, and product events across providers.":"Helicone の LLM ゲートウェイとリクエストのトレースを、制限された AI のコスト、結果、請求、製品イベントについて Telemetry のプロバイダー中立の SQL と比較します。","Compare W&B Weave traces and evaluations with Telemetry SQL for AI costs, reviewed results, billing, reliability, and product events.":"制限付き AI コスト、レビューされた結果、請求、信頼性、製品イベントについて、W&B Weave のトレースと評価を Telemetry SQL と比較します。","Define events for agent tool authorization decisions. Specify the allowed tool, risk, policy, result, owner, and privacy values.":"限定されたツール、リスク、ポリシー、結果、所有権、およびプライバシーのフィールドを使用して、エージェント ツールの承認決定をモデル化します。","Telemetry does not provide LLM trace storage and replay for prompts, completions, retrieved documents, or tool arguments. Send only the fields you have approved for event analysis.":"Telemetry は、専用の LLM トレース製品として、プロンプト、入力完了、取得したドキュメント、またはツール引数を保存および再生しません。承認された境界付きフィールドのみを送ä

261¿¡ã—ます。","See what changed in Telemetry, when it shipped, and where to try it.":"実質的な Telemetry 製品、ドキュメント、SQL、データセット、および信頼性の変更を、明示的な日付と検査可能な動作へのリンクとともに追跡します。","See what we test":"テスト境界を参照","What changed and where to try it":"検査可能な宛先による実質的な変更","Use consistent fields for each delivery attempt. Record the final status code and approved response metadata. Exclude URLs, request headers, authorization, payloads, and raw response content.":"有用な配信スキーマは、試行フィールドを正規化し、最終ステータス コードと制限付き応答メタデータを保持し、URL、要求ヘッダー、承認、ペイロード、生の応答コンテンツを除外します。","Send only the fields and identifiers you have approved. Leave prompts and tool payloads out.":"プロンプトやツールのペイロードをコピーせずに、境界付きフィールドと承認済みの識別子を送ä

261¿¡ã—ます。","Record and query {value0}":"{value0}: 所有境界から信頼できるクエリへ","Document what each {value0} row represents and which service sends it. Send test events to check the fields, then verify that the query answers your question.":"{value0} を永続的な分析コントラクトとして扱います。所有者は文書化された 1 つの穀物を放出し、備品は畑を証明し、レビューされたクエリは指定された質問に答えます。","Choose the fields":"フィールドを選ぶ","Keep field names and types stable once production queries depend on them. Document optional fields and add them only when they answer a specific question.":"運用クエリが既存のフィールド名とタイプに依存した後も、既存のフィールド名とタイプを安定した状態に保ちます。オプションのコンテキストは、特定の決定によって制限され、文書化され、正当化されたままにする必要があります。","Record one result per row":"1 つの行を 1 つの永続的な結果と等しく保つ","Query the event and set up monitoring":"イベントをクエリして操作可能にする","Use one row per request, job, payment attempt, or completed milestone to avoid counting it twice.":"リクエスト、ジョブ、支払い試行、または永続的なマイルストーンごとに 1 行にすることで、偶発的な二重カウントを防ぎます。","Record the version used in production and how many runs you evaluated. Keep automated scores separate from human reviews so you can check where they disagree.":"有用な品質ループにより、バージョン管理された運用コンテキストが保存され、自動化されたスコアがレビュー結果から分離され、評価されたカバレッジが常に可視化されます。","Record the pricing version used for each cost estimate. Join costs to retries and final task results to see what each completed task cost.":"バージョン管理された見積もりが再試行とアプリケーションが実際に評価するダウンストリームの結果に結合されると、プロバイダーの使用がさらに便利になります。","Choose when to log":"境界を設定する","Check which events this guide covers":"適切な測定境界についてはこのページを選択してください","Send browser measurements through your server":"ブラウザの測定値が 1 つの管理された境界を越える","After consent, collect only the Web Vitals or frontend result fields you have approved.":"同意後に、許可リストに登録された Web Vital または制限されたフロントエンドの結果を収集します。","Record AutoGen task timeouts":"AutoGen タスクフローのタイムアウトを制限された結果に変える","When the AutoGen team stops, record its last approved workflow state and configured timeout. Leave out messages, task text, tool payloads, and free-form stop reasons.":"メッセージ、タスク テキスト、ツール ペイロード、または無制限の停止理由をコピーすることなく、チーム境界で最後に承認されたワークフローの状態と構成されたタイムアウトをキャプチャします。","Assign a stable run ID, workflow, team name, and release. Choose the starting state from a fixed list.":"安定した実行 ID、ワークフロー、チーム名、リリース、および制限された開始状態を割り当てます。","Keep message and tool details in traces. When the task finishes, record the handoff, tool, and message counts.":"結果の境界でハンドオフ、ツール、メッセージをカウントしながら、メッセージとツールの詳細を追跡します。","Record timed_out, timeout_ms, and the last approved state. Choose the termination category from a fixed list.":"timed_out、timeout_ms、最後に承認された状態、および有界終了カテゴリを記録します。","Link traces to the final task result":"詳細な実行を耐久性のある製品の成果に結びつける","Send and verify a {value0} event":"{value0}: 境界から検証された行まで","Use {value0} where your app knows the final result. Collect only the fields you need, then verify a test event before building charts.":"制御されたアプリケーション境界で {value0} を使用し、イベント コントラクトを小さく保ち、集約ビューを構築する前に既知の結果を検証します。","Allow only stable identifiers, status, duration, and error categories from a fixed list.":"安定した識別子、ステータス、期間、および制限付きエラー カテゴリをホワイトリストに登録します。","Create one reusable server-side client. Set its timeout and retry limit.":"制限されたネットワーク動作を持つ再利用可能なサーバー側配信クライアントを 1 つ準備します。","Log an event when the operation succeeds, fails, retries, or times out.":"成功、失敗、再試行、またはタイムアウトの境界に結果イベントを追加します。","Log when your app knows the final result of the request, run, delivery, or job.":"リクエスト、実行、配信、またはジョブが最終結果をもたらす境界でログを記録します。","Where to log":"イベントを記録する場所","Choose where to add events":"実行時ã

261®å¢ƒç•Œã‚’一致させる","Choose a Telemetry integration guide for the runtime that handles your requests, jobs, or agent runs.":"アプリケーションが所有するランタイムと結果の境界に合わせて、運用指向の Telemetry 統合ガイドを選択してください。","Log where the final result is known":"結果がわかる境界を選択してください","The instructions ask the agent to name events, use snake_case fields, specify units, and include identifiers for SQL joins.":"エージェントは、名前付きイベント、限定された snake_case フィールド、明示的なユニット、および SQL で有用な識別子に誘導されます。","Define the event fields first. Then build a dashboard to check runs, tool calls, latency, cost, failures, and task results.":"制限されたイベント スキーマと、実行、ツール、レイテンシ、コスト、失敗、結果を確認できるダッシュボードから始めます。","Ask Cursor to add activation and retention events, then check the dashboard it creates.":"アクティブ化、保持、および検査可能なダッシュボード インストルメンテーションには、焦点を絞った Cursor ワークフローを使用します。","Tell Codex which product actions and failures to log, and ask it to verify that the events arrive.":"Codex に、検証付きの製品、信頼性、結果テレメトリに関する限定された概要を提供します。","Check the events your agent adds":"検査可能なデータで終わる命令","Tell the agent which events to send":"エージェントに小さくてレビュー可能な取り込み境界を与える","Paste the setup instructions":"境界のあるブリーフを 1 つ貼り付けます","Use approved identifiers. Keep private payloads out of events.":"プライベート ペイロードの代わりに制限された識別子を使用します。","Automated checks verify that each query runs on the tested SQL engine. People review what the results mean. Synthetic data can test a query, but your team still needs to check its business rules.":"クックブックでは、機械がチェックできる SQL の互換性と人間がレビューできる解釈を分離しています。この境界により、合成データがビジネス ルールを検証できるかのように装うことなく、各例が役に立ちます。","Design JSON events with consistent fields, send them to Telemetry, and query them with SQL. Learn what to log, what to exclude, and how to build charts.":"構造化ログ管理の実践的なガイド: 正規の JSON イベントの設計、型付きフィールドの取り込み、SQL によるワークフローのクエリ、結果の視覚化、機密データの遮断。","Choose when the event should fire":"決定境界を選択する","Include a consistent event name, UTC time, status, duration, environment, release, and approved identifiers. Add other fields only when they answer a known question.":"安定したイベント名、UTC 時間、ステータス、期間、環境、リリース、安全な識別子、既知の質問で必要な制限されたディメンションを含めます。","Debug logs record individual steps. To find out whether a checkout finished or a retry recovered, you may need to piece together several messages. A structured event puts the final result and the fields needed to investigate it in one record.":"従来のアプリケーション ログは、ローカルでの実行を説明するのに貴重ですが、通常、重要な質問は多くのメッセージにまたがります: チェックアウトは終了しましたか?どのアカウントが影響を受けましたか?再試行で回復しましたか？新しいリリースによりレイテンシーは変更されましたか? 構造化イベントは、成果と分析コンテキストを1つの型付きオブジェクトとして記録します.","Structured log management means defining event fields, deciding which data to collect, and storing events in queryable tables. Use those tables for searches, SQL, charts, dashboards, and alerts. Keep traces, metrics, and debug logs for questions that need them.":"構造化ログ管理とは、これらのオブジェクトを定義し、そのスキーマとプライバシーの境界を制御し、それらをクエリ可能なテーブルとして保持し、結果の検索、SQL クエリ、視覚化、ダッシュボード、およびアラートを操作する実践です。これはトレースとメトリクスを補完します。すべてのデバッグ メッセージがビジネス イベントになる必要はありません。","A completion event":"正規の完了イベント","Keep events consistent as your app changes":"分析の耐久性を維持する設計ルール","Group the results by service owner, release, or rollout group to find where the change happened.":"変更を、制限された所有権またはロールアウトのディメンションごとに分類します。","Measure the serialized payload after redaction. One completion event may be larger than a debug log, but sending fewer events can still cost less.":"編集後にシリアル化されたペイロードを測定します。少量の正規アウトカムは、多くの狭い診断イベントよりもコストを抑えながら、より大きな結果を得ることができます。","A consistent operation label from a fixed list. Exclude parameter values.":"パラメーター値を持たない、正規化さã

261‚ŒãŸåˆ¶é™ã•ã‚ŒãŸæ“ä½œãƒ©ãƒ™ãƒ«ã€‚","Record which operation is blocked, the blocker fingerprint, how long it waited, and how the wait ended. Use those fields to find recurring blockers.":"ロック競合は、ブロックされたアプリケーション操作が安定したブロッカー フィンガープリント、待機期間、解決結果に関連付けられている場合に対処可能になります。","Database lag fields can mean write, flush, replay, or connector delay. Specify which delay each field measures.":"データベース遅延フィールドは、書き込み、フラッシュ、リプレイ、またはコネクタ遅延を意味する場合があります。測定された境界に名前を付けます。","A deploy can appear healthy even when a migration stopped halfway through. Record the final migration status so you can check whether the database is ready for the release.":"デプロイは正常に見える一方で、部分的に適用された移行では、後のアプリケーション リクエストがリスクにさらされることがあります。 1 つのターミナル移行結果を記録すると、リリースの準備状況を検査できるようになります。","Use release, service, and database fields to find which deployment needs review.":"リリース、サービス、データベースにより、レビューが必要な正確なロールアウト境界が特定されます。","Record a stable error fingerprint, route template, release, and privacy-safe session identifier. This query uses those fields to rank repeated browser failures without grouping on raw stack traces.":"ブラウザー エラーは、安定したフィンガープリント、ルート テンプレート、リリース、プライバシーに安全なセッション ID を保持している場合に対処可能になります。このクエリは、生のスタック トレースをグループ化せずに、繰り返される失敗をランク付けします。","Record completion when the route is ready to use. A URL change alone does not mean the page has finished loading.":"完了境界は、URL の変更のみではなく、ルート固有の準備完了状態を表す必要があります。","A denied action may mean the policy worked, a rollout broke access, or someone tried something suspicious. Record the policy version and approved actor fields to help distinguish those cases.":"拒否されたアクションは、正常な適用、ロールアウトの失敗、または不審な動作を示している可能性があります。ポリシーのバージョンと限定されたアクターのコンテキストを保持することで、これらのケースを区別できるようになります。","Keep a version mapping when you rename policies.":"ポリシーの名前変更には、永続的なバージョン マッピングが必要です。","Average CPU and memory show sustained pressure. Use maximum disk utilization to catch a full disk that an average could hide.":"平均的な CPU とメモリにより、持続的な圧力が特定されます。最大ディスク使用率は、平均化すべきではない容量境界を捉えます。","An agent can finish without solving the task. Compare runtime success with reviewed results and human handoffs to see how often it produces useful work.":"技術的に完了したエージェントの実行が必ずしも役立つとは限りません。このパターンでは、実行時の成功をレビューされた結果や人間による引き継ぎと並行して維持できるため、自動化の品質はワークフロー境界で測定されます。","Compare frontend performance by route and release to find regressions. This query produces one row per group and sorts by the share of Web Vital samples that passed your thresholds.":"フロントエンド平均は、ルートを保持して境界を解放すると実用的になります。このクエリは、入力された Web-vital サンプルをルートおよびリリースごとに 1 行にピボットし、製品のレビュー済みしきい値を通過したサンプルの割合によって結果を並べ替えます。","A restart counter alone cannot show when restarts happened or whether users were affected. Record restarts and readiness samples for the same workload to find periods of repeated failure.":"再起動カウンターだけでは、変更がいつ発生したか、ユーザーが影響を受けたかどうかはわかりません。このイベント パターンは、再起動の移行と準備サンプルをワークロード境界でまとめて保持するため、レビュー担当者は持続的な不安定性を特定できます。","Compare rollout and control groups on the same release. This query shows requests, errors, error rate, and latency for each feature-flag cohort so you can spot regressions.":"ロールアウトの決定には、同じリリース境界での同様のコントロールが必要です。このクエリでは、機能フラグ コホートごとにリクエスト、エラー、エラー率、レイテンシがまとめて保存さã

261‚Œã‚‹ãŸã‚ã€å°ã•ã„ながらも重要な信頼性の回帰が確認できます。","Record the feature flag, cohort, and release so someone else can repeat the rollout comparison.":"機能フラグ、コホート、リリースにより、ロールアウト境界での比較が再現可能になります。","Compare groups with similar traffic and customer mixes. If they differ, split the results by an approved field such as plan or region.":"同等のトラフィックと顧客の組み合わせを比較するか、レビューされた境界ディメンションによって結果をセグメント化します。","Service error rates do not identify affected customers. Record the incident, pseudonymous account, plan, approved impact category, and duration so responders can plan recovery and contact affected accounts.":"サービスレベルのエラー率からは、誰が影響を受けたのかがわかりません。制限付き影響イベントは、1 つのインシデントを仮名のアカウント、計画、制御された影響の種類、および期間に結び付けるため、対応チームは復旧とコミュニケーションに優先順位を付けることができます。","Group by plan to help prioritize follow-up. The query does not expose customer names.":"計画は、制限された優先順位付けの次元です。クエリでは顧客名は公開されません。","Compare hit rate, backend cost, and concurrent misses by approved cache-key pattern.":"ヒット率、バックエンド コスト、および同時ミスを、制限されたキャッシュ キー パターンごとに比較します。","Group by a fixed set of cache-key patterns your app defines. Raw cache keys would create too many groups.":"グループ化キーは、カーディナリティの高い生のキャッシュ キーではなく、制限されたアプリケーション定義のパターンです。","Table of cache-key patterns with the most backend work":"表: バックエンド作業ごとの上部境界パターン","Latency and token cost cannot tell whether an AI workflow is useful. Join prompt versions to reviewed results to compare a rollout with the version it replaced.":"レイテンシとトークン コストでは、AI ワークフローが有用かどうかを判断できません。このパターンは、制限されたプロンプト バージョンをレビュー済みの品質結果と結合するため、ロールアウトを以前のバージョンと比較して評価できます。","For high-volume workflows, limit which event names you collect or sample traces.":"大量のワークフローでは、制限されたイベント名の許可リストまたはトレース サンプリングが必要になる場合があります。","Count each team and feature pair once with DISTINCT so heavy users do not dominate the ranking.":"DISTINCT チームと機能のペアにより、ヘビーユーザーがランキングを独占しないようにします。","Track timeouts separately. They can appear as different status codes or client disconnects, so use one consistent timeout value in the outcome field.":"タイムアウトは複数のステータスコードやクライアント切断として現れるため、独立した割合として扱う必要があります.正規化された結果フィールドにより、それらが比較可能になります。","Group by dependency and operation to find which calls need investigation.":"論理的な依存関係と操作によってグループ化することで、結果を実用的な状態に保ちます。","An SLO sets the reliability target. Show successful events, total events, and the target together so reviewers can check whether the service met it.":"SLO は、信頼性率を決定境界に変換します。良好なイベント、全体的なイベント、および目標をまとめて管理することで、コンプライアンス レビューを監査可能にします。","The query returns the target beside the measured value so charts show whether the service met it.":"目標は観察値の横に返されるため、チャートとレビューで意思決定の境界が維持されます。","Define activation once and use that definition in every query.":"アクティベーション用の永続的な定義を 1 つ作成し、それをどこでも再利用します。","Define signup, activation, adoption, retention, upgrade, and churn before calculating a funnel or cohort. Use the same definitions across queries.":"ファネルやコホートを計算する前に、サインアップ、アクティベーション、導入、保持、アップグレード、チャーンに関する永続的な定義を作成します。","Group regressions by source, environment, schema version, or release to find which deployment changed and who should investigate.":"回帰をソース、環境、スキーマ バージョン、リリースごとに分類して、所有者とロールアウトの境界を明確にします。","Send one completion event":"正規の完了イベントを 1 つ発行する","Specify field types and allowed values":"型付きの制限されたディメンションを使用する","Add events to the client wrapper":"クライアント境界を計測する","Record when a full pool or temporary lock makes a caller wait, time out, roll back, or fail a user task.":"呼び出し元が待機、タイムアウト、ロールバック、またはユーザーに表示されるワークフローに失敗した場合、プールがいっぱいになった場合や一時ロックが実行可能になります。","Keep release, migration, replica, and region fields to find which deployment introduced a regression.":"リリース、移行、レプリカ、およびリージョンのフィールドを保持して、回帰をそれを引き起こしたデプロイメント境界に分離できるようにします。","Group frontend regressions by route and release to find what broke and which deployment introduced it.":"フロントエンドの回帰は、安定した製品表面と展開境界に分離できる場合に対処可能になります。","Use approved categories for general reports. Show individual identifiers only in views with restricted access.":"一般的なレポートのディメンションを制限したままにし、識別子を制限されたドリルダウンに移動します。","Telemetry changelog | Product, SQL, and documentation":"Telemetry 変更履歴 |製品、SQL、およびドキュメント","Named event tables with a documented meaning for each row, required fields, and rules for which data to collect.":"レビューされたイベント粒度、必須フィールド、およびプライバシー境界を備えた名前付きイベント テーブル。","Consistent wide-event tables with approved identifiers for related records and rules for excluding sensitive data.":"承認された相関識別子と制限された機密データ処理を備えた正規のワイド イベント テーブル。","Replay a fixed test dataset. Compare accepted rows, timestamps, field types, nulls, and duplicate handling.":"境界付きフィクスチャを再生し、受け入れられた行、タイムスタンプ、フィールド タイプ、NULL、および重複処理を比較します。","Named event tables with a documented meaning for each row, approved fields, consistent types, and data collection rules.":"明示的な粒度、ホワイトリストに登録されたフィールド、安定したタイプ、および文書化されたプライバシー境界を備えた名前付きイベント テーブル。","Request and tool events sent by your app, with approved fields, pricing versions, stable run IDs, and SQL you have checked.":"境界フィールドを含むアプリケーション所有のリクエストおよびツール イベント、バージョン管理された価格見積もり、安定した実行 ID、およびレビューされた SQL。","Typed event tables with approved actor and account identifiers, a documented meaning for each row, schema versions, and allowed field values.":"レビューされたアクターとアカウントの識別子、イベントの粒度、スキーマのバージョン、および制限されたディメンションを含む型付きイベント テーブル。","Try {value0} alongside Telemetry":"Telemetry と併せて {value0} を試す","Choose one workflow. Define its event fields and check the SQL against known results.":"1 つの制限されたワークフローを型指定されたイベントに変換し、SQL を確認します。","Send and verify events with {value0}":"{value0} でイベントを送信して確認する","Run SQL in your browser on a 15-table SaaS database with more than 10,000 rows. Follow database reliability lessons, or download the data as DuckDB seed SQL, JSON, or CSV.":"10,000 行を超えるダウンロード可能な 15 テーブルの SaaS 可観測性データベース、ガイド付きデータベース信頼性レッスン、DuckDB シード SQL、JSON、CSV、およびブラウザー実行で演習します。","See how Telemetry schedules saved SQL, selects and aggregates results, records alert state changes, and sends email.":"保存さã

261‚ŒãŸ SQL からの実装されたパスと、ポイントの選択、集計、遷移、履歴、電子メール配信を通じて期日要求をたどります。","Consistent event fields":"安定したイベント契約","Keep private data out":"非公開データを含めない","Verify that events arrive":"イベントの到着を確認する","Run the workflow, check that its events arrive, and query the results before calling the setup finished.":"代表的なイベントが到着し、クエリまたはダッシュボードによってワークフローが表示されることが証明されるまで、インストルメンテーションは終了しません。","Choose when to record runs, tool calls, model requests, costs, failures, and task results.":"有用な実行、ツール、モデル、コスト、失敗、結果の境界を選択します。","Ask Claude Code to add events with consistent fields and verify them with SQL.":"レビューされたイベント コントラクトと Claude Code 実装パスからの検証ループを適用します。","SaaS SQL lab lesson | Telemetry":"SaaS SQL ラボ レッスン | Telemetry","Interactive SaaS SQL lab":"インタラクティブ SaaS SQL ラボ","Terms of service | Telemetry":"利用規約 | Telemetry","Which fields are required or sensitive? Which need a fixed set of values, and which must stay out of events?":"どのフィールドが必須、機密、制限付き、または禁止されていますか?","Which approved database operation fingerprints are consistently slow?":"どの境界データベース操作フィンガープリントが一貫して遅いですか?","Telemetry collects selected application, product, billing, job, webhook, and agent results. It does not provide general log ingestion or full-stack collection.":"Telemetry は、一般的なログの取り込みやフルスタックの収集ではなく、制限されたアプリケーション、製品、請求、ジョブ、Webhook、およびエージェントの結果に重点を置いています。","Send JSON events for your application and business processes, then query them as SQL tables.":"カスタム アプリケーションとビジネス結果のための JSON イベントから SQL テーブルへの直接のワークフロー。","Copy schemas, SQL recipes, and coding-agent prompts to add events to one workflow at a time.":"コピー可能なスキーマ、SQL レシピ、および一度に 1 つのワークフローを導入するためのコーディング エージェント プロンプト。","You need to query selected application events, rather than collect every source of machine data in one place.":"最初の要件は、すべてのマシン データ ソースを一元化するのではなく、制限されたアプリケーション ワークフローをクエリすることです。","You need to choose and query your own events, rather than automatically collect APM and infrastructure data.":"中核的な要件は、APM とイãƒ

261³ãƒ•ãƒ©ã‚¹ãƒˆãƒ©ã‚¯ãƒãƒ£ã®è‡ªå‹•åŽé›†ã§ã¯ãªãã€åˆ¶é™ã•ã‚ŒãŸã‚«ã‚¹ã‚¿ãƒ  イベント ストリームです。","You need SQL for selected AI and business results. You do not need automatic tracing of the full application stack.":"主な要件は、アプリケーション スタック全体の自動トレースではなく、制限された AI とビジネスの成果に対する SQL です。","Only approved cost, latency, status, tool, and acceptance fields should leave the application.":"制限されたコスト、レイテンシ、ステータス、ツール、および承認フィールドのみがアプリケーションから離れる必要があります。","Opik is an open-source LLM evaluation and observability platform with traces, datasets, metrics, experiments, and test suites. Telemetry uses SQL to analyze selected AI and application results.":"Opik は、トレース、データセット、メトリクス、実験、テスト スイートを備えたオープンソースの LLM 評価および可観測性プラットフォームです。 Telemetry は、制限された AI とアプリケーションの結果よりも SQL に焦点を当てています。","Send Core Web Vitals and approved frontend result fields through a rate-limited server proxy. Keep the Telemetry API key on the server.":"Telemetry API キーを公開せずに、レート制限されたサーバー プロキシを通じてコア Web バイタルと制限されたフロントエンドの結果を収集します。","Pass an approved operation fingerprint from the call site instead of deriving it from raw SQL.":"生の SQL から取得するのではなく、呼び出しサイトから境界付きフィンガープリントを渡します。","Send approved Kubernetes restart, readiness, and rollout fields to Telemetry. Use SQL to compare workloads.":"ワークロードレベルの SQL 分析のために、制限された Kubernetes の再起動、準備状況、およびロールアウトの観察を Telemetry に送信します。","A reason category from a fixed list, only when the source value is approved for collection":"ソース値の収集が承認された場合のみ、制限された理由カテゴリ","Keep Pino diagnostic logs and send selected completion events to Telemetry to analyze Node.js requests, jobs, and product reliability.":"Pino 診断ログを、Node.js リクエスト、ジョブ、および製品の信頼性分析のために、制限された Telemetry 結果イベントと組み合わせます。","Record Flask request results and SQLAlchemy transaction behavior with approved Python event fields, consistent route templates, and safe error categories.":"制限された Python イベント、安定したルート テンプレート、および安全なエラー カテゴリを使用して、Flask リクエストの結果と SQLAlchemy トランザクションの動作を測定します。","A fixed list of operation names that excludes raw keys and command arguments":"生のキーとコマンド引数を除外する限定された操作分類法","A fixed list of tool categories and a call or run identifier assigned by your app":"限定されたツール分類とアプリケーション所有の呼び出しまたは実行識別子","A fixed list of operation names that excludes collection documents and filter values":"コレクションドキュメントやフィルター値を含まない、限定された操作分類法","Listen for Phoenix request lifecycle events and forward the final request result with approved fields. Exclude connection data, parameters, and exception text.":"Phoenix リクエストのライフサイクル イベントにアタッチし、接続データ、パラメータ、例外テキストをコピーせずに、制限されたターミナル リクエストの結果を転送します。","When a GitHub Actions workflow finishes, send its run, attempt, job, conclusion, duration, and release fields.":"実行、試行、ジョブ、結論、期間、リリース コンテキストを含む GitHub アクションから、制限されたターミナル ワークフロー結果を送信します。","Use the n8n HTTP Request node to send approved fields for workflow completion, failure, retries, item counts, and downstream delivery results to Telemetry.":"n8n ワークフローの完了、失敗、再試行、項目数、およびダウンストリーム配信結果を、HTTP 要求ノードを介して、制限された Telemetry イベントに送信します。","Joining accounts shows which customer plans experienced database failures.":"アカウント ディメンションは、インフラストラクチャの症状を顧客への影響の証拠に変えます。","Count each affected account once so repeated failures from one account do not inflate the total.":"障害が発生したアカウントを個別に区別することで、騒々しい顧客が影響を受けるアカウント数を独占することを防ぎます。","An SLO sets the reliability target. Show events that met the target, total eligible events, and the target together so reviewers can check the result.":"SLO は信頼性の目標を定めます。目標を満たしたイベント数、集計対象の総イベント数、目標値を並べて表示すると、結果を確認できます。","Related feature":"関連機能","SQL lessons":"SQLレッスン","How to interpret the results":"結果の読み取り方","Related lessons":"関連レッスン","Who reviews this page":"このページのレビュー担当","Example event schemas":"イベントスキーマの例","Event schemas for this workflow":"このワークフローのイベントスキーマ","View schema":"スキーマを見る","Sample data":"サンプルデータ","synthetic rows in":"件の合成データ。テーブル",". The sample timestamps shift to match the query window when the data loads.":"。データの読み込み時に、サンプルのタイムスタンプをクエリの期間に合わせて調整します。","Queries return up to 500 rows. The sample data is synthetic.":"クエリは最大500行を返します。サンプルは合成データです。","The sample data and query stay in your browser.":"サンプルデータとクエリはブラウザー内に留まります。","Read the query walkthrough":"クエリの解説を読む","Query results and chart":"クエリ結果とグラフ","Ran in your browser":"ブラウザーで実行済み","Recipe collections":"クエリ例のコレクション","More SQL recipes":"その他のSQL例","Ask the agent to add event tracking":"エージェントにイベント記録の追加を依頼する","For Cursor users adding event logging to their apps":"製品計測器を出荷する Cursor ユーザー向け","Paste this prompt into Cursor to add event tables, track signup steps, and build dashboards.":"Cursor 内からイベント テーブル、ファネル追跡、ダッシュボードを追加するためのコピー可能なセットアップ プロンプト。","Records product actions, billing events, onboarding steps, and application failures.":"ユーザーの行動、請求、オンボーディング、および運用シグナルをキャプチャします。","For teams tracking model costs and slow AI requests":"モデルの使用量、トークンの支出、レイテンシのリスクを伴う AI 製品の場合","Track OpenAI and LLM costs by model, feature, and customer. Use SQL dashboards to compare spending with latency, failures, and accepted outputs.":"SQL ダッシュボードと予算アラートを使用して、モデル、機能、顧客、レイテンシ、エラー率、結果ごとに OpenAI と LLM の支出を監視します。","Record agent runs and tool calls in Telemetry tables. Query retries, latency, cost, failures, and whether users accepted the results.":"SQL 対応イベント テーブルで、実行、ツール呼び出し、再試行、レイテンシー、モデル コスト、失敗、および受け入れられた結果に関する AI エージェント テレメトリを計測します。","Compare model cost, latency, and failures with whether users save or accept the result.":"モデルのコスト、レイテンシ、失敗を、ユーザーが結果を保存または受け入れたかどうかと比

261較します。","Which hosts have stopped reporting heartbeats or are running out of disk space?":"ハートビートの報告が止まったホストや、ディスクの空き容量が少ないホストはどれですか？","Use security audit-log analytics for authentication and privileged actions elsewhere in your application.":"エージェント境界外での認証および特権アクションには、セキュリティ監査ログ分析を使用します。","Track whether a run finished separately from whether a reviewer accepted its result.":"技術的な完了と、レビューされたタスクの成功を切り離してください。","Write down what counts as a successful task and which verdicts reviewers can choose.":"タスクレベルの成功ルーブリックと管理されたレビュー担当者の結果を定義します。","Which models produce accepted results within your budget?":"予算内で受け入れられる結果を出すモデルはどれですか？","Add events to the database wrapper, connection pool, transaction commits and rollbacks, and migration job.":"アプリケーション データベース ラッパー、プール、トランザクション境界、および移行ジョブを計測します。","Use the same account identifiers to compare revenue changes with product usage, application failures, and support requests.":"安定したアカウント識別子を使用して、収益の変化をアクティベーション、導入、信頼性、サポートのシグナルに結び付けます。","Define what one event represents. Specify its required fields, types, units, allowed values, arrival deadline, and duplicate handling.":"各契約の粒度、必須フィールド、タイプ、単位、許可される値、遅延、および重複ポリシーを定義します。","Rank API routes by 5xx error rate. Exclude routes with fewer than 20 requests so one failure does not dominate the results.":"API ルートを 5xx エラー率で順位付けします。1 件の失敗が結果を大きく左右しないよう、リクエストが 20 件未満のルートを除外します。","Which API routes have the highest 5xx error rate with at least 20 requests?":"リクエストが 20 件以上ある API ルートのうち、5xx エラー率が最も高いのはどれですか？","Checkout failed on 5 of 25 requests. Search failed on 1 of 25.":"チェックアウトは 25 件中 5 件のリクエストで失敗しました。検索は 25 件中 1 件でした。","The minimum-volume rule excludes canary groups with too few requests to compare.":"最小量ルールにより、小さなカナリア サンプルからの比較が保護されます。","Most users in this sample reach the activation milestone within one day. Some take several days.":"このサンプルのユーザーの多くは、1 日以内にアクティベーションの条件を満たします。数日かかるユーザーもいます。","Check event freshness, missing fields, duplicates, and schema versions alongside the product metrics that use those events.":"新しさ、完全性、独自性、スキーマの採用を、サポートされる製品の指標とは別に、第一級のシグナルとして扱います。","Half of the payments requiring authentication recovered. The remaining invoices total $2,940.":"認証が必要だった支払いの半数が回復しました。残りの請求額は合計 $2,940 です。","High p95 duration shows that some third-party requests are slow even when most finish sooner.":"p95 の所要時間が長い場合、大半が早く終わっていても、一部のサードパーティへのリクエストは遅いことがわかります。","Compare transferred bytes with duration to check whether larger responses explain the slowdown.":"転送されたバイト数は、レイテンシとペイロードの増加を区別するのに役立ちます。","Group by release to compare long tasks before and after a deployment.":"リリースのグループ化は、前後のレビューをサポートします。","Record each authorization decision where the application enforces it. This query counts denied, allowed, and approval-required calls by tool and risk class so you can compare policy changes without reading raw tool payloads.":"エージェントのセキュリティ分析は、施行境界から始まります。このクエリは、ツールおよびリスク クラスごとの意思決定量、拒否数、承認要求、許可数を保存するため、チームは生のツール ペイロードを解釈せずにポリシーの変更をレビューできます。","Compare device classes and regions only when each group has enough samples to interpret its percentiles.":"サンプル量により比較がノイズから保護される場合にのみ、デバイス クラスと地理をセグメント化します。","Counting distinct transactions prevents repeated samples of one wait from inflating the result.":"個別のトランザクション数により、同じ待機の繰り返しサンプルから結果が保護されます。","Use average utilization to check capacity. It does not establish a failure on its own.":"平均使用率は容量のコンテキストを提供しますが、単独で障害信号として使用されることはありません。","Published tests, what they check, and how to run a benchmark":"公開テスト目録、クレーム境界、ベンチマークプロトコル","What the tests tell you":"それぞれの公的証拠がサポートできること","How we 

261check customer results":"顧客の証拠には別のバーがあります","Before publishing a result, we check its correctness, document the environment and limitations, retain the raw results, and get approval to share it. This list excludes internal experiments and synthetic SQL output.":"結果は、正確性の調整、環境の完全な開示、生の結果の保持、警告レビュー、および公開使用の承認を経た後にのみここに表示されます。内部実験および合成 SQL 出力は除外されます。","Added five database tables and six tested lessons. Investigate query regressions, connection pools, lock waits, replication lag, migrations, and customer impact. Download the synthetic data or run the lessons in your browser or DuckDB.":"5 つの接続されたデータベース テーブルと、クエリ回帰、接続プール、ロック待機、レプリケーション ラグ、移行、顧客への影響に関する 6 つのテスト済みレッスンを追加しました。すべての結果は合成されたままで、ダウンロード可能で、ブラウザーまたは DuckDB で実行可能です。","Expanded the SQL Lab to 10 tables, 10,898 synthetic rows, and 12 tested lessons. Added six dashboard examples with complete SQL and eight event schemas with field definitions and privacy guidance.":"接続された SQL ラボを 10 のテーブル、10,898 の決定的行、および 12 のテスト済みレッスンに拡張しました。完全な SQL を含む 6 つのダッシュボードの例と、プライバシー ガイダンスを含む 8 つのフィールド レベルのイベント コントラクトを追加しました。","Published a six-table synthetic SaaS dataset with nine read-only lessons. Each lesson has its own page and runs in your browser. Download the dataset as DuckDB seed SQL, JSON, or CSV and read how we created it.":"9 つの読み取り専用レッスン、インデックス可能なレッスン ページ、ブラウザー実行、DuckDB シード SQL、JSON、テーブル レベルの CSV ダウンロード、および宣言された出所を備えた 6 テーブルの合成 SaaS データセットを公開しました。","We list changes to product behavior, published guidance, datasets, and what our reviews cover. Unchanged entries keep their original dates.":"製品とコンテンツの更新は、行動、公開ガイダンス、データセット、またはレビューの境界が大幅に変更された場合にリストされます。日付は、変更されていないページを新しく見せるためだけに更新されるのではありません。","Event tables for the operational or business results you choose to migrate.":"移行対象として選択された運用またはビジネスの成果に関する、境界付きの構造化イベント テーブル。","Your app sends selected outcome events. Telemetry does not collect them automatically.":"目的を持った結果イベントの取り込み。自動収集は暗黙的に行われません。","Handled failures and business results grouped by error categories your application defines.":"アプリケーション所有のエラー カテゴリごとにグループ化された、境界処理された障害イベントとビジネス結果イベント。","No direct equivalent. Keep Splunk or another specialist to query logs, traces, metrics, security data, and other machine data together.":"直接的に相当するものはありません。クロスシグナルおよび無制限のマシンデータ ワークフローについては、Splunk または別の専門家を雇用します。","No gateway equivalent. Add events to your existing model client or agent and keep the service that routes provider requests.":"同等のゲートウェイはありません。既存のモデルのクライアントまたはエージェントの境界を計測し、選択したルーティング層を保持します。","Telemetry comparison":"Telemetryの比較","Try one workflow":"1つのワークフローで試す","Telemetry comparisons | Telemetry":"Telemetry の比較 | Telemetry","Telemetry comparison guide":"Telemetry 比較ガイド","Telemetry customer story":"Telemetry お客様の事例","Test the workflow with your own events":"ワークフローを検証できる証拠に変える","Send events and query the results":"同じイベントから回答までのワークフローを試してみる","How builders use events and SQL":"ビルダーが構造化イベントと SQL を密接に保つ理由","Read what customers said about Telemetry, then try our event and query examples for similar work.":"公開された顧客からのフィードバック。確認済みのコンテキストと実践的なパターンとともに提示され、メトリクスやå

261®Ÿè£…の詳細を考え出さずに他のチームが適応できるようになります。","Each story includes suggestions for events to record, queries to run, and reports to build.":"それぞれのストーリーは、根底にあるニーズを、別のチームが評価できる実用的なインストルメンテーション、クエリ、レポートのワークフローに変えます。","Read the queries":"クエリを読む","required sections. Complete them before submitting a measured result for review.":"測定された結果を出版のためにレビューする前に、必須の証拠グループを作成する必要があります。","Use consistent fields":"フィールドは正規化されています","Measure recovery":"回復が測定される","Record one event when the run finishes":"1 回の完了した実行が再利用可能な分析契約になる","Send the event when your application knows the final result. Check the stored fields before using them in a dashboard or evaluation.":"所有者が最終結果を知った後にのみ発行し、ダッシュボードまたは評価ワークフローがそれに依存する前に保存されたコントラクトを検証します。","Send the event":"発行された契約","Check the test event":"治具が検証されました","Compare results":"分析の再利用","Query quality, reliability, and cost per result by feature and release.":"Power は、品質、信頼性、ユニット経済性 SQL を機能とリリースごとにレビューしました。","Send and check an event":"契約証拠パス","Query the result":"質問が解決されました","Test the schema before building a dashboard":"ダッシュボードを構築する前に契約を証明する","Mixing different kinds of results in one table, which makes counts and rates ambiguous.":"1 つのテーブルに複数の穀物を混ぜると、個数と割合が曖昧になります。","Check these before publishing the result":"結果を公開する前にこれらを証明してください","Check the query and metric definitions":"ダッシュボードの信頼性を維持するためのチェック","Choose a dashboard question":"6 つの決定、6 つの契約","Telemetry use case":"Telemetry の使用例","Compare agent results before a release":"1 つのエージェントの実行からリリースの決定までの移行","Calculate the cost of a completed task":"トークンの使用をレビュー可能なユニットエコノミクスに変える","Measure {value0} and check the results":"{value0}: 実装から決定まで","Check the stored rows":"行を証明する","Use this guide to choose what to measure and when to log it. For a shorter setup prompt, open the matching template.":"ユースケース ガイドを使用して、結果、イベントの境界、分析の質問を選択します。短いコピーアンドペースト実装の概要の準備ができたら、一致するテンプレートを開きます。","Related use cases":"範囲と隣接するユースケース","Telemetry integration":"Telemetry の統合","Keep detailed steps in your tracing tool. Send one event with the final result so you can query it alongside cost, reliability, and product usage.":"ステップレベルのトレースを専門家トレース パスに保持し、エージェントの品質、コスト、信頼性、製品の動作を結合できる 1 つのコンパクトなターミナル イベントを発行します。","Test the integration":"実装の証拠","Check the stored event":"証拠を検証する","Test events for checking success, failure, retries, and timeouts.":"成功、失敗、再試行、タイムアウトの動作を検証するためのフィクスチャ駆動のパス。","Telemetry integrations | Telemetry":"Telemetry 統合 | Telemetry","Send success, failure, timeout, and retry examples before relying on an alert or dashboard.":"完全な統合では、アラートまたはダッシュボードが信頼される前に、成功、失敗、タイムアウト、および再試行の例が送信されます。","Telemetry integration guides":"Telemetry 統合ガイド","Use the same field definitions across services":"最初のスキーマを相互運用可能に保つ","Adapt these fields to your workflow. Document units, allowed statuses, and identifiers before several services write to the same table. Name the team responsible for the schema.":"これらのフィールドをワークフローに適応させますが、複数のサービスが同じテーブルに依存する前に、ユニット、ステータス カテゴリ、識別子、および所有権を明示的に保ちます。","Try the example":"検査可能な証明パス","Read the schema, SQL, and sample result":"イベント契約から目に見える答えまで","This example includes the schema, read-only SQL, and synthetic results. Use it to check how the query works. It does not measure customer results.":"この例では、宣言されたスキーマ、読み取り専用の SQL、および決定論的な合成結果を使用します。顧客のベンチマークとしてサンプル データをæ

261ç¤ºã›ãšã«ãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãƒ•ãƒ­ãƒ¼ã‚’示します。",", then follow the setup guide for Claude Code, Cursor, or Codex.":"、次に、同じレビューされたテレメトリ境界を、焦点を当てた Claude Code、Cursor、または Codex 実装パスに運びます。","Add events to your existing stack":"既存の技術スタックにイベントを追加する","Choose a setup guide for your application":"アプリに合う設定ガイドを選ぶ","Choose which data to send to Telemetry":"すべてのペイロードを安全なものとして扱うことなく、テレメトリを有用な状態に保ちます","Review our documented controls and decide which fields your team will collect before sending production events.":"製品に文書化された制御の実際的な概要と計測の境界は、実稼働イベントを送信する前にチームが決定する必要があります。","Contact us for current infrastructure and vendor details, contract questions, or help with a security questionnaire.":"この公開概要に記載されていない現在のインフラストラクチャ、ベンダー、契約、またはアンケートの詳細については、Telemetry にお問い合わせください。","Have your team review the event fields":"人間が契約を管理できるようにする","The skill helps an agent choose where to add events. Your team decides what each event means, which fields it may contain, how long to keep it, and when to alert.":"このスキルは、エージェントが有用なワークフロー境界を見つけるのに役立ちますが、イベントの意味、許可されたフィールド、保持ポリシー、運用しきい値はチームが所有します。","Telemetry SQL recipe":"Telemetry SQL レシピ","Choose a question about your logs and copy the DataFusion SQL. Each recipe includes an event schema, sample results and chart, and notes on edge cases. Download the test data as JSON or CSV, then adapt the query for a dashboard or alert.":"ログを型付きで構造化されたイベント テーブルとして分析します。質問から始めて、クエリとグラフで終了します。各レシピは、現実的なスキーマとコピー可能な DataFusion SQL、合成結果データ、有用なビジュアライゼーション、パブリック JSON および CSV フィクスチャ、解釈メモ、エッジ ケース、およびダッシュボードまたはアラートの推奨事項を組み合わせています。","Sample result tables and charts":"視覚的なプレビューを備えたクロール可能な結果テーブル","We test the SQL. Check the business rules against your data.":"構文チェックは自動化されています。解釈は明確なままである","Telemetry creates tables from structured events. Once your events arrive, adapt a recipe, save the result, and turn it into a shared dashboard or alert.":"Telemetry は、構造化イベントからテーブルを作成します。フィールドが流れ始めたら、レシピを調整し、結果を保存して、共有ダッシュボードまたはアラートに変換します。","Telemetry SQL recipes":"Telemetry SQL レシピ","Use the result to choose your next action":"結果で決定を説明する","Query one account's signups, model usage, jobs, billing, API failures, and database operations. Every lesson runs locally against the same synthetic tables. Inspect the joins and compare results by release.":"サインアップからアクティベーション、モデルの使用状況、バックグラウンド作業、請求、API の障害、データベース操作までアカウントをフォローします。すべてのレッスンは同じ合成テーブルに対してローカルで実行されるため、結合、リリース比較、ビジネス定義は引き続き表示されます。","Fifteen tables with shared account and release IDs":"15 のテーブル、明示的なビジネス結合キー","Check what each metric counts":"通訳もレッスンの一部です","DuckDB runs the lab queries in your browser. Telemetry uses Apache DataFusion for production queries. The lessons use syntax both engines support. Where a function differs, use the DataFusion form below before saving a dashboard or alert.":"ブラウザー ラボでは DuckDB を使用しているため、データがページから流出することはありません。 Telemetry 本番クエリは Apache DataFusion を使用します。レッスンは意図的に共有 SQL サーフェス内に留まります。機能が異なる場合は、ダッシュボードまたはアラートを保存する前に、以下の作成フォームを使用してください。","Adapt the business rules before using the query":"コピーしても安全でã

261‚ると想定するのは安全ではありません","Your team defines an active account, a recovered payment, a permanent webhook failure, and acceptable latency. Each recipe identifies the rules to check before using it for a dashboard or alert.":"クエリでは、アクティブなアカウントの定義、回復された支払い、永続的な Webhook の失敗、または許容可能な遅延を知ることはできません。各レシピにはそれらの選択肢に名前が付けられているため、レビュー担当者はダッシュボードやアラートが正式になる前にそれらを変更できます。","Each recipe has a downloadable JSON bundle with its schema, sample input, SQL, expected output, engine version, and review notes. Download the displayed results as CSV or the chart as SVG. The sample input shows field names and types. It may not contain enough rows to reproduce the full result.":"すべてのレシピは、型付きスキーマ、例示的な入力行、正確な SQL、決定論的な予想出力、エンジン バージョン、およびレビュー メモを含む JSON バンドルを公開します。 CSV は同じ表示結果を公開しますが、静的 SVG はサンプル チャートをインデックス化して再利用可能にします。コンパクトな入力は、フィールド名と JSON タイプを示しています。意図的に、集計結果の完全なジェネレーターとしては表されていません。","Query application results with structured events":"文字列ではなく質問を中心に構築された構造化されたログ管理","Query checkout results over time":"決済結果の推移をクエリする","Storage and cost estimate":"透明性のある計画見積もり","Enter your event volume, retention, query time, and team size to estimate storage and monthly cost. Adjust the inputs to compare workloads.":"明示的な仮定に基づいて、イベント量、クエリ実行時間、およびユーザーベースの計画コストをモデル化します。入力を変更し、推定の各コンポーネントを検査します。","See how we calculate the estimate":"すべての出力は入力まで追跡可能です","The formulas below show how each input affects the total. Use measured production values when you have them.":"計算機はモデルを意図的に単純に保つため、見積もりを独立してチェックし、測定された生産値に置き換えることができます。","The estimate does not account for compression, so serialized payload size may differ from billable storage. Use observed storage usage when evaluating a real workload.":"この算術はペイロード圧縮に関して意図的に保守的です。シリアル化されたすべてのバイトが課金対象の格納バイトになるとは主張しません。実際のワークロードを評価するときに、ペイロードの仮定を観察された使用量に置き換えます。","Telemetry template":"Telemetry テンプレート","Set up {value0} and check the results":"{value0}: 実装から決定まで","Use the prompt to add events, then check the stored fields and query results. Review the event definitions before relying on the numbers.":"プロンプトを実装の概要として扱います。有用な成果物は、コピーされたコードだけではなく、信頼できる答えを生成するレビューされたイベント コントラクトです。","Check the events, queries, and dashboard":"完全なインストルメンテーション パスが後に残すもの","You checked that events exclude prompts, bodies, credentials, signatures, and private content.":"プロンプト、本文、資格情報、署名、およびプライベート コンテンツの編集がチェックされました。","Telemetry templates | Telemetry":"Telemetry テンプレート | Telemetry","Choose a template for the question you need to answer":"空白のイベント スキーマではなく、実動に関する質問から始める","collecting post-deploy outcomes...":"デプロイ後ã

261®çµæžœã‚’収集中…","We checked where the code runs, shared event fields, verification steps, and the linked implementation guides":"コードの実行場所、共通のイベント項目、検証手順、リンク先の実装ガイドを確認しました","We checked the event names, suggested fields, questions to query, and data to exclude":"イベント名、推奨項目、クエリで答える問い、除外するデータを確認しました","We checked the sample data definitions, table joins, read-only SQL, expected results, and what the results mean":"サンプルデータの定義、テーブル結合、読み取り専用SQL、期待される結果とその意味を確認しました","We checked what each dashboard counts, metric definitions, SQL syntax, sample results, and how data freshness affects interpretation":"各ダッシュボードの集計対象、指標の定義、SQL構文、サンプル結果、データの鮮度が解釈に与える影響を確認しました","We checked what each event represents, which service sends it, field types, sensitive data, the example, and validation steps":"各イベントの意味、送信元サービス、項目の型、機密データ、例、検証手順を確認しました","We checked which events to send, which data to exclude, and how to add the code":"送信するイベント、除外するデータ、コードの追加方法を確認しました","We checked the comparison sources, test criteria, workload assumptions, and which tools to keep when migrating":"比較の出典、テスト基準、ワークロードの前提、移行時に残すツールを確認しました","We checked the product differences, vendor documentation, and steps for testing both tools":"製品の違い、ベンダーの文書、両ツールのテスト手順を確認しました","We checked what each event and metric represents, the SQL and sample results, and the assumptions and data freshness needed to interpret them":"各イベントと指標が表す内容、SQLとサンプル結果、解釈に必要な前提とデータの鮮度を確認しました","We checked what each event represents, which service sends it, required fields, sensitive data, examples, and related SQL":"各イベントの意味、送信元サービス、必須項目、機密データ、例、関連SQLを確認しました","We checked the test script, sample data definitions, SQL engine version, and what the tests cover":"テストスクリプト、サンプルデータの定義、SQLエンジンのバージョン、テストの対象を確認しました","We checked the SQL syntax, required event fields, sample results, and limits on using the query":"SQL構文、必要なイベント項目、サンプル結果、クエリの利用上の制限を確認しました","We checked the query restrictions, sample data, browser execution, and database reliability metrics":"クエリの制限、サンプルデータ、ブラウザーでの実行、データベースの信頼性指標を確認しました","We checked the read-only SQL, table joins, sample results and chart, and what the results mean":"読み取り専用SQL、テーブル結合、サンプル結果とグラフ、結果の意味を確認しました","We checked the event fields, suggested queries, and data to exclude":"イベント項目、推奨クエリ、除外するデータを確認しました","We checked the documented controls and the evidence for each claim on this page":"文書化された管理機能と、このページの各主張を裏付ける根拠を確認しました","Browser query result":"ブラウザーでのクエリ結果","Expected result":"期待される結果","Paste the setup prompt into Claude Code, Codex, Cursor, or your own agent. Run a workflow, then check its result in Telemetry.":"設定プロンプトを Claude Code、Codex、Cursor、または独自のエージェントに貼り付けます。ワークフローを実行し、Telemetry で結果を確認してください。","We'll add a sample OpenAI usage event so you can query costs before changing your application code.":"OpenAI の使用量を示すサãƒ

261³ãƒ—ルイベントを追加します。アプリケーションのコードを変更する前にコストをクエリできます。","We'll add a sample webhook delivery event. Check its status, retries, latency, and response metadata.":"webhook 配信のサンプルイベントを追加します。ステータス、再試行、レイテンシ、応答メタデータを確認してください。","We'll add a sample coding-agent run. Check its tool use, duration, and result before changing your application code.":"コーディングエージェントのサンプル実行を追加します。アプリケーションのコードを変更する前に、ツールの使用状況、所要時間、結果を確認してください。","Setup guide with source links":"出典リンク付きの設定ガイド","Use this template to add events":"このテンプレートでイベントを追加する","Event tracking template":"イベント記録のテンプレート","Results the customer approved":"顧客が承認した結果","Question and event fields":"問いとイベントのフィールド","Interactive SQL lab for SaaS telemetry | Telemetry":"SaaS 向けインタラクティブ SQL ラボ Telemetry | Telemetry","Copy prompts for Claude Code, Codex, Cursor, and other coding agents to add events for analytics, OpenAI costs, API reliability, and revenue funnels.":"Claude Code、Codex、Cursor、およびその他のコーディング エージェントの本番対応プロンプトをコピーして、分析、OpenAI コスト、API 信頼性、および収益ファネルを計測します。","Choose what you want to measure, then paste its prompt into your coding agent. The agent adds structured events you can query for product growth, retention, AI costs, revenue, APIs, or jobs.":"これらのプロンプトのいずれかをコーディング エージェントに貼り付けて、製品の成長、維持、AI コスト、収益、API、およびジョブに関する構造化されたテレメトリを追加します。各プロンプトは、後でクエリできるイベント データを生成するように設計されています。","The prompts specify fields you can query to measure activation, retention, reliability, cost, and revenue.":"イベントの内容は、アクティベーション、保持、信頼性、コスト、収益に関する質問を中心に構成されています。","Query the events your agent adds":"エージェントが追加したイベントをクエリする","Read the schema, SQL, and assumptions":"スキーマ、SQL、前提条件を読む","Browse six SaaS dashboard examples. Each includes metric definitions, DataFusion SQL, synthetic results, and notes on data freshness and what the numbers mean.":"メトリクス定義、DataFusion SQL、合成結果、鮮度ルール、仮定、解釈境界を含む 6 つの SaaS ダッシュボードの例を調べてください。","dashboard examples":"ダッシュボードの例","Field types and data to exclude":"フィールドの型と除外するデータ","Question this event answers":"このイベントで答えられる問い","This schema flags no fields for additional review. Someone on your team still needs to approve the values you send.":"追加レビューのために分類される契約フィールドはありませんが、生産値には引き続き所有者が必要です。","Send a test event before production traffic":"本番トラフィックの前にテストイベントを送る","Add events to one agent workflow":"エージェントのワークフローを1つ選んでイベントを追加する","Build a SQL dashboard that compares model costs, token use, latency, and retries with accepted results.":"モデル、トークン、レイテンシー、再試行、および承認された結果のイベントを、レビュー可能な SQL コスト ダッシュボードに接続します。","Telemetry setup instructions for coding agents":"コーディングエージェント向けの Telemetry 設定手順","Give your co

261ding agent the skill.md instructions. They include TypeScript and Python wrappers, rules for excluding sensitive data, SQL checks, and steps for building a dashboard.":"TypeScript および Python テレメトリ ラッパーの例、安全なイベント境界、SQL 検証、および Claude Code、Codex、Cursor、または別のコーディング エージェントのダッシュボード ワークフローを含むレビュー済みの skill.md をコピーします。","Add events, then check the results":"イベントを追加して結果を確認する","Setup guides by coding agent":"コーディングエージェント別の設定ガイド","Check your setup":"設定を確認する","Send test events with known results and inspect the stored rows before enabling an alert.":"アラートを有効にする前に、制御されたフィクスチャを送信し、保存されている行を検査します。","Send an event when the workflow succeeds, fails, retries, or times out.":"ワークフローが最終的な成功、失敗、再試行、またはタイムアウト状態に達した後に発行します。","What the tests support":"テストが裏付けること","Use the steps and template to benchmark your own workload.":"手順とテンプレートを使って、自分のワークロードを測定してください。","We describe the context for each customer quote. Before publishing a measured result, we record the baseline, measurement dates, result, limitations, and customer approval.":"公開された顧客フィードバックには、確認されたコンテキストがラベル付けされます。定量化された結果は、ベースライン、測定ウィンドウ、結果、警告、承認が記録された場合にのみストーリーに属します。","Fields these queries need":"これらのクエリに必要なフィールド","Find the change, then investigate its cause":"変化を見つけて原因を調べる","Check event fields before setting thresholds":"しきい値を設定する前にイベントのフィールドを確認する","Which tools should you test?":"どのツールを試すべきか？","Check which tools you still need":"引き続き必要なツールを確認する","Test Telemetry with the same events":"同じイベントで Telemetry を試す","Send the same test data to every tool":"すべてのツールに同じテストデータを送る","Categories overlap, and tools change. Check the vendor documentation linked below. Test hosted and self-managed versions with the same data, after reviewing it for sensitive fields.":"カテゴリが重複すると、製品の機能が変わります。以下のリンクは主要なドキュメントを参照しています。同じプライバシー審査済みのフィクスチャを使用して、現在のホストおよび自己管理の動作を検証します。","Read the comparison guide":"比較ガイドを読む","Send JSON with approved fields and types":"承認済みのフィールドと型で JSON を送る","Write SQL to answer your question":"問いに答える SQL を書く","Include fields you need for a query":"クエリに必要なフィールドを含める","What each record contains":"各レコードに含まれるもの","The chart shows a change at 16:00. The query also returns checkout count and p95 duration, so you can check the sample size and latency. Once you have enough checkouts to compare, group that hour by release, provider, plan, or account.":"チャートは 16:00 の変化を明らかにします。同じクエリでは、解釈のためにチェックアウト数と p95 期間が保存されます。分母が十分に大きいことを確認した後でのみ、影響を受ける時間をリリース、プロバイダー、プラン、またはアカウントごとに分類します。","Send test data and check the stored fields before adding events across your application.":"アプリケーション全体にインストルメンテーションを拡張する前に、安全なテスト データを使用してイベント コントラクトを証明します。","Give your agent a setup plan":"エージェントに設定計画を渡す","Each template tells your coding agent which events and fields to add, what data to exclude, and how to check delivery and build a dashboard.":"テンプレートは、コーディング エージェントに 1 つのワークフローのイベント名、フィールド、検証手順、ダッシュボード、および安全境界を提供します。","Start with one API route or webhook. Check the events and queries before adding more.":"API モニターまたは Webhook テンプレートは、すべてを計測するリクエストよりもレビューしやすい最初のパスを作成します。","Copy event definitions and setup instructions for AI agents, API reliability, background jobs, webhooks, retention, and databases.":"AI エージェント、API の信頼性、バックグラウンド ジョブ、Webhook、保持、データベースに関するコンパクトなイベント コントラクトと監視概要から始めます。","Find event names, field types, and sample JSON for SaaS analytics, APIs, authentication, databases, Kubernetes, AI agents, jobs, billing, webhooks, incidents, and feature rollouts.":"SaaS 製品分析、API、認証、フロントエンドとデータベースの信頼性、Kubernetes、AI エージェント、ジョブ、請求、Webhook、インシデント、機能ロールアウトのための運用指向のイベント スキーマを参照します。","Event schemas for c

261ompleted work":"完了した処理のイベントスキーマ","Choose the result your service records":"サービスが記録する結果を選ぶ","What the sample download contains":"ダウンロードに含まれるもの","reproducible recipes include all the sample rows needed to run the query in the":"再現可能なレシピはさらに進化し、完全な合成行は","and check the output against expected values. Other recipes include only enough sample rows to show the schema. Those smaller samples cannot validate the full result.":"期待値と照合されます。他のコンパクトな入力はスキーマのデモンストレーションのままであり、小さな教育器具が統計的検証セットと間違われるのを防ぎます。","uses a separate, versioned SaaS dataset for practicing joins and queries with several steps. All its rows are synthetic.":"は、別のバージョンの合成 SaaS データセットを使用するため、学習者はレッスン データと運用ベンチマークを混同することなく、結合や多段階のビジネス定義を練習できます。","Test a recipe with your event fields":"自分のイベントのフィールドでレシピを試す","Match the field names and types to your events. Send sample rows for known successes and failures, then check each CTE and compare the totals with your inputs. Save the counting rules alongside the query.":"フィールド名とタイプを照合し、成功パスと失敗パスをカバーする小さな合成フィクスチャを送信し、中間 CTE を検査し、合計を既知の入力と比較し、保存されたクエリの横に最終的なビジネス定義を文書化します。","Privacy policy | Telemetry":"プライバシーポリシー | Telemetry","Query related tables":"関連するテーブルをクエリする","SaaS tables you can join":"結合できる SaaS のテーブル","Run read-only queries on fixed sample data in your browser":"再現可能なフィクスチャ用の読み取り専用ブラウザ プレイグラウンド","Known edge cases and advice for setting alerts":"運用上のエッジケースとアラートのガイダンス","charts of query results":"クエリ結果のグラフ","Adapt a recipe to your own table":"レシピを自分のテーブルに合わせる","Step-by-step production setup":"本番環境の設定手順","Documentation moved to telemetry.sh":"ドキュメントを telemetry.sh に移動","Moved product documentation to telemetry.sh. Added navigation, canonical page metadata, and sitemap entries. Known links to the old docs now redirect to the corresponding pages.":"正規のメタデータ、構造化ナビゲーション、サイトマップの範囲、既知のレガシー ドキュメント パスの永続的なマッピングを備えた製品ドキュメントを telemetry.sh に取り込みました。","Related customer stories":"関連する顧客事例","The event volume, whether the analysis counts users or accounts, which events were collected, and the product change being tested.":"評価されるイベントの量、ユーザーまたはアカウントの粒度、インストルメンテーションの範囲、および製品の変更。","Telemetry checks incoming JSON against the table schema, buffers recent events for queries, and saves older events in compact Parquet files. DataFusion queries both.":"受信 JSON はスキーマの互換性がチェックされ、新しいクエリ用にバッファリングされ、DataFusion クエリ レイヤーで使用されるコンパクトな Parquet 履歴として書き込まれます。","Payment card data":"決済カードのデータ","Telemetry's privacy policy states that the payment processor receives payment card details directly. Telemetry does not store or collect those details.":"Telemetry のプライバシー ポリシーには、支払いカードの詳細は支払い処理業者に直接提供され、Telemetry によって保存または収集されることはないと記載されています。","Exclude sensitive data":"機密データを除外する","Before we publish a security claim":"セキュリティに関する説明を公開する前に","What we need to verify a control":"対策の確認に必要なもの","We check the evidence and approve the exact wording before publishing a security claim. A questionnaire answer or roadmap item alone is not enough. Each claim must pass these checks.":"アンケートの回答、ロードマップ項目、または非公開の実装の詳細は、自動的に公的保証になるわけではありません。新しいクレームはそれぞれ、これらのチェックすべてに合格し、公開された正確な範囲で承認される必要があります。","Published security controls":"公開しているセキュリティ対策","Before sending events":"イベントを送る前に","Log API and schema checks":"Log API とスキーマのチェック","Add events to the tools your app uses":"アプリで使うツールにイベントを追加する","Include approved feature, route, team, and outcome fields so you can identify which customers a failure affected.":"安全な機能、ルート、チーム、結果のフィールドを追加して、インフラストラクチャのアクティビティが顧客への影響と結びついた状態を維持できるようにします。","Did v43 improve checkout without raising p95 latency?":"v43 は p95 レイテンシを増やさずに購入手続きを改善したか？","Checkout completion increasing across releases":"リリースごとに向上する購入完了率","Check the data behind the decision":"判断の根拠となるデータを確認する","Added p95 latency":"増加した p95 レイテンシ","Run your app and check the events":"アプリを実行してイベントを確認する","Use with Codex, Claude Code, Cursor, or another coding agent."

261:"Codex、Claude Code、Cursor などのコーディングエージェントで使えます。","Resource categories":"リソースの分類","What to record and check":"記録と確認の項目","We record each author or reviewer's consent, role, relevant experience, and public profile URL before adding their profile. We do not invent contributors or publish private employee details.":"公開コンポーネントは、同意、役割、関連する経験、および説明責任のあるプロファイル URL が記録されると、個人レベルの構造化データを含む名前付きの作成者およびレビューアーのプロファイルをサポートします。プレースホルダのアイデンティティ、生成された経歴、および個人の従業員の詳細は、署名欄を埋めるために公開されることはありません。","Authors and reviewers":"著者とレビュー担当者","We publish claims only when we have supporting evidence and approval. These pages list the claims we can make and the evidence we need for others.":"承認の証拠が不足している場合、サイトは空の請求登録を保持します。これらのパスは、証拠を推定値、匿名帰属、またはロードマップ言語に置き換えるのではなく、必要なフィールドと現在の公開境界を公開します。","To publish a benchmark, we need the workload, test environment, raw results, correctness checks, limitations, and reviewer approval.":"ベンチマーク レジスタには、ワークロード、環境、生の結果、正確性チェック、注意事項、およびレビュー担当者の承認が必要です。","A measured result needs a baseline, UTC dates, the group measured, the original report or data, limitations, and wording the customer approved.":"測定結果には、ベースライン、UTC ウィンドウ、人口、ソース アーティファクト、警告、および顧客が承認した文言が必要です。","Before describing a security control publicly, we need its current owner, implementation evidence, exact scope, exceptions, and approved wording.":"パブリックコントロールの主張には、現在の所有者、実装の証拠、正確な範囲、例外、および承認された文言が必要です。","Sample data checked":"治具のチェック済み","Telemetry has no direct equivalent. Keep Datadog or another tool for traces, host metrics, and automatic collection.":"直接的に相当するものはありません。 Datadog またはトレース、ホスト メトリック、自動収集の別の専門家を維持します。","Telemetry has no direct equivalent. Keep Sentry or another debugging system for code-level diagnostics.":"直接的に相当するものはありません。コードレベルの診断コンテキスト用に Sentry または別のデバッグ システムを保持します。","Telemetry has no direct equivalent. Keep Elastic or another tool for the capabilities you still need.":"直接的に相当するものはありません。より広範な機能が引き続き必要な場合は、Elastic または別の専門家を維持します。","Telemetry has no direct equivalent. Keep New Relic or another tool for automatic collection and debugging across logs, metrics, and traces.":"直接的に相当するものはありません。自動収集とクロスシグナルのデバッグのために、New Relic または別の専門家を雇います。","Telemetry has no direct equivalent. Keep Logfire to inspect traces and conversations. Send separate events for application results.":"直接的に相当するものはありません。トレースと会話の検査のために Logfire を保持し、コンパクトなアプリケーションの結果を個別に出力します。","Named event tables that define what each row represents, with consistent account and actor IDs, schema versions, and rules for excluding sensitive data.":"文書化された粒度、安定したアカウントとアクターの識別子、スキーマのバージョン、および明示的なプライバシー境界を含む名前付きイベント テーブル。","Telemetry has no direct equivalent. Keep Mixpanel or another tool for work your SQL queries do not cover.":"直接的に相当するものはありません。選択した SQL 分析によって置き換えられないワークフローについては、Mixpanel または別のスペシャリストを保持します。","Send a fixed test dataset. Compare accepted events, user and account counts, group membership, null handling, duplicates, and late arrivals.":"固定フィクスチャでのイベントの受け入れ、ユーザーとアカウントの数、グループ メンバーシップ、NULL 処理、重複、および遅延到着を比較します。","Telemetry does not automatically replace these tools. Keep Amplitude where you need its experiments, audiences, or interactive behavioral analysis.":"自動置換はありません。ガイド付きの実験、視聴者、またはセルフサービスの行動ワークフローが引き続き必要な場合は、Amplitude を保持します。","Telemetry has no detailed trace viewer. Keep Opik for execution details and send approved final results with a run ID you have reviewed.":"直接的に同等のトレースはありません。詳細な実行証拠のために Opik を保持し、承認された最終結果をセーフラン識別子とともに送信します。","Telemetry has no detailed trace viewer. Keep MLflow for execution details and send approved results with a run or trace ID you have reviewed.":"直接的に同等のトレースはありません。詳細な実行証拠として MLflow を保持し、安全な実行またはトレース識別子を使用して承認された結果を出力します。","Decide what you need to collect or analyze. Choose structured application events, product analytics, logs, traces, metrics, security, or infrastru

261cture monitoring.":"構造化されたアプリケーション イベント、製品分析、ログ、トレース、メトリクス、セキュリティ、またはインフラストラクチャの監視など、正確なニーズから始めます。","Decision this helps you make":"この結果が役立つ判断","Metric definitions":"指標の定義","Test the query with known successes, failures, missing values, duplicates, and values at its limits. Check the results before using it in a production dashboard or alert.":"クエリを運用ダッシュボードまたはアラートに接続する前に、既知の成功、失敗、欠落、重複、境界のケースを含むフィクスチャを実行します。","Choose what you want to understand about your app":"アプリについて知りたいことを選ぶ","Investigate a failure":"障害を調べる","Measure a product result":"プロダクトの結果を測る","Event schema":"イベントスキーマ","1. Event schema":"1. イベント契約",". We review the synthetic sample output separately. Check field types, thresholds, and counting rules against your own data.":"。決定論的なサンプル出力は合成され、個別にレビューされます。フィールド タイプ、しきい値、ビジネス定義を独自のデータと照合して検証します。","Download this SVG chart of the sample results for an article, runbook, or design review. Please credit Telemetry.":"決定論的な出力例のインデックス可能な SVG。記事、ランブック、または出典を明示した設計レビューのためにダウンロードしてください。","Download the sample data":"サンプルデータをダウンロードする","The JSON bundle includes the event schema with field types,":"JSON バンドルには、型付きイベント コントラクトが含まれています。","Sample JSON":"サンプル JSON","Edge cases to check":"確認するエッジケース","Set up the events this query needs":"このクエリに必要なイベントを設定する","Run it on your events":"自分のイベントで実行する","Interactive SQL lab for SaaS telemetry":"SaaS テレメトリ用のインタラクティブ SQL ラボ","Dataset structure":"データセットの構造","joins account and revenue data to product, reliability, AI, job, and billing results. Deployment and incident IDs link related events without changing what each row represents. The dataset includes no customer records, prompts, payloads, or credentials.":"商業的な背景を製品、信頼性、AI、仕事、請求結果に結び付けます。より具体的な識別子により、各ワークフロー内の粒度を維持しながら、展開と宣言されたインシデントが関連付けられます。顧客レコード、プロンプト、ペイロード、資格情報は含まれません。","Before joining tables, group each one by the entities you want to compare. For example, aggregate service events by account and incident before adding monthly revenue.":"各ファクト テーブルを質問で必要な粒度に縮小した後でのみ結合してください。たとえば、月次収益を追加する前に、アカウントおよびインシデントごとにサービス イベントを集計します。","Group requests, attempts, or milestones by the entity you are measuring before joining account and revenue data.":"アカウントと収益コンテキストを追加する前に、リクエスト、試行、またはビジネス粒度へのマイルストーンを折りたたんでください。","The versioned dataset produces the same rows each time and includes enough data to practice trends and percentiles. Use it to check query logic. It does not measure customer results.":"データセットは決定的でバージョン管理されており、傾向やパーセンタイルを表示するのに十分な大きさです。顧客のベンチマークではなくロジックを示します。","Each query explains what it counts, which decisions it can inform, and what the result cannot prove.":"すべてのクエリでは、分母、ビジネス上の決定、および結果がサポートできない主張を指定します。","Keep what each query counts and how it joins tables. Replace the sample tables with your own event names and approved identifiers. Ask the team responsible to check thresholds and revenue definitions before using the query in a dashboard or alert.":"分析粒度と結合ロジックを維持し、合成テーブルを独自の安定したイベント名とプライバシーで承認された識別子に置き換えます。ダッシュボードまたはアラートにã

261‚¯ã‚¨ãƒªã‚’プロモートする前に、しきい値と商用定義をそれらを所有するチームと検証します。","Run read-only SQL on sample events in your browser. Inspect the result table and its chart.":"ブラウザで合成構造化イベント フィクスチャに対して読み取り専用 SQL を実行し、結果テーブルを検査し、生成されたビジュアライゼーションを比較します。","The playground checks that the read-only query runs on the sample rows and returns the expected result. When you first run a query, your browser downloads a specific DuckDB version from jsDelivr. It does not send your SQL or sample data with that request.":"ブラウザー ランナーは、選択された読み取り専用クエリが含まれる行に対して実行され、表示された結果が生成されることを証明します。ブラウザーは、クエリの実行後にのみ、バージョン管理された DuckDB ランタイムを jsDelivr からダウンロードします。 SQL とフィクスチャはそのリクエストとともに送信されません。","Exclude sensitive content":"機密情報を除外する","Record the final result":"最終結果を記録する","Months of events to include in the estimate. This does not set your retention policy.":"定常状態の計画期間であり、保持ポリシーの約束ではありません。","For three Business users, 3 GB is below the included storage. Twenty query hours exceed the included amount by 10 hours. That costs $36 for seats plus $3 for extra query time, or $39 per month before taxes, discounts, or negotiated terms.":"3 人のビジネス ユーザーの場合、付属のストレージよりも 3 GB 少なくなります。 20 クエリ時間は含まれている金額より 10 時間高いため、開始見積もりはシートで 36 ドルとクエリの超過料金 3 ドル、つまり税、割引、または交渉条件を除く月額 39 ドルとなります。","Check row counts, missing values, time windows, and denominators. Investigate groups you did not expect before saving the query.":"ボリューム、ヌル、時間ウィンドウ、分母、および予期しないグループをチェックします。 SQL は正常に実行でき、それでも間違った質問に答えることができます。","Require enough events for a useful rate. Allow for normal scheduling delays and exclude time buckets that are still receiving events.":"小さな分母での比率を避け、通常のスケジュールのジッターを考慮し、必要に応じて不完全なタイム バケットを無視します。","Claude Code can add structured logs to the code it's already editing.":"コード変更と同じコンテキストから生成される構造化ログ。","The prompt asks Cursor to keep event names, table names, and fields consistent across the repo.":"このプロンプトは、リポジトリ全体でイベント名、テーブル名、フィールドを統一するよう Cursor に指示します。","The prompt asks Codex to record product actions, billing events, onboarding steps, and application failures.":"このプロンプトは、製品の操作、請求イベント、初期設定の手順、アプリの障害を記録するよう Codex に指示します。","Choose fields you can query later as new product questions come up.":"現在のダッシュボードだけでなく、将来の製品に関する質問にも対応できるように最適化します。","Define activation as the first action that delivers the result your users came for.":"アプリ内の実際の最初の有用なアクションに関連付けられたアクティベーション イベント。","Compare return visits by onboarding path.":"どのオンボーディング パスが機能するかを簡単に確認できる保持マイルストーン。","Keep a history of webhook outcomes so you can investigate billing and integration failures.":"収益と統合の問題のデバッグに役立つ監査証跡を作成します。","Emit restart, readiness, rollout, and workload events with a fixed set of status and reason values.":"制限付き再起動、準備完了、ロールアウト、およびワークロード結果イベントを発行します。","Record query fingerprints, pool waits, rollbacks, locks, replication lag, and migration results. Exclude raw statements and parameters.":"安全な構造化イベントを使用して、遅い操作のフィンガープリント、プールの競合、トランザクションのロールバック、ロック、レプリケーションの遅延、移行の結果を計測します。","Telemetry stores named event tables and uses DataFusion SQL. PostHog has a shared event model, product-analysis views, and HogQL.":"Telemetry は名前付きイベント テーブルと DataFusion SQL で始まります。 PostHog は広範なイベント モデルから始まり、製品分析ビューと HogQL の両方を提供します。","Session replay, feature flags, experiments, surveys, a data warehouse, and error tracking alongside product analytics.":"セッション リプレイ、機能フラグ、実験、調査、データ ウェアハウス、エラー追跡なども含まれる、より広範なスイートです。","Coding-agent prompts and templates for adding events, SQL queries, dashboards, and alerts. Recipes include queries you can check against sample results.":"イベント、レビュー済みの SQL、ダッシュボード、アラートを残すように設計されたコーディング エージェントのプロンプト、テンプレート、レシピ。","Datadog covers observability and security across your infrastru

261cture. Telemetry hosts structured application events, SQL dashboards, and threshold alerts for teams that need to query their own workflows.":"Datadog は、広範な可観測性とセキュリティのプラットフォームです。 Telemetry は、小規模なチームが最初に完全なインフラストラクチャと APM スイートを導入せずに、構造化されたアプリケーション イベント、SQL ダッシュボード、およびしきい値アラートを必要とする場合に重点を置いた代替手段です。","Ask Claude Code, Codex, Cursor, or another coding agent to add the instrumentation.":"セットアップは、Claude Code、Codex、Cursor、または別のコーディング エージェントに委任できます。","You want to query what happened in an application workflow.":"アプリレベルのワークフローを迅速に可視化したいと考えています。","Estimate cost for the retention, ingestion, indexed logs, APM hosts, and add-ons you expect to use. Check the vendor's current pricing.":"想定する保存期間、取り込み量、インデックス済みログ、APMホスト、アドオンの実際の組み合わせで料金を見積もってください;ベンダーのパッケージは時間の経過とともに変化します。","Telemetry hosts an event API, inferred tables, SQL, dashboards, and alerts in one application.":"Telemetry は、専用のイベント API、推論テーブル、SQL、ダッシュボード、およびアラートを 1 つのアプリケーションで提供します。","ClickHouse is a columnar database. ClickStack adds an OpenTelemetry observability UI, and managed ClickStack runs on ClickHouse Cloud.":"ClickHouse は、汎用の列指向データベースです。 ClickStack は OpenTelemetry ネイティブの可観測性 UI を追加し、マネージド ClickStack はそれを ClickHouse クラウド上で実行します。","Columnar analytics with control over schemas, ingestion, query tuning, and deployment.":"スキーマ、取り込み、チューニング、デプロイメント アーキテクチャを制御する高スケールのカラム分析。","An event API and query UI that does not require a ClickHouse deployment or OpenTelemetry pipeline.":"ClickHouse デプロイメントまたは OpenTelemetry パイプラインの設計を必要としない、最小限のイベント API およびクエリ UI。","Telemetry uses named event tables and DataFusion SQL. Axiom uses datasets and Axiom Processing Language for queries.":"Telemetry は、名前付きイベント テーブルと DataFusion SQL を公開します。 Axiom は、クエリと分析にデータセットとその Axiom 処理言語を使用します。","Query application, product, job, webhook, billing, and agent outcomes in Telemetry.":"Telemetry は、広範なテレメトリ プラットフォームではなく、アプリケーション、製品、ジョブ、Webhook、請求、およびエージェントの結果に重点を置いています。","Telemetry uses JSON event tables and DataFusion SQL. Better Stack combines logs with incident response tools.":"Telemetry は、専用の JSON イベント テーブルと DataFusion SQL で始まります。 Better Stack は、より広範なログとインシデント操作のワークフローから始まります。","Your team wants to instrument one workflow, check its queries, and save them as dashboards or alerts.":"あなたのチームは、1 つのインストルメント化されたワークフローから開始し、レビューされたクエリをダッシュボードまたはアラートにプロモートしたいと考えています。","Honeycomb supports high-cardinality debugging with wide events and distributed traces. Telemetry stores application and business events in SQL tables, with dashboards and threshold alerts.":"Honeycomb は、高いカーディナリティの可観測性と、広範なイベントとトレースを含む分散システムのデバッグを目的として構築されています。 Telemetry は、カスタム アプリケーションやビジネス イベント、SQL 分析、シンプルなダッシュボードやアラートが最初に必要な場合の軽量な代替手段です。","Honeycomb helps investigate distributed systems through events and traces. Telemetry uses event tables and SQL to analyze application and business workflows.":"Honeycomb は、探索的な可観測性と分散システムのデバッグを重視しています。 Telemetry は明示的なイベント テーブルを強調し、運用、製品、およびビジネス ワークフローの SQL を強調します。","Investigate distributed systems using events with many fields and many distinct field values.":"複雑な分散システムについて新しい質問をするための、専用に構築された高カーディナリティの可観測性。","Trace analysis with the event fields needed to investigate individual requests.":"広範で豊富なコンテキスト化されたイベントに基づく強力なトレース分析とデバッグ ワークフロー。","Grafana Cloud and Loki combine logs, metrics, traces, dashboards, and alerts. Telemetry hosts JSON event tables and SQL for teams that need to analyze application workflows.":"Grafana Cloud と Loki は、広範なログ、メトリクス、トレース、ダッシュボード、アラート エコシステムを提供します。 Telemetry は、チームが周囲の可観測性スタックを組み立てたり操作したりせずに、マネージド JSON イベント テーブルと SQL を必要とする場合に重点を置いた代替手段です。","Telemetry uses typed event tables and DataFusion SQL. Loki uses indexed labels, structured metadata, and LogQL for log queries.":"Telemetry は型付きイベント テーブルと DataFusion SQL を使用します。 Loki は、ログのクエリにインデックス付きラベル、構造化メタデータ、および LogQL を使用します。","Telemetry stores events that describe application and business results.":"Telemetry は、可観測性エコシステムの一般的なログ バックエンドとして機能するのではなく、コンパクトなアプリケーションとビジネスの成果をターゲットとしています。","Grafana queries and charts data from many sources. Telemetry charts the event tables you send to it.":"Grafana は、より広範なクロスシグナルの視覚化および統合機能を提供します。 Telemetry は、より狭い範囲の作業に対して可動部品ã

261Œå°‘なくなります。","OpenTelemetry collection and queries that connect logs, metrics, and traces during an investigation.":"OpenTelemetry ベースの収集と、複雑な運用環境向けの成熟したクロスシグナル調査。","Search and analytics for logs, metrics, traces, infrastructure, and profiles, with dashboards, alerts, and integrations.":"ログ、メトリクス、トレース、インフラストラクチャ、プロファイリング、ダッシュボード、アラート、および広範な統合を備えた成熟した検索および分析基盤。","Send the same approved test events to both systems. Compare field types, what each row represents, query behavior, time windows, dashboards, and access controls.":"承認済みの同じテストイベントを両方のシステムに送信します。フィールド型、各行が表す対象、クエリの動作、集計期間、ダッシュボード、アクセス制御を比較します。","Telemetry stores selected completion events with application, customer, release, and business fields.":"Telemetry は、エージェントの動作をアプリケーション、顧客、リリース、およびビジネス コンテキストと結び付ける、選択された端末イベントを強調します。","The team wants to pair Logfire diagnostics with a small dataset of completed runs.":"チームは、Logfire 診断を小規模な最終結果データセットと組み合わせたいと考えています。","Amplitude provides product analytics views. Telemetry provides event ingestion, SQL, dashboards, and alerts.":"Amplitude は、広範なデジタル分析エクスペリエンスを提供します。 Telemetry は、イベント取り込み、SQL、ダッシュボード、およびアラート ワークフローを提供します。","A stronger fit when your team needs experiments, audience management, and product analysis without writing SQL.":"実験、視聴者管理、セルフサービスの製品インテリジェンスが中心的な要件である場合に、より強力に適合します。","Braintrust has tools for evaluations, experiments, datasets, prompts, and traces. Telemetry queries structured events with SQL.":"Braintrust は、AI ネイティブの評価、実験、データセット、プロンプト、およびトレースのワークフローを提供します。 Telemetry は、一般的な構造化イベント SQL を提供します。","Send selected event fields without copying prompts, outputs, retrieved content, or every span.":"生のプロンプト、出力、取得したコンテキスト、またはすべてのスパンをコピーする必要のないコンパクトなイベント コントラクト。","Query AI activity and other product events in shared dashboards and alerts.":"AI の動作と製品の残りの部分に関する共有ダッシュボードとアラート レイヤー。","You need to measure cost, reliability, adoption, or accepted results across runs.":"決定は、トレースレベルのプロンプトデバッグではなく、総コスト、信頼性、導入、または受け入れられた結果によって決まります。","Helicone can route model requests as an AI gateway. Telemetry receives events separately and does not proxy model traffic.":"Helicone は、AI ゲートウェイとしてモデル リクエスト パス上に存在できます。 Telemetry はモデル トラフィックをプロキシしません。","Choose which fields to send. Exclude prompts, completions, retrieved content, and tool payloads.":"プロンプト、完了、取得、およびツールのペイロード コンテンツを除外できるコンパクトなプライバシー モデル。","The team already has a model provider or gateway and needs SQL to compare results across runs.":"チームはすでにプロバイダーまたはゲートウェイ戦略を持っており、集計結果 SQL を必要としています。","Opik provides AI traces, evaluation datasets, metrics, experiments, and test suites. Telemetry queries application events.":"Opik は、AI 固有のトレース、評価データセット、メトリクス、実験、テスト スイートを提供します。 Telemetry は、一般的なイベント分析を提供します。","Self-hosting options and tools for turning production failures into regression tests.":"本番環境の障害を回帰テストに変えるためのオープンソースの導入オプションと AI 固有のワークフロー。","Your application sends fields that record accepted, rejected, failed, escalated, or handed-off results.":"承認、拒否、失敗、エスカレーション、またはハンドオフの結果を表す、アプリケーションが所有する小規模なスキーマ。","Query AI workflows alongside other SaaS product events with SQL.":"トレースファースト モデルを採用せずに、AI ワークフローとその他の SaaS 製品全体にわたる SQL 分析。","Choose which fields to send, excluding prompts, completions, retrieved documents, and tool payloads.":"未処理のプロンプト、入力完了、取得したドキュメント、およびツールのペイロードを除外できるプライバシー境界。","Join AI results with accounts, releases, billing, reliability, and return visits.":"AI の結果、アカウント、リリース、請求、信頼性、保持される製品の動作がクロスワークフローで結合されます。","Keep detailed evaluation records in a specialist system. Send selected outcomes and their version identifiers to Telemetry.":"Telemetry がレビューされたバージョン付き結果を受け取る間、専門家システムは詳細な評価証拠を保持できます。","MLflow has tools for traces, evaluation runs, prompts, and experiments. Telemetry queries structured application events.":"MLflow は、トレース、評価実行、プロンプト、実験に関する AI 開発および運用ワークフローを提供します。 Telemetry は、一般的な構造化イベント分析を提供します。","MLflow traces can capture inputs, outputs, intermediate steps, latency, token use, and tools. Telemetry has no trace waterfall or prompt viewer.":"MLflow トレースは、入力、出力、中間ステップ、レイテンシ、トークンの使用、およびツールをキャプチャできます。 Telemetry は、トレース ウォーターフォールやプロンプト ビューアを提供しません。","Query AI results with SQL while keeping traces and prompts in your existing tools.":"完全なトレースやプロンプト ワークフローの移動を必要とせずに、アプリケーション所有の AI 結果ã

261«å¯¾ã—て SQL を直接適用します。","Query agent quality and cost alongside API, job, database, billing, and product events.":"エージェントの品質とコストに加え、API、ジョブ、データベース、請求、製品マイルストーンを対象とした 1 つのイベント分析レイヤー。","Choose event fields that exclude prompts, completions, tool arguments, retrieved documents, and scorer explanations.":"プロンプト、補完、ツール引数、取得されたドキュメント、スコアラーの理論的根拠を一般的なテレメトリの外に保持できるコンパクトなスキーマ。","OpenLIT uses OpenTelemetry to collect AI traces, metrics, and logs automatically or through manual instrumentation. Telemetry receives JSON events from your application.":"OpenLIT は、AI トレース、メトリクス、ログに OpenTelemetry ネイティブの自動または手動インスツルメンテーションを使用します。 Telemetry は、アプリケーション所有の JSON イベントを受け入れます。","Telemetry stores completed task results in named tables so you can query them alongside other product events.":"Telemetry は、完全な AI 実行パスの自動収集ではなく、名前付きターミナル結果テーブルとクロスプロダクト SQL を中心にします。","Send the events you need without adopting OTLP or instrumenting every AI component.":"OTLP を採用したり、選択した結果の質問に対してサポートされているすべての AI コンポーネントを自動的に計測したりする必要はありません。","Use the same event fields for controller advice and normal interceptor completion.":"コントローラーのアドバイスと通常のインターセプターの完了には、同じイベント コントラクトを使用します。","A place to send external telemetry that workflow replay will not execute again":"外部テレメトリ呼び出しの非再生境界","Consistent deployment, region, feature, and prompt-version fields":"安定した展開、リージョン、機能、およびプロンプト バージョンの契約","Wait for the Telemetry promise or handle its result before the application exits. Use an outbox if you cannot afford to lose events.":"アプリケーション境界で Telemetry Promise を待つかその他の方法で考慮し、結果を失うことが許容できない場合は送信ボックス ポリシーを定義します。","Defined error categories and a policy for best-effort delivery or persisted retries":"例外分類とノンブロッキング配信と永続的配信のポリシー","If you log each attempt, count final successes and exhausted retries separately so retries do not inflate job totals.":"イベントが試行ごとに発行される場合は、再試行によってジョブの合計が膨らまないよう、ターミナル成功メトリクスと再試行枯渇メトリクスを明示的に構築します。","Wrap the public query or client call. Emit one application outcome when the SDK stream finishes, using only documented message fields.":"パブリック クエリまたはクライアント境界をラップし、SDK ストリームが最終結果に到達した後に 1 つのアプリケーション結果を出力します。文書化されていないメッセージ フィールドには依存しません。","Wrap Runner.run_async, consume its event stream, and emit an event with the final product result.":"Runner.run_async をアプリケーション境界でラップし、イベント ストリームを消費した後の最終製品の結果を要約します。","An approved policy for collecting prompts, responses, memory, tool payloads, traces, and scorer output":"プロンプト、応答、メモリ、ツール ペイロード、トレース、スコアラー出力の境界を確認","Wrap agent.generate, agent.stream, or the workflow run call. Emit one application outcome after it finishes.":"パブリックのagent.generate、agent.stream、またはワークフロー実行境界をラップし、完了後に1つのアプリケーション結果を出力します。","Use a fixed set of model and provider names. Exclude messages, memory contents, retrieved documents, and tool arguments by default.":"モデル名とプロバイダー名を制限しておき、デフォルトではメッセージ、メモリ内容、取得したドキュメント、またはツール引数を決して発行しません。","Wrap agent.run or the workflow call. Emit one final application outcome after the handler completes.":"パブリックのagent.runまたはワークフロー境界をラップし、ハンドラーの完了後に1つのターミナル・アプリケーション結果を出力します。","Wrap Kernel.InvokeAsync or the agent call. Emit one final application outcome after it completes.":"Kernel.InvokeAsync または所有エージェント境界をラップし、完了後に 1 つのターミナル アプリケーション結果を出力します。","Measure pool acquisition and query execution separately in the application so the event records both durations.":"アプリケーションの境界を測定して、イベントがプールの取得時間を実行時間と区別できるようにします。","Use MySQL Performance Schema for database diagnostics. Send application outcomes to Telemetry and join them with customer activity.":"データベースネイティブの診断には MySQL パフォーマンス スキーマを使用し、コンパクトなアプリケーションの結果と顧客に影響を与える結合には Telemetry を使用します。","Attach once at startup and handle the Phoenix endpoint or router-dispat

261ch stop event. Convert duration units with System.convert_time_unit/3.":"アプリケーションの起動中に 1 回接続し、端末の Phoenix エンドポイントまたはルーターのディスパッチ停止イベントを処理します。 System.convert_time_unit/3 を使用してネイティブの期間単位を変換します。","Send events asynchronously through a supervised queue with a size limit. Telemetry HTTP latency should not delay the user request or exhaust the application mailbox.":"監視された制限された配信パスを通じて非同期に転送するため、テレメトリ HTTP 遅延によってユーザー要求が延長されたり、アプリケーション メールボックスが不安定になったりすることがありません。","Keep short-lived task and container identifiers out of routine groupings. Filter by them when investigating a specific incident.":"境界付きインシデントのワークフローで明示的に必要な場合を除き、一時的なタスクとコンテナの識別子を通常のグループ化フィールドに含めないでください。","Record application outcomes in request or worker handlers. The metadata endpoint adds deployment context. Keep CloudWatch metrics and distributed traces for infrastru

261cture diagnosis.":"リクエストまたはワーカーの境界でアプリケーションの結果を記録します。メタデータ エンドポイントは、デプロイメント コンテキストを追加します。 CloudWatch インフラストラクチャのメトリクスや分散トレースに代わるものではありません。","Use if: always() so failed jobs still produce a final record. Use continue-on-error: true if a telemetry delivery failure should not fail the workflow.":"if: always() を使用してステップを実行すると、失敗したジョブが端末レコードを生成し、可観測性の配信によってワークフローの結論が変更されてはならない場合は continue-on-error: true を使用します。","Trace model and tool calls, inspect individual runs, and evaluate outputs in the same platform.":"モデルとツールのステップをトレースし、AI 固有の実行を検査し、プラットフォーム ネイティブのワークフローで出力を評価します。","Check whether request analytics can record the agent or customer result that becomes known after the model call.":"リクエスト分析が、モデル呼び出し後に判明しているターミナル エージェントまたは顧客の結果を表現できるかどうかを確認します。","Reduce milestones and requests to one row per account before joining.":"結合する前に、マイルストーンとリクエストをアカウントごとに1行に集約します。","Record how each agent run ends, its workflow version, tool use, cost, and reviewed result. Exclude prompts, completions, tool arguments, and retrieved content.":"バージョン管理されたワークフロー、ツールの概要、コスト、およびレビューされたタスクの結果を含む、ターミナル エージェントの実行結果。プロンプト、補完、ツール引数、および取得されたコンテンツは除外されます。","Keep infrastructure and trace details in your existing monitoring tools. Send selected application outcomes to Telemetry and use SQL to find affected customers.":"ネイティブの詳細については、インフラストラクチャ、トレース、およびプロバイダー システムを使用します。選択したアプリケーションの結果を Telemetry に送信し、SQL 分析と顧客への影響を確認します。","Use middleware, exception filters, response hooks, or handler wrappers that can observe the final status, duration, and error category.":"ステータス、期間、制御エラー カテゴリがわかっている場合は、ターミナル ミドルウェア、例外フィルター、応答フック、またはハンドラー ラッパーを使用します。","A full pool alone does not mean requests are delayed. Check whether callers are also waiting for connections or timing out.":"接続プールが満杯でも、リクエストが遅延しているとは限りません。接続待ちやタイムアウトも発生していないか確認してください。","Alert on a sustained rollback-rate increase after the transaction count meets your minimum. Separate retryable concurrency errors from final failures.":"意味のあるトランザクション量による持続的なロールバック率の増加についてアラートを発行し、再試行可能な同時実行エラーを最終的なエラーから分離します。","Count rollbacks and timeouts alongside commits to include every final transaction result.":"非コミットの結果には、完全なターミナル ビューのロールバックとタイムアウトが含まれます。","Join start and completion events separately to find transactions with no final result.":"ターミナル イベントが欠落している場合は、開始からターミナルへの個別の結合が必要です。","Wait until each participant has had the full observation window before counting them as a non-converter.":"各参加者の観察期間がすべて終了してから、未コンバージョンとして数えます。","Trend: cohort conversion by assignment week after each observation window closes":"推移: 各観察期間の終了後に、割り当て週別のコホート転換率を表示","Alert only for sources with a documented delivery target and a minimum event count. Track expected offline synchronization on a dashboard.":"文書化された配信目標と意味のある量を持つソースに対してのみアラートを発します。予期されるオフライン同期は通常、ダッシュボードに属します。","Compare failure rate with retry share to see whether retries recovered from temporary dependency failures.":"失敗率は再試行シã‚

261§ã‚¢ã®æ¨ªã«ã‚るため、意図的に再試行された一時的な依存関係は最終的な失敗と区別できます。","Some event types trigger several operations. Define which result means the whole workflow has finished.":"一部のイベント タイプは意図的に複数の結果に展開するため、明示的な終端定義が必要です。","Alert when deliveries exceed their completion deadline and the count meets your minimum, even if webhook response codes show success.":"Webhook 応答コードが正常なままであっても、成熟した配信が有意な量で完了目標を達成できなかった場合にアラートを送信します。","Compare cohorts after their review windows close. Investigate lower acceptance or more handoffs after a release. Page someone only for user-facing failures or safety violations.":"レビュー期間が終了してからコホートを比較します。リリース後の受け入れ率低下や人への引き継ぎ増加を調べます。オンコール通知は、ユーザーに影響する障害や安全規則違反に限定します。","Record the actor's role, action, resource class, and final result using defined categories. The query ranks actions by denied or failed activity and includes the total reviewed count.":"有用なセキュリティ監査テーブルには、誰が制限された役割の条件に従って行動したか、どのような制御アクションが発生したか、どのリソース クラスが関与したか、および最終的な結果が記録されます。クエリは、レビュー量を維持しながら、拒否または失敗したアクティビティによってアクション クラスをランク付けします。","Total and average event bytes show whether a table grows because of event volume or large individual events.":"合計バイト数と平均バイト数によって、高頻度のイベントと大規模なコントラクトが区別されます。","Alert when event size or volume stays above its reviewed baseline. Use a threshold for each event type.":"グローバルな固定バイトしきい値ではなく、レビューされたベースラインと比較した継続的な契約サイズまたはボリュームの変更についてアラートを発行します。","Keep error count beside error rate for each group so you can compare traffic changes with reliability.":"エラー数は結果に残るため、トラフィックの急増と信頼性を同じ粒度で比較できます。","Use a low-urgency alert when a signup cohort's observation window has closed and activation falls below your chosen baseline threshold.":"成熟したサインアップ コホートのアクティベーションが最近のベースラインを大幅に下回る場合は、緊急度の低いアラートを使用します。","New users have had less time to return. Group users by signup week and compare retention after each group has had the same observation period.":"単一の維持率では、成熟したユーザーと新規に獲得したユーザーが混在します。コホートでは開始週が保存されるため、製品または買収の変更を同等の条件で比較できます。","Review retention trends regularly. Flag cohorts when their observation windows close and week-one or week-four retention falls outside the expected range.":"通常、保持率はページ単位ではなく傾向として確認されます。 1 週目または 4 週目の保持率が予想範囲外に低下した場合は、成熟したコホートにフラグを立てます。","Pre-upgrade behavior does not prove why an account upgraded. Use it to choose features to test in onboarding, lifecycle messages, and plans.":"相関関係は因果関係ではありませんが、アップグレード前の動作は、製品チームがオンボーディング、ライフサイクル メッセージング、および計画のパッケージ化においてテストする価値のある機能を見つけるのに役立ちます。","Conversion rate counts users who activated. Time to activation shows how long those users took, so you can choose an onboarding observation window that fits their behavior.":"転換率は、アクティベーションに至ったユーザーの割合を示します。アクティベーションまでã

261®æ™‚間を確認すると、実際の行動に合ったオンボーディングの観察期間を選べます。","A user can stop using the product and return later. Count that return as reactivation so it does not inflate uninterrupted retention.":"ユーザーが姿を消し、後で戻ってくる可能性があります。再アクティベーションを中断のない保持から分離することで、ライフサイクル レポートが正確に保たれます。","Review cohorts weekly after their observation windows close. Flag results below your chosen threshold for that source's recent baseline.":"成熟したコホートが後続のソース ベースラインを大幅に下回る場合は、週次レビュー アラートを使用します。","The primary requirement is SQL analysis of final agent outcomes, tool reliability, cost, handoffs, releases, and customer impact.":"主な要件は、ターミナル エージェントの結果、ツールの信頼性、コスト、ハンドオフ、リリース、および顧客への影響に関する SQL 分析です。","Helicone remains on the request path while Telemetry stores selected final business outcomes.":"Helicone はリクエスト パス上に残りますが、Telemetry は選択された最終ビジネス結果を保存します。","A documented workflow name and final success, failure, and handoff outcomes":"文書化されたワークフロー名と最終的な成功、失敗、ハンドオフの結果","Record the final generation result after the stream finishes so token usage and finish reason are complete.":"ストリームが終了した後、トークンの使用と終了理由が完了した後に端末生成結果を記録します。","Lifecycle hooks or final handlers that observe success, exhausted retries, and cancellation":"成功、再試行の完了、およびキャンセルを監視するライフサイクル フックまたはターミナル ハンドラー","Emit attempt events only when attempt-level analysis is required, and emit one separate final event so retries cannot inflate completed-job counts.":"試行レベルの分析が必要な場合にのみ試行イベントを発行し、再試行によって完了したジョブの数が増大しないように、1 つの別個の終了イベントを発行します。","Connect Django request outcomes and Celery task lifecycles with safe identifiers, latency, retries, and final status.":"Django リクエストの結果と Celery タスクのライフサイクルを、安全な識別子、レイテンシ、再試行、ターミナル ステータスで結び付けます。","Emit one final event from Celery success and failure handlers instead of logging the full task payload.":"完全なタスク ペイロードをログに記録する代わりに、Celery の成功ハンドラーと失敗ハンドラーから 1 つのターミナル イベントを発行します。","Emit node-level events from a controlled wrapper or callback and one final run event after graph invocation.":"制御されたラッパーまたはコールバックからノードレベルのイベントを発行し、グラフ呼び出し後に 1 つの端末実行イベントを発行します。","Define task success from a final product or reviewer outcome rather than the presence of an assistant message.":"アシスタント メッセージの存在ではなく、最終製品またはレビュー担当者の結果からタスクの成功を定義します。","Use Winston transports and formats for diagnostic logs; send only the final fields required for a defined Telemetry question.":"診断ログには Winston トランスポートと形式を使用します。定義されたテレメトリの質問に必要な端末フィールドのみを送信します。","Stable crew, process, task-category, and final-outcome names":"安定したスタッフ、プロセス、タスクカテゴリ、および最終結果の名前","Emit the final application outcome in a finally path without turning a telemetry-delivery failure into a function failure.":"テレメトリ配信の失敗を機能の失敗に変えることなく、finally パスでターミナル アプリケーションの結果を出力します。","Wrap the application-owned Responses API call and emit one final request event after usage and outcome are known.":"アプリケーション所有の Responses API 呼び出しをラップし、使用法と結果ã

261Œã‚ã‹ã£ãŸå¾Œã§ 1 つの端末要求イベントを発行します。","Separate final job outcomes from attempts, then compare retries, queue wait, and duration by stable job name.":"ターミナル ジョブの結果を試行から分離し、安定したジョブ名ごとに再試行、キュー待機、および期間を比較します。","Use start and final lifecycle events to detect vanished workers.":"開始ライフサイクル イベントと終了ライフサイクル イベントを使用して、消滅したワーカーを検出します。","Count one final outcome per job. Attempt-level logs inflate volume and can make a recovered retry look like a failed customer workflow.":"ジョブごとに 1 つの最終結果を数えます。試行レベルのログはボリュームを増大させ、回復された再試行が失敗した顧客のワークフローのように見える可能性があります。","A final job event that records the final outcome and attempt count once, avoiding the overcounting caused by one row per retry.":"最終結果と試行回数を 1 回記録するターミナル ジョブ イベント。再試行ごとに 1 行による過剰カウントを回避します。","Total attempts including the final attempt.":"端末の試行を含む合計試行数。","One final outcome per logical webhook delivery.":"論理 Webhook 配信ごとに 1 つのターミナル結果。","Confirm events are emitted after commit or final task status.":"コミットまたはターミナルタスクのステータス後にイベントが発行されることを確認します。","operation, dependency, retry_count, and final business outcome":"操作、依存関係、retry_count、および最終的なビジネス結果","The numerator counts final rolled-back transactions, not every retry attempt.":"分子は、すべての再試行ではなく、端末のロールバックされたトランザクションをカウントします。","One final row per migration prevents start and retry events from inflating the denominator.":"移行ごとに 1 つのターミナル行により、開始イベントと再試行イベントの分母が大きくなるのを防ぎます。","Some migration tools retry automatically. Preserve attempt count separately while emitting one final outcome.":"一部の移行ツールは自動的に再試行します。 1 つの最終結果を出力する間、試行回数を個別に保存します。","Block rollout completion when any production migration has a failed or rolled-back final outcome.":"運用移行の最終結果が失敗またはロールバックされた場合、ロールアウトの完了をブロックします。","Failed lifecycle events remain visible beside final state.":"失敗したライフサイクル イベントは、終了状態の横に表示されたままになります。","Log the final tool outcome separately so an allowed decision is not mistaken for successful execution.":"許可された決定が実行の成功と誤認されないように、ターミナル ツールの結果を個別に記録します。","A job can disappear without producing a failure event. Joining starts to final events reveals work that is still running, lost after a worker crash, or missing its completion instrumentation.":"ジョブは、失敗イベントを生成せずに消滅する可能性があります。開始イベントをターミナル イベントに結合すると、まだ実行中の作業、ワーカーのクラッシュ後に失われた作業、または完了インスツルメンテーションが欠落している作業が明らかになります。","Which jobs started but never produced a final event?":"開始されたが、最終イベントを生成しなかったジョブはどれですか?","The first CTE keeps the earliest start for each logical job. The second keeps the newest final event.":"最初の CTE は、各論理ジョブの最も早い開始を維持します。 2 番目は最新の端末イベントを保持します。","Stripe payment failures have the highest duplicate rate and more final failures.":"Stripe 支払いの失敗では、重複率が最も高く、端末の失敗が多くなります。","A retry is not a resolution until the logical job reaches a documented final success or discard outcome.":"論理ジョブが文書化された最終的な成功または破棄の結果に達するまで、再試行は解決にはなりません。","Document final statuses so stalled-job queries do not flag completed work.":"停止したジョブのクエリが完了した作業にフラグを立てないように、ターミナルのステータスを文書化します。","Raw SQL can contain identifiers and sensitive values. Use a normalized query fingerprint to group equivalent operations and calculate their slow-query rate without storing statement text.":"生の SQL には、多くの場合、識別子、値、および無制限のバリエーションが含まれます。制御されたクエリ フィンガープリントは同等の操作をまとめて保持するため、テレメトリをクエリ テキスト アーカイブにせずに、低速のクエリ レートでも繰り返しのアプリケーション パスを特定できます。","Some rollbacks recover on retry. Others fail the user's request. Compare rollback rates by service and database, then check which transaction errors need a retry policy change.":"ロールバックは、予期された同時実行応答である場合もあれば、ユーザーに見える障害である場合もあります。サービスおよびデータベースごとにそのレートを測定することで、アプリケーションのトランザクション ポリシーをより詳細に検討する必要がある箇所が特定されます。","Measure replication lag in seconds and bytes. Time lag can reveal a stalled consumer even when there is little new data. Byte lag shows how much data remains to process.":"レプリケーション遅延を秒数とバイト数で測定します。新しいデータが少なくても、時間の遅れからコンシューマーの停止を見つけられます。バイト数は未処理データの量を示します。","A moderately slow query can consume more time overall than a rare, very slow query. Compare total query time with p95 latency when deciding which operation to fix.":"まれに遅いクエリと、中程度に遅い大量のクエリには、異なる優先順位が必要です。合計クエリ時間は、p95 が末尾の動作を維持しながら、アプリケーションへの総計の影響を推定します。","Net retention includes expansion. Gross retention caps each account at its starting value. Compare both to see how much revenue you retained and how much came from upsells.":"純保持率には拡張が含まれますが、総保持率には各アカウントの開始値が上限となります。両方を報告することで、顧客ベースの耐久性とアップセルの影響を区別します。","Count sessions at each milestone in a defined order. This query shows conversion from the first step and from the preceding step so you can find where sessions stop progressing.":"行程レポートには 1 つのカウント単位と明示的なステップ順序が必要です。この再現可能なパターンは、各マイルストーンでセッションをカウントし、すべてのステップを最初のステップと比較し、直前のステップからのコンバージョンを個別に示します。","Count events and their b

261ytes together to find frequent events and oversized payloads. Payload bytes alone do not tell you what a vendor will charge.":"イベント数だけでも、サイズの大きいペイロードを隠すことができます。このクエリはカウントとバイト ボリュームをまとめて保持し、ペイロード バイトがベンダーの請求額と等しいかのように見せることなく、ノイズの多いイベント コントラクトや予想外に大規模なイベント コントラクトを可視化します。","Compare retrieval relevance, answer grounding, latency, and evaluation cost for the same versioned test set. Check whether a quality gain also costs more or takes longer.":"RAGの品質は1点ではありません。このクエリは、バージョン化されたテスト セットの検索の関連性、回答の根拠、待ち時間、および評価コストをまとめて保持するため、運用上のトレードオフに対して明らかな品質の向上を確認できます。","A query can be fast on its own and still slow a request when repeated many times. Count each query fingerprint per request, then compare affected routes.":"単体では速いクエリでも、何度も繰り返すとリクエストを遅くします。リクエストごとに各クエリフィンガープリントの実行回数を数え、影響するルートを比較します。","Compare p50 with p95. A wide gap means some requests take much longer than the median request.":"p50 と p95 の差は、どちらかの数値だけよりも役立つことがよくあります。広いギャップは断続的な低速パスを示します。","A cheap model can still waste money when users discard its output. Compare accepted-output rate and spend to calculate the cost of a result users accept.":"最も安価なモデルは、ユーザーがその出力を破棄すると効率が悪くなります。このクエリは、受け入れられた出力レートと支出を比較して、価値指向の単位指標を生成します。","This query cannot find a source with no events in the lookback window. Keep a table of expected sources to detect those missing sources.":"このクエリでは、対象期間にイベントがない送信元を見つけられません。想

261定する送信元のテーブルを用意して、欠落した送信元を検出します。","Telemetry exposes nested tool fields as dotted columns. Query those columns directly without flattening the JSON before ingestion.":"構造化されたエージェント イベントは、多くの場合、入れ子になったツール コンテキストを運びます。 Telemetry は、ネストされた値を安定した点線の列として公開します。これにより、取り込み時の自然なイベントの形状を維持しながら、SQL の読み取り可能性が維持されます。","Divide the observed error ratio by 0.001 to get burn rate. At 1×, errors consume budget at the allowed rate. At 3×, they consume it three times as fast.":"観測された比率を 0.001 で割ると、燃焼率が求められます。1 倍は正確に持続可能ですが、3 倍では予算が 3 倍早く消費されます。","Group requests by release and compare volume, failures, and latency. Check sample counts before comparing a small canary with the full rollout.":"リリース タグは、時間相関のあるインシデントをテスト可能な比較に変換します。ボリューム、障害、レイテンシは関連しているため、小規模なカナリアは完全なロールアウトと同様に判断されません。","Keep the same user definition and qualifying activity when comparing periods. Stickiness measures the share of weekly active users who were active on a given day.":"アクティブ ユーザー メトリクスは、アクターと対象となるイベントが安定している場合にのみ比較できます。スティッキーは、特定の日に毎週の視聴者のうちどれだけがアクティブであるかを示します。","A column can remain nullable and pass schema checks even after a deployment stops sending its values. Measure missing fields before relying on them for groups or joins.":"スキーマの互換性は分析の完全性を保証するものではありません。デプロイメントがセグメント化または結合に必要なフィールドへの入力を停止している間、Null 許容列は有効なままにすることができます。","Record dependency duration on the completed request or job. Compare p95 latency with the average to find occasional slow dependency calls.":"依存関係のタイミングが完了した作業単位に関連付けられている場合、遅いルートは修正しやすくなります。尾部の待ち時間は、平均的な隠れた断続的な下流圧力を明らかにします。","Count dead letters still waiting, newly created dead letters, and resolved dead letters. Compare those counts to see whether the backlog is shrinking or growing.":"未処理、新規、解決済みのデッドレターをそれぞれ数えます。件数を比較して、滞留が減っているか増えているか確認します。","Keep my data":"データを保存する","Run SQL on six fictional sensor deliveries. A network retry adds rows without adding measurements, changing a row-weighted average.":"架空のセンサー配信6件をSQLで調べます。ネットワークの再送で行は増えても測定回数は増えず、行ごとの平均が変わります。","A delivery is one received event. A reading_id identifies one physical measurement in this invented fixture. Count and average at the grain that answers your question.":"配信は受信したイベント1件です。この架空データでは reading_id が1回の測定を示します。問いに合った単位で件数と平均を計算します。","Did the sensor measure six times, or did the network deliver four measurements six times?":"センサーが6回測定したのでしょうか。それとも4回の測定値が計6回届いたのでしょうか。","Identity of the fictional physical measurement.":"架空の測定を識別するID。","Seconds after the exercise begins when the sensor measured.":"演習開始からセンサーが測定するまでの秒数。","Seconds after the exercise begins when a network message arrived.":"演習開始からネットワークのメッセージが届くまでã

261®ç§’数。","Invented CO₂ reading in parts per million; not a health assessment.":"架空のCO₂測定値（ppm）。健康評価には使えません。","The first CTE groups deliveries by reading_id, so a retry of r4 does not create another measurement.":"最初のCTEは reading_id ごとに配信をまとめるため、r4の再送を新たな測定として数えません。","The delivered-row average is 700 ppm; the four-measurement average is 675 ppm. Neither is necessarily a time-weighted room average.":"届いた行の平均は700 ppm、4回の測定の平均は675 ppmです。どちらも必ずしも教室の時間加重平均ではありません。","MIN is safe only because this fictional fixture gives the same co2_ppm on every delivery of a reading_id. Check conflicting values before deduplicating real data.":"ここでMINを使えるのは、同じ reading_id の架空の配信では co2_ppm がすべて同じだからです。実データの重複を除く前に値の食い違いを確認してください。","Two different measurements can share the same numeric CO₂ value. AVG(DISTINCT co2_ppm) would incorrectly merge them.":"異なる2回の測定が同じCO₂値になることがあります。AVG(DISTINCT co2_ppm) はそれらを誤って1つにまとめます。","Real reading IDs can collide across devices or be reused after reboot. Define an identity contract before grouping real events.":"実際の読み取りIDは機器間で衝突したり、再起動後に再利用されたりします。実イベントをまとめる前に識別規則を決めてください。","These invented CO₂ values cannot support a ventilation or health decision. Real use needs calibration, placement, missing-reading and time-coverage checks.":"この架空のCO₂値で換気や健康に関する判断はできません。実際には校正、設置場所、欠測、時間範囲の確認が必要です。","Table: deliveries, measurements and the two averages for a selected lesson run":"表：選んだ演習の配信回数、測定回数、2つの平均","This fictional teaching fixture is not suitable for a real-world CO₂ alert.":"この架空の教材データは実際のCO₂アラートには使えません。","15-minute sensor data lesson":"15分のセンサーデータ演習","Event analytics for teams that ship with coding agents":"コーディングエージェントと開発するチームのためのイベント分析","Ship a change. Know if it worked.":"変更をリリースして、効果を確かめる。","Telemetry stores the events your app emits and answers questions about them in plain SQL. Paste one prompt into your coding agent. It instruments your code, ships the change, and checks the numbers.":"Telemetry はアプリが送るイベントを保存し、標準の SQL で答えを返します。コーディングエージェントにプロンプトを 1 つ貼り付けるだけで、計測の追加、変更のリリース、数値の確認まで進めます。","No signup required. The prompt includes a free API key.":"登録は不要です。プロンプトには無料の API キーが含まれています。","SDKs and HTTP API":"SDK と HTTP API","JSON in. SQL out.":"JSON を送って、SQL で聞く。","No schema to design, no pipeline to run, and no query language to learn. Every event becomes a row you can query.":"スキーマ設計も、パイプラインの運用も、新しいクエリ言語の習得も不要です。すべてのイベントがクエリできる行になります。","Log an event":"イベントを記録する","Call an SDK or POST JSON from any language. Timestamps are added for you.":"SDK を呼び出すか、任意の言語から JSON を POST します。タイムスタンプは自動で付与されます。","The table builds itself":"テーブルは自動で作られる","Each field becomes a typed column. New fields are added as they arrive, with no migration.":"各フィールドは型付きの列になります。新しいフィールドは届いた時点で追加され、マイグレーションは不要です。","Query it with SQL":"SQL でクエリする","Standard SQL on Apache DataFusion. Chart it, alert on it, or let your agent read the result.":"Apache DataFusion 上の標準 SQL です。グラフ化、アラート設定、エージェントによる結果の読み取りに使えます。","Code example":"コード例","For coding agents":"コーディングエージェント向け","Example data":"サンプルデータ","Under the hood":"内部の仕組ã

261¿","Built like a database, not a dashboard.":"ダッシュボードではなく、データベースとして設計。","Telemetry is a columnar event store with a SQL engine on top, in the spirit of Facebook's Scuba. It is written in Rust and keeps your events in open Parquet files.":"Telemetry は列指向のイベントストアに SQL エンジンを組み合わせた、Facebook の Scuba に近い設計です。Rust で書かれ、イベントはオープンな Parquet ファイルに保存されます。","A Rust service checks each JSON event against its table's schema.":"Rust 製のサービスが、各 JSON イベントをテーブルのスキーマと照合します。",Buffer:lt,"Accepted events are queryable right away, before they are written to storage.":"受け付けたイベントは、ストレージに書き込まれる前からすぐにクエリできます。",Store:"保存","Events are written to S3 as Parquet. Compaction merges small files so scans stay fast.":"イベントは Parquet 形式で S3 に書き込まれます。コンパクションが小さなファイルをまとめ、スキャンを高速に保ちます。","Each query is parsed for its tables, time range, and filters, so DataFusion reads only the files it needs.":"各クエリのテーブル、期間、フィルターを解析し、DataFusion が必要なファイルだけを読み込みます。","Your data stays under your control":"データの管理はあなたの手に","Scope API keys to read, write, or both. Set retention per table, and delete rows or whole tables when you need to.":"API キーは読み取り、書き込み、またはその両方に限定できます。テーブルごとに保持期間を設定し、必要に応じて行やテーブル全体を削除できます。",Customers:"お客様","62% finish step 2, but only 31% run a first query. Most of the drop happens on the API key screen.":"62% がステップ 2 を完了しますが、最初のクエリまで進むのは 31% だけです。離脱の大半は API キーの画面で起きています。","A link when you want to look.":"見たいときは、リンクで。","Agents already speak HTTP and SQL. The setup prompt gives yours a free API key and skill.md, the instructions it follows to add events, run a real workflow, and check that the rows arrived.":"エージェントはすでに HTTP と SQL を使えます。セットアッププロンプトは無料の API キーと skill.md を渡します。エージェントはその手順に従ってイベントを追加し、実際のワークフローを動かし、行が届いたことを確認します。","Alert API":"アラート API","Alert:":"アラート：","Alerts email you when a threshold is crossed. Your agent can create, edit, and list them through the API, so it can check what fired before it starts work.":"しきい値を超えるとアラートがメールで知らせます。エージェントは API でアラートを作成、編集、一覧表示できるので、作業を始める前に何が発火したかを確認できます。","Alerts for you. Status for your agent.":"アラートはあなたに、状態はエージェントに。","Analytics for coding agents":"コーディングエージェントのための分析","Ask how it's going":"進み具合を聞く","Ask in plain English. Check the SQL.":"普段の言葉で聞いて、SQL で確かめる。","Ask your agent how it's going.":"進み具合は、エージェントに聞けばいい。","Chart:":"グラフ：",Checked:dt,"Checkout completion":"チェックアウト完了率","Completion rose from 59.2% on v42 to 68.4% on v43 across 4,207 checkouts. p95 latency fell from 1.48s to 1.09s, and no new error types appeared after the deploy.":"完了率は v42 の 59.2% から v43 の 68.4% に上がりました（チェックアウト 4,207 件）。p95 レイテンシは 1.48 秒から 1.09 秒に下がり、デプロイ後に新しいエラーの種類は出ていません。","Creating alert":"アラートを作成中","Did retries go up after the queue change?":"キューの変更後、リトライは増えた？","Done. You'll get an email if it drops, and I'll check the alert's status at the start of each session.":"完了しました。下がった場合はメールが届きます。セッションの開始時にはアラートの状態も確認します。","Email me if completion drops below 60%.":"完了率が 60% を下回ったらメールして。","Every 60 minutes":"60 分ごと","Example questions and answers.":"質問と回答の例です。","Example session":"セッションの例","From then on, ask in plain English. The agent writes the query and shows you what it ran.":"あとは普段の言葉で聞くだけです。エージェントがクエリを書き、実行した内容を見せてくれます。","Get the setup prompt":"セットアッププロンプトを取得","Give your agent a key.":"エージェントにキーを渡そう。","How did checkout do since yesterday's deploy?":"昨日のデプロイ以降、チェックアウトはどう？","In your harness":"いつもの作業環境で","Is the cheaper model actually cheaper?":"安いモデルは本当に安い？","It adds events to the workflows you picked, runs one for real, and reads the rows back with SQL.":"選んだワークフローにイベントを追加し、実際に 1 回動かして、SQL で行を読み戻します。","It costs 38% less per run, but it hands 2.1 times as many runs to a person. Per accepted answer, it costs 12% more.":"1 回あたりのコストは 38% 低いものの、人に引き継ぐ回数が 2.1 倍です。採用された回答あたりでは 12% 高くなります。","Links and alerts":"リンクとアラート","Most questions end in the harness. When you want to see the data, your agent saves the query or builds a dashboard and sends you the link. When you want to stop asking, it sets an alert.":"ほとんどの質問は作業環境の中で完結します。データを見たいときは、エージェントがクエリを保存するかダッシュボードを作り、リンクを送ります。何度も聞きたくないときは、アラートを設定します。","No MCP server. No signup. One API key.":"MCP サーバーも登録も不要。API キーひとつだけ。",Notifies:"通知先","OK · last value 68.4%":"正常 · 最新値 68.4%","One API key. No MCP server.":"API キーひとつ。MCP サーバーは不要。","Paste one prompt. Then ask how it's going.":"プロンプトを貼り付けたら、あとは進み具合を聞くだけ。","Paste the prompt":"プロンプトを貼り付ける","Querying Telemetry":"Telemetry にクエリ中","Saved queries, dashboards, and alerts need a free account. The anonymous key can already send and query events.":"保存したクエリ、ダッシュボード、アラートには無料アカウントが必要です。匿名キーでもイベントの送信とクエリはすでに使えます。",Setup:ct,"Telemetry gives your coding agent an API key instead of another integration. It instruments your app, then answers questions about your data right in y

261our harness. When you want a chart or an alert, it sends you a link.":"Telemetry は、新しい連携ではなく API キーをコーディングエージェントに渡します。エージェントがアプリに計測を追加し、データについての質問にいつもの作業環境の中で答えます。グラフやアラートが欲しいときは、リンクを送ってくれます。","Try a funnel query":"ファネルのクエリを試す","Use Claude Code, Codex, Cursor, or any agent that can edit code and make HTTP requests.":"Claude Code、Codex、Cursor など、コードを編集して HTTP リクエストを送れるエージェントなら使えます。","Where do new users drop off?":"新規ユーザーはどこで離脱している？","Yes. Retries per job rose from 1.04 to 1.31 after 14:10, all on the email queue. Provider timeouts account for 92% of them.":"はい。14:10 以降、ジョブあたりのリトライは 1.04 から 1.31 に増えました。すべてメールキューで、その 92% はプロバイダーのタイムアウトです。","Your agent instruments and verifies":"エージェントが計測して確認する","Your agent writes the query, runs it with the same key, and answers with the numbers and the SQL behind them.":"エージェントがクエリを書き、同じキーで実行し、数値とその根拠になった SQL で答えます。","your coding agent":"あなたのコーディングエージェント","Try it now":"今すぐ試す","Try it before you sign up.":"登録する前に、試してみよう。","The prompt below includes a real API key that works right now. Paste it into your agent and your first events arrive in minutes. There is no MCP server to install, and you only sign up if you want to keep the data.":"下のプロンプトには、今すぐ使える本物の API キーが含まれています。エージェントに貼り付ければ、数分で最初のイベントが届きます。MCP サーバーのインストールは不要で、データを残したいときだけ登録すれば大丈夫でã

261™ã€‚","Try it free, no signup":"無料で試す（登録不要）","Real API key · works now":"本物の API キー · すぐ使えます","The prompt includes a real API key that works right now. Paste it into your agent and your first events arrive in minutes. Sign up only if you want to keep the data.":"プロンプトには、今すぐ使える本物の API キーが含まれています。エージェントに貼り付ければ、数分で最初のイベントが届きます。データを残したいときだけ登録してください。","A coding agent reports that checkout completion rose after the v43 release, using Telemetry":"コーディングエージェントが Telemetry を使い、v43 リリース後にチェックアウト完了率が上がったと報告する画面","A coding agent answers questions about app events with Telemetry":"コーディングエージェントが Telemetry でアプリのイベントについての質問に答える画面","Telemetry SQL recipe comparing checkouts and p95 latency by release":"リリースごとにチェックアウト数と p95 レイテンシを比較する Telemetry の SQL レシピ","Telemetry docs: log an event with the SDK and query it with SQL":"Telemetry ドキュメント：SDK でイベントを記録し、SQL でクエリする","Telemetry integrations: send an event from any stack with the HTTP API":"Telemetry の連携：HTTP API でどのスタックからでもイベントを送信","What to track":"計測する内容","Your agent":"エージェント","First event":"最初のイベント","Setup progress":"セットアップの進み具合","What do you want to track first?":"まず何を計測しますか？","Pick one. You can add more later.":"ひとつ選んでください。あとから追加できます。","Skip for now":"今はスキップ","It includes your API key. Your agent adds the events, runs your app once, and checks that they arrived.":"API キーが含まれています。エージェントがイベントを追加し、アプリを一度動かして、届いたことを確認します。","Works with Claude Code, Codex, Cursor, or any agent that can edit code.":"Claude Code、Codex、Cursor など、コードを編集できるエージェントで使えます。","Add your first event without a coding agent":"コーディングエージェントを使わずに最初のイベントを追加する","The guide starts with sample data. Send an event from your app to finish setup.":"ガイドはサンプルデータから始まります。設定を完了するには、アプリからイベントを送信してください。",Back:"戻る","I've pasted it":"貼り付けました","Prefer to set it up yourself?":"自分でセットアップしますか？","Your data is connected":"データが接続されました","Events are arriving. Open them to run your first query.":"イベントが届いています。開いて最初のクエリを実行しましょう。","Open your data":"データを開く","Automatic checks paused":"自動確認は一時停止中","Automatic checks stop after 15 minutes. Select Check now after your app sends an event.":"自動確認は15分後に停止します。アプリがイベントを送信したら、「今すぐ確認」を選択してください。","Listening for events":"イベントを待機中","Waiting for your first event":"最初のイベントを待っています","Keep this page open. We'll take you to your data as soon as it arrives.":"このページを開いたままにしてください。イベントが届いたらすぐにデータへ移動します。","We couldn't check for events just now. Try again in a moment.":"今はイベントを確認できませんでした。少ししてからもう一度お試しください。","No events yet. Make sure your agent ran the instrumented code at least once.":"まだイベントがありません。計測を追加したコードをエージェントが一度は実行したか確認してください。","Check now":"今すぐ確認","See the prompt again":"プロンプトをもう一度見る","Stuck? Get help":"うまくいかない？ヘルプを見る","No app handy?":"手元にアプリがない？","Give your co

261ding agent one API key. It instruments your app and answers questions about your data in plain SQL. Try it free, no signup.":"コーディングエージェントに API キーをひとつ渡すだけ。アプリに計測を追加し、データについての質問に SQL で答えます。登録不要で無料で試せます。",Example:"例","How is checkout doing since yesterday's deploy?":"昨日のデプロイ以降、チェックアウトはどう？","Checked Telemetry":"Telemetry を確認しました","+9.2 pts since v43":"v43 以降 +9.2 ポイント","p95 latency fell from 1.48s to 1.09s. No new errors.":"p95 レイテンシは 1.48 秒から 1.09 秒に低下。新しいエラーはありません。","Open chart":"グラフを開く","Telemetry alert":"Telemetry のアラート","Checkout completion dropped below 60%.":"チェックアウト完了率が 60% を下回りました。","Product analytics for coding agents":"コーディングエージェントのためのプロダクト分析","Ask your coding agent how your app is doing.":"アプリの調子は、コーディングエージェントに聞けばいい。","Works with":"対応エージェント","The prompt below includes a real API key. No MCP server, no signup.":"下のプロンプトには本物の API キーが含まれています。MCP サーバーも登録も不要です。","Or use an SDK":"SDK も使えます","Ask in plain English. Get a number back.":"普段の言葉で聞いて、数字で答えをもらう。","Charts and alerts when you want them.":"必要なときに、グラフとアラートを。","Get a link to the chart":"グラフへのリンクを受け取る","Your agent saves the query or builds a dashboard, then sends you the link.":"エージェントがクエリを保存するかダッシュボードを作り、リンクを送ります。","Set an alert and stop asking":"アラートを設定して、聞く手間を省く","Get an email when a number crosses a line. Your agent can check alert status too.":"数値がしきい値を超えるとメールが届きます。エージェントもアラートの状態を確認できます。","Paste it into your agent":"エージェントに貼り付け","See your first event":"最初のイベントを確認","cost per accepted answer":"採用された回答あたりのコスト","retries per job":"ジョブあたりのリトライ数","reach a first query":"最初のクエリまで到達","Telemetry records what happens in your app: signups, errors, latency, AI costs. Ask your agent and get the answer in plain English, with a chart when you want one.":"Telemetry はアプリで起きていること（登録、エラー、レイテンシ、AI コスト）を記録します。エージェントに聞けば、わかりやすい言葉で答えが返ってきます。必要ならグラフも。","Ask your coding agent how your code is performing.":"コードのパフォーマンスは、コーディングエージェントに聞けばいい。","Ask your coding agent how your code performs":"コードのパフォーマンスは、コーディングエージェントに聞けばいい","A coding agent answers that checkout completion rose to 68.4% after yesterday's deploy, using Telemetry":"コーディングエージェントが Telemetry を使い、昨日のデプロイ後にチェックアウト完了率が 68.4% に上がったと答える画面","Your agent instruments your software to send data to Telemetry, then queries Telemetry to tell you how your code is performing.":"エージェントがソフトウェアに計測を追加してデータを Telemetry に送り、Telemetry をクエリしてコードのパフォーマンスを教えてくれます。","Your coding agent instruments your software to send data to Telemetry, then queries Telemetry to tell you how your code is performing. Try it free.":"コーディングエージェントがソフトウェアに計測を追加してデータを Telemetry に送り、Telemetry をクエリしてコードのパフォーマンスを教えてくれます。無料で試せます。","The SQL dialect, expressions, types, and functions supp

261orted by Telemetry's query engine.":"Telemetry のクエリエンジンでサポートされる SQL 方言、式、型、関数。","Upstream recipe test engine reference":"レシピテスト用の上流エンジンリファレンス","Telemetry SQL reference":"Telemetry SQL リファレンス","Email a setup question":"設定についてメールで質問する","Include your stack and the step that failed, without keys or customer data.":"技術スタックと失敗した手順を記載してください。キーや顧客データは含めないでください。",Performance:ut,"Errors & reliability":"エラーと信頼性","AI usage & cost":"AI の使用量とコスト","Understand activation, conversion, and feature usage.":"アクティベーション、コンバージョン、機能の使用状況を把握します。","Find slow requests, queries, and background jobs.":"遅いリクエスト、クエリ、バックグラウンドジョブを見つけます。","See failures, retries, and the workflows they affect.":"失敗、再試行、影響を受けるワークフローを確認します。","Track model costs, tokens, latency, and outcomes.":"モデルのコスト、トークン数、レイテンシー、結果を記録します。","Next.js App Router recipe":"Next.js App Router レシピ","Try with your coding agent":"コーディングエージェントで試す","Use the setup prompt to instrument one existing route. No signup required to try.":"セットアップ用プロンプトで既存のルート一つに計測を追加します。試用に登録は不要です。","The withTelemetry server helper from the linked Next.js App Router recipe":"リンク先の Next.js App Router レシピのサーバー用 withTelemetry ヘルパー","invocation_id, route_template, and method":"invocation_id、route_template、method","handler_outcome and status_code":"handler_outcome と status_code","latency_ms and environment":"latency_ms と environment","The linked helper preserves the handler response when event delivery fails; background delivery is best effort, not a durable queue.":"リンク先のヘルパーはイベント送信に失敗してもハンドラーの応答を保持します。バックグラウンド送信はベストエフォートであり、永続キューではありません。","Observe existing Next.js route handlers with SQL-ready events without exposing an ingestion key to the browser.":"取り込みキーをブラウザーに公開せず、SQL で照会できるイベントで既存の Next.js ルートハンドラーを観測します。","Existing route handler outcomes":"既存のルートハンドラーの結果","Use the linked helper in a Node.js App Router route handler on a current patched Next.js release.":"現在の修正済み Next.js リリースの Node.js App Router ルートハンドラーで、リンク先のヘルパーを使用してください。","In HTTP Request, choose Authentication: Generic Credential Type, then Generic Auth Type: Header Auth. Save a credential with Name: Authorization and Value: your Telemetry API key, without a Bearer prefix.":"HTTP Request で Authentication: Generic Credential Type を選び、Generic Auth Type: Header Auth を選択します。Name を Authorization、Value を Telemetry API キーにした認証情報を保存します。Bearer 接頭辞は付けません。","Configure POST https://api.telemetry.sh/log manually, enable Send Body, and choose JSON. The snippet is a configuration sketch, not an importable n8n workflow; select the saved Header Auth credential separately.":"POST https://api.telemetry.sh/log を手動で設定し、Send Body を有効にして JSON を選びます。このスニペットは設定の概要であり、インポート可能な n8n ワークフローではありません。保存した Header Auth 認証情報は別途選択してください。","Prepare approved fields upstream. Duration and item/retry counts must be numeric, not numeric strings; validate the actual request body in your n8n version before sending application events.":"上流のノードで承認済みのフィールドを準備します。所要時間、項目数、再試行回数は数値文字列ではなく数値にしてください。アプリケーションのイベントを送信する前に、使用中の n8n バージョンで実際のリクエスト本文を検証してください。","n8n HTTP Request credentials":"n8n HTTP Request 認証情報","Laravel HTTP client":"Laravel HTTP クライアント","This example runs after a successful queue attempt. Keep the original job result and failure handling; an attempt event does not prove downstream delivery or logical job completion.":"この例はキュージョブの試行が成功した後に実行します。元のジョブ結æž

261œã¨ã‚¨ãƒ©ãƒ¼å‡¦ç†ã‚’保持してください。試行イベントだけでは、後続の配信や論理ジョブの完了を証明できません。","Use bounded connection and request timeouts, inspect non-2xx responses, and report delivery failure locally without logging the key, response body, or exception text. This example does not retry or guarantee delivery.":"接続とリクエストのタイムアウトを制限し、2xx 以外のレスポンスを確認します。キー、レスポンス本文、例外のテキストを記録せず、配信失敗をローカルで報告してください。この例は再試行せず、配信を保証しません。","attempts_made, enqueue_to_last_start_ms, duration_ms, and error_type":"attempts_made、enqueue_to_last_start_ms、duration_ms、error_type","Keep the raw attemptsMade counter; check its semantics for your BullMQ version.":"attemptsMade の値をそのまま記録し、使用する BullMQ バージョンでの意味を確認してください。","Enqueue-to-last-start includes earlier attempts and backoff; it is not isolated queue wait.":"登録から最後の開始までの時間には、過去の試行とバックオフの待ち時間も含まれます。キューでの待ち時間だけではありません。","This worker-local hook observes successful jobs only. Catch delivery errors and plan shutdown draining.":"この worker ローカルのフックは成功したジョブのみを観測します。送信エラーを処理し、終了時に保留中の送信を待つ方法を決めてください。","Pass a guarded, timeout-bounded delivery promise to the real request ctx.waitUntil. This is best-effort background delivery, not durable storage or automatic retry.":"エラー処理とタイムアウトを備えた送信 Promise を、実際のリクエストの ctx.waitUntil に渡してください。これはベストエフォートのバックグラウンド送信であり、永続保存や自動再試行ではありません。","Adapt handleEvents to your existing /api/events handler. The example records returned response status and response-ready latency, not streamed-body completion; thrown application errors still propagate unchanged. Keep Workers Logs for uncaught runtime errors.":"handleEvents を既存の /api/events ハンドラーに置き換えてください。この例は返されたレスポンスのステータスと準備完了までの時間を記録し、ストリーム本文の送信完了は測定しません。アプリが投げたエラーはそのまま伝播します。未捕捉の実行時エラーには Workers Logs を使い続けてください。","This Worker example uses the Log API directly with env.TELEMETRY_API_KEY from a secret binding; no npm SDK or process.env configuration is needed.":"この Worker の例はシークレットバインディングの env.TELEMETRY_API_KEY で Log API を直接呼び出します。npm SDK や process.env の設定は不要です。","Capture FastAPI response status and header-phase latency with the asynchronous Telemetry client and normalized route names.":"Telemetry の非同期クライアントと正規化したルート名を使い、FastAPI の応答ステータスとヘッダー受信までの遅延を記録します。","A generated request ID that does not copy untrusted request headers":"信頼できないリクエストヘッダーをコピーせずに生成したリクエスト ID","status and latency_ms at the response-header boundary":"å¿

261œç­”ヘッダーを観測した時点の status と latency_ms","request_id generated locally":"ローカルで生成した request_id","This example observes response headers, not streamed-body completion or business success; latency_ms ends when call_next returns.":"この例は応答ヘッダーを観測します。ストリーム本文の完了や業務上の成功は示しません。latency_ms の計測は call_next が戻った時点で終了します。","A one-second cooperative export timeout and error guard preserve the response. Production delivery still needs a bounded queue and safe failure diagnostics.":"送信には1秒の協調的なタイムアウトとエラー処理を設け、応答を維持します。本番の送信には容量制限付きのキューと安全な失敗診断が別途必要です。","Unhandled application exceptions bypass this event. Instrument exception handlers separately; request cancellation must still propagate.":"未処理のアプリケーション例外ではこのイベントは生成されません。例外ハンドラーは別途計測し、リクエストのキャンセルはそのまま伝播させてください。","A server-side runtime with fetch and AbortSignal.timeout":"fetch と AbortSignal.timeout を備えたサーバー実行環境","Send allowlisted model metadata through the Log API with a one-second cooperative timeout; delivery failure must not change the provider result.":"許可したモデルのメタデータのみを Log API で送信し、1 秒の協調的タイムアウトを設定します。送信失敗でモデル提供元の結果を変えないでください。","This inline example can add export latency and is not durable delivery. Use an application-owned bounded queue or outbox for production.":"このインラインの例は送信の待ち時間を追加する場合があり、永続的な配信は保証しません。本番環境ではアプリが管理する容量制限付きキューまたは outbox を使用してください。","Catch rejected delivery inside the finish listener so export failure cannot become an unhandled promise rejection. Keep diagnostic messages constant and guard the diagnostic sink too.":"finish リスナー内で送信失敗を捕捉し、未処理の Promise 拒否を防いでください。診断メッセージは固定文にし、診断出力の失敗も捕捉してください。","This listener does not implement a delivery deadline, durable queue, retries, or shutdown draining. Configure bounded delivery and lifecycle handling for production.":"このリスナーには送信期限、永続キュー、再試行、終了時の送信待ち処理はありません。本番環境では送信の上限とライフサイクル処理を設定してください。","Release the acquired database client before exporting the outcome. A one-second cooperative Log API timeout and guarded diagnostics keep delivery failure from replacing the database result or error.":"結果を送信する前に取得したデータベースクライアントを解放してください。Log API の 1 秒の協調的タイムアウトと保護した診断出力により、送信失敗でデータベースの結果やエラーが置き換わるのを防ぎます。","Record acquisition_wait_ms separately from duration_ms for query execution. On acquisition failure, omit query duration; operation_duration_ms includes both phases. Pool counts are captured before release.":"acquisition_wait_ms とクエリ実行の duration_ms は別々に記録します。接続取得に失敗した場合はクエリ時間を省略し、operation_duration_ms は両フェーズを含めます。プールの値はクライアント解放前に取得します。","This example does not implement transactions, durable export, retries, or shutdown draining. Configure database connection/query limits and background pool error handling in the application.":"この例はトランザクション、永続的な送信、再試行、終了時の送信待ち処理を実装していません。アプリで接続とクエリの制限、およびプールのバックグラウンドエラー処理を設定してください。","acquisition_wait_ms, operation_duration_ms, phase, rows_returned, error_type, release, and environment":"acquisition_wait_ms, operation_duration_ms, phase, rows_returned, error_type, release, and environment","This server-side example sends events through the Log API with a server-side key and a boun

261ded fetch request; no Telemetry SDK initialization is needed.":"このサーバー側の例では、サーバー側のキーと時間制限付き fetch リクエストで Log API にイベントを送信します。Telemetry SDK の初期化は不要です。","thread_id, invocation_id, graph_name, and invocation status":"thread_id、invocation_id、graph_name、呼び出し状態","Emit node-level events from a controlled wrapper or callback; this example records only each graph invocation.":"制御されたラッパーやコールバックからノードイベントを送信してください。この例はグラフの各呼び出しのみ記録します。","Keep the thread ID stable across resumed checkpoints and give each invocation a new ID. Pass the original input or resume Command and preserve other invocation configuration.":"チェックポイントから再開する際は同じスレッドIDを使い、呼び出しごとに新しいIDを付けます。元の入力または再開用Commandを渡し、他の設定を保持してください。","A returned invocation is not proof of task success. Dynamic interrupts returned in __interrupt__ are recorded as paused; a thrown invocation is failed. Static breakpoints, node/tool events and reviewed task quality need separate instrumentation.":"呼び出しが戻っても、タスクの成功が証明されたわけではありません。__interrupt__ に返された動的割り込みは一時停止、例外を投げた呼び出しは失敗として記録します。静的ブレークポイント、ノードやツールのイベント、レビュー済みのタスク品質には別途計測が必要です。","The direct Log API request has a one-second cooperative timeout and guarded diagnostics. Delivery failure does not replace the graph result or error; awaited export can still add latency. This example has no durable queue, retry or shutdown drain.":"Log APIへの直接リクエストには協調的な1秒のタイムアウトと診断出力の保護があります。送信失敗でグラフの結果やエラーを置き換えませんが、送信待ちは遅延を増やす可能性があります。この例は永続キュー、再試行、終了時の排出を実装しません。","A stable thread ID retained when resuming checkpoints":"チェックポイントから再開する際に保持する安定したスレッドID","Official LangGraph interrupt and resume guide":"LangGraph公式の割り込みと再開ガイド","Record Celery task attempt states without confusing retries with final failures or changing task outcomes.":"Celery タスクの各試行の状態を記録し、再試行を最終的な失敗と混同せず、タスクの結果を変更しません。","Celery installed in the worker process":"ワーカープロセスに Celery がインストールされていること","Import this module when your Celery worker starts":"Celery ワーカーの起動時にこのモジュールをインポートすること","job_name, job_id, queue_name, observed_state, and status":"job_name、job_id、queue_name、observed_state、status","attempt is retries + 1 for the observed execution":"観測した実行の attempt は retries + 1","Only worker metadata; review task and queue identifiers before export":"ワーカーのメタデータのみ。送信前にタスクとキューの識別子を確認してください","This example records SUCCESS, FAILURE, and RETRY from task_postrun as attempt states; a retry is not a final failure.":"この例では task_postrun の SUCCESS、FAILURE、RETRY を試行の状態として記録します。再試行は最終的な失敗ではありません。","Preserve the logical task ID across retries and record retries + 1 as the attempt number.":"再試行でも同じ論理タスク ID を保ち、試行番号として retries + 1 を記録します。","Import this module once in each worker process. It does not instrument Django requests or measure task duration.":"各ワーカープロセスでこのモジュールを一度インポートします。Django リクエストの計測やタスク所要時間の測定は行いません。","Export is best effort with a one-second socket timeout; it adds worker latency and does not implement a hard wall-clock deadline, durable delivery, or exporter retries.":"送信はベストエフォートで、ソケットのタイムアウトは 1 秒です。ワーカーの遅延が増え、厳密な総時間の上限、永続的な配信、送信の再試行は実装していません。","Keep task arguments, results, exception text, URLs, and credentials out of the event. Worker loss or termination can prevent task_postrun, so missing events are unknown.":"タスク引数、結果、例外文、URL、認証情報をイベントに含めã

261ªã„でください。ワーカーの停止や消失で task_postrun が発生しない場合があるため、イベントがない場合の状態は不明です。","Celery worker outcomes":"Celery ワーカーの結果","Retry-to-task correlation":"再試行とタスクの関連付け","This Celery worker module sends events with Python standard-library HTTP; no Telemetry SDK installation or initialization is needed.":"この Celery ワーカーモジュールは Python 標準ライブラリの HTTP でイベントを送信します。Telemetry SDK のインストールや初期化は不要です。","Load the signal module once per worker and keep export errors separate from task outcomes.":"各ワーカーでシグナルモジュールを一度読み込み、送信エラーをタスク結果と分離します。","Observe a Celery task attempt, preserve its original result, and verify the recorded state before building charts.":"Celery タスクの一回の試行を観測し、元の結果を保ち、グラフ作成前に記録された状態を確認します。","Choose the attempt":"試行を選ぶ","Log the attempt state":"試行の状態を記録","Run a known task and inspect {value0} for the observed attempt state; a retry row is not a final result.":"既知のタスクを実行し、{value0} で観測した試行の状態を確認します。再試行の行は最終結果ではありません。","Start without signup, or use your existing server-side API key.":"登録せずに始めるか、既存のサーバー側 API キーを使います。","Choose one completed application action for Claude Code to instrument.":"完了したアプリの操作を一つ選び、Claude Code にイベント記録を追加させます。","Run that action and verify its stored event with SQL. A sample event does not finish setup.":"その操作を実行し、保存されたイベントを SQL で確認します。サンプルイベントだけでは接続完了になりません。","Claim the workspace to save dashboards, then review the result before shipping.":"ワークスペースを引き継いでダッシュボードを保存し、公開前に結果を確認します。","Start with one real application action and verify its stored event. A sample event is only a diagnostic.":"実際のアプリ操作を一つ実行し、保存されたイベントを確認します。サンプルイベントは診断用です。","Verify one real application event":"実際のアプリイベントを一つ確認","Send and query one real event without signup. Claim the workspace to save dashboards.":"登録なしで実際のイベントを一つ送信してクエリします。ワークスペースを引き継ぐとダッシュボードを保存できます。","Verify an authenticated Telemetry integration with one real application event using /skill.md.\n\nUse this Telemetry API key in server-side code only: YOUR_API_KEY\n\nAnonymous keys support logging and synchronous SQL without signup. Claim the existing workspace at https://telemetry.sh/register with the same key before creating dashboards or alerts. If it is unclaimed, query the event to verify delivery and report which features need signup.\n\nPlease:\n1. Choose one completed application action and capture event_name, service, route, status, duration_ms, and release when available.\n2. Do not log credentials, raw request bodies, or customer content.\n3. Run that real action once and verify its event appears in the intended workspace. Do not use telemetry_quickstart for this milestone.\n4. Check the delivery response and query the event to confirm the key, workspace, and table match. If delivery fails, report the response status without exposing the key.\n5. Tell me which real event was verified, what the result means, and how to return to it after the next application run.":`/skill.md を使い、実際のアプリイベント一つで認証済みの Telemetry 接続を確認してください。
262
263この Telemetry API キーはサーバー側コードだけで使用してください：YOUR_API_KEY
264
265匿名キーは登録なしでイベント送信と同期 SQL を使えます。ダッシュボードやアラートを作る前に、同じキーで https://telemetry.sh/register から既存のワークスペースを引き継いでください。まだ引き継いでいない場合は、イベントをクエリして送信結果を確認し、登録が必要な機能を報告してください。
266
267手順：
2681. 完了したアプリの操作を一つ選び、利用できる場合に event_name、service、route、status、duration_ms、release を記録します。
2692. 認証情報、生のリクエスト本文、顧客のコンテンツを記録しないでください。
2703. その実際の操作を一度実行し、想定のワークスペースにイベントが保存さã

270‚ŒãŸã“とを確認します。この段階では telemetry_quickstart を使わないでください。
2714. 送信応答を調べ、イベントをクエリしてキー、ワークスペース、テーブルが一致することを確認します。送信が失敗した場合、キーを公開せず応答ステータスを報告してください。
2725. 確認した実際のイベント、結果の意味、次のアプリ実行後にもう一度確認する方法を報告してください。`,"Replace YOUR_API_KEY with your existing server-side key, or try the first-event setup without signup. Dashboards require a claimed workspace.":"YOUR_API_KEY を既存のサーバー側キーに置き換えるか、登録なしで最初のイベントを試してください。ダッシュボードの保存にはワークスペースの引き継ぎが必要です。","Choose only the fields needed for the selected application action; keep private content and credentials out.":"選んだアプリ操作に必要な項目だけを記録し、非公開の内容や認証情報は除いてください。","Review the observed event and any coverage gaps before expanding instrumentation.":"計測範囲を広げる前に、観測したイベントと未確認の範囲を確認してください。","Review the verified event and SQL before adding saved dashboards.":"保存するダッシュボードを追加する前に、確認済みイベントと SQL を確認してください。","Record Rails controller request observations through Telemetry's HTTP API without changing application results.":"アプリケーションの結果を変えずに、Telemetry HTTP API で Rails コントローラーのリクエスト観測値を記録します。","Rails Active Support instrumentation":"Rails Active Support の計測","A server-side TELEMETRY_API_KEY with write access":"書き込み権限を持つサーバー側の TELEMETRY_API_KEY","Put this example in config/initializers/telemetry_requests.rb, once per process":"この例を config/initializers/telemetry_requests.rb に置き、プロセスごとに一度登録します","Rails with ActiveSupport::Notifications.monotonic_subscribe":"ActiveSupport::Notifications.monotonic_subscribe を備えた Rails","controller_action, method, and observed status_code":"controller_action、method、観測された status_code","HTTP status class, exception_observed, and controller latency_ms":"HTTP ステータスの分類、exception_observed、コントローラーの latency_ms","No request parameters, raw paths, headers, user identifiers, or exception messages":"リクエストパラメーター、生のパス、ヘッダー、ユーザー識別子、例外メッセージは含めません","This subscriber observes process_action.action_controller. It does not instrument Active Job, static files, middleware-only responses, or the whole Rack request.":"このサブスクライバーは process_action.action_controller を観測します。Active Job、静的ファイル、ミドルウェアだけで処理した応答、Rack リクエスト全体は計測しません。","HTTP status classes describe observed controller responses, not business success or delivery to the user. An absent status stays unknown.":"HTTP ステータスの分類は観測されたコントローラー応答を表し、業務の成功やユーザーへの配信を意味しません。ステータスがなければ不明のままにします。","Latency uses the controller notification's monotonic interval and excludes this 

272subscriber's HTTP export time.":"レイテンシーはコントローラー通知の単調時計による区間を使い、このサブスクライバーの HTTP 送信時間を除外します。","Export is synchronous and best effort with one-second open, read, and write timeouts. These socket timeouts are not a hard total deadline; the send adds request latency.":"送信は同期的なベストエフォート方式で、接続・読み取り・書き込みのタイムアウトはそれぞれ一秒です。これらのソケットタイムアウトは厳密な総時間制限ではなく、送信分のリクエスト遅延が加わります。","Transport, non-2xx, encoding, and diagnostic failures are contained so they do not replace the controller result or original exception. A missing key skips export.":"通信、非 2xx 応答、エンコード、診断の失敗を閉じ込め、コントローラーの結果や元の例外を置き換えません。キーがなければ送信を省略します。","There is no queue, durable delivery, exporter retry, or shutdown drain. Use an application-owned outbox when loss is unacceptable.":"キュー、永続的な配信、送信の再試行、終了時の排出処理はありません。イベントの損失が許されない場合は、アプリケーションが管理するアウトボックスを使ってください。","Record Sidekiq job-block outcomes and durations without changing the worker result or copying job arguments.":"ワーカーの結果を変えず、ジョブの引数をコピーせずに、Sidekiq のジョブブロックの結果と所要時間を記録します。","Put this example in config/initializers/telemetry_sidekiq.rb, loaded once in each worker process":"この例を config/initializers/telemetry_sidekiq.rb に置き、各ワーカープロセスで一度読み込みます","Sidekiq 7 or later with Sidekiq::ServerMiddleware":"Sidekiq::ServerMiddleware を備えた Sidekiq 7 以降","job_id, job_name, queue_name, attempt, status, duration_ms, and release":"job_id、job_name、queue_name、attempt、status、duration_ms、release","No job arguments, result bodies, exception messages, or application account data":"ジョブの引数、結果本文、例外メッセージ、アプリケーションのアカウント情報は含めません","The initializer registers server middleware. The same logical jid is retained across Sidekiq retries; the first attempt is 1 and retry_count 0 means attempt 2. Invalid retry metadata stays unknown.":"初期化ファイルでサーバーミドルウェアを登録します。同じ論理 jid は Sidekiq の再試行でも維持されます。最初の試行は 1、retry_count が 0 なら試行 2 です。無効な再試行メタデータは不明のままにします。","A returned job block is not proof of downstream delivery. StandardError is recorded as raised and re-raised unchanged; other non-returning exits remain not_returned.":"ジョブブロックが返ったことは、後続処理の配信完了を証明しません。StandardError は raised と記録し、そのまま再送出します。それ以外の戻らない終了は not_returned のままにします。","The example does not measure queue wait, retry exhaustion, or Active Job's separate retry policy. Add those at their own verified lifecycle hooks.":"この例はキュー待機時間、再試行の上限到達、Active Job 独自の再試行ポリシーを測定しません。それぞれの確認済みライフサイクルフックで記録してください。","Duration uses a monotonic clock and excludes the synchronous export time. Export still occupies the worker and adds processing latency.":"所要時間は単調時計を使い、同期送信の時間を除きます。送信中もワーカーを占有するため、処理の遅延は増えます。","Transport, non-2xx, encoding, metadata, and diagnostic failures are contained. A missing key skips export without changing the job result or original exception.":"通信、非 2xx 応答、エンコード、メタデータ、診断の失敗を閉じ込めます。キーがなã

272‘れば送信を省略し、ジョブの結果や元の例外を変えません。","Open, read, and write timeouts are one second each, not a hard total deadline. There is no export retry, durable queue, or shutdown drain; use an application-owned outbox when loss is unacceptable.":"接続・読み取り・書き込みのタイムアウトはそれぞれ一秒で、厳密な総時間制限ではありません。送信の再試行、永続キュー、終了時の排出処理はありません。損失が許されない場合はアプリケーションが管理するアウトボックスを使ってください。","Job execution duration":"ジョブの実行時間","Observe synchronous, non-streaming CrewAI kickoff invocations without retaining inputs or outputs. Query returned, failed, and interrupted calls separately.":"入力や出力を保存せず、非ストリーミングのCrewAI同期kickoff呼び出しを観測します。戻り、失敗、中断を別々にクエリします。","An existing synchronous Crew configured with stream=False and application-owned inputs":"stream=Falseに設定した既存の同期Crewとアプリケーションの入力","A server-side TELEMETRY_API_KEY; this example uses Python standard-library HTTP rather than the Telemetry SDK":"サーバー側のTELEMETRY_API_KEY。この例はTelemetry SDKではなくPython標準ライブラリのHTTPを使います","run_id, crew_name, and invocation status":"run_id、crew_name、呼び出し状態","duration_ms, bounded error_type, and release":"duration_ms、限定したerror_type、release","Pass your existing Crew and inputs to run_research_crew. This wrapper supports synchronous kickoff only; async methods, streams and resumed checkpoints need their own lifecycle handling.":"既存のCrewと入力をrun_research_crewに渡してください。このラッパーは同期kickoffのみ対応します。非同期メソッド、ストリーム、チェックポイント再開には別のライフサイクル処理が必要です。","A returned kickoff is not proof of accepted work or downstream delivery. Record reviewer decisions separately; this example does not measure task counts, delegation, retries or cost.":"kickoffが戻っても、作業の承認や下流への配信は証明できません。レビューの判断は別に記録します。この例ではタスク数、委任、再試行、費用は測定しません。","Keep inputs, outputs, memory, knowledge, tool payloads and exception text out of these events.":"これらのイベントには入力、出力、メモリ、知識、ツールのデータ、例外の本文を含めないでください。","HTTP export has a one-second socket timeout, not a hard total deadline. Export and diagnostic failures preserve the original result or exception; synchronous delivery can still add latency. No durable queue, retry or shutdown drain is provided.":"HTTP送信には1秒のソケットタイムアウトがあり、厳密な総時間制限ではありません。送信や診断の失敗は元の結果や例外を置き換えませんが、同期送信は遅延を加えることがあります。永続キュー、再試行、終了時の排出はありません。","This synchronous Crew wrapper sends events with Python standard-library HTTP; no Telemetry SDK installation or initialization is needed.":"この同期CrewラッパーはPython標準ライブラリのHTTPでイベントを送信します。Telemetry SDKのインストールや初期化は不要です。","Wrap the existing synchronous Crew with run_research_crew and keep stream=False.":"既存の同期Crewをrun_research_crewでラップし、stream=Falseを維持してください。","One comparison run shared across the candidate pipelines.":"候補パイプライン間で共通に使用する比較実行。","Frozen evaluation dataset version.":"固定した評価データセットのバージョン。","Versioned grader, rubric, and threshold configuration.":"評価器、評価基準、しきい値の設定を識別するバージョン。","Replace the run, dataset, and evaluator filters with one frozen comparison. Keep prompts and answers in the evaluation system.":"実行、データセット、評価器のフィルターを、固定した一つの比較の設定に置き換えます。プロンプトと回答は評価システムに保持します。","Only one terminal record per pipeline and case is counted. Conflicting cases are reported and excluded from rates, latency, and cost.":"パイプラインとケースごとに最終レコードを一つだけ集計します。競合するã‚

272±ãƒ¼ã‚¹ã¯å ±å‘Šã—、比率、レイテンシー、コストから除外します。","Null reviews remain unknown. Each quality rate uses its own reviewed-case denominator; missing cases require a separate comparison with the planned test set.":"評価のNULLは不明のまま扱います。各品質比率は、それぞれの評価済みケース数を分母にします。欠落したケースは予定したテストセットと別途比較する必要があります。","A run must use the same frozen case list and grader configuration across pipelines. Different grader versions measure different things.":"一つの実行では、すべてのパイプラインで同じ固定ケース一覧と評価器設定を使います。評価器のバージョンが違えば、測定しているものも違います。","Investigate conflicting_test_cases before a release decision. Missing identifiers are excluded; no result row does not mean a zero failure rate.":"リリースを判断する前に conflicting_test_cases を調査します。è­

272˜åˆ¥å­ã®ãªã„レコードは除外されます。結果行がないことは失敗率ゼロを意味しません。","Latency and cost cover only nonconflicting records with those values present, not necessarily the complete run.":"レイテンシーとコストは、競合がなく該当する値があるレコードだけを対象とし、実行全体を表すとは限りません。","Grounded-answer rate by pipeline":"パイプライン別の根拠のある回答の比率","Bars show grounded-answer rates only. The table reports retrieval relevance and each reviewed-case denominator separately.":"棒グラフは根拠のある回答の比率だけを示します。表には検索の関連性と、各比率の分母となる評価済みケース数を別々に示します。","Bar chart: grounded_answer_pct by pipeline, with retrieval relevance and reviewed counts in the table":"棒グラフ：パイプライン別の grounded_answer_pct。検索の関連性と評価済みケース数は表に表示","The linked rag_retrieval_evaluated schema is a different contract. Add the fields listed above before using this query. Its duration_ms is end-to-end time, not retrieval_latency_ms; retrieval_score needs an explicit relevance rubric before becoming a Boolean review.":"リンク先の rag_retrieval_evaluated スキーマは異なるデータ契約です。このクエリを使う前に、上記のフィールドを追加してください。duration_ms は処理全体の時間であり、retrieval_latency_ms ではありません。retrieval_score を真偽値のレビュー結果に変換するには、明確な関連性の評価基準が必要です。","How many people can use each plan?":"各プランは何人まで使えますか？","Free is for one person. Business and Enterprise are billed per user, and you can add as many teammates as you need.":"Free は 1 人用です。Business と Enterprise はユーザー単位の課金で、必要なだけチームメンバーを追加できます。","${value}/mo per extra GB over the included {included}":"含まれる {included} を超えた分は 1 GB あたり月額 ${value}","${value} per extra query hour over the included {included}":"含まれる {included} を超えた分はクエリ 1 時間あたり ${value}","Every plan includes SQL queries, dashboards, and alerts. Business adds your team.":"すべてのプランに SQL クエリ、ダッシュボード、アラートが含まれます。Business ではチームで使えます。"};export{mt as AI,pt as API,ht as Abandoned,yt as About,e as AboutPage,t as AcquisitionCtaLink,a as Activated,r as Advanced,gt as Affected,n as Alert,o as Alerts,vt as Amplitude,ft as Analysis,s as Analyze,i as Architecture,bt as Auto,wt as Axiom,dr as Back,l as Baseline,St as Beginner,Tt as Boundaries,kt as Boundary,d as Braintrust,c as Browse,u as Browserflow,lt as Buffer,m as Business,_t as CDC,Lt as CLS,At as CPU,It as CTE,Qt as Capabilities,Ct as Cargo,p as Changelog,dt as Checked,h as Checkpoint,y as Claim,g as Cohort,xt as Column,qt as Columns,Pt as Comparison,Rt as Comparisons,Dt as Completion,Et as Concern,v as Context,it as Copied,f as CrashLoopBackOff,Mt as Criteria,ir as Customers,Ot as DAU,Ut as DLQ,b as Dashboard,w as Dashboards,S as DataCatalog,T as DataDownload,k as DataFusion,_ as Datadog,L as Dataset,Wt as Definition,A as Deploy,I as Documentation,Q as DuckDB,jt as EVIDENCE,C as Enterprise,x as Evaluate,q as Event,P as Events,Nt as Evidence,cr as Example,Bt as Explanation,Ft as Explore,R as FAQ,D as Field,E as Fields,Kt as Find,zt as Fix,Ht as Fixture,M as Float64,Gt as Forward,Jt as Foundations,Yt as Free,Zt as GB,Vt as GRR,$t as Go,Xt as Goal,ea as Grain,O as Guidance,U as HTTP,W as Helicone,ta as Home,j as Honeycomb,aa as INP,N as Implement,B as Improve,ra as Incidents,F as Includes,K as Infrastructure,z as Ingesting,na as Instrument,oa as Instrumentation,H as Int64,G as Integrated,sa as Integrations,ia as Intermediate,la as Java,J as JavaScript,Y as Kubernetes,da as LCP,Z as LangSmith,V as Langfuse,ca as Learn,$ as LearningResource,ua as Live,X as LogSnag,ee as MLflow,ma as MRR,te as MTTD,ae as MTTR,pa as Meaning,re as Measure,ne as Measured,oe as Mixpanel,ha as Month,ya as NRR,lr as Notifies,se as Onboarded,ga as One,va as Open,ie as OpenAI,le as OpenLIT,de as Operate,ce as Opik,fa as Organization,ba as Outcomes,ue as Owner,wa as Ownership,Sa as PHP,Ta as POST,ut as Performance,ka as Plan,me as PostHog,pe as Postgres,_a as Pricing,he as Privacy,La as Pro,Aa as Product,ye as Prompt,ge as Python,Ia as Queries,Qa as Query,ve as RBAC,Ca as ROI,xa as RPM,fe as Read,be as Redis,we as Release,Se as Releases,qa as Reliability,Te as Replace,ke as Requests,Pa as Required,_e as Resources,Ra as Result,Da as Revenue,Le as Review,Ae as Reviewed,Ie as Ruby,Qe as Rust,Ea as SLA,Ma as SLO,Oa as SQL,Ce as SQLSTATE,xe as S

272aaS,Ua as Safety,qe as Schema,Pe as Sentry,ct as Setup,Re as Snippet,De as Splunk,Ee as Status,Me as Step,sr as Store,Oe as Stripe,Ue as SwiftCX,We as TTFT,je as Table,Ne as Tables,Be as Telemetry,Fe as Template,Ke as Templates,ze as Terminal,Wa as The,He as Timestamp,ja as Type,Ge as TypeScript,Na as US,Ba as USD,Fa as UTC,Je as Utf8,Ka as Validate,za as Verification,Ha as Verify,Ga as View,Ja as Views,Ya as WAU,Ye as Webhooks,Za as Week,Va as Why,Ze as YOUR_API_KEY,$a as Year,Xa as and,Ve as dashboard,ur as default,$e as documented,Xe as en_US,et as fields,er as of,tr as on,ar as or,tt as python,at as resources,rr as rows,nr as running,rt as schemas,nt as step,or as synthetic,ot as typescript,st as workflow};