Simon Willison 于 2026 年 10 月 6 日发布了一篇 TIL（Today I Learned），详细介绍了如何将新兴可观测性平台 Parseable 与 Datasette 结合，用于处理 OpenTelemetry 追踪数据。Parseable 是他当天在 Hacker News 的 Show HN 上发现的一个全新平台，兼容 OpenTelemetry，专注于存储和查询可观测性数据。该平台提供开源版（AGPL 许可，采用 Rust 实现，是一个约 180MB 的单二进制文件）以及包含额外功能的企业版和云托管选项。
由于 Datasette 1.0a41 版本新增了对 OpenTelemetry 的支持（由 Alex Garcia 贡献），Willison 决定使用 Codex 来研究如何运行 Parseable，并将 Datasette 的追踪数据发送给它。他随后撰写了一份人工编写的 TIL，记录了可行的配置模式，并附上了一张在 Parseable 本地 Web 应用中显示 Datasette 追踪的截图。
截图展示了一个可观测性 Web 应用的追踪详情视图。左侧导航栏中，“Traces”选项被选中。追踪面板标题为“Trace detail > 6f819a2170bcd1e91c6ea3ae236ec60b”，摘要显示开始时间为 2026 年 10 月 6 日 UTC 下午 6:56，持续时间为 40.9 毫秒，共包含 247 个 span。下方有一个 span 瀑布图，时间轴从 0ns 到 40.9ms，许多短 span 条从左上方向右下方呈对角线排列，其中夹杂着少数较长的 span 条。span 表格中列出了根 span“GET /...”（服务为 datasette...，耗时 40.9ms，带有折叠切换按钮“123”），以及多个子 span，包括交替出现的“db.query”和“db.query.execute”，服务均为 datasette-local。这些子 span 的耗时从 55µs 到 6.11ms 不等，例如 db.query 耗时 679µs、db.query.execute 耗时 278µs、db.query 耗时 341µs、db.query.execute 耗时 55µs、db.query 耗时 357µs、db.query.execute 耗时 197µs、db.query 耗时 330µs、db.query.execute 耗时 73µs、db.query 耗时 2.26ms、db.query.execute 耗时 2.02ms、db.query 耗时 232µs、db.query.execute 耗时 64µs、db.query 耗时 207µs、db.query.execute 耗时 71µs、db.query 耗时 6.11ms。这些子 span 条在时间轴上逐渐向后推移，显示出数据库查询的嵌套调用关系。
Willison 的这篇 TIL 提供了详细的步骤和模式，展示了如何配置 Parseable 接收来自 Datasette 的 OpenTelemetry 追踪数据。文章标签包括 datasette、observability、alex-garcia 和 opentelemetry。该文章发布在 simonwillison.net 上，并链接到他的 TIL 网站 til.simonwillison.net。
Parseable 作为一个新兴的可观测性平台，其开源版本的单二进制部署方式颇具吸引力，而企业版则面向需要更多功能的企业用户。Willison 的探索表明，Datasette 的 OpenTelemetry 支持使得将数据库查询追踪发送到外部可观测性平台成为可能，这为开发者提供了更多监控和调试的选择。此外，他使用 Codex 来辅助配置，也展示了 AI 工具在开发工作流中的实际应用。