双集群 K3s Homelab 补齐 OpenTelemetry traces 之后的样子：OTel Collector 收数据，跨集群写进 Tempo，Grafana 联动数据源，各语言 SDK 按同一套约定接入。

应用层 Metrics 埋点的边界：自动埋点覆盖到哪、@Observed 怎么用、高低基数字段怎么分、手动 Observation API 什么时候上，以及和 Prometheus、OTel 的关系。埋点 API 是 Micrometer 的抽象层。

SLO、error budget 和 multi-burn-rate 告警的工程实现，按问答一节节推进：为什么传统阈值告警噪声大或滞后、burn rate 14.4× 和 6× 怎么来的，Prometheus 的 recording rules 与 alert 又怎么写。

Spring Boot 3.5 + Java 25 下的 OpenTelemetry 接入：尽量让自动配置去做，启用虚拟线程，用 JFR 补上 profiles，把 Traces / Metrics / Logs / Profiles 串起来。

结合 Homelab 场景整理 Kubernetes 的 CPU requests/limits、CFS throttling、QoS 类别与节点压力驱逐机制，以及我当前采用的资源配置思路。

已经在 homelab 搭建了 microk8s 集群，需要使用 helm 为集群添加 observability 功能，包括 prometheus、grafana、loki 和 tempo 等组件。