在AI和FinOps时代，采集器性能从"锦上添花"变为"底线工程"，主要受两大趋势驱动：
数据规模爆发：AI应用（LLM/RAG/Agent）带来更碎片化、更高频的事件流；云原生规模化（Kubernetes、服务网格、多Region/多云）让实例数量、生命周期和网络拓扑复杂度同时上升。数据规模从TB级跃迁至PB级，可观测系统需要覆盖更多维度、更多组件、更多租户。
成本精确归因：FinOps让资源消耗可以被精确归因到每一核CPU、每一MB内存，采集Agent的成本直接出现在成本报表中。
因此，采集性能成为一个工程化的综合指标，包含三个维度：吞吐（峰值下不积压）、单位成本（同等负载下的CPU/内存占用）、稳定性（拥塞和抖动下的可控背压与隔离）。企业需要的是高吞吐、低开销、可预期扩展的采集能力。