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Logz.ioがログデータ内のパターンを自動特定する機能をリリース

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原文(投稿日:2019/11/13)へのリンク

logz.ioは、ログデータ内に繰り返し発生するパターンの識別を支援する新機能をリリースしたLog Patternsと命名されたこの新機能は、数百万のログメッセージをリアルタイムで自動的に分析することにより、ログのボリュームを削減すると同時に、潜在的な共通トレンドを明らかにするもので、同社がAIOpsというラベルの下で提供しているログの自動解釈およびフィルタリング機能の3番目のものになる。

Log Patternsは、ログを凝縮して統合形式にする手段として、クラスタリングアルゴリズムを使用している。そのアウトプットは、Kibanaを通じて直接参照することが可能だ。このビューで見るログは、最も頻度の多いものを先頭に表示するパターンで自動的にソートされている。通常のKibanaのインターフェースと同じように、検索結果をフィルタするパターンを指定することもできる。

Log Patternは、KibanaのDiscoveryページに表示される。

KibanaのDiscoverページに表示されたLog Pattern (出典:logz.io)

 

フィルタリング機能により、まれなパターンや特殊なパターンをズームアップすることも可能だ。調査に無関係なパターンの除去にも使用できる。除去されたログは完全に削除することも可能で、ログデータ保存に関わるストレージコストを削減できる。logz.ioでプロダクト担当副社長を務めるAsaf Yigal氏は、"数百万単位の行をフィルタリングすることで、エンジニアの時間を大幅に節約すると同時に、調査に必要な特定のパターンのみを分析対象とすることも可能になります"、と述べている。

今回の新リリースは、以前リリースされたcognitive insiightsapplication insightsという2つの機能がベースになっている。2016年にリリースされたcognitive insightsは、ログデータに関する人のインタラクションを集めて、マシンラーニングアルゴリズムと組み合わせたものだ。ソーシャルスレッドやディスカッションフォーラム、オープンソースリポジトリなどと組み合わされることにより、問題解決に関する情報を含む可能性のある洞察のデータプールが形成される。

もう一方のapplication insightsは、その環境内でログ記録された新たな例外やエラーを識別するためのマシンラーニング分析ツールである。これらはそれぞれ、logz.io UIの"Insights"のページの独立した部分に表示される。"Insights"ページでは、cognitive insightsとapplication insights両方の結果を単一のビューで見ることができる。このページには、logz.ioと重要ユーザが特定したポイントに注目して2つのinsightsを描いた、storyline viewも含まれている。デフォルトでは、過去7日間で最も頻繁に発生した5つのイベントが表示される。

過去7日間の関連情報を示すstoryline view

過去7日間の関連情報を示すstoryline viewstolylineビュー (出典:logz.io)

 

Log Patternsはすべてのlogz.ioプランの中で、追加料金なしで利用できる。より詳細な情報はlogz.ioのブログ記事で見ることができる。

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