Adieu les marécages de logs, bonjour Streams

Les logs sont le signal le plus omniprésent et riche en contexte de votre stack. Chaque système génère des logs. Les logs fournissent des informations brutes et détaillées, essentielles pour comprendre exactement pourquoi un problème s’est produit et comment le résoudre. Pour cette raison, ils sont la principale source de vérité pour le dépannage et l’investigation.

À mesure que les applications se sont complexifiées, le volume et la variété des logs ont explosé. Les logs sont devenus trop coûteux à stocker et trop difficiles à exploiter. Le secteur a réagi en traitant les données de logs comme un fardeau, en écartant des contextes cruciaux et en rejetant le signal avec le bruit. Aujourd’hui, les équipes sont noyées dans des tableaux de bord et des alertes qui ne leur apportent pas le « pourquoi » — les réponses dont elles ont besoin — ou passent leur temps à maintenir des pipelines fragiles au lieu de résoudre les problèmes.

Contrairement aux solutions d’observabilité traditionnelles qui traitent les logs comme secondaires face aux métriques et aux traces, Streams fait des logs un signal prioritaire pour la détection et l’investigation, afin d’accélérer la résolution. Les workflows pilotés par l’IA rendent les logs exploitables et actionnables, en mettant en lumière le « pourquoi » qui manque aux outils d’observabilité traditionnels, afin que les SRE puissent résoudre les incidents plus rapidement, sans passer des semaines sur l’ingénierie des données ou la construction de pipelines complexes.

Significant Events détecte automatiquement les anomalies critiques et les schémas récurrents dans vos logs, comme des erreurs de type « out-of-memory », des pannes serveur, des événements de démarrage/arrêt, ou d’autres changements opérationnels, offrant ainsi aux SRE une alerte précoce et un point de départ clair pour l’investigation. Les événements sont propres au système (par exemple, Apache Spark) et sont automatiquement signalés selon le contexte. Vous pouvez les filtrer, les regrouper ou les explorer directement dans l’interface utilisateur.

Streams utilise l’IA pour simplifier l’analyse, l’enrichissement, la partition et la mise à jour des schémas, éliminant le besoin de maintenir des modèles Grok complexes ou des pipelines personnalisés. Les SRE peuvent commencer à enquêter en quelques minutes, plutôt que de passer des semaines à configurer des pipelines et à faire de l’ingénierie des données.

En faisant apparaître les logs les plus critiques et en structurant automatiquement les données pour un stockage efficace, Streams permet aux ingénieurs SRE de conserver les données à grande valeur ajoutée sans supprimer d'informations importantes, réduisant ainsi les coûts de stockage globaux.

Non. Streams fonctionne avec vos sources de données et points d’ingestion existants. Il peut augmenter ou remplacer vos pipelines au fil du temps sans perturber vos workflows actuels.

Oui. Streams élimine le besoin de pipelines complexes, d’ingestion coûteuse et de corrélation manuelle des logs. Il fournit des insights immédiats, une détection d’événements pilotée par l’IA et un stockage économique, ce qui en fait une alternative moderne aux solutions existantes.