ログ分析
最終更新日 - 01年2026月XNUMX日
ログ分析は、LM Logsの機能の一つで、ログデータを自動的に分析し、その結果を視覚的に表示します。これにより、手動でクエリを作成することなく、問題のあるログを調査できます。
ログ分析では、機械学習（ML）と人工知能（AI）の技術を用いて大量のログを分析・分類し、パターンを特定してログメッセージに感情スコアを割り当てます。感情スコアが高いほど、最も影響力の大きい、あるいは問題のあるログが特定されやすくなり、迅速なレビューとトラブルシューティングが可能になります。
ログ分析は、トラブルシューティングのワークフローを加速し、ログ分析へのアクセスを容易にするように設計されています。特に、基本的なフィルタリングやログパターンでは問題の範囲を十分に絞り込めない状況で有効です。
以下のトラブルシューティング手順を完了した後、ログ分析を使用できます。
- アラートの概要タブとグラフタブを確認します。
- 相関関係のあるログと異常をチェックする。
- ログパターンを使用して、不要なログノイズを削減します。
- 問題のあるログの動作をより深く自動的に分析するためのログ分析機能を開始します。
ログ分析セッションを開始すると、すべてのログメッセージがセッション内に取り込まれ、分析されます。ログ分析ページでは、ログデータがウィジェット、フィルター、グラフ、円グラフ、ログテーブルに整理され、傾向の解釈、パターンの特定、問題のトラブルシューティングをより効率的に行うことができます。
ログ分析のビジュアルコンポーネント
ログ分析機能は、ログデータの整理、フィルタリング、分析に役立つ視覚的かつインタラクティブなコンポーネントを提供します。
ログ分析では、以下のコンポーネントが利用可能です。
- ウィジェット—ログをディメンションごとに整理する視覚的なグラフ。ディメンションとは、関連するログデータをグループ化して分析するために使用されるカテゴリです。ウィジェットは、ログ数を円グラフで表示し、時系列グラフを使用してログのアクティビティを時系列で表示します。デフォルトのディメンションには、次のものが含まれます。
- キーワード— よく検出される用語やフレーズに基づいてログをグループ化します。たとえば、「タイムアウト」や「認証失敗」などです。
- CLASS—ログをソースクラスまたはサービスタイプごとにグループ化します。たとえば、アプリケーションサービスやインフラストラクチャコンポーネントなどです。
- 例外—検出された例外またはエラーの種類ごとにログをグループ化します。たとえば、
NullPointerExceptionまたは接続タイムアウトエラー。 - 感情—ログを肯定的、中立的、または否定的な感情に基づいて分類します。
- レベル—ログを重大度レベル別にグループ化します。例：
INFO,WARN,ERRORまたはCRITICAL.
- フィルタウィジェットに適用されているフィルターを表示します。フィルターを送信、変更、またはリセットすることで、表示されるログデータを絞り込むことができます。
- ログテーブル—時系列、重要度レベル、感情、強調表示されたキーワードに基づいてフィルタリングされたログを表示します。この整理により、パターンを特定し、重要な問題の優先順位付けを行い、ログの動作を解釈し、トラブルシューティングの意思決定を迅速化できます。
