మేము ఒక LLMకి టెరాబైట్‌ల CI లాగ్‌లను అందించాము

మీ CI పైప్‌లైన్‌లో దాచిన బంగారు గని

ప్రతి ఇంజనీరింగ్ బృందం వాటిని రూపొందిస్తుంది. మిలియన్ల కొద్దీ లైన్‌లు, ప్రతి రోజు — టైమ్‌స్టాంప్‌లు, స్టాక్ ట్రేస్‌లు, డిపెండెన్సీ రిజల్యూషన్‌లు, టెస్ట్ ఫలితాలు, బిల్డ్ ఆర్టిఫాక్ట్‌లు మరియు క్రిప్టిక్ ఎర్రర్ మెసేజ్‌లు ఎవరైనా చదవగలిగే దానికంటే వేగంగా స్క్రోల్ చేస్తాయి. CI లాగ్‌లు ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ యొక్క ఎగ్జాస్ట్ ఫ్యూమ్‌లు మరియు చాలా సంస్థలకు, అవి ఖచ్చితంగా ఎగ్జాస్ట్ లాగా పరిగణించబడతాయి: నిల్వలోకి వెళ్లి మర్చిపోయారు. అయితే ఆ లాగ్‌లలో వైఫల్యాలు జరగడానికి ముందే వాటిని అంచనా వేయగల నమూనాలు ఉంటే, మీ బృందానికి త్రైమాసికానికి వందల గంటలు ఖర్చు చేసే అడ్డంకులను గుర్తించి, ఏ ఒక్క ఇంజనీర్ కూడా చూడని వ్యవస్థాగత సమస్యలను బహిర్గతం చేస్తే? మేము పెద్ద భాషా నమూనాలో టెరాబైట్‌ల CI లాగ్ డేటాను అందించడం ద్వారా కనుగొనాలని నిర్ణయించుకున్నాము — మరియు మేము కనుగొన్నది DevOps గురించి మన ఆలోచనా విధానాన్ని పూర్తిగా మార్చింది.

సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజినీరింగ్‌లో CI లాగ్‌లు ఎందుకు ఎక్కువగా ఉపయోగించబడని డేటా

పూర్తి వాల్యూమ్‌ను పరిగణించండి. బహుళ రిపోజిటరీలలో రోజుకు 200 బిల్డ్‌లను నడుపుతున్న మధ్య-పరిమాణ ఇంజనీరింగ్ బృందం ప్రతిరోజూ దాదాపు 2-4 GB ముడి లాగ్ డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఒక సంవత్సరంలో, ఇది టెరాబైట్ నిర్మాణాత్మక మరియు సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ టెక్స్ట్‌ని కలిగి ఉంది, ఇది ప్రతి సంకలనం, ప్రతి టెస్ట్ సూట్ అమలు, ప్రతి విస్తరణ దశ మరియు మీ సిస్టమ్ ఇప్పటివరకు ఎదుర్కొన్న ప్రతి వైఫల్య మోడ్‌ను సంగ్రహిస్తుంది. ఇది మీ ఇంజనీరింగ్ సంస్థ యొక్క ఉత్పాదకత యొక్క పూర్తి పురావస్తు రికార్డు — మరియు దాదాపు ఎవరూ దీనిని చదవరు.

సమస్య ఏమిటంటే డేటాకు విలువ లేకపోవడం కాదు. ఇది సిగ్నల్-టు-నాయిస్ నిష్పత్తి క్రూరమైనది. ఒక సాధారణ CI రన్ వేల సంఖ్యలో అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు వాటిలో 3-5 పంక్తులు చర్య తీసుకోగల సమాచారాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. ఇంజనీర్లు రెడ్ టెక్స్ట్ కోసం స్కాన్ చేయడం నేర్చుకుంటారు, "విఫలమైంది" కోసం grep, మరియు కొనసాగండి. కానీ చాలా ముఖ్యమైన నమూనాలు - ప్రతి మంగళవారం విఫలమయ్యే ఫ్లాకీ టెస్ట్, ప్రతి బిల్డ్‌కి 40 సెకన్లను జోడించే డిపెండెన్సీ, మూడు నిర్దిష్ట సర్వీస్‌లు ఏకకాలంలో అమలు చేయబడినప్పుడు మాత్రమే మెమొరీ లీక్ ఉపరితలంపై ఉంటుంది - ఆ నమూనాలు వ్యక్తిగత లాగ్ స్థాయిలో కనిపించవు. అవి స్కేల్‌లో మాత్రమే ఉద్భవిస్తాయి.

ELK స్టాక్‌లు మరియు డేటాడాగ్ వంటి సాంప్రదాయ లాగ్ విశ్లేషణ సాధనాలు కొలమానాలు మరియు ఉపరితల కీవర్డ్ సరిపోలికలను సమగ్రపరచగలవు, అయితే అవి CI అవుట్‌పుట్ యొక్క సెమాంటిక్ సంక్లిష్టతతో పోరాడుతాయి. "పోర్ట్ 5432లో కనెక్షన్ నిరాకరించబడింది" అని చదివే బిల్డ్ ఫెయిల్యూర్ మెసేజ్ మరియు "FATAL: యూజర్ 'డిప్లాయ్' కోసం పాస్‌వర్డ్ ప్రామాణీకరణ విఫలమైంది" అని చదవడం రెండూ డేటాబేస్-సంబంధిత వైఫల్యాలు, కానీ వాటికి పూర్తిగా భిన్నమైన మూల కారణాలు మరియు పరిష్కారాలు ఉన్నాయి. ఆ వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి, ఇటీవలి వరకు, మానవులు మాత్రమే అందించగలిగే సందర్భోచిత తార్కికం అవసరం.

ప్రయోగం: 3.2 టెరాబైట్ల బిల్డ్ హిస్టరీని LLMకి అందించడం

సెటప్ భావనలో సూటిగా మరియు అమలులో పీడకలగా ఉంది. మేము 138,000 మంది వినియోగదారులకు సేవలందిస్తున్న ప్లాట్‌ఫారమ్ నుండి 14 నెలల CI లాగ్‌లను సేకరించాము — బహుళ సేవలు, పర్యావరణాలు మరియు విస్తరణ లక్ష్యాలలో బిల్డ్‌లను కవర్ చేస్తుంది. ముడి డేటాసెట్ 3.2 టెరాబైట్‌లకు చేరుకుంది: సుమారు 847 మిలియన్ వ్యక్తిగత లాగ్ లైన్‌లు 1.6 మిలియన్ CI పైప్‌లైన్ పరుగులను కలిగి ఉన్నాయి. మేము ఈ డేటాను చంక్ చేసాము, పొందుపరిచాము మరియు ఇండెక్స్ చేసాము, ఆపై మా బిల్డ్ హిస్టరీకి సంబంధించిన సహజ భాషా ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వగల రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) పైప్‌లైన్‌ను రూపొందించాము.

మొదటి సవాలు ప్రీప్రాసెసింగ్. CI లాగ్‌లు క్లీన్ టెక్స్ట్ కాదు. అవి ANSI కలర్ కోడ్‌లు, తమను తాము ఓవర్‌రైట్ చేసే ప్రోగ్రెస్ బార్‌లు, బైనరీ ఆర్టిఫ్యాక్ట్ చెక్‌సమ్‌లు మరియు టైమ్‌స్టాంప్‌లను కలిగి ఉంటాయి, వాటిని ఏ సాధనం రూపొందించిందనే దానిపై ఆధారపడి కనీసం నాలుగు వేర్వేరు ఫార్మాట్‌లలో ఉంటాయి. మేము కేవలం సాధారణీకరణ కోసం మూడు వారాలు గడిపాము - నాయిస్‌ని తొలగించడం, టైమ్‌స్టాంప్‌లను ప్రామాణీకరించడం మరియు పైప్‌లైన్ దశ, రిపోజిటరీ, బ్రాంచ్ మరియు పర్యావరణానికి సంబంధించిన మెటాడేటాతో ప్రతి లాగ్ సెగ్మెంట్‌ను ట్యాగ్ చేయడం.

రెండవ సవాలు ఖర్చు. టెరాబైట్‌ల టెక్స్ట్‌పై రన్నింగ్ ఇన్‌ఫరెన్స్ చౌకైనది కాదు, దూకుడుగా చంకింగ్ మరియు రిట్రీవల్ ఆప్టిమైజేషన్‌తో కూడా. మేము మొదటి నెలలోనే ముఖ్యమైన గణన క్రెడిట్‌ల ద్వారా బర్న్ చేసాము, ఎక్కువగా మా ప్రారంభ విధానం చాలా అమాయకంగా ఉన్నందున - ప్రశ్నకు చాలా సందర్భాన్ని పంపడం మరియు ఏ లాగ్ సెగ్మెంట్‌లకు సంబంధించినది అనే దాని గురించి తగినంతగా ఎంపిక చేసుకోకపోవడం. రెండవ నెల చివరి నాటికి, మేము మెరుగైన పొందుపరిచే వ్యూహాలు మరియు రెండు-దశల పునరుద్ధరణ వ్యవస్థ ద్వారా ప్రతి ప్రశ్నకు 87% తగ్గించాము, పెద్దదానికి పంపే ముందు ముందుగా ఫిల్టర్ చేయడానికి చిన్న మోడల్‌ను ఉపయోగించాము.

మనుషులు ఎన్నడూ చూడని LLM కనుగొన్న ఐదు నమూనాలు

ప్రశ్నలను అమలు చేసిన మొదటి వారంలోనే, సిస్టమ్ అంతర్దృష్టులను మాన్యువల్‌గా కనుగొనడానికి మానవ విశ్లేషకుడికి నెలల సమయం పట్టేది. ఇవి ఎడ్జ్ కేసులు లేదా క్యూరియాసిటీలు కావు — అవి నిజమైన ఇంజనీరింగ్ గంటలను రక్తస్రావం చేసే దైహిక సమస్యలు.

1. ది ఫాంటమ్ డిపెండెన్సీ క్యాస్కేడ్. 9 నెలల ముందు ఒక్క npm ప్యాకేజీ అప్‌డేట్ ప్రతి JavaScript బిల్డ్‌కు 22-సెకన్ల ఆలస్యాన్ని ప్రవేశపెట్టింది. CI ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ అప్‌గ్రేడ్‌తో సమానంగా ఏర్పడినందున ఆలస్యాన్ని కప్పిపుచ్చారు, ఇది మొత్తం నిర్మాణాలను వేగవంతం చేసింది. నెట్-నెట్, బిల్డ్‌లు వేగంగా కనిపించాయి, కానీ అవి ఇంకా 22 సెకన్లు వేగంగా ఉండేవి. రోజుకు 400+ JS బిల్డ్‌లు, అంటే రోజుకు 2.4 గంటల వృధా గణన.
2. టైమ్‌జోన్ ఫ్లేక్. ఒక టెస్ట్ సూట్ 4.7% వైఫల్యం రేటును కలిగి ఉంది — బాధించేంత ఎక్కువగా ఉంది, ఎవరూ దాన్ని పరిష్కరించడానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వలేదు. 23:00 మరియు 01:00 UTC మధ్య ట్రిగ్గర్ చేయబడిన బిల్డ్‌లతో వైఫల్యాలు దాదాపుగా పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉన్నాయని LLM గుర్తించింది, తేదీ-పోలిక ఫంక్షన్ ఒక రోజు సరిహద్దును దాటినప్పుడు. రెండు-లైన్ల పరిష్కారం ఫ్లేక్‌ను పూర్తిగా తొలగించింది.
3. నిశ్శబ్ద రోల్‌బ్యాక్ ప్యాటర్న్. స్టేజింగ్‌కు విస్తరణలు 99.2% విజయవంతమయ్యాయి, అయితే 31% "విజయవంతమైన" స్టేజింగ్ డిప్లాయ్‌లను 45 నిమిషాల్లోపు అదే సేవ యొక్క మరొక డిప్లాయ్‌ని అనుసరించినట్లు LLM గమనించింది - అన్ని తనిఖీలను ఆమోదించినప్పటికీ మొదటి విస్తరణ క్రియాత్మకంగా విచ్ఛిన్నమైందని సూచిస్తుంది. ఇది మాక్ సర్వీస్ నుండి కాష్ చేయబడిన ప్రతిస్పందనల కారణంగా ఇంటిగ్రేషన్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించిందని కనుగొనడానికి దారితీసింది.
4. సోమవారం మార్నింగ్ అడ్డంకి. స్థానిక కాలమానం ప్రకారం ప్రతి సోమవారం 9:00 మరియు 10:30 AM మధ్య బిల్డ్ క్యూ సమయాలు 340% పెరిగాయి, ఎందుకంటే వారాంతంలో పని చేసే డెవలపర్‌లు అందరూ స్టాండప్‌కు ముందు తమ మార్పులను ముందుకు తెచ్చారు. పరిష్కారం సాంకేతికమైనది కాదు - ఇది కార్యాచరణలో ఉంది: సోమవారం పెరుగుదలను అంచనా వేయడానికి CI రన్నర్ పూల్ స్కేలింగ్ షెడ్యూల్‌ను దిగ్భ్రాంతికి గురిచేస్తుంది.
5. ఎవరూ సెట్ చేయని కంపైలర్ ఫ్లాగ్. 67% C++ బిల్డ్‌లు ఇంక్రిమెంటల్ కంపైలేషన్ ఎనేబుల్ లేకుండా రన్ అవుతున్నాయి, ఒక్కో బిల్డ్‌కి సగటున 3.8 నిమిషాలు జోడించబడ్డాయి. ఫ్లాగ్ ఆన్‌బోర్డింగ్ గైడ్‌లో డాక్యుమెంట్ చేయబడింది కానీ భాగస్వామ్య CI కాన్ఫిగరేషన్ టెంప్లేట్‌కు ఎప్పుడూ జోడించబడలేదు.

"అత్యంత ఖరీదైన బగ్‌లు మీ అప్లికేషన్‌ను క్రాష్ చేసేవి కావు. ప్రతి బిల్డ్ నుండి ప్రతి రోజు, సంవత్సరాల తరబడి 30 సెకన్లు నిశ్శబ్ధంగా దొంగిలించేవి - ఎవరైనా సరైన డేటాసెట్ గురించి సరైన ప్రశ్న అడిగే వరకు."

ప్రాక్టికల్ CI ఇంటెలిజెన్స్ లేయర్‌ను నిర్మించడం

LLM-ఆధారిత లాగ్ విశ్లేషణ కొత్తదనం కాదని ఈ ప్రయోగం మాకు ఒప్పించింది — ఇది నిజమైన కార్యాచరణ సామర్థ్యం. కానీ ఆచరణాత్మకంగా చేయడానికి ఆలోచనాత్మక నిర్మాణం అవసరం. మీరు చాట్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లో ముడి లాగ్‌లను పైప్ చేయలేరు మరియు ఉపయోగకరమైన సమాధానాలను ఆశించలేరు. సిస్టమ్‌కు నిర్మాణం అవసరం మరియు ఇంజనీర్లు ఇప్పటికే ఉపయోగిస్తున్న వర్క్‌ఫ్లోస్‌లో ఇది ఏకీకృతం కావాలి.

మేము మూడు-అంచెల విధానంలో స్థిరపడ్డాము. మొదటి శ్రేణి ఆటోమేటెడ్ ట్రయాజ్: విఫలమైన ప్రతి బిల్డ్ స్వయంచాలకంగా మూలకారణ వర్గం (ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్, డిపెండెన్సీ, టెస్ట్ లాజిక్, కాన్ఫిగరేషన్ లేదా ఫ్లేక్) విశ్వాస స్కోర్‌తో వర్గీకరించబడుతుంది. ఇది ఒక్కటే బిల్డ్ వైఫల్యాలను సరిచేయడానికి సగటు సమయాన్ని 34% తగ్గించింది, ఎందుకంటే ఇంజనీర్లు ఎక్కడ చూడటం ప్రారంభించాలో గుర్తించడానికి లాగ్‌లను చదవడానికి 10 నిమిషాలు వెచ్చించాల్సిన అవసరం లేదు. రెండవ శ్రేణి ట్రెండ్ డిటెక్షన్: పెరుగుతున్న వైఫల్యాల రేట్లు, పెరుగుతున్న బిల్డ్ టైమ్‌లు, కొత్త ఎర్రర్ సంతకాలు - క్లిష్టంగా మారడానికి ముందు అభివృద్ధి చెందుతున్న నమూనాలను రూపొందించే వారపు డైజెస్ట్. మూడవ శ్రేణి ఇంటరాక్టివ్ ఇన్వెస్టిగేషన్: ఇంజనీర్లు బిల్డ్ హిస్టరీ గురించి సహజ భాషా ప్రశ్నలను అడగగలిగే ఇంటర్‌ఫేస్, "మార్చి విడుదల తర్వాత సర్వీస్ X ఎందుకు తరచుగా విఫలమైంది?" లేదా "చెల్లింపు పైప్‌లైన్‌లో గడువు ముగిసే లోపాలకు అత్యంత సాధారణ కారణం ఏమిటి?"

సంక్లిష్ట కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తున్న బృందాల కోసం - ప్రత్యేకించి CRM, ఇన్‌వాయిస్, పేరోల్ మరియు విశ్లేషణల వంటి బహుళ వ్యాపార విధులను నిర్వహించే వారు Mewayz వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా 207 ఇంటిగ్రేటెడ్ మాడ్యూల్‌లను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేస్తారు - ఈ రకమైన పరిశీలన మరింత క్లిష్టమైనది. ఒకే విస్తరణ కస్టమర్-ఫేసింగ్ వర్క్‌ఫ్లోలు, బిల్లింగ్ లాజిక్ మరియు HR సిస్టమ్‌లను ఏకకాలంలో తాకినప్పుడు, మీ CI పైప్‌లైన్‌లోని పరస్పర ఆధారితాలను అర్థం చేసుకోవడం ఐచ్ఛికం కాదు. 138,000+ వినియోగదారులు ఆధారపడే విశ్వసనీయతను నిర్వహించడానికి ఇది చాలా అవసరం.

ఏది పని చేయదు (ఇంకా)

హైప్ కంటే నిజాయితీ ముఖ్యం. ఈ విధానానికి స్పష్టమైన పరిమితులు ఉన్నాయి, దీనిని పరిగణనలోకి తీసుకునే ఎవరైనా అర్థం చేసుకోవాలి. LLMలు భ్రాంతిని కలిగిస్తాయి మరియు అవి CI లాగ్‌ల గురించి భ్రమించినప్పుడు, ఫలితాలు నమ్మదగిన విధంగా తప్పు కావచ్చు. కల్పిత సంస్కరణ సంఖ్యలతో పూర్తికాని, ఎప్పుడూ లేని డిపెండెన్సీ వైరుధ్యానికి సిస్టమ్ నిర్మాణ వైఫల్యాన్ని నమ్మకంగా ఆపాదించడాన్ని మేము చూశాము. RAG పైప్‌లైన్ దీన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, కానీ అది తొలగించదు. సిస్టమ్ ఉత్పత్తి చేసే ప్రతి అంతర్దృష్టికి చర్యకు ముందు మానవ ధృవీకరణ అవసరం.

స్కేల్ ఒక సవాలుగా మిగిలిపోయింది. రిట్రీవల్ సిస్టమ్ ప్రశ్నలను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించగలిగినప్పటికీ, కొత్త లాగ్‌ల ప్రారంభ సూచిక మరియు పొందుపరచడం గణనపరంగా ఖరీదైనది. మేము ప్రతిరోజూ సుమారుగా 800,000 కొత్త లాగ్ లైన్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తాము మరియు ఇండెక్స్‌ను తాజాగా ఉంచడానికి ప్రత్యేక మౌలిక సదుపాయాలు అవసరం. చిన్న టీమ్‌ల కోసం, ఖర్చు-ప్రయోజన గణన ఈ విధానానికి అనుకూలంగా ఉండకపోవచ్చు - కనీసం ఇంకా కాదు. మోడల్ ఖర్చులు తగ్గుతూనే ఉన్నందున (గత 18 నెలల్లో సమానమైన సామర్థ్యం కోసం అవి దాదాపు 90% తగ్గాయి), ఆర్థిక శాస్త్రం మారుతుంది.

భద్రతకు సంబంధించిన ప్రశ్న కూడా ఉంది. CI లాగ్‌లు రహస్యాలను కలిగి ఉంటాయి — API కీలు, కనెక్షన్ స్ట్రింగ్‌లు, అంతర్గత URLలు — వాటిని స్క్రబ్ చేయడానికి ఉత్తమ ప్రయత్నాలు చేసినప్పటికీ. ఈ డేటాను బాహ్య LLM APIలకు పంపడం వలన ప్రమాదం ఏర్పడుతుంది. మేము స్థానిక స్క్రబ్బింగ్ పైప్‌లైన్‌తో మరియు సున్నితమైన రిపోజిటరీల కోసం స్వీయ-హోస్ట్ చేసిన మోడల్‌లపై అనుమితిని అమలు చేయడం ద్వారా దీనిని తగ్గించాము, అయితే ఇది సంక్లిష్టత మరియు ధరను జోడిస్తుంది. ఇలాంటిదేదైనా అమలు చేయడానికి ముందు బృందాలు తమ ముప్పు నమూనాను జాగ్రత్తగా విశ్లేషించాలి.

టెరాబైట్‌లు లేకుండా ప్రారంభించడం

మీ CI లాగ్‌ల నుండి విలువను సంగ్రహించడం ప్రారంభించడానికి మీకు భారీ డేటాసెట్ లేదా అంకితమైన ML ఇంజనీరింగ్ బృందం అవసరం లేదు. వారానికి కొన్ని వందల బిల్డ్‌లను కలిగి ఉన్న ఏ బృందం అయినా అమలు చేయగల ఆచరణాత్మక ప్రారంభ స్థానం ఇక్కడ ఉంది:

• వైఫల్య వర్గీకరణతో ప్రారంభించండి. మీ గత 90 రోజుల విఫలమైన బిల్డ్ లాగ్‌లను ఎగుమతి చేయండి. ప్రతి వైఫల్యాన్ని వర్గాలుగా వర్గీకరించడానికి ఏదైనా LLM APIని ఉపయోగించండి. ఒక సాధారణ వర్గీకరణ కూడా (ఇన్‌ఫ్రా వర్సెస్ కోడ్ వర్సెస్ కాన్ఫిగ్ వర్సెస్ ఫ్లేక్) ప్రాధాన్యత కోసం తక్షణ విలువను అందిస్తుంది.
• బిల్డ్ వ్యవధి ట్రెండ్‌లను ట్రాక్ చేయండి. పైప్‌లైన్ దశకు బిల్డ్ వ్యవధుల సమయ శ్రేణిని సృష్టించడానికి మీ లాగ్‌ల నుండి టైమ్‌స్టాంప్‌లను అన్వయించండి. చుట్టుపక్కల లాగ్ సందర్భంతో LLMకి క్రమరాహిత్యాలను అందించండి మరియు మూల కారణ పరికల్పనల కోసం అడగండి.
• "స్పష్టమైన" ప్రశ్నలను ఆటోమేట్ చేయండి. విఫలమైన బిల్డ్ యొక్క చివరి 500 లైన్‌లను LLMకి పంపే పోస్ట్-ఫెయిల్యూర్ హుక్‌ను సెటప్ చేయండి: "ఈ CI వైఫల్యాన్ని ఒక వాక్యంలో సంగ్రహించి, చాలావరకు పరిష్కారాన్ని సూచించండి." ఇది మాత్రమే జట్టులోని ప్రతి ఇంజనీర్‌కు ఒక్కో వైఫల్యానికి 5-10 నిమిషాలు ఆదా చేస్తుంది.
• శోధించదగిన ఆర్కైవ్‌ను రూపొందించండి. మీ లాగ్ చరిత్రను సహజ భాష ద్వారా ప్రశ్నించగలిగేలా చేయడానికి పొందుపరిచిన వాటిని ఉపయోగించండి. LangChain మరియు LlamaIndex వంటి సాధనాలు ML అనుభవం లేని జట్లకు కూడా దీన్ని ఆశ్చర్యకరంగా యాక్సెస్ చేయగలవు.

చిన్నగా ప్రారంభించడం, అంతర్దృష్టులు ఖచ్చితమైనవని ధృవీకరించడం మరియు క్రమంగా విస్తరించడం కీలకం. ఈ రకమైన విశ్లేషణ కోసం టూలింగ్ ఎకోసిస్టమ్ వేగంగా పరిపక్వం చెందుతోంది మరియు ఒక సంవత్సరం క్రితం అవసరమైన కస్టమ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ భాగాలుగా ఎక్కువగా అందుబాటులో ఉంది.

ది ఫ్యూచర్ ఈజ్ ఆపరేషనల్ ఇంటెలిజెన్స్

మేము నిజంగా మాట్లాడుతున్నది కేవలం లాగ్ విశ్లేషణ గురించి కాదు — ఇది కార్యాచరణ మేధస్సు వైపు ప్రాథమిక మార్పు. CI లాగ్‌ల కోసం పనిచేసే అదే విధానం కస్టమర్ సపోర్ట్ టిక్కెట్‌లు, సేల్స్ పైప్‌లైన్ డేటా, ఆర్థిక లావాదేవీలు మరియు కార్యాచరణ వర్క్‌ఫ్లోలకు వర్తిస్తుంది. సాధారణ థ్రెడ్ ఏంటంటే, సంస్థలు పెద్ద మొత్తంలో సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ టెక్స్ట్ డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, ఇందులో చర్య తీసుకోదగిన నమూనాలు ఉంటాయి మరియు LLMలు ఆ నమూనాలను కనుగొనడానికి ప్రత్యేకంగా సరిపోతాయి.

అందుకే వ్యాపార కార్యకలాపాలను కేంద్రీకరించే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు నిర్మాణాత్మక ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉంటాయి. మీ CRM డేటా, ప్రాజెక్ట్ మేనేజ్‌మెంట్, ఇన్‌వాయిసింగ్, HR రికార్డ్‌లు మరియు విశ్లేషణలు అన్నీ ఒకే సిస్టమ్‌లో జీవించినప్పుడు — Mewayz యొక్క ఇంటిగ్రేటెడ్ మాడ్యూల్ ఆర్కిటెక్చర్‌ని ఉపయోగించే టీమ్‌ల కోసం చేసే విధంగా — క్రాస్-డొమైన్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క సంభావ్యత గుణించబడుతుంది. మీ CI లాగ్‌లలోని నమూనా కస్టమర్ చర్న్‌తో పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉండవచ్చు. మద్దతు టిక్కెట్ల పెరుగుదల విస్తరణ వైఫల్యాన్ని అంచనా వేయవచ్చు. డేటా వేరు చేయబడిన గోతులు కాకుండా కనెక్ట్ చేయబడిన సిస్టమ్‌లలో జీవించినప్పుడు మాత్రమే ఈ కనెక్షన్‌లు కనిపిస్తాయి.

తదుపరి దశాబ్దంలో అభివృద్ధి చెందే టీమ్‌లు తప్పనిసరిగా అత్యధిక ఇంజనీర్లు లేదా భారీ బడ్జెట్‌లు కలిగినవి కావు. వారు తమ స్వంత డేటాను వినడం నేర్చుకుంటారు - వారు విసిరే టెరాబైట్‌లతో సహా. మీ CI లాగ్‌లు మాట్లాడుతున్నారు. వారు చెప్పేది వినడానికి మీరు సిద్ధంగా ఉన్నారా అనేది ప్రశ్న.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

CI లాగ్‌లలో LLMలు నిజంగా ఉపయోగకరమైన నమూనాలను కనుగొనగలవా?

ఖచ్చితంగా. భారీ నిర్మాణాత్మక టెక్స్ట్‌లో పునరావృతమయ్యే నమూనాలను గుర్తించడంలో పెద్ద భాషా నమూనాలు రాణిస్తాయి. టెరాబైట్‌ల CI లాగ్‌లను చూపినప్పుడు, అవి విఫలమైన సహసంబంధాలు, ఫ్లాకీ టెస్ట్ సంతకాలు మరియు మానవ ఇంజనీర్లు మాన్యువల్‌గా పట్టుకోని డిపెండెన్సీ వైరుధ్యాలను చూపుతాయి. ప్రధాన విషయం ఏమిటంటే, ఇంజెషన్ పైప్‌లైన్‌ను సరిగ్గా రూపొందించడం, తద్వారా మోడల్ ముడి శబ్దం కాకుండా సరిగ్గా కత్తిరించబడిన, సందర్భోచితంగా రిచ్ లాగ్ విభాగాలను పొందుతుంది.

లాగ్ విశ్లేషణను ఉపయోగించి ఏ రకాల CI వైఫల్యాలను అంచనా వేయవచ్చు?

LLM-ఆధారిత లాగ్ విశ్లేషణ అవస్థాపన-సంబంధిత గడువులు, పునరావృత డిపెండెన్సీ రిజల్యూషన్ వైఫల్యాలు, మెమరీ-బౌండ్ బిల్డ్ క్రాష్‌లు మరియు నిర్దిష్ట కోడ్ పాత్‌ల ద్వారా ప్రేరేపించబడిన ఫ్లాకీ పరీక్షలను అంచనా వేయగలదు. ఇది స్లో-క్రీపింగ్ రిగ్రెషన్‌లను కూడా గుర్తిస్తుంది, ఇక్కడ నిర్మాణ సమయాలు వారాలలో క్రమంగా పెరుగుతాయి. ఈ విధానాన్ని ఉపయోగించే బృందాలు సాధారణంగా క్యాస్కేడింగ్ వైఫల్య నమూనాలను రెండు నుండి మూడు స్ప్రింట్‌లను ఉత్పత్తి విస్తరణలలో నిరోధించే సంఘటనలను పట్టుకుంటాయి.

విశ్లేషణ విలువైనదిగా మారడానికి ముందు మీకు ఎంత CI లాగ్ డేటా అవసరం?

అనేక శాఖలలో 30 నుండి 90 రోజుల నిరంతర పైప్‌లైన్ చరిత్రను విశ్లేషించిన తర్వాత అర్థవంతమైన నమూనాలు సాధారణంగా కనిపిస్తాయి. చిన్న డేటాసెట్‌లు ఉపరితల-స్థాయి అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి, అయితే వేలకొద్దీ బిల్డ్ రన్‌లను క్రాస్-రిఫరెన్స్ చేయడం ద్వారా నిజమైన విలువ వస్తుంది. వారి CI పైప్‌లైన్‌లతో పాటు సంక్లిష్టమైన వర్క్‌ఫ్లోలను నిర్వహించే బృందాల కోసం, app.mewayz.com.

లో కార్యాచరణ డేటాను కేంద్రీకరించడానికి Mewayz వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు $19/mo నుండి 207 ఇంటిగ్రేటెడ్ మాడ్యూల్‌లను అందిస్తాయి.

CI లాగ్‌లను LLMకి అందించడం భద్రతా ప్రమాదమా?

అజాగ్రత్తగా నిర్వహించినట్లయితే ఇది జరుగుతుంది. CI లాగ్‌లు తరచుగా ఎన్విరాన్‌మెంట్ వేరియబుల్స్, API కీలు, అంతర్గత URLలు మరియు ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ వివరాలను కలిగి ఉంటాయి. ఏదైనా LLM ద్వారా లాగ్‌లను ప్రాసెస్ చేసే ముందు, మీరు తప్పనిసరిగా రహస్యాలు, ఆధారాలు మరియు వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారాన్ని తీసివేసే బలమైన తగ్గింపు పైప్‌లైన్‌లను అమలు చేయాలి. థర్డ్-పార్టీ క్లౌడ్-ఆధారిత అనుమితి ముగింపు పాయింట్‌లకు ముడి లాగ్‌లను పంపడం కంటే స్వీయ-హోస్ట్ లేదా ఆన్-ప్రిమైజ్ మోడల్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌లు ఎక్స్‌పోజర్‌ను గణనీయంగా తగ్గిస్తాయి.