Log Analyzer Skill

アプリケーションログを分析し、問題を特定するスキルです。

概要

大量のログファイルからエラー、警告、パターンを検出し、根本原因を分析します。

主な機能

• エラー検出: 例外、スタックトレース、エラーメッセージ

• パターン認識: 繰り返し発生する問題

• 時系列分析: エラーの発生傾向

• 根本原因分析: ログから問題の原因を推定

• 統計情報: エラー率、レスポンスタイム等

• アラート生成: 異常検知と通知

• ログレベル分類: ERROR、WARN、INFO、DEBUG

使用方法

以下のログを分析：

[ログファイルの内容]

分析項目:

• エラーの種類と頻度
• 根本原因の推定
• 解決策の提案

分析例

エラーログ分析

入力ログ:

2024-06-15 10:23:45 ERROR [database] Connection timeout after 30s 2024-06-15 10:23:50 ERROR [database] Connection timeout after 30s 2024-06-15 10:24:12 ERROR [database] Connection timeout after 30s 2024-06-15 10:25:33 ERROR [api] Failed to fetch user data: Database unavailable 2024-06-15 10:25:34 ERROR [api] Failed to fetch user data: Database unavailable

分析結果:

ログ分析レポート

サマリー

• 分析期間: 2024-06-15 10:23:45 - 10:25:34 (2分間)
• 総ログ数: 450行
• エラー数: 5件
• 警告数: 12件

検出された問題

[CRITICAL] データベース接続タイムアウト

頻度: 3回（10:23:45 - 10:24:12） 影響: API リクエスト失敗（2件）

ログパターン:

ERROR [database] Connection timeout after 30s

根本原因（推定）:

1. データベースサーバーの過負荷
2. ネットワーク接続の問題
3. コネクションプールの枯渇

推奨アクション:

1. データベースのCPU/メモリ使用率を確認
2. スロークエリログをチェック
3. コネクションプールサイズを確認
4. ネットワーク遅延を計測

[HIGH] API エラー連鎖

頻度: 2回（DB タイムアウト後に発生） 原因: データベース障害の波及

時系列分析

10:23 ├─ DB接続タイムアウト開始 10:24 ├─ DB接続タイムアウト継続 10:25 ├─ API エラー発生（DB不可） └─ ユーザーリクエスト失敗

統計情報

推奨対応

即時対応

1. データベース接続状況の確認
2. アプリケーション再起動（接続プールリセット）
3. データベースのパフォーマンス確認

短期対応

1. コネクションプールサイズの最適化
2. タイムアウト値の見直し
3. リトライロジックの実装

長期対応

1. データベースのスケーリング
2. 読み取りレプリカの追加
3. キャッシュ層の導入

サポートログ形式

• 一般形式: syslog, Apache, Nginx

• アプリケーション: Log4j, Winston, Python logging

• クラウド: CloudWatch, Stackdriver

• JSON: 構造化ログ

ベストプラクティス

• 構造化ログ: JSON形式で統一

• 適切なレベル: ERROR、WARN、INFO を使い分け

• コンテキスト: リクエストID、ユーザーIDを含める

• 集約: ログ集約ツール（ELK、Splunk）使用

バージョン情報

• スキルバージョン: 1.0.0

• 最終更新: 2025-01-22