Logdateien analysieren
Aus fünfzigtausend Logzeilen eines Vorfalls um 3 Uhr nachts erhalten Sie das Dutzend, das erklärt, was kaputtging: wiederholte Fehler, ungewöhnliche Spitzen und aufschlussreiche Abfolgen, gruppiert und mit Belegzeilen. Sie zahlen pro Nutzung, ohne Abo.
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Das Werkzeug liest eine Logdatei mit Server- oder Anwendungsmeldungen und fasst wiederkehrende Fehlermuster, auffällige Zeiträume und die häufigsten Fehlermeldungen in einer verständlichen Übersicht zusammen. Es richtet sich an Entwicklerteams, die vor einer langen, unübersichtlichen Logdatei stehen und schnell wissen wollen, wo es wirklich brennt.
Von tausend Zeilen zu einer Übersicht
Statt tausend Einzelzeilen von Hand zu durchsuchen, liefert die Auswertung eine Liste der häufigsten Fehlermeldungen samt Häufigkeit, gruppiert nach erkennbar zusammengehörigen Ursachen. Wiederkehrende Meldungen mit leicht unterschiedlichem Wortlaut – etwa mit wechselnder Zeitstempel- oder ID-Angabe – werden dabei als eine einzige zusammengehörige Fehlerart erkannt, nicht als hundert getrennte Einzelfehler gezählt. Diese Gruppierung reduziert eine unübersichtliche Logdatei mit tausend Zeilen häufig auf eine Handvoll tatsächlich unterschiedlicher Fehlerursachen.
Auffällige Zeiträume erkennen
Eine Häufung von Fehlermeldungen in einem kurzen Zeitfenster ist oft aussagekräftiger als die reine Gesamtzahl über den gesamten Log-Zeitraum: Die Auswertung weist auf solche Zeiträume gesondert hin, etwa wenn innerhalb weniger Minuten deutlich mehr Fehlermeldungen auftreten als im übrigen Verlauf üblich. Das erleichtert die Suche nach dem auslösenden Ereignis erheblich. Wer regelmäßig Deployments durchführt, gewinnt so einen schnellen Anhaltspunkt dafür, ob ein neuer Fehler mit der letzten Änderung zeitlich zusammenfällt.
Ein erster Hinweis, keine Root-Cause-Analyse
Das Ergebnis benennt Muster und Häufungen im Text der Logdatei, liefert aber keine automatische Diagnose der zugrunde liegenden Ursache im Code oder in der Infrastruktur. Für die eigentliche Fehlersuche bleibt die Übersicht ein Ausgangspunkt, der die Suche auf die wahrscheinlich relevanten Zeilen und Zeiträume eingrenzt, statt die gesamte Datei von Anfang bis Ende lesen zu müssen. Die endgültige Behebung bleibt damit weiterhin Aufgabe des Entwicklerteams, das die eingegrenzten Zeilen gezielt weiter untersucht.
Anwendungsfälle
Der nächtliche Ausfall ohne offensichtliche Ursache
Ein Entwicklerteam bei der Schneider IT-Systeme GmbH & Co. KG findet morgens einen kurzen nächtlichen Ausfall im Log. Die Auswertung grenzt den auffälligen Zeitraum auf zwölf Minuten ein und zeigt die dort gehäuft auftretende Fehlermeldung.
Die Logdatei mit fünfzigtausend Zeilen
Ein IT-Dienstleister erhält von einem Kunden eine fünfzigtausend Zeilen lange Logdatei zur Fehlersuche. Statt die Datei manuell zu durchsuchen, liefert die Auswertung eine Übersicht der zehn häufigsten Fehlermeldungen als Ausgangspunkt.
Häufige Fragen
Findet das Werkzeug die genaue Ursache eines Fehlers im Code?
Nein. Es zeigt Muster und Häufungen in der Logdatei und grenzt so die Suche ein; die eigentliche Ursachenanalyse bleibt Aufgabe des Entwicklerteams.
Erkennt das Werkzeug ähnliche Fehlermeldungen mit wechselndem Zeitstempel als eine Fehlerart?
Ja, wiederkehrende Meldungen mit nur geringfügig unterschiedlichem Wortlaut werden als eine zusammengehörige Fehlerart gruppiert, nicht einzeln gezählt.
Was passiert mit der eingereichten Logdatei?
Sie wird nur zur Erstellung dieser einen Auswertung verarbeitet und danach nicht dauerhaft gespeichert.
Kann ich die Analyse auf einen Dienst oder ein Zeitfenster eingrenzen?
Ja. Zusätzlich zum Logtext können Sie den Namen des Dienstes oder das Zeitfenster angeben, das Sie interessiert. So werden die Befunde vor dem Hintergrund dessen gelesen, was Sie gerade untersuchen.
Was enthält ein einzelner Befund?
Jeder Befund fasst ein Muster zusammen, etwa eine wiederkehrende Fehlermeldung, eine ungewöhnliche Spitze oder eine Abfolge, die bekannten Ausfällen vorausgeht. Dazu kommen die Logzeilen, die ihn belegen, sodass Sie direkt zum Beweis springen können.
Verwandte Tools
Für Entwickler — API-Zugang
Alles auf dieser Seite ist auch per API verfügbar. Dieser Abschnitt richtet sich an Teams, die es in ihre eigenen Systeme einbinden möchten; alle anderen nutzen einfach das Tool oben.
Endpunkt
Authentifizierung per Bearer-Token. Ein einziger POST stellt die Aufgabe in die Warteschlange; das Ergebnis erhalten Sie per Webhook oder über einen signierten Link.
Aufruf aus Ihrem Stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/text/log-analyze \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/text/log-analyze", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/text/log-analyze",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/text/log-analyze", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/text/log-analyze", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Beispiel-Anfrage
{
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
}Beispiel-Antwort
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "text.log_analyze",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}Die API arbeitet asynchron: Sie erhalten sofort eine task_id. Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt.
Preis
Der Preis steht auf der Seite – keine Tokens, keine Credits. Fehlgeschlagene Aufgaben werden nicht berechnet.
Limits
max_tokens | 20000 |
Fehler
| HTTP | Code | Bedeutung |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Der API-Schlüssel fehlt oder ist ungültig – prüfen Sie den Authorization-Header (Bearer). |
402 | insufficient_balance | Ihr Guthaben reicht für diese Aufgabe nicht aus – Aufladungen verfallen nicht. |
404 | unknown_type | Unbekannter Aufgabentyp – prüfen Sie das Feld „type“ gegen den Katalog. |
429 | rate_limited | Zu viele Anfragen – warten Sie kurz; Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt. |
422 | task_failed | Die Aufgabe ist fehlgeschlagen und wird nicht berechnet. |
Technische Hinweise
Wiederkehrende Prüfung über die API
Ein IT-Dienstleister, der nur gelegentlich eine fremde Logdatei zur Fehlersuche erhält, kommt so ganz ohne eigene Pipeline-Integration aus. Über die API lässt sich die Auswertung an eine bestehende Log-Pipeline anbinden, etwa um nach jedem Deployment automatisch eine Zusammenfassung der Fehlerlage zu erhalten.
Integrationsbeispiele
Die tägliche Prüfung nach dem Deployment
Lukas Fischer lässt nach jedem Deployment automatisch eine Log-Auswertung über die API laufen. Eine ungewöhnliche Häufung einer bestimmten Fehlermeldung direkt nach der Veröffentlichung fällt ihm dadurch auf, bevor Kundinnen und Kunden sich melden.
Technische Fragen
Was kostet die Auswertung?
$0.003 pro Anfrage plus $0.0135 pro 1.000 ausgewerteten Log-Zeilen.
Wie viele Zeilen kann ich auf einmal einreichen?
Begrenzt durch das Token-Limit von 20.000 pro Anfrage; sehr große Logdateien lassen sich über mehrere Anfragen aufteilen.
Lässt sich das automatisch nach jedem Deployment ausführen?
Ja, über die API lässt sich die Auswertung an eine bestehende Log-Pipeline anbinden und nach jedem Deployment automatisch anstoßen.