Поиск по тысячам строк
Нужно найти конкретную ошибку в логах Docker контейнера через 5 минут до дедлайна релиза? Grep в 50 терминалах — это время, потерянное на бесполезный скроллинг.
LogKit для DevOps
Контроль инфраструктуры в реальном времени
DevOps Edition v2.4
Ваша инфраструктура
Ваша инфраструктура
под наблюдением 24/7
Соберите логи Kubernetes, Docker и CI/CD пайплайнов в единую систему мониторинга. LogKit автоматически индексирует структурированные данные, позволяя искать ошибки за секунды, а не часы.
Проблемы
Где DevOps ломается
Три главных сценария, когда обычные логгеры бессильны.
Ложные алерты
Шум в Slack и PagerDuty каждую ночь из-за "Warning" в логах. Система перегружена срабатываниями, и когда происходит реальная ошибка, её просто не замечают.
Ночные инциденты
Отключение сервиса в 3 ночи. Без централизованной консоли вы тратите 30 минут на SSH по разным серверам, чтобы понять, что упал конкретный под в кластере.
Решение
Единое хранилище для всего
LogKit превращает разрозненные логи в единый поток данных. Агенты для K8s (DaemonSet) и Docker (sidecar) собирают события из всех сервисов. CI/CD пайплайны (Jenkins/GitLab) отправляют артефакты напрямую в LogKit.
Сценарий
Debug Failed Deployment
Ситуация: Deployment умирает через 2 минуты после релиза. Без LogKit — 30 минут на SSH, grep и анализ ручных логов.
С LogKit вы настраиваете "tail" на все поды в namespace `production`. Ошибка 'Connection refused' всплывает в интерфейсе моментально. Вы смотрите стек-трейс, находите причину (конфигурация базы данных) и применяете исправление.
Итог: Восстановление за час вместо трёх.
3 минуты на поиск
100% точность
[2024-05-20 14:02:15] 502 Bad Gateway
POST /api/v1/auth 500 Internal Server Error
Error: Connection refused to db-cluster-01
Stack trace captured in artifact #8902
[FIXED] Config updated via GitOps
Интеграции
Работает с вашим стеком
LogKit не заменяет ваши инструменты мониторинга, он дополняет их.
Prometheus
Pushgateway для отправки временных метрик и логов в одну точку.
Grafana
Данные LogKit доступны в качестве источника данных (Datasource) для Grafana.
PagerDuty
Создание инцидентов на основе severity логов (Critical/Warning).
Slack
Уведомления о ошибках в каналы команды и Slack Webhooks.
Кейс
Результат: 60% сокращение MTTR
60%
Сокращение MTTR
в команде TechNova
в команде TechNova
5 чел.
DevOps-команда
(до внедрения)
(до внедрения)
<10s
Время на поиск
ошибки в логах
ошибки в логах
Контекст: Команда TechNova (5 человек) обслуживала микросервисную архитектуру на Kubernetes. До внедрения LogKit поиск причины падения сервиса занимал в среднем 45 минут.
Решение: Полная интеграция LogKit с их CI/CD пайплайнами (Jenkins) и настройка алертов в Slack.
Попробовать бесплатно
5 ГБ входящих данных в день без ограничений по сроку. Установка агента на Linux или Docker занимает 3 минуты.