LogStitch
LogStitch è un'app nativa per macOS, "local-first", per AWS Lambda che unisce le righe di log di CloudWatch in invocazioni leggibili per richiesta, correla le richieste tra funzioni/account/regioni e aggiunge analisi integrate, rilevamento delle anomalie e un server MCP locale per l'interrogazione dei log assistita dall'IA.
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Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Jun 24, 2026
Cos'è LogStitch
LogStitch è un visualizzatore di log nativo per macOS, appositamente creato per AWS Lambda e CloudWatch Logs. Invece di costringerti a leggere flussi di log interlacciati e ordinati per timestamp, ricostruisce ogni esecuzione di Lambda in una singola "storia di invocazione" coerente raggruppando le righe di log per ID richiesta. L'app è progettata per la velocità (nativa AppKit), supporta sia Intel che Apple Silicon e memorizza tutto localmente in un database SQLite in modo da poter sfogliare la cronologia offline. È venduta come acquisto una tantum con una prova gratuita di 14 giorni e pone l'accento sulla privacy mantenendo i log sulla tua macchina e utilizzando il Portachiavi di macOS per le credenziali.
Caratteristiche principali di LogStitch
LogStitch è un'applicazione macOS nativa e "local-first" per visualizzare e analizzare i log di AWS Lambda raggruppando automaticamente le righe di log di CloudWatch in "storie" leggibili per invocazione utilizzando gli ID di richiesta. Supporta la correlazione tra funzioni/account/regioni, il "live tailing" in tempo reale che preserva la struttura, l'analisi integrata delle prestazioni e dei costi (tendenze p99, avvii a freddo, dimensionamento della memoria, proiezioni) e il rilevamento automatico di modelli di errore ricorrenti e anomalie statistiche. I log vengono recuperati direttamente da AWS utilizzando le credenziali memorizzate nel Portachiavi di macOS e memorizzati nella cache in un database SQLite locale per una ricerca rapida e un utilizzo offline, e include anche un server MCP solo per localhost in modo che strumenti come Claude possano interrogare i tuoi log senza esporre le credenziali AWS.
Unione delle invocazioni tramite ID di richiesta: Riassembla i flussi CloudWatch interleaved in visualizzazioni di invocazione coerenti per richiesta, mostrando eventi della piattaforma, JSON analizzato e indicatori di avvio a freddo in modo che le esecuzioni siano leggibili end-to-end.
Correlazione tra account / tra regioni: Traccia una singola richiesta attraverso più Lambda, account e regioni con una timeline a corsie, evidenziando la latenza di propagazione, l'origine dell'errore e il raggio d'azione a valle.
Live tail strutturato con persistenza: Trasmette i log in tempo reale e li finalizza nelle stesse schede di invocazione unite; le invocazioni completate vengono automaticamente salvate nella cronologia locale per indagini successive.
Analisi locali per prestazioni e costi: Calcola le tendenze di durata p50/p95/p99, le distribuzioni di avvio a freddo, l'utilizzo della memoria e i suggerimenti di dimensionamento, oltre alle proiezioni dei costi mensili, direttamente dai dati memorizzati nella cache locale.
Rilevamento di modelli e individuazione di anomalie: Raggruppa automaticamente gli errori ricorrenti in modelli con indicatori di ciclo di vita/impatto e segnala anomalie statistiche (ad esempio, picchi di errore, regressioni di durata, cambiamenti nella traiettoria dei costi).
Archiviazione "local-first", ricerca e server MCP: Memorizza i log in un database SQLite locale con ricerca full-text e controlli di conservazione; include un server MCP solo per localhost in modo che gli strumenti AI possano interrogare i log e le analisi senza condividere le credenziali AWS.
Casi d'uso di LogStitch
Risposta agli incidenti serverless (backend SaaS / web): Durante le interruzioni, individua rapidamente l'invocazione Lambda fallita, visualizza il percorso completo della richiesta tra i servizi e identifica il modello di errore originale senza districare manualmente l'interleaving di CloudWatch.
Ottimizzazione delle prestazioni e dei costi (FinOps): Utilizza le tendenze p99/avvio a freddo e le indicazioni sul dimensionamento della memoria per ridurre la latenza e la spesa; convalida i miglioramenti nel tempo con proiezioni integrate e confronti storici.
Risoluzione dei problemi aziendali multi-account (team di piattaforma): Correlare le richieste tra più account/regioni AWS (comune nelle grandi organizzazioni) per diagnosticare ritardi di propagazione, "hop" mancanti e guasti tra servizi nelle architetture serverless distribuite.
Cicli di debug per sviluppatori (flusso di lavoro "local-first"): Mantieni una cronologia locale veloce e accessibile offline delle invocazioni per un debug ripetibile, condividendo le esportazioni (CSV/JSON/testo) quando necessario ed evitando il costante cambio di contesto della console.
Indagine sui log assistita dall'IA (sicurezza/operazioni/sviluppo): Consenti agli assistenti abilitati per MCP di interrogare le invocazioni "cucite", cercare modelli ed eseguire analisi sul database locale, utile per una rapida valutazione mantenendo credenziali e log sul dispositivo.
Vantaggi
Modello di privacy "local-first": i log rimangono sul tuo Mac; credenziali memorizzate nel Portachiavi di macOS; recupero diretto da AWS senza backend LogStitch.
Migliora drasticamente la leggibilità unendo le righe CloudWatch interleaved in narrazioni per invocazione e correlando tra i servizi.
Le analisi e il rilevamento integrati (p99, avvii a freddo, costi, modelli di errore, anomalie) riducono la dipendenza da dashboard separate.
Acquisto una tantum con una prova gratuita (nessun abbonamento).
Svantaggi
Solo per macOS e richiede macOS 26.1 o versioni successive, limitando i team su Windows/Linux o versioni precedenti di macOS.
Focalizzato specificamente sui flussi di lavoro AWS Lambda/CloudWatch, quindi potrebbe non coprire stack di logging non-Lambda senza strumenti aggiuntivi.
La memorizzazione nella cache/conservazione locale implica l'utilizzo del disco e richiede la gestione delle finestre di conservazione/backup per grandi volumi di log.
Come usare LogStitch
1) Installa LogStitch e avvialo: Scarica LogStitch dal Mac App Store (o avvia la prova gratuita di 14 giorni), installalo e apri l'app sul tuo Mac (richiede macOS 26.1 o successivo).
2) Aggiungi/seleziona un profilo AWS: In LogStitch, apri il selettore del profilo AWS e importa i tuoi profili AWS esistenti da ~/.aws/config e credenziali. LogStitch supporta chiavi statiche, SSO (flusso di dispositivo OIDC) e catene di ruoli di assunzione. Le credenziali sono memorizzate nel Portachiavi di macOS.
3) Convalida le credenziali e connettiti ad AWS: Salva il profilo dopo che LogStitch lo ha convalidato tramite STS. Una volta convalidato, LogStitch chiamerà le API di CloudWatch direttamente dalla tua macchina (nessun backend LogStitch).
4) Sfoglia le tue funzioni Lambda nel Navigatore: Usa l'elenco delle funzioni (Navigatore) per trovare la Lambda desiderata. Filtra per runtime/regione/stato, blocca le funzioni importanti e, facoltativamente, assegna alias agli ARN lunghi per una migliore leggibilità.
5) Sincronizza i log delle funzioni nel database locale: Lascia che LogStitch sincronizzi in background i log di CloudWatch per la funzione selezionata. Recupera solo i nuovi dati dall'ultimo cursore, applica il backoff di throttling e memorizza tutto localmente in un database SQLite per una navigazione veloce e l'accesso offline.
6) Leggi una singola invocazione come una storia unificata: Apri un'invocazione per visualizzare tutte le righe di log raggruppate per ID richiesta AWS Lambda (invece del flusso interlacciato e ordinato per timestamp di CloudWatch). LogStitch evidenzia gli eventi della piattaforma, analizza il JSON e segnala a colpo d'occhio gli avvii a freddo.
7) Usa Live Tail per il debug in tempo reale: Apri una finestra live-tail di 15 minuti per una funzione. Usa la modalità Stream per osservare le righe grezze man mano che arrivano, o la modalità Invocazioni per avere le esecuzioni completate finalizzate in schede di invocazione unificate. Le invocazioni completate vengono salvate automaticamente.
8) Correlare una richiesta tra più Lambda/account/regioni: Usa Correlazione per cercare per ID richiesta o intestazione di correlazione e visualizzare la richiesta end-to-end come una timeline a corsie tra le funzioni (inclusa la latenza di propagazione e l'origine degli errori). Se gli ID di correlazione mancano, LogStitch può utilizzare la correlazione di prossimità temporale e segnalerà i salti scarsi/mancanti.
9) Cerca nei log con filtri e ricerca full-text: Usa la Ricerca Log per eseguire query full-text sui log memorizzati nella cache (SQLite FTS5). Applica filtri sensibili ai campi con completamento automatico sulle chiavi scoperte, esegui ricerche tra funzioni raggruppate per invocazione e blocca i campi JSON come colonne per una più rapida selezione.
10) Analizza prestazioni e costi dagli stessi dati: Apri Analisi per una funzione per rivedere le tendenze di durata (p50/p95/p99), le distribuzioni degli avvii a freddo, i consigli per il dimensionamento della memoria e una proiezione dei costi mensili, calcolati dai log già memorizzati sul tuo disco.
11) Rileva pattern di errore ricorrenti e anomalie: Vai a Rilevamento per vedere i pattern di errore raggruppati (stesso modello di messaggio collassato in un unico pattern con ciclo di vita e impatto) e le anomalie statistiche (punteggio z) su durata, tasso di errore, avvii a freddo e costi. Tieni traccia se i problemi stanno peggiorando, migliorando o sono stabili.
12) Collega i risultati a Jira o GitHub (opzionale): Connetti Jira Cloud (OAuth 2.0) e/o GitHub (OAuth/App) e crea o collega problemi direttamente da un'invocazione o un pattern. Usa i modelli per includere il contesto dell'invocazione e monitora lo stato del problema all'interno di LogStitch.
13) Esporta log o dati di invocazione (opzionale): Esporta in JSON, CSV o testo semplice. Scegli quali campi includere e se includere le righe di log grezze. LogStitch fornisce avvisi sui limiti di dimensione e progressi per esportazioni di grandi dimensioni.
14) Usa il server MCP locale con strumenti Claude/AI (opzionale): Abilita/usa il server locale Model Context Protocol (MCP) di LogStitch (vincolato solo a 127.0.0.1). Punta uno strumento compatibile con MCP (ad esempio, Claude Code) alla porta locale in modo che possa interrogare i tuoi log memorizzati nella cache localmente (ad esempio, list_functions, search_logs, get_correlated_invocations, get_cost_projection) senza esporre le credenziali AWS.
15) Gestisci la conservazione e lavora offline: Configura le finestre di conservazione e lascia che LogStitch pulisca automaticamente i dati obsoleti. Poiché i log sono memorizzati localmente in SQLite, puoi sfogliare/cercare/analizzare la cronologia precedentemente sincronizzata anche quando sei offline; puoi anche eseguire il backup, crittografare o eliminare il file SQLite secondo necessità.
FAQ di LogStitch
LogStitch è un'applicazione nativa per macOS per la visualizzazione dei log di AWS Lambda. Legge l'ID della richiesta "timbrato" sulle righe di log di CloudWatch e "ricuce" le righe nella singola invocazione a cui appartengono, in modo che ogni esecuzione di Lambda sia leggibile come un'unica storia coerente.
Video di LogStitch
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