LogStitch는 CloudWatch Logs Insights와 어떻게 다른가요?

CloudWatch Logs Insights는 AWS 콘솔에서 원시 로그 스트림에 대한 쿼리 언어입니다. LogStitch는 로그를 자동으로 호출로 그룹화하고, 함수/계정/리전 간 요청을 상호 연관시킬 수 있으며, 사용자 컴퓨터에서 로컬 우선으로 실행되고, AI 도구가 AWS 자격 증명을 노출하지 않고도 로그를 쿼리할 수 있도록 로컬 MCP 서버를 포함하는 기본 Mac 앱입니다.

내 로그가 Mac을 벗어나나요?

아니요. LogStitch는 로컬 우선입니다. 자격 증명을 사용하여 AWS에서 직접 로그를 가져와 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장합니다. 로그 데이터를 수신하는 LogStitch 백엔드는 없습니다.

LogStitch는 여러 AWS 계정 및 리전을 지원하나요?

예. LogStitch는 무제한 AWS 프로필을 지원하며 함수, 계정 및 리전 간 호출을 상호 연관시킬 수 있습니다.

LogStitch는 Claude 및 MCP와 어떻게 작동하나요?

LogStitch는 127.0.0.1에 바인딩된 로컬 MCP(Model Context Protocol) 서버를 제공합니다. MCP를 인식하는 도구(예: Claude Code)는 LogStitch의 로컬 SQLite 데이터베이스를 통해 로그를 쿼리할 수 있으며, AWS 자격 증명은 macOS 키체인에 계속 저장됩니다.

LogStitch는 구독 서비스인가요?

아니요. 14일 무료 평가판이 포함된 일회성 구매입니다. 가격은 $49(개인/비상업적 프로젝트용 개인) 또는 $99(직장에서 상업적 사용용 비즈니스)입니다.

LogStitch는 어떤 macOS 버전을 지원하나요?

LogStitch는 macOS 26.1 이상이 필요하며 Intel 및 Apple Silicon Mac 모두에서 유니버설 바이너리로 실행됩니다.

LogStitch

WebsitePaidAI Developer Tools AI Code Assistant

LogStitch는 CloudWatch 로그 라인을 읽기 쉬운 요청별 호출로 연결하고, 함수/계정/지역 간에 요청을 상관 관계 분석하며, 내장 분석, 이상 감지 및 AI 지원 로그 쿼리를 위한 로컬 MCP 서버를 추가하는 AWS Lambda용 기본 로컬 우선 macOS 앱입니다.

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https://www.logstitch.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure

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제품 정보

업데이트됨:Jun 24, 2026

LogStitch이란?

LogStitch는 AWS Lambda 및 CloudWatch Logs를 위해 특별히 제작된 macOS용 기본 로그 뷰어입니다. 뒤섞이고 타임스탬프별로 정렬된 로그 스트림을 읽도록 강요하는 대신, 요청 ID별로 로그 라인을 그룹화하여 각 Lambda 실행을 단일하고 일관된 '호출 스토리'로 재구성합니다. 이 앱은 속도(AppKit-native)를 위해 설계되었으며, Intel 및 Apple Silicon을 모두 지원하고, 모든 것을 SQLite 데이터베이스에 로컬로 저장하므로 오프라인에서 기록을 탐색할 수 있습니다. 14일 무료 평가판과 함께 일회성 구매로 판매되며, 로그를 사용자 컴퓨터에 보관하고 자격 증명에 macOS Keychain을 사용하여 개인 정보 보호를 강조합니다.

LogStitch의 주요 기능

LogStitch는 요청 ID를 사용하여 CloudWatch 로그 라인을 읽기 쉬운 호출별 "스토리"로 자동 그룹화하여 AWS Lambda 로그를 보고 분석하는 기본 로컬 우선 macOS 앱입니다. 교차 기능/계정/리전 상관 관계, 구조를 보존하는 실시간 라이브 테일링, 내장된 성능 및 비용 분석(p99 추세, 콜드 스타트, 메모리 적정 크기 조정, 예측), 반복되는 오류 패턴 및 통계적 이상 현상 자동 감지를 지원합니다. 로그는 macOS 키체인에 저장된 자격 증명을 사용하여 AWS에서 직접 가져오고 빠른 검색 및 오프라인 사용을 위해 로컬 SQLite 데이터베이스에 캐시되며, Claude와 같은 도구가 AWS 자격 증명을 노출하지 않고 로그를 쿼리할 수 있도록 localhost 전용 MCP 서버도 제공합니다.

요청 ID별 호출 스티칭: 인터리브된 CloudWatch 스트림을 일관된 요청별 호출 보기로 재조립하여 플랫폼 이벤트, 구문 분석된 JSON 및 콜드 스타트 지표를 표시하여 실행을 처음부터 끝까지 읽을 수 있도록 합니다.

교차 계정 / 교차 리전 상관 관계: 스윔 레인 타임라인을 사용하여 여러 Lambda, 계정 및 리전에 걸쳐 단일 요청을 추적하고, 전파 대기 시간, 오류 발생 지점 및 다운스트림 폭발 반경을 강조 표시합니다.

영구적인 구조화된 라이브 테일: 로그를 실시간으로 스트리밍하고 동일한 스티치된 호출 카드에 최종화합니다. 완료된 호출은 나중에 조사를 위해 로컬 기록에 자동으로 저장됩니다.

성능 및 비용을 위한 로컬 분석: 로컬 캐시된 데이터에서 직접 p50/p95/p99 기간 추세, 콜드 스타트 분포, 메모리 사용량 및 적정 크기 조정 제안, 월별 비용 예측을 계산합니다.

패턴 감지 및 이상 현상 파악: 반복되는 오류를 수명 주기/영향 지표가 있는 패턴으로 자동 클러스터링하고 통계적 이상 현상(예: 오류 급증, 기간 회귀, 비용 궤적 변경)을 표시합니다.

로컬 우선 저장소, 검색 및 MCP 서버: 전체 텍스트 검색 및 보존 제어 기능을 사용하여 로그를 로컬 SQLite 데이터베이스에 캐시합니다. AI 도구가 AWS 자격 증명을 공유하지 않고도 로그 및 분석을 쿼리할 수 있도록 localhost 전용 MCP 서버를 포함합니다.

LogStitch의 사용 사례

서버리스 사고 대응 (SaaS / 웹 백엔드): 중단 발생 시 실패한 Lambda 호출을 신속하게 찾아내고, 서비스 전반의 전체 요청 경로를 확인하며, CloudWatch 인터리빙을 수동으로 해제하지 않고도 원본 오류 패턴을 식별합니다.

성능 튜닝 및 비용 최적화 (FinOps): p99/콜드 스타트 추세 및 메모리 적정 크기 조정 지침을 사용하여 대기 시간을 줄이고 비용을 절감합니다. 내장된 예측 및 과거 비교를 통해 시간이 지남에 따라 개선 사항을 검증합니다.

다중 계정 엔터프라이즈 문제 해결 (플랫폼 팀): 분산 서버리스 아키텍처에서 전파 지연, 누락된 홉 및 서비스 간 오류를 진단하기 위해 여러 AWS 계정/리전(대규모 조직에서 일반적)에 걸쳐 요청을 상호 연관시킵니다.

개발자 디버깅 루프 (로컬 우선 워크플로): 반복 가능한 디버깅을 위해 빠르고 오프라인으로 액세스 가능한 호출 기록을 유지하고, 필요할 때 내보내기(CSV/JSON/텍스트)를 공유하며, 지속적인 콘솔 컨텍스트 전환을 피합니다.

AI 지원 로그 조사 (보안/운영/개발): MCP 지원 도우미가 스티치된 호출을 쿼리하고, 패턴을 검색하고, 로컬 데이터베이스에 대해 분석을 실행하도록 합니다. 자격 증명과 로그를 장치에 유지하면서 신속한 분류에 유용합니다.

장점

로컬 우선 개인 정보 보호 모델: 로그는 Mac에 유지됩니다. 자격 증명은 macOS 키체인에 저장됩니다. LogStitch 백엔드 없이 AWS로 직접 가져옵니다.

인터리브된 CloudWatch 라인을 호출별 내러티브로 스티칭하고 서비스 간에 상호 연관시켜 가독성을 크게 향상시킵니다.

내장된 분석 및 감지(p99, 콜드 스타트, 비용, 오류 패턴, 이상 현상)는 별도의 대시보드에 대한 의존도를 줄입니다.

무료 평가판이 있는 일회성 구매(구독 없음).

단점

macOS 전용이며 macOS 26.1 이상이 필요하므로 Windows/Linux 또는 이전 macOS 버전의 팀은 제한됩니다.

AWS Lambda/CloudWatch 워크플로에만 중점을 두므로 추가 도구 없이는 비 Lambda 로깅 스택을 다루지 않을 수 있습니다.

로컬 캐싱/보존은 디스크 사용량을 의미하며 대규모 로그 볼륨에 대한 보존 기간/백업 관리가 필요합니다.

LogStitch 사용 방법

1) LogStitch 설치 및 실행: Mac App Store에서 LogStitch를 다운로드(또는 14일 무료 평가판 시작)하여 설치하고 Mac에서 앱을 엽니다(macOS 26.1 이상 필요).

2) AWS 프로필 추가/선택: LogStitch에서 AWS 프로필 선택기를 열고 ~/.aws/config 및 자격 증명에서 기존 AWS 프로필을 가져옵니다. LogStitch는 정적 키, SSO(OIDC 장치 흐름) 및 Assume Role 체인을 지원합니다. 자격 증명은 macOS Keychain에 저장됩니다.

3) 자격 증명 유효성 검사 및 AWS에 연결: LogStitch가 STS를 통해 프로필의 유효성을 검사한 후 프로필을 저장합니다. 유효성이 검사되면 LogStitch는 사용자 컴퓨터에서 CloudWatch API를 직접 호출합니다(LogStitch 백엔드 없음).

4) Navigator에서 Lambda 함수 탐색: 함수 목록(Navigator)을 사용하여 원하는 Lambda를 찾습니다. 런타임/지역/상태별로 필터링하고, 중요한 함수를 고정하고, 가독성을 위해 긴 ARN에 별칭을 지정할 수 있습니다.

5) 함수 로그를 로컬 데이터베이스에 동기화: LogStitch가 선택한 함수의 CloudWatch 로그를 백그라운드에서 동기화하도록 합니다. 마지막 커서 이후의 새 데이터만 가져오고, 스로틀링 백오프를 적용하며, 빠른 탐색 및 오프라인 액세스를 위해 모든 것을 SQLite 데이터베이스에 로컬로 저장합니다.

6) 단일 호출을 연결된 스토리로 읽기: 호출을 열어 AWS Lambda 요청 ID별로 그룹화된 모든 로그 라인을 봅니다(CloudWatch의 뒤섞이고 타임스탬프별로 정렬된 스트림 대신). LogStitch는 플랫폼 이벤트를 표시하고, JSON을 구문 분석하며, 콜드 스타트를 한눈에 표시합니다.

7) 실시간 디버깅을 위해 Live Tail 사용: 함수에 대한 15분 라이브 테일 창을 엽니다. 스트림 모드를 사용하여 원시 라인이 도착하는 대로 보거나, 호출 모드를 사용하여 완료된 실행이 연결된 호출 카드로 최종화되도록 합니다. 완료된 호출은 자동으로 저장됩니다.

8) 여러 Lambda/계정/지역에 걸쳐 요청 상관 관계 분석: 상관 관계를 사용하여 요청 ID 또는 상관 관계 헤더로 검색하고, 함수 간의 스윔레인 타임라인으로 종단 간 요청을 봅니다(전파 지연 시간 및 오류 발생 원인 포함). 상관 관계 ID가 누락된 경우 LogStitch는 시간적 근접 상관 관계를 사용할 수 있으며, 희소/누락된 홉을 표시합니다.

9) 필터 및 전체 텍스트 검색으로 로그 검색: 로그 검색을 사용하여 캐시된 로그에 대해 전체 텍스트 쿼리(SQLite FTS5)를 실행합니다. 검색된 키에 대한 자동 완성 기능이 있는 필드 인식 필터를 적용하고, 호출별로 그룹화된 교차 기능 검색을 실행하며, 더 빠른 분류를 위해 JSON 필드를 열로 고정합니다.

10) 동일한 데이터에서 성능 및 비용 분석: 함수에 대한 분석을 열어 기간 추세(p50/p95/p99), 콜드 스타트 분포, 메모리 적정 크기 조정 권장 사항 및 월별 비용 예측(디스크에 이미 저장된 로그에서 계산됨)을 검토합니다.

11) 반복되는 오류 패턴 및 이상 감지: 감지 섹션으로 이동하여 클러스터링된 오류 패턴(수명 주기 및 영향과 함께 하나의 패턴으로 축소된 동일한 메시지 템플릿) 및 기간, 오류율, 콜드 스타트 및 비용 전반에 걸친 통계적 이상(z-점수)을 확인합니다. 문제가 악화되는지, 개선되는지 또는 안정적인지 추적합니다.

12) Jira 또는 GitHub에 연결 (선택 사항): Jira Cloud(OAuth 2.0) 및/또는 GitHub(OAuth/앱)를 연결하고 호출 또는 패턴에서 직접 이슈를 생성하거나 연결합니다. 템플릿을 사용하여 호출 컨텍스트를 포함하고 LogStitch 내에서 이슈 상태를 모니터링합니다.

13) 로그 또는 호출 데이터 내보내기 (선택 사항): JSON, CSV 또는 일반 텍스트로 내보냅니다. 포함할 필드와 원시 로그 라인을 포함할지 여부를 선택합니다. LogStitch는 대규모 내보내기에 대한 크기 제한 경고 및 진행 상황을 제공합니다.

14) Claude/AI 도구와 함께 로컬 MCP 서버 사용 (선택 사항): LogStitch의 로컬 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 활성화/사용합니다(127.0.0.1에만 바인딩됨). MCP를 인식하는 도구(예: Claude Code)를 로컬 포트에 연결하여 AWS 자격 증명을 노출하지 않고 로컬로 캐시된 로그를 쿼리할 수 있도록 합니다(예: list_functions, search_logs, get_correlated_invocations, get_cost_projection).

15) 보존 관리 및 오프라인 작업: 보존 기간을 구성하고 LogStitch가 오래된 데이터를 자동으로 정리하도록 합니다. 로그는 SQLite에 로컬로 저장되므로 오프라인 상태에서도 이전에 동기화된 기록을 탐색/검색/분석할 수 있으며, 필요에 따라 SQLite 파일을 백업, 암호화 또는 삭제할 수도 있습니다.