LogStitch
LogStitch, AWS Lambda için yerel, yerel öncelikli bir macOS uygulamasıdır. CloudWatch günlük satırlarını istek başına okunabilir çağrılara birleştirir, istekleri işlevler/hesaplar/bölgeler arasında ilişkilendirir ve yerleşik analizler, anomali tespiti ve AI destekli günlük sorgulama için yerel bir MCP sunucusu ekler.
https://www.logstitch.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 24, 2026
LogStitch Nedir
LogStitch, AWS Lambda ve CloudWatch Logs için özel olarak tasarlanmış yerel bir macOS günlük görüntüleyicisidir. Aralıklı, zaman damgasıyla sıralanmış günlük akışlarını okumaya zorlamak yerine, her Lambda yürütmesini istek kimliğine göre günlük satırlarını gruplayarak tek bir tutarlı "çağrı hikayesi"ne dönüştürür. Uygulama hız için tasarlanmıştır (AppKit-yerel), hem Intel hem de Apple Silicon'u destekler ve her şeyi yerel bir SQLite veritabanında depolar, böylece geçmişi çevrimdışı olarak göz atabilirsiniz. Ücretsiz 14 günlük deneme süresiyle tek seferlik bir satın alma olarak satılır ve günlükleri makinenizde tutarak ve kimlik bilgileri için macOS Anahtar Zinciri'ni kullanarak gizliliğe önem verir.
LogStitch Temel Özellikleri
LogStitch, AWS Lambda günlüklerini, istek kimliklerini kullanarak CloudWatch günlük satırlarını otomatik olarak okunabilir, çağrı başına "hikayeler" halinde gruplayarak görüntülemek ve analiz etmek için yerel, yerel öncelikli bir macOS uygulamasıdır. Çapraz fonksiyon/hesap/bölge korelasyonunu, yapıyı koruyan gerçek zamanlı canlı takibi, yerleşik performans ve maliyet analizlerini (p99 eğilimleri, soğuk başlatmalar, bellek boyutlandırma, projeksiyonlar) ve tekrarlayan hata modellerinin ve istatistiksel anormalliklerin otomatik olarak tespitini destekler. Günlükler, macOS Anahtar Zinciri'nde depolanan kimlik bilgileri kullanılarak doğrudan AWS'den alınır ve hızlı arama ve çevrimdışı kullanım için yerel bir SQLite veritabanına önbelleğe alınır. Ayrıca, Claude gibi araçların AWS kimlik bilgilerini ifşa etmeden günlüklerinizi sorgulayabilmesi için yalnızca localhost'a özel bir MCP sunucusu da içerir.
İstek Kimliğine göre çağrı birleştirme: İç içe geçmiş CloudWatch akışlarını, platform olaylarını, ayrıştırılmış JSON'u ve soğuk başlatma göstergelerini ortaya çıkararak tutarlı, istek başına çağrı görünümlerine dönüştürür, böylece yürütmeler baştan sona okunabilir hale gelir.
Çapraz hesap / çapraz bölge korelasyonu: Tek bir isteği birden fazla Lambda, hesap ve bölge arasında bir yüzme şeridi zaman çizelgesiyle izler, yayılma gecikmesini, hatanın kaynağını ve aşağı akış patlama yarıçapını vurgular.
Kalıcılık ile yapılandırılmış canlı takip: Günlükleri gerçek zamanlı olarak yayınlar ve aynı birleştirilmiş çağrı kartlarına sonlandırır; tamamlanan çağrılar daha sonraki inceleme için otomatik olarak yerel geçmişe kaydedilir.
Performans ve maliyet için yerel analizler: Doğrudan yerel olarak önbelleğe alınmış verilerden p50/p95/p99 süre eğilimlerini, soğuk başlatma dağılımlarını, bellek kullanımını ve doğru boyutlandırma önerilerini, ayrıca aylık maliyet projeksiyonlarını hesaplar.
Desen tespiti ve anormallik yüzeye çıkarma: Tekrarlayan hataları yaşam döngüsü/etki göstergeleriyle desenler halinde otomatik olarak kümelendirir ve istatistiksel anormallikleri (örn. hata artışları, süre regresyonları, maliyet yörüngesi değişiklikleri) işaretler.
Yerel öncelikli depolama, arama ve MCP sunucusu: Günlükleri tam metin arama ve saklama kontrolleriyle yerel bir SQLite veritabanına önbelleğe alır; yapay zeka araçlarının AWS kimlik bilgilerini paylaşmadan günlükleri ve analizleri sorgulayabilmesi için yalnızca localhost'a özel bir MCP sunucusu içerir.
LogStitch Kullanım Alanları
Sunucusuz olay müdahalesi (SaaS / web arka uçları): Kesintiler sırasında, başarısız olan Lambda çağrısını hızla tespit edin, hizmetler arasındaki tam istek yolunu görün ve CloudWatch'un iç içe geçmesini manuel olarak çözmeden orijinal hata modelini belirleyin.
Performans ayarlaması ve maliyet optimizasyonu (FinOps): Gecikmeyi ve harcamayı azaltmak için p99/soğuk başlatma eğilimlerini ve bellek boyutlandırma rehberliğini kullanın; yerleşik projeksiyonlar ve geçmiş karşılaştırmalarıyla zaman içindeki iyileştirmeleri doğrulayın.
Çoklu hesap kurumsal sorun giderme (platform ekipleri): Dağıtılmış sunucusuz mimarilerdeki yayılma gecikmelerini, eksik atlamaları ve hizmetler arası hataları teşhis etmek için birden fazla AWS hesabı/bölgesi (büyük kuruluşlarda yaygın) arasındaki istekleri ilişkilendirin.
Geliştirici hata ayıklama döngüleri (yerel öncelikli iş akışı): Tekrarlanabilir hata ayıklama için hızlı, çevrimdışı erişilebilir yerel çağrı geçmişini tutun, gerektiğinde dışa aktarımları (CSV/JSON/metin) paylaşın ve sürekli konsol bağlamı değiştirmekten kaçının.
Yapay zeka destekli günlük incelemesi (güvenlik/operasyonlar/geliştirme): MCP özellikli asistanların birleştirilmiş çağrıları sorgulamasına, desenleri aramasına ve yerel veritabanına karşı analizler yapmasına izin verin; kimlik bilgilerini ve günlükleri cihazda tutarken hızlı triyaj için kullanışlıdır.
Artıları
Yerel öncelikli gizlilik modeli: günlükler Mac'inizde kalır; kimlik bilgileri macOS Anahtar Zinciri'nde depolanır; LogStitch arka ucu olmadan doğrudan AWS'den alma.
İç içe geçmiş CloudWatch satırlarını çağrı başına anlatılara dönüştürerek ve hizmetler arasında ilişkilendirerek okunabilirliği önemli ölçüde artırır.
Yerleşik analizler ve tespit (p99, soğuk başlatmalar, maliyet, hata desenleri, anormallikler), ayrı panolara olan bağımlılığı azaltır.
Ücretsiz deneme sürümüyle tek seferlik satın alma (abonelik yok).
Eksileri
Yalnızca macOS ve macOS 26.1 veya sonraki bir sürümünü gerektirir, bu da Windows/Linux veya eski macOS sürümlerini kullanan ekipleri sınırlar.
Özellikle AWS Lambda/CloudWatch iş akışlarına odaklanmıştır, bu nedenle ek araçlar olmadan Lambda dışı günlükleme yığınlarını kapsamayabilir.
Yerel önbelleğe alma/saklama, disk kullanımı anlamına gelir ve büyük günlük hacimleri için saklama pencerelerinin/yedeklemelerin yönetilmesini gerektirir.
LogStitch Nasıl Kullanılır
1) LogStitch'i yükleyin ve başlatın: LogStitch'i Mac App Store'dan indirin (veya ücretsiz 14 günlük denemeyi başlatın), yükleyin ve uygulamayı Mac'inizde açın (macOS 26.1 veya üstü gerektirir).
2) Bir AWS profili ekleyin/seçin: LogStitch'te, AWS profil seçiciyi açın ve mevcut AWS profillerinizi ~/.aws/config ve kimlik bilgilerinden içe aktarın. LogStitch, statik anahtarları, SSO'yu (OIDC cihaz akışı) ve Rol Zincirlerini destekler. Kimlik bilgileri macOS Anahtar Zinciri'nde saklanır.
3) Kimlik bilgilerini doğrulayın ve AWS'ye bağlanın: LogStitch, STS aracılığıyla doğruladıktan sonra profili kaydedin. Doğrulandıktan sonra, LogStitch doğrudan makinenizden CloudWatch API'lerini çağıracaktır (LogStitch arka ucu yok).
4) Gezgin'de Lambda işlevlerinize göz atın: İstediğiniz Lambda'yı bulmak için işlev listesini (Gezgin) kullanın. Çalışma zamanı/bölge/duruma göre filtreleyin, önemli işlevleri sabitleyin ve okunabilirlik için uzun ARN'leri isteğe bağlı olarak takma adlandırın.
5) İşlev günlüklerini yerel veritabanına senkronize edin: LogStitch'in seçilen işlev için CloudWatch günlüklerini arka planda senkronize etmesine izin verin. Yalnızca son imleçten bu yana yeni verileri getirir, kısıtlama geri çekilmesini uygular ve hızlı göz atma ve çevrimdışı erişim için her şeyi yerel bir SQLite veritabanında depolar.
6) Tek bir çağrıyı birleştirilmiş bir hikaye olarak okuyun: Tüm günlük satırlarını AWS Lambda istek kimliğine göre gruplandırılmış olarak görüntülemek için bir çağrıyı açın (CloudWatch'ın aralıklı, zaman damgasıyla sıralanmış akışı yerine). LogStitch platform olaylarını yüzeye çıkarır, JSON'u ayrıştırır ve soğuk başlangıçları bir bakışta işaretler.
7) Gerçek zamanlı hata ayıklama için Canlı Kuyruk kullanın: Bir işlev için 15 dakikalık canlı kuyruk penceresi açın. Ham satırları geldikçe izlemek için Akış modunu veya tamamlanmış yürütmelerin birleştirilmiş çağrı kartlarına dönüştürülmesini sağlamak için Çağrılar modunu kullanın. Tamamlanmış çağrılar otomatik olarak kaydedilir.
8) Birden çok Lambda/hesap/bölge arasında bir isteği ilişkilendirin: İstek kimliğine veya korelasyon başlığına göre arama yapmak ve uçtan uca isteği işlevler arasında bir yüzme şeridi zaman çizelgesi olarak görüntülemek için Korelasyon'u kullanın (yayılma gecikmesi ve hataların kaynağı dahil). Korelasyon kimlikleri eksikse, LogStitch zamansal yakınlık korelasyonunu kullanabilir ve seyrek/eksik atlamaları işaretleyecektir.
9) Filtreler ve tam metin aramasıyla günlükleri arayın: Önbelleğe alınmış günlükler üzerinde tam metin sorguları çalıştırmak için Günlük Aramayı kullanın (SQLite FTS5). Keşfedilen anahtarlarda otomatik tamamlama ile alan farkında filtreler uygulayın, çağrıya göre gruplandırılmış işlevler arası aramalar yapın ve daha hızlı sınıflandırma için JSON alanlarını sütun olarak sabitleyin.
10) Aynı verilerden performans ve maliyeti analiz edin: Süre eğilimlerini (p50/p95/p99), soğuk başlangıç dağılımlarını, bellek boyutlandırma önerilerini ve aylık maliyet tahminini – diskte zaten depolanmış günlüklerden hesaplanan – gözden geçirmek için bir işlev için Analitik'i açın.
11) Tekrarlayan hata desenlerini ve anomalileri tespit edin: Kümelenmiş hata desenlerini (aynı mesaj şablonu yaşam döngüsü ve etkisiyle tek bir desene daraltılmış) ve süre, hata oranı, soğuk başlangıçlar ve maliyet genelindeki istatistiksel anomalileri (z-skoru) görmek için Tespit'e gidin. Sorunların kötüleşip kötüleşmediğini, iyileşip iyileşmediğini veya sabit olup olmadığını takip edin.
12) Bulguları Jira veya GitHub'a bağlayın (isteğe bağlı): Jira Cloud (OAuth 2.0) ve/veya GitHub'ı (OAuth/Uygulama) bağlayın ve doğrudan bir çağrıdan veya desenden sorunlar oluşturun veya bağlayın. Çağrı bağlamını dahil etmek için şablonları kullanın ve LogStitch içinden sorun durumunu izleyin.
13) Günlükleri veya çağrı verilerini dışa aktarın (isteğe bağlı): JSON, CSV veya düz metin olarak dışa aktarın. Hangi alanların dahil edileceğini ve ham günlük satırlarının dahil edilip edilmeyeceğini seçin. LogStitch, büyük dışa aktarımlar için boyut sınırı uyarıları ve ilerleme sağlar.
14) Claude/AI araçlarıyla yerel MCP sunucusunu kullanın (isteğe bağlı): LogStitch'in yerel Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucusunu etkinleştirin/kullanın (yalnızca 127.0.0.1'e bağlı). Bir MCP'ye duyarlı aracı (örn. Claude Code) yerel porta yönlendirin, böylece AWS kimlik bilgilerini açığa çıkarmadan yerel olarak önbelleğe alınmış günlüklerinizi sorgulayabilir (örn. list_functions, search_logs, get_correlated_invocations, get_cost_projection).
15) Saklamayı yönetin ve çevrimdışı çalışın: Saklama pencerelerini yapılandırın ve LogStitch'in eski verileri otomatik olarak temizlemesine izin verin. Günlükler yerel olarak SQLite'da depolandığı için, çevrimdışı olsanız bile daha önce senkronize edilmiş geçmişi tarayabilir/arayabilir/analiz edebilirsiniz; ayrıca gerektiğinde SQLite dosyasını yedekleyebilir, şifreleyebilir veya silebilirsiniz.
LogStitch SSS
LogStitch, AWS Lambda günlüklerini görüntülemek için yerel bir macOS uygulamasıdır. CloudWatch günlük satırlarında damgalanmış istek kimliğini okur ve satırları ait oldukları tek bir çağrıya geri diker, böylece her Lambda yürütmesi tek bir tutarlı hikaye olarak okunabilir.
LogStitch Videosu
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
LogStitch Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
invoices.dev
invoices.dev, geliştiricilerin Git commit'lerinden doğrudan fatura oluşturan otomatik bir faturalama platformudur; GitHub, Slack, Linear ve Google hizmetleri için entegrasyon yetenekleri vardır.
Monyble
Monyble, kullanıcıların teknik uzmanlık gerektirmeden 60 saniye içinde AI araçları ve projeleri başlatmalarını sağlayan bir kodsuz AI platformudur.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
Mediatr
MediatR, uygulama bileşenleri arasında gevşek bağlantıyı teşvik ederken basit ve esnek istek/yanıt işleme, komut işleme ve etkinlik bildirimleri sağlamak için Mediator desenini uygulayan popüler bir açık kaynak .NET kütüphanesidir.
LogStitch Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Launch
Launch, kullanıcıların tam yığın uygulamaları anında oluşturmasını sağlayan ve aynı zamanda ürün lansmanları, girişimcilik programları ve müşteri edinme için kapsamlı araçlar sağlayan yapay zeka destekli bir platformdur.
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat, desteklenen IDE'ler ve GitHub.com içinde doğal dil etkileşimleri, gerçek zamanlı kod önerileri ve bağlamsal destek sağlayan AI destekli bir kodlama asistanıdır.
Rememberall
Rememberall, AI uygulamalarının ve GPT modellerinin, anlamsal arama ve vektör depolama yetenekleri aracılığıyla konuşmalar arasında kalıcı bellek sürdürmesini sağlayan güvenli, açık kaynaklı bir uzun vadeli bellek çözümüdür.
Upsonic
Upsonic, doğrulama katmanları, üçgen mimari ve Model Bağlam Protokolü (MCP) entegrasyonu gibi gelişmiş özellikler aracılığıyla güvenilir aracı iş akışları sağlayan, dockerize edilmiş sunucu-istemci mimarisine sahip, güvenilirliğe odaklı bir AI aracı çerçevesidir.