Log Investigator

Reads error logs, hypothesizes root cause + finds similar past incidents

// The problem

Production error logs are gigabytes. 'Why is this happening?' takes a junior 2 hours, senior 30 min.

// What it does

Given an error/exception, automatically searches logs, reconstructs the request flow, finds similar past incidents, presents root cause hypothesis.

// Value

Debug time 2 hrs → 8 min

A backend team cut MTTR on P1/P2 incidents by 58%.

Setup time: 5-7 gün

// How it works

  1. 01

    Hata signature (stack trace + message)

  2. 02

    Datadog/Sentry/CloudWatch log arama

  3. 03

    Request flow reconstruction (trace ID)

  4. 04

    Benzer geçmiş incident lookup

  5. 05

    Hipotez + öneri

  6. 06

    Slack DM ile mühendise sunum

// Real example

Bir backend engineer Sentry'de "DatabaseConnectionTimeout" gördü. Log Investigator anında: "Bu hata son 30 günde 14 kez. Pattern: 03:00-04:00 arası, RDS connection pool exhaustion. Geçen ay aynı sorun connection pool 50→100 yaparak çözüldü (PR #1247). Recommend: pool size kontrol."

// Trigger

Error spike / manuel sorgu

// Output channels

SlackEmailGitHubDashboard

// Integrations

DatadogSentryCloudWatchSplunkLokiGitHubSlack

// Limits (honest)

  • ×Yapılandırılmış log + trace olmadan zayıf
  • ×Yeni hata tipleri için benzer-bulma güvenilir değil
  • ×Final fix kararı mühendisin

// SSS

01.Datadog Bits ile aynı mı?+

Bits genel AI. Biz log + kod + incident geçmişi birlikte.

02.Kod erişimi?+

Sadece public PR/commit referansları. Private kod opsiyonel.

// Tech stack

OpenAIVector DBLog APIs
~/order-log-investigator

// Don't see the one you need? Tell us — we ship in 2 days.

Request this agent

// More in this category