LogStitch logo

LogStitch.

Находи сбои Lambda быстрее, прямо на своём Mac

Нативное Mac-приложение для отладки AWS Lambda. Объединяет логи в таймлайн, находит ошибки и аномалии задержек без подписки.

Недельный ранг
▲ #50
Голоса
88
Платформа
Web / Mobile
Запущено
Recently
LogStitch screenshot

Подробнее о LogStitch

LogStitch — Нативный просмотрщик логов AWS Lambda для Mac

LogStitch превращает хаос CloudWatch в читаемые истории вызовов. Нативное приложение для macOS автоматически группирует логи по request ID, связывая разрозненные строки в единую цепочку событий — локально, безопасно и со скоростью AppKit.

Ключевые возможности

  • Сшивание логов: Автоматическая группировка строк по идентификатору запроса с парсингом JSON, отметками холодного старта и платформенными событиями
  • Корреляция запросов: Отслеживание одного запроса через множество функций, аккаунтов и регионов с визуальной временной шкалой
  • Встроенная аналитика: Тренды p99, распределение холодных стартов, оптимизация памяти и прогнозирование затрат без внешних дашбордов
  • Обнаружение аномалий: Автоматическая кластеризация паттернов ошибок и статистические отклонения по длительности, ошибкам и стоимости
  • Локальный MCP-сервер: Интеграция с Claude и другими AI-инструментами — AWS-учётные данные никогда не покидают Keychain

Сценарии использования

  • Отладка распределённых систем: Проследить путь запроса через цепочку Lambda-функций в микросервисной архитектуре
  • Расследование инцидентов: Быстро найти корневую причину ошибки по request ID без бесконечного скроллинга CloudWatch
  • Оптимизация затрат на Lambda: Выявить избыточное выделение памяти и спрогнозировать месячные расходы на основе локальных данных
  • Работа без подключения: Полный доступ к истории логов в офлайн-режиме после первичной синхронизации

Целевая аудитория

LogStitch создан для инженеров-разработчиков, DevOps-специалистов и архитекторов облачных решений, которым приходится ежедневно работать с AWS Lambda и ценят приватность, производительность нативных приложений и экономию времени на рутинной навигации по логам.