Gestión y Análisis de Logs
Centraliza todos tus logs en un solo lugar. Búsqueda potente, análisis en tiempo real y alertas inteligentes te ayudan a solucionar problemas más rápido y mantener la salud del sistema.
Gestión Completa de Logs
Ingesta Universal de Logs
Recopila logs de cualquier fuente: servidores, contenedores, aplicaciones, servicios en la nube y dispositivos de red.
Análisis Automático
El análisis inteligente extrae datos estructurados de logs no estructurados automáticamente.
Búsqueda Potente
Búsqueda de texto completo con soporte regex. Encuentra cualquier entrada de log en milisegundos entre miles de millones de registros.
Filtrado Avanzado
Filtra por rango de tiempo, severidad, fuente o cualquier campo personalizado. Guarda filtros para acceso rápido.
Alertas Basadas en Logs
Configura alertas sobre patrones de logs, tasas de error o cualquier condición. Recibe notificaciones antes de que los problemas escalen.
Integración con Métricas
Correlaciona logs con métricas de infraestructura para una observabilidad completa y resolución de problemas más rápida.
Recopilación y Procesamiento de Logs
Fuentes de Ingesta
- Syslog (RFC3164, RFC5424)
- Logs de aplicación (stdout, stderr)
- Logs de contenedores (Docker, Kubernetes)
- Logs de nube (AWS CloudWatch, Azure Monitor)
- Logs de servidor web (Apache, Nginx)
- Archivos de log personalizados
Análisis y Estructuración
- Análisis JSON
- Coincidencia de patrones regex
- Patrones Grok
- Analizadores personalizados
- Extracción de campos
- Enriquecimiento de datos
Búsqueda y Análisis
- Búsqueda de texto completo
- Consultas regex
- Filtrado basado en tiempo
- Búsqueda a nivel de campo
- Agregaciones
- Analítica de logs
Retención y Almacenamiento
- Políticas de retención flexibles
- Archivado automático
- Compresión
- Almacenamiento caliente/frío
- Exportación de datos
- Listo para cumplimiento
Alertas Inteligentes de Logs
🔍 Coincidencia de Patrones
Alerta sobre patrones de log específicos, mensajes de error o actividad sospechosa. Usa regex para coincidencias complejas.
📊 Alertas de Umbral
Recibe notificaciones cuando las tasas de error, conteos de solicitudes o cualquier métrica de log supere los umbrales definidos.
⚡ Detección en Tiempo Real
Procesa logs en tiempo real y dispara alertas en segundos ante eventos críticos.
🎯 Agrupación Inteligente
Agrupa automáticamente alertas de logs relacionadas para reducir ruido y proporcionar mejor contexto.
Observabilidad Unificada
Correlación con Métricas
Ve logs y métricas lado a lado. Salta de un pico de métrica a logs relacionados instantáneamente.
Monitoreo de Seguridad
Rastrea fallos de autenticación, patrones de acceso y eventos de seguridad en toda tu infraestructura.
Correlación de Métricas
Conecta logs con métricas de infraestructura para una visibilidad completa de solicitud a respuesta.
Integración con Dashboard
Agrega widgets de logs a tus dashboards. Monitorea volumen de logs, tasas de error y tendencias visualmente.
¿Por Qué la Gestión Centralizada de Logs?
Resolución de Problemas Más Rápida
Encuentra la causa raíz de los problemas en segundos, no horas. Busca en todos tus logs desde una sola interfaz.
Detección Proactiva
Captura errores y anomalías antes de que impacten a los usuarios. Alerta sobre patrones que indican problemas.
Seguridad y Cumplimiento
Mantén pistas de auditoría, rastrea accesos y cumple requisitos de compliance con almacenamiento centralizado de logs.
Mejores Análisis
Analiza tendencias, entiende el comportamiento del usuario y optimiza el rendimiento con datos completos de logs.
¿Qué es la Gestión Centralizada de Logs?
La gestión centralizada de logs es la práctica de agregar logs de todos tus servidores, aplicaciones, contenedores y dispositivos de red en una única plataforma consultable. En lugar de conectarte por SSH a máquinas individuales y revisar archivos de log, los equipos pueden buscar, filtrar y analizar logs de toda su infraestructura en un solo lugar.
A medida que la infraestructura crece, los logs dispersos se convierten en un problema crítico. Un error que abarca múltiples servicios — una llamada API fallida que desencadena una tormenta de reintentos, un timeout de base de datos que se propaga al frontend — deja rastros en docenas de archivos de log en diferentes hosts. Sin centralización, reconstruir la línea temporal del evento significa correlacionar manualmente marcas de tiempo entre sistemas, un proceso que convierte un diagnóstico de 10 minutos en una investigación de varias horas.
El logging centralizado también aborda los requisitos de cumplimiento y auditoría. Regulaciones como GDPR, HIPAA, SOC 2 y PCI-DSS frecuentemente requieren que los logs se retengan durante períodos específicos, se protejan contra manipulación y estén disponibles para revisión bajo demanda. Un sistema centralizado con políticas de retención configurables, controles de acceso y almacenamiento inmutable cumple estos requisitos de forma mucho más fiable que los archivos de log individuales a nivel de host que pueden ser rotados, sobrescritos o perdidos cuando un servidor se retira.
Cómo Funciona el Pipeline de Logs de Bleemeo
Recopilación
El agente Glouton recopila logs de múltiples fuentes simultáneamente: archivos de log locales (cualquier ruta o patrón glob), syslog (RFC3164 y RFC5424), stdout/stderr de contenedores (Docker, containerd, pods de Kubernetes) y salida de aplicaciones. En Kubernetes, Glouton descubre y recopila automáticamente los logs de todos los pods. También puedes enviar logs directamente via OTLP sobre gRPC o HTTP desde tus aplicaciones.
Procesamiento y Análisis
Los logs pasan por un pipeline de procesamiento basado en OpenTelemetry Collector. Glouton soporta análisis JSON, patrones regex, patrones Grok y operadores Stanza personalizados. Los formatos de log conocidos (nginx_access, apache_combined, syslog) se analizan automáticamente. El pipeline extrae marcas de tiempo, niveles de severidad y campos estructurados, transformando texto sin formato en datos consultables.
Filtrado y Enriquecimiento
Antes de la transmisión, los logs pueden filtrarse usando expresiones OpenTelemetry Transformation Language, patrones regex, niveles de severidad o atributos de recursos. Puedes excluir los logs ruidosos de health-checks, eliminar mensajes de nivel debug en producción o incluir solo contenedores específicos. Los logs se enriquecen automáticamente con el nombre del host, nombre del servicio y metadatos del contenedor.
Transmisión Comprimida
Los logs procesados se agrupan y comprimen antes de enviarse a Bleemeo Cloud. Esto minimiza el uso de ancho de banda de red y asegura una entrega fiable incluso en conexiones limitadas. El agente maneja reintentos y contrapresión con elegancia, almacenando logs localmente en buffer si la conexión está temporalmente no disponible.
Búsqueda y Análisis
En el panel de Bleemeo Cloud, puedes realizar búsquedas de texto completo en todos los logs, usar consultas regex, filtrar por rango de tiempo, severidad, fuente o cualquier campo estructurado. Los resultados se devuelven en milisegundos incluso en grandes volúmenes. Puedes guardar consultas frecuentes, crear alertas basadas en logs y correlacionar logs con métricas de infraestructura en dashboards unificados.
Fundación OpenTelemetry
Glouton integra un OpenTelemetry Collector en su núcleo. Activa el pipeline de logs con una sola línea de configuración: log.opentelemetry.enable: true. Una vez activado, el agente usa su descubrimiento automático integrado para detectar archivos de log de aplicaciones, stdout/stderr de contenedores y rutas de logs específicas de servicios. La arquitectura basada en OTel significa que también puedes enviar logs directamente desde tus aplicaciones usando cualquier SDK de OpenTelemetry — el agente acepta OTLP sobre gRPC (puerto 4317) y HTTP (puerto 4318).
Receptores y Entradas
El agente soporta múltiples receptores de logs simultáneamente. El receptor de archivos vigila cualquier ruta o patrón glob (ej., /var/log/nginx/*.log) con manejo automático de rotación. El receptor OTLP acepta logs estructurados de aplicaciones via gRPC o HTTP. Para sistemas heredados, Fluent Bit puede reenviar logs al endpoint OTLP de Glouton. En entornos Docker, las etiquetas de contenedor como bleemeo.log.enable y bleemeo.log.format controlan el comportamiento de recopilación de logs por contenedor sin modificar el código de la aplicación.
Generación de Métricas por Patrones
Define patrones regex en la configuración de Glouton para transformar líneas de log en métricas contables. Por ejemplo, cuenta las líneas que coincidan con level=ERROR para crear una métrica de tasa de error, o extrae códigos de estado HTTP de los logs de acceso para rastrear las tasas de 4xx y 5xx a lo largo del tiempo. Estas métricas derivadas de logs aparecen en dashboards junto a las métricas de infraestructura, cerrando la brecha de observabilidad entre logs y monitoreo sin requerir cambios en la aplicación.
Integración de Logs en Kubernetes
Cuando se despliega como DaemonSet, Glouton captura automáticamente stdout/stderr de todos los pods. Las anotaciones de pod te dan control granular: glouton.log_enable: "false" excluye pods ruidosos, glouton.log_format especifica el analizador (ej., json, nginx_access), y glouton.log_filter aplica filtros de severidad o regex por pod. Los valores por defecto a nivel de namespace pueden configurarse en el ConfigMap de Glouton, permitiendo a los equipos definir políticas de logs para sus namespaces de forma independiente.
Fuentes de Logs Soportadas en Detalle
Logs Basados en Archivos
Monitorea cualquier archivo de log por ruta o patrón glob. Glouton sigue los archivos eficientemente, manejando la rotación y truncamiento automáticamente. Soporta entradas de log multilínea para trazas de pila y bloques de excepciones. Ideal para logs de aplicaciones, logs de acceso/error de servidores web y archivos de salida de aplicaciones personalizadas.
Logs de Contenedores
Recopila automáticamente stdout/stderr de todos los contenedores Docker y Kubernetes. En Kubernetes, usa anotaciones de pod (glouton.log_enable, glouton.log_format, glouton.log_filter) para controlar el comportamiento por pod. El nombre del contenedor, imagen y etiquetas se adjuntan como metadatos para filtrado en el dashboard.
Syslog
Recibe logs mediante el protocolo syslog (RFC3164 y RFC5424) sobre UDP o TCP. Configura tus dispositivos de red, firewalls y sistemas heredados para reenviar syslog a Glouton. La facilidad y severidad se analizan automáticamente. Este es el método estándar para recopilar logs de infraestructura que no soporta protocolos de log modernos.
OTLP (OpenTelemetry)
Envía logs directamente desde tus aplicaciones usando el SDK de OpenTelemetry via OTLP sobre gRPC o HTTP. Esto te da control total sobre la estructura, severidad y atributos de los logs a nivel de aplicación. OTLP es el estándar moderno para datos de telemetría y se integra perfectamente con el pipeline nativo de OpenTelemetry de Bleemeo.
Casos de Uso
Depuración de Aplicaciones
Busca en todas las instancias de la aplicación para encontrar la solicitud exacta que provocó un error. Correlaciona los logs de la aplicación con los logs de consultas de base de datos y las métricas de infraestructura para identificar si la causa raíz está en el código, la capa de datos o el servidor subyacente.
Auditoría de Seguridad
Centraliza los logs de autenticación, logs de acceso y pistas de auditoría del sistema. Detecta intentos de inicio de sesión por fuerza bruta, patrones de acceso no autorizado y escaladas de privilegios sospechosas en toda tu infraestructura. Retén los logs para análisis forense después de incidentes de seguridad.
Cumplimiento y Retención
Cumple los requisitos de retención de logs de GDPR, HIPAA, SOC 2 y PCI-DSS con políticas de retención configurables. El almacenamiento centralizado e inmutable asegura que los logs no puedan ser manipulados o eliminados accidentalmente en hosts individuales.
Métricas a Partir de Logs
Genera métricas personalizadas a partir de patrones de logs — cuenta errores por segundo, rastrea tasas de eventos específicos o mide latencias de solicitudes desde los logs de acceso. Estas métricas derivadas de logs aparecen en dashboards junto a las métricas de infraestructura, cerrando la brecha entre logs y monitoreo.
Resolución de Problemas en Kubernetes
Recopila automáticamente logs de todos los pods cuando Glouton se despliega via Helm. Correlaciona los logs de pods con eventos de reinicio de contenedores, presión de recursos y condiciones de nodo. Identifica rápidamente el mensaje de log que precedió a un CrashLoopBackOff o OOMKilled.
Análisis de Rendimiento
Analiza los logs de acceso para identificar endpoints lentos, páginas con alta tasa de error y patrones de tráfico. Combina logs de servidores web con logs de aplicaciones y bases de datos para rastrear cuellos de botella de rendimiento desde el frontend hasta la capa de consultas.
Mejores Prácticas de Gestión de Logs
Usa Logging Estructurado
Emite logs en JSON u otros formatos estructurados en lugar de texto plano. Los logs estructurados son más fáciles de analizar, filtrar y consultar. Campos como marca de tiempo, severidad, nombre del servicio, ID de solicitud e ID de usuario se convierten en elementos de primera clase que pueden indexarse y buscarse independientemente, transformando el análisis de logs de coincidencia de cadenas a consultas tipo base de datos.
Establece Niveles de Severidad Consistentes
Adopta una escala de severidad consistente en todos los servicios (DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL). Un "error" en un servicio debe significar lo mismo que en otro. Esta consistencia permite el filtrado entre servicios — muéstrame todos los logs ERROR y FATAL de la última hora en todos los servicios — y evita que mensajes importantes se pierdan en el ruido.
Filtra el Ruido en el Origen
Los endpoints de health-check, las sondas de load-balancer y los mensajes de debug pueden generar enormes volúmenes de logs de bajo valor. Usa las capacidades de filtrado de Glouton para excluirlos a nivel del agente antes de que consuman ancho de banda y almacenamiento. Esto reduce costos mientras mantiene los resultados de búsqueda de logs enfocados en eventos significativos.
Correlaciona Logs con Métricas
Un pico de CPU se vuelve accionable cuando puedes ver los mensajes de log que lo precedieron. Activa la recopilación de métricas y logs en el mismo agente, y usa los dashboards unificados de Bleemeo para verlos lado a lado. Esta correlación transforma la resolución de problemas de un juego de adivinanzas en una investigación dirigida.
Alerta sobre Patrones de Logs
No esperes a que alguien busque logs manualmente — configura alertas sobre patrones críticos. Alerta cuando "OutOfMemoryError" aparezca en los logs de Java, cuando la severidad "FATAL" supere N por minuto, o cuando un mensaje de error específico aparezca por primera vez. Las alertas proactivas basadas en logs detectan problemas a nivel de aplicación que las métricas de infraestructura solas no pueden identificar.
¿Quieres ir más allá?
Leer la DocumentaciónPreguntas Frecuentes
Todo lo que necesitas saber sobre la gestión de logs de Bleemeo
¿De qué fuentes de logs puedo recopilar?
Bleemeo puede recopilar logs de prácticamente cualquier fuente. Esto incluye: archivos de log (cualquier ruta o patrón de archivo), syslog (RFC3164 y RFC5424), logs de contenedores (Docker, containerd, pods de Kubernetes), stdout/stderr de aplicaciones, y logs enviados via OTLP sobre gRPC o HTTP. Glouton descubre y recopila automáticamente los logs de los contenedores y servicios en ejecución cuando el descubrimiento automático está activado.
¿Cómo analiza y estructura Bleemeo mis logs?
Glouton utiliza un pipeline de procesamiento de logs basado en OpenTelemetry Collector. Soporta análisis JSON, coincidencia de patrones regex, patrones Grok y analizadores personalizados usando operadores Stanza. Puedes definir formatos de log conocidos (como nginx_access, apache_combined) y aplicarlos a archivos, contenedores o servicios. El sistema extrae automáticamente marcas de tiempo, niveles de severidad y campos estructurados.
¿Puedo filtrar o excluir ciertos logs?
Sí, Bleemeo ofrece potentes capacidades de filtrado. Puedes filtrar logs usando expresiones OpenTelemetry Transformation Language, patrones regex en cuerpos o atributos de logs, niveles de severidad y atributos de recursos. Los filtros pueden incluir o excluir logs basándose en múltiples condiciones. También puedes desactivar la recopilación de logs para contenedores específicos usando la etiqueta glouton.log_enable=false.
¿Cómo busco logs en Bleemeo?
Bleemeo proporciona una potente interfaz de búsqueda en el panel cloud. Puedes realizar búsquedas de texto completo en todos tus logs, usar consultas regex para coincidencia de patrones complejos, filtrar por rango de tiempo, nivel de severidad, fuente o cualquier campo estructurado. Los resultados de búsqueda se devuelven en milisegundos, incluso en grandes volúmenes de datos de logs. También puedes guardar consultas frecuentes para acceso rápido.
¿Puedo configurar alertas basadas en patrones de logs?
Sí, Bleemeo soporta alertas basadas en logs. Puedes crear alertas activadas por patrones de log específicos, mensajes de error o coincidencias regex. También puedes alertar sobre condiciones de umbral como una tasa de error que supere cierto número por minuto. Las alertas se procesan en tiempo real, así que recibes notificaciones en segundos cuando ocurre un evento de log crítico.
¿Cuánto tiempo se retienen mis logs?
La retención de logs depende de tu plan y puede configurarse según tus requisitos. Bleemeo soporta políticas de retención flexibles con archivado y compresión automáticos. El almacenamiento caliente mantiene los logs recientes inmediatamente accesibles, mientras que los logs más antiguos pueden moverse a almacenamiento frío. Esto te permite equilibrar el rendimiento de búsqueda con los costos de almacenamiento mientras mantienes los requisitos de cumplimiento.
¿Puedo correlacionar logs con métricas?
Sí, esta es una fortaleza central del enfoque de observabilidad unificada de Bleemeo. Puedes ver logs y métricas lado a lado en los dashboards, saltar de una anomalía de métrica directamente a los logs relacionados y ver el contexto completo de un problema en un solo lugar. Esta correlación permite una resolución de problemas más rápida al proporcionar métricas de infraestructura junto a los logs de aplicación.
¿Cómo recopilo logs de Kubernetes?
Cuando Glouton se despliega en Kubernetes (mediante el chart de Helm), descubre y recopila automáticamente los logs de todos los pods. Puedes controlar la recopilación de logs por pod usando la anotación glouton.log_enable. Los formatos de log personalizados y filtros pueden aplicarse usando anotaciones de pod (glouton.log_format, glouton.log_filter) o mediante la configuración de Glouton. Los logs stdout/stderr de contenedores se capturan sin configuración adicional.
¿Cuál es el impacto en el rendimiento de la recopilación de logs?
El procesamiento de logs de Glouton está diseñado para ser ligero y eficiente. Utiliza una arquitectura de streaming que procesa los logs de forma incremental sin cargar archivos completos en memoria. La transmisión de logs se agrupa y comprime para minimizar la sobrecarga de red. Para escenarios de muy alto volumen, puedes usar filtros para reducir el volumen de logs enviados a la nube mientras mantienes un procesamiento local mínimo.
¿Puedo generar métricas a partir de mis logs?
Sí, Bleemeo puede crear métricas a partir de patrones de logs. Al definir patrones regex en tu configuración, Glouton cuenta las líneas de log coincidentes y las expone como métricas (ej., errores por segundo, tasas de eventos específicos). Esto te permite alertar sobre métricas derivadas de logs, rastrear tendencias a lo largo del tiempo y visualizar patrones de logs en dashboards junto a tus métricas de infraestructura.
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