LogLead предназначен для эффективного сравнения алгоритмов обнаружения аномалий журналов и представлений журналов. LogLead также используется в качестве бэкэнда для таких проектов, как LogDelta и VisualLogAnalyzer, которые предлагают более удобный подход к анализу журналов и обнаружению аномалий журналов. MCP-сервер Loglead позволяет агентам ИИ, таким как код Клода, выполнять анализ журналов с помощью loglead.

Таблица содержимого

ЛогЛид

• Установка LogLead

• Известные проблемы *Демоверсия Суперкомпьютер Thunderbird Log Demo Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) Log Demo

• Загрузка
• MCP сервер Зарегистрируйте его с помощью MCP-клиента
• Тестирование
• Пример результатов обнаружения аномалий
• Функциональный обзор
• Ссылка

##Установка LogLead

Установите с uv:

Или [[Т1]]:

Затем клонируйте проект, перейдите в демо-папку и запустите несколько демонстраций.

Или с pip (после установки LogLead в вашу среду):

uv run синхронизирует среду с pyproject.toml/uv.lock при первом использовании, поэтому нет отдельного шага установки перед запуском чего-либо.

Для начала работы с собственными данными проще всего начать с RawLoader. Чтобы попробовать RawLoader, запустите RawLoaderDemo.

LogLead

LogLead is designed to efficiently benchmark log anomaly detection algorithms and log representations. LogLead is also used as a backend for projects such as LogDelta and VisualLogAnalyzer, which offer a more user-friendly approach to log analysis and log anomaly detection. MCP-server of Loglead allow AI agents like Claude code to perform log analysis with loglead.

Table of contents

• LogLead
  • Installing LogLead
    • Known issues
  • Demos
    • Thunderbird Supercomputer Log Demo
    • Hadoop Distributed File System (HDFS) Log Demo
  • Loading
  • MCP server
    • Registering it with an MCP client
  • Testing
  • Example of Anomaly Detection results
  • Functional overview
  • Reference

Installing LogLead

Install with uv:

uv add loglead

Or with pip:

python -m pip install loglead

Then clone the project, move to demo folder and run some demos

git clone https://github.com/EvoTestOps/LogLead.git
cd LogLead
uv run demo/HDFS_samples.py
uv run demo/TB_samples.py

Or with pip (after installing LogLead into your environment):

cd LogLead/demo
python HDFS_samples.py
python TB_samples.py

uv run syncs the environment from pyproject.toml/uv.lock on first use, so there’s no separate install step before running anything.

To start working with your own data, it is easiest to begin with the RawLoader. To try out RawLoader, run the RawLoaderDemo. For this, you will need the original BGL and HDFS datasets. You will also need to edit the RawLoaderDemo script or add a “.env” file to your LogLead root so that the demo knows where the data is located on your machine. See .env.sample as an example of how the “.env” file should look. After that run the demo

uv run demo/RawLoader_NoLabels.py

Or with pip:

python RawLoader_NoLabels.py