Вступление

Если вы технический ИТ инженер, то почти неважно, на какой вы позиции или какой у вас уровень экспертизы — вы, скорее всего, работаете с техническими логами. Аналитики, разработчики, DevOps, QA работают с логами почти каждый день, потому что это простой, но мощный способ контроля систем и сервисов.

Многие техники работы с логами несложны, но их понимание является необходимым в ИТ.

В этой статье я хочу рассмотреть 2 случая, связанных с логами.

Если вы начинаете карьеру в IT, практика с логами может развить Ваши навыки анализа, поиска и использования регулярных выражений для манипуляции с данными.
Если Вы нанимаете кандидата в ИТ, вы возможно захотите оценить опыт и умения решать проблемы по тому, как кандидат взаимодействует с техническими логами.

Но где взять подходящие логи? Использование реальных данных, как правило, нарушает политику безопасности компании, а найти качественные примеры в интернете сложно.

Решение: генерация логов с AI

В таких случаях вам нужен способ сгенерировать искусственно логи. Есть разные варианты, но по моему опыту, лучшими решениями с точки зрения скорости и вариативности являются:

MS Excel
Python scripts
AI chatbots

С появлением мощных AI чат‑ботов их использование дает огромные преимущества во многих аспектах, в том числе и в генерации данных.

Посмотрите на пример:

Этот лог был сгенерирован ChatGPT 4o всего за несколько минут.

Запрос выглядел так:

“Generate a technical log example for some software service. The log entities should contain timestamps, level of logs, different typical errors. Some logs should present service working and loading state. Some logs should present users 's actions, like signing up/signing in, adding products and content to "favorites", etc. Log should have at least 300 records. “

Можно дополнительно указать критерии, чтобы получить более реалистичные и сложные логи. Но я считаю, что несовершенные примеры — самые лучшие (позже объясню, почему).

Постановка задач и вопросов для работы с логами

Если вы начинающий специалист, у вас может не быть достаточного опыта, чтобы придумать разнообразные задачи для практики.

Если вы опытный инженер, то часто возникает обратная проблема. Накидать несколько задач Вам не составит труда, однако составить большой список будет трудно, т.к. очень многое Вы уже делаете на автомате.

AI‑чат‑боты могут помочь в обоих случаях, автоматически создавая разнообразные задания.

Я сформулировал несколько примеров задач и попросил ChatGPT придумать похожие:

Отличный результат! Я сэкономил время и не тратил творческие силы на выдумывание новых задач. В конце концов, если можно сэкономить кучу времени, почему бы и нет?

Теперь остаётся выбрать удобный инструмент для анализа логов и решить задачи. Например, я использую Notepad++, который поддерживает расширенный поиск.

Важно: проверяйте AI-генерацию

AI‑чат‑боты могут ошибаться. Поэтому, обязательно проверяйте результаты:

Если у вас есть опыт, валидируйте все данные перед использованием.
Если опыта недостаточно, просто помните, что некоторые сгенерированные задачи могут не иметь корректного решения.

Обсуждение логов: почему "плохие" примеры — это хорошо

Ранее я сказал, что несовершенные примеры самые лучшие. Дело в том, что они дают больше возможностей для обсуждения.

Например, один из лучших способов анализировать что‑либо — разбирать плюсы и минусы.

AI‑чат‑боты отлично справляются с этим. Я бы даже сказал, что умение AI чат ботов критиковать Ваши или даже их собственные решения — одна из лучших их функций.

Например, я попросил ChatGPT раскритиковать созданный лог, и получил такие комментарии:

Формат логов. Комментарий об использовании JSON или XML — это именно то, о чем я думал, когда решал, генерировать ли простой или более реалистичный лог.
Отсутствие контекста. Абсолютно верное замечание.
Обработка ошибок. Очень хорошие замечания для инженеров, разрабатывающих новые системы.
Избыточность. Это то, о чем вам действительно следует помнить.
Конфиденциальность пользователей. Безусловно. Даже если Вы не инженер по безопасности, вам необходимо понимать такие вещи в ИТ.

Так что, если у вас недостаточно опыта, такое дискуссия с ChatGPT Вас многому научит.

А если бы я проводил техническое собеседование для QA‑инженера, мне бы хотелось услышать подобные замечания от кандидата, чтобы понять его опыт.

Выводы

Как вы видите, AI чат‑боты могут сэкономить вам много времени и предоставить гибкие, сгенерированные результаты. Они также могут помочь вам понять основные знания, необходимые для повышения вашего обучения.

Если вы нанимаете кандидатов в ИТ‑отдел, вы можете значительно улучшить подготовку к собеседованию, не тратя много дополнительного времени.

Генерация логов с ИИ: инструмент для обучения IT-специалистов и технических собеседований