control-theory/gonzo

解決的問題

日誌分析通常是一個碎片化的過程，需要在原始文字串流、複雜的儀表板和外部 AI 工具之間切換。Gonzo 提供一個統一的、即時的終端使用者介面（TUI），將即時日誌串流、視覺化分析與 AI 驅動的除錯整合於單一工具中。

工作原理

Gonzo 從多種來源（包括 stdin、檔案、Kubernetes 集群以及 OpenTelemetry (OTLP) gRPC/HTTP 接收器）處理日誌串流，並將其解析為結構化格式。它採用類似 k9s 的 2x2 網格佈局，即時顯示圖表、嚴重性分佈與日誌項目。為了進行更深入的分析，它內建一個基於 React 的 Web 儀表板（Dstl8.Lite），並整合 LLM（如 GPT-4、Claude 或透過 Ollama/LM Studio 使用的本地模型），提供根本原因建議與異常偵測。

適用對象

需要在不離開終端的情況下，即時監控與除錯分散式系統、Kubernetes 集群或雲原生應用的 DevOps 工程師、SRE 與開發者。

主要亮點

• 多來源串流：支援 Kubernetes 原生整合、OTLP 以及標準檔案/stdin 輸入。
• AI 驅動的洞察：整合多個 LLM 提供商，識別重複問題並建議根本原因。
• 互動式 TUI：支援 Vim 風格導航、正規表示式過濾與全螢幕日誌檢視器。
• 內建 Web GUI：內建瀏覽器儀表板，透過 Drain3 實現嚴重性熱力圖與模式分析。
• 可自訂解析：支援透過 YAML 設定檔定義自訂日誌格式。