Vous avez déjà passé des heures à analyser des fichiers de logs volumineux, souvent composés de millions de lignes, à la recherche d’erreurs rares ou d’anomalies qui pourraient compromettre la stabilité de votre système ? La tâche peut s’avérer fastidieuse et peu efficace, surtout lorsque la majorité des messages sont répétitifs ou peu informatifs. C’est dans ce contexte que l’outil Cordon se distingue en proposant une solution innovante pour simplifier cette démarche.
Ce nouvel outil open source, développé en Python, utilise des modèles de transformers et la technique de scoring k-NN pour analyser sémantiquement vos logs. Contrairement à la méthode classique de recherche de mots-clés, Cordon comprend le sens global des messages et identifie les anomalies qui s’en écartent, même si elles sont rares. Par exemple, pour une erreur qui ne se manifeste qu’une seule fois sur plusieurs centaines de milliers de lignes, Cordon peut rapidement la mettre en évidence, laissant de côté les patterns répétitifs et non inquiétants.
Facile à installer avec une simple commande pip (`pip install cordon`), il suffit ensuite de fournir votre fichier de logs pour que l’outil s’en charge. Par défaut, Cordon extrait les 10 % des événements les plus sémantiquement anormaux, mais il est possible de préciser ce seuil avec l’option `–anomaly-percentile` pour une analyse plus fine. En interne, il vectorise les messages grâce au modèle all-MiniLM-L6-v2, puis calcule un score de densité cas par cas, permettant de repérer rapidement les messages hors normes.
Cordon révolutionne l’analyse de logs en filtrant efficacement 98 % des informations non pertinentes, pour ne garder que l’essentiel et accélérer la résolution des incidents.
De plus, l’outil peut profiter de votre GPU pour accélérer ses calculs, avec une option `–device cuda`, ce qui donne un gain de vitesse notable sur de gros datasets. Dans les tests, il s’est avéré capable de traiter des logs allant jusqu’à 5 millions de lignes en réduisant à 2 % le volume d’informations à analyser. La fonctionnalité de sélection par plages d’anomalies (`–anomaly-range`) permet d’affiner l’investigation en isolant des tranches spécifiques, facilitant ainsi un travail itératif et précis.
Enfin, pour ceux qui travaillent dans des environnements conteneurisés, Cordon propose une image Docker avec un backend basé sur llama.cpp, permettant d’utiliser des modèles GGUF sans dépendances lourdes en PyTorch. L’intégration via une bibliothèque Python facilite aussi son utilisation dans des scripts d’automatisation ou de prétraitement, optimisant ainsi la gestion des logs avant leur éventuelle consultation par des modèles de langage plus complexes.
