テラバイト規模の CI ログを LLM に提供しました

CI パイプラインに眠る隠れた金鉱

すべてのエンジニアリング チームがそれらを生成します。毎日、何百万行も表示されます。タイムスタンプ、スタック トレース、依存関係の解決、テスト結果、ビルド アーティファクト、不可解なエラー メッセージが、誰が読むよりも早くスクロールし続けます。 CI ログは現代のソフトウェア開発の排気ガスであり、ほとんどの組織にとって、CI ログは排気ガスとまったく同じように扱われ、ストレージに排出されて忘れ去られます。しかし、それらのログに、障害が発生する前に予測し、チームに四半期ごとに数百時間のコストがかかるボトルネックを特定し、一人のエンジニアが決して目にすることのないシステム上の問題を明らかにできるパターンが含まれていたとしたらどうでしょうか?私たちは、テラバイト規模の CI ログ データを大規模な言語モデルにフィードすることで解明することにしました。そして、私たちが発見したことは、DevOps についての考え方を完全に変えました。

CI ログがソフトウェア エンジニアリングにおいて最も活用されていないデータである理由

膨大な量を考慮してください。複数のリポジトリにわたって 1 日あたり 200 のビルドを実行している中規模のエンジニアリング チームは、毎日約 2 ～ 4 GB の生のログ データを生成します。これは、1 年間にわたって、すべてのコンパイル、すべてのテスト スイートの実行、すべての展開ステップ、およびシステムがこれまでに遭遇したすべての障害モードをキャプチャする、テラバイトを超える構造化テキストおよび半構造化テキストに相当します。これはエンジニアリング組織の生産性に関する完全な考古学的記録ですが、これを読む人はほとんどいません。

問題は、データに価値がないことではありません。それは、信号対雑音比がひどいということです。一般的な CI の実行では数千行の出力が生成され、そのうち 3 ～ 5 行には実用的な情報が含まれる場合があります。エンジニアは、赤いテキストをスキャンし、「FAILED」を grep して、次に進むことを学びます。しかし、最も重要なパターン、つまり毎週火曜日に失敗する不安定なテスト、すべてのビルドに 40 秒追加される依存関係、特定の 3 つのサービスが同時に実行された場合にのみ表面化するメモリ リークなど、これらのパターンは個々のログ レベルでは見えません。それらは大規模な場合にのみ出現します。

ELK スタックや Datadog などの従来のログ分析ツールは、メトリクスを集約してキーワードの一致を明らかにできますが、CI 出力のセマンティックな複雑さに苦労しています。 「ポート 5432 で接続が拒否されました」というビルド失敗メッセージと「致命的: ユーザー 'deploy' のパスワード認証に失敗しました」というビルド失敗メッセージはどちらもデータベース関連の失敗ですが、根本原因と解決策がまったく異なります。その違いを理解するには、最近まで人間だけが提供できた一種の文脈上の推論が必要です。

実験: 3.2 テラバイトのビルド履歴を LLM にフィードする

セットアップのコンセプトは単純でしたが、実行は悪夢のようでした。私たちは、138,000 人を超えるユーザーにサービスを提供するプラットフォームから 14 か月分の CI ログを収集しました。これには、複数のサービス、環境、展開ターゲットにわたるビルドが含まれます。生のデータセットは 3.2 テラバイト、つまり 160 万の CI パイプライン実行にまたがる約 8 億 4,700 万の個別のログ行に達しました。このデータをチャンク化、埋め込み、インデックス付けし、ビルド履歴に関する自然言語の質問に答えることができる検索拡張生成 (RAG) パイプラインを構築しました。

最初の課題は前処理でした。 CI ログはクリーン テキストではありません。これらには、ANSI カラー コード、それ自体を上書きするプログレス バー、バイナリ アーティファクト チェックサム、および生成したツールに応じて少なくとも 4 つの異なる形式のタイムスタンプが含まれています。私たちは正規化だけで 3 週間を費やしました。ノイズの除去、タイムスタンプの標準化、各ログ セグメントに、どのパイプライン ステージ、リポジトリ、ブランチ、環境に属しているかに関するメタデータをタグ付けしました。

2 番目の課題はコストでした。積極的なチャンク化と取得の最適化を行ったとしても、テラバイト規模のテキストにわたる推論の実行は安価ではありません。最初の 1 か月間だけで、かなりのコンピューティング クレジットを消費してしまいました。主な原因は、最初のアプローチが甘すぎた、つまりクエリごとに送信するコンテキストが多すぎて、どのログ セグメントが関連するかを十分に選択していなかったことが原因でした。 2 か月目の終わりまでに、クエリごとのコストを削減しました

Frequently Asked Questions

Can LLMs really find useful patterns in CI logs?

Absolutely. Large language models excel at identifying recurring patterns across massive unstructured text. When pointed at terabytes of CI logs, they can surface failure correlations, flaky test signatures, and dependency conflicts that human engineers would never catch manually. The key is structuring the ingestion pipeline correctly so the model receives properly chunked, contextually rich log segments rather than raw noise.

What types of CI failures can be predicted using log analysis?

LLM-driven log analysis can predict infrastructure-related timeouts, recurring dependency resolution failures, memory-bound build crashes, and flaky tests triggered by specific code paths. It also identifies slow-creeping regressions where build times gradually increase over weeks. Teams using this approach typically catch cascading failure patterns two to three sprints before they become blocking incidents in production deployments.

How much CI log data do you need before analysis becomes valuable?

Meaningful patterns typically emerge after analyzing 30 to 90 days of continuous pipeline history across multiple branches. Smaller datasets yield surface-level insights, but the real value comes from cross-referencing thousands of build runs. For teams managing complex workflows alongside their CI pipelines, platforms like Mewayz offer 207 integrated modules starting at $19/mo to centralize operational data at app.mewayz.com.

Is feeding CI logs to an LLM a security risk?

It can be if handled carelessly. CI logs often contain environment variables, API keys, internal URLs, and infrastructure details. Before processing logs through any LLM, you must implement robust redaction pipelines that strip secrets, credentials, and personally identifiable information. Self-hosted or on-premise model deployments significantly reduce exposure compared to sending raw logs to third-party cloud-based inference endpoints.

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