SEMANTIK LOG TAHLILI: BACKEND TIZIMLARI UCHUN AI ASOSIDAGI AVTOMATIK NOSOZLIKLARNI ANIQLASH TIZIMI

Abstract

Zamonaviy dasturiy ta’minot tizimlarida log monitoringi muhim rol o‘ynaydi. Biroq an’anaviy vositalar  xususan, Elasticsearch-Logstash-Kibana (ELK) steki va Splunk  katta hajmdagi log ma’lumotlarini tahlil qilishda sezilarli cheklovlarga ega: tushunarsiz texnik xato xabarlari, yuqori kechikish va past interpretatsiya qobiliyati ularning asosiy muammolari hisoblanadi ^[1]. Ushbu maqolada biz Gibrid Log-to-LLM deb nomlanuvchi innovatsion arxitekturani taklif etamiz. Mazkur yondashuv Python Watchdog kutubxonasi yordamida loglarni real-vaqtda yig‘ish, Redis Streams orqali navbat boshqaruvi va yengil til modellari (Phi-3-mini, TinyLlama) vositasida semantik tahlil bosqichlarini birlashtiradi. Eksperimental natijalarga ko‘ra, tizimning xato aniqlash aniqligi 91.4% ga yetgan, o‘rtacha kechikish esa 2 soniyadan oshmagandir. Ushbu yechim ELK, Splunk va Datadog singari yirik platformalarga nisbatan uch-to‘rt barobar arzonroq bo‘lib, rivojlanayotgan davlat korxonalari va startup kompaniyalari uchun amaliy alternativa sifatida ko‘rib chiqiladi ^[2].