Formateador de Logs
Pega JSON, nginx, Docker, syslog o logs planos para normalizarlos, filtrarlos por nivel e inspeccionarlos localmente en tu navegador.
log-formatter.input
Pega logs JSON, líneas de acceso/error de nginx, logs de Docker o entradas de syslog. TeaFun los normaliza localmente y te permite filtrar por nivel o términos de búsqueda.
0 octets
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¿Qué es un formateador de logs?
El formateador de logs ingesta líneas de log de múltiples fuentes y presenta una vista unificada y filtrable. Entradas soportadas: Common Log Format y Combined Log Format de nginx y Apache (127.0.0.1 - frank [10/Oct/2000:13:55:36 -0700] "GET /apache_pb.gif HTTP/1.0" 200 2326), JSON Lines de Node.js / Python structlog / Go zap, syslog por RFC 5424 con el valor de prioridad (<13>1 2003-10-11T22:14:15.003Z mymachine.example.com evntslog ...), salida de Docker JSON-file driver, y líneas de prefijo de nivel de forma libre ([ERROR] message...). Cada línea analizada se normaliza a cuatro campos requeridos — marca de tiempo (ISO-8601), nivel (trace a fatal), origen (process / container / host), mensaje — más cualquier campo estructurado adicional que lleve el original. Los stack traces multilínea se reconectan a su línea padre mediante heurísticas de sangría para que una excepción Java o traceback de Python permanezca como una entrada única en lugar de fragmentarse en la tabla.
Cómo usar el formateador de logs
Pega líneas de log — los formatos mezclados están bien en una sola pegada. El analizador auto-detecta por línea: un { al inicio dispara análisis JSON, un prefijo <n> PRIVAL dispara syslog RFC 5424, una IP al inicio dispara Common Log Format, un token de nivel entre paréntesis dispara análisis de prefijo de nivel. El resumen reporta conteos total / analizado / no analizado y qué formatos se detectaron. Filtra por severidad (trace, debug, info, warn, error, fatal); los niveles siguen ordenamiento syslog así que elegir «warn» incluye warn, error y fatal. Escribe en la caja de búsqueda para filtrar simultáneamente en timestamp, origen y campos de mensaje. Haz clic en cualquier fila para ver la línea cruda junto con la vista analizada. Copia la salida JSON Lines normalizada para herramientas downstream — jq, grep, o ingesta en Elasticsearch / Loki vía filebeat.
Por qué importa la normalización de logs
Los incidentes de producción implican correlacionar eventos entre servicios que cada uno elige su propio formato de log. Un 502 de nginx en Common Log Format, un log JSON de Node.js diciendo que el upstream agotó tiempo, y un mensaje syslog del kernel del host sobre una muerte por OOM todos describen el mismo incidente desde tres ángulos. El camino lento es abrir tres terminales, ejecutar tail | grep contra cada una y alinear mentalmente los timestamps. El camino rápido es normalizar los tres streams a un esquema común y filtrarlos juntos. Las plataformas de agregación (Datadog, Grafana Loki, OpenSearch / Elasticsearch) proporcionan esto del lado del servidor, pero cuestan dinero por GB y requieren enviar logs fuera de tu red. Para triaje local — especialmente en cajas de staging, en deployments on-prem del cliente, o cuando logs sensibles no pueden dejar la LAN — un normalizador basado en navegador es más rápido que levantar un stack de logs solo para preguntar «¿qué falló a las 14:32:07?».
Preguntas frecuentes
¿Qué formatos de log son compatibles?
El formateador reconoce logs JSON estructurados, logs access/error de nginx, salida de streams de Docker, líneas estilo syslog y logs planos con prefijo de nivel. Las líneas desconocidas igual se muestran como texto plano.
¿Se suben los logs a algún lugar?
No. Los logs se quedan en el navegador para parsear, filtrar y las acciones de copiar/exportar.
¿Por qué algunas líneas se marcan como simples?
Si una línea no coincide con uno de los formatos conocidos, se mantiene como texto plano para que igual puedas buscarla e inspeccionarla sin perder contenido.
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