AI Dictionary › Fondamenti AI
Logging is the systematic recording of events happening in a software system: every request, error, startup and anomaly is noted with date, time and details in a log, the application's diary. It is the first source of truth when something breaks: without logs, debugging is an investigation with no witnesses.
Logging is the systematic recording of events happening in a software system: every request, error, startup and anomaly is noted with date, time and details in a log, the application's diary. It is the first source of truth when something breaks: without logs, debugging is an investigation with no witnesses.
Each log entry has a severity level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), a timestamp and a message, increasingly in structured JSON format for automated analysis. Logs are collected by agents, centralized in aggregation systems like the ELK stack or Grafana Loki, indexed and made searchable. Retention policies define how long to keep them.
In AI, logging matters on two levels: infrastructure (errors, model latencies) and application, where prompts, responses, tool calls and agent decisions are recorded for auditing, debugging and compliance. The European AI Act requires high-risk systems to have automatic event recording capabilities. Beyond AI, logs are mandatory in finance, healthcare and security.
The word has a fascinating nautical origin: the log was the wooden block sailors threw overboard tied to a knotted rope to measure a ship's speed, hence the logbook, the ship's journal. Computing inherited the term for its system diaries; a milestone is syslog, the logging protocol created by Eric Allman in the early 1980s for the Sendmail project, which became a universal standard.
Il logging è la registrazione sistematica degli eventi che accadono in un sistema software: ogni richiesta, errore, avvio e anomalia viene annotato con data, ora e dettagli in un log, il diario di bordo dell'applicazione. È la prima fonte di verità quando qualcosa va storto: senza log, il debugging è un'indagine senza testimoni.
Ogni voce di log ha un livello di gravità (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), un timestamp e un messaggio, sempre più spesso in formato strutturato JSON per facilitarne l'analisi automatica. I log vengono raccolti da agenti, centralizzati in sistemi di aggregazione come lo stack ELK o Grafana Loki, indicizzati e resi ricercabili. Politiche di retention stabiliscono per quanto tempo conservarli.
Nell'AI il logging è cruciale su due piani: quello infrastrutturale (errori, latenze dei modelli) e quello applicativo, dove si registrano prompt, risposte, chiamate a strumenti e decisioni degli agenti per audit, debugging e conformità. L'AI Act europeo richiede ai sistemi ad alto rischio capacità di registrazione automatica degli eventi. Fuori dall'AI, i log sono obbligatori in finanza, sanità e sicurezza.
La parola ha un'origine marinaresca affascinante: il log era il ceppo di legno che i marinai gettavano in mare legato a una corda annodata per misurare la velocità della nave, da cui il logbook, il giornale di bordo. L'informatica ereditò il termine per i suoi diari di sistema; una pietra miliare è syslog, il protocollo di logging creato da Eric Allman nei primi anni '80 per il progetto Sendmail e diventato standard universale.
From our network
INDACO TMS — Transport Management for European Logistics
Shipment tracking, multi-carrier EDI and automated invoicing in one cloud platform. Invoices generated in under 10 seconds.
Visit indacotms.com →From the Agora Intelligence blog
📱 Download the Android app (beta) iOS coming soon
Say what you mean. Get what you need.
Grace Certified — the AI coach that trains and certifies your prompt engineering — by Agora Intelligence.