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Logging

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.

Definizione

Come funziona

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.

Applicazioni

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.

Storia ed etimologia

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.

Come si usa in Grace

Grace registra i tuoi progressi in modo sistematico: punteggi 0-100 della palestra, storico degli scenari completati, andamento nelle leghe settimanali. È il tuo log personale di crescita, consultabile per capire dove migliorare, come un ingegnere fa con i log di sistema.

Termini correlati

• Observability
• Data Pipeline
• Guardrail runtime
• EU AI Act
• Score

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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