LogStitch

앱의 핵심이다. 모든 플랫폼 행에 request ID가 붙어, LogStitch가 INIT_START, START, END, REPORT를 하나의 호출 경계로 묶고, 네 로그 행을 그 순간 열려 있던 실행에 배정할 수 있다. 결과적으로 열다섯 줄의 지저분한 로그가, 추론할 수 있는 하나의 호출이 된다. 로컬에서 돌고 밀리초 만에 끝난다.

하나의 요청이 한 함수 안에만 머무는 일은 드물다. LogStitch는 하나의 요청을 거쳐 간 모든 Lambda에 걸쳐 따라가고, 홉을 레인으로 늘어놓으며 그 사이 전파 지연을 보여 준다. request ID나 이미 내보내는 상관 헤더로 검색할 수 있으니, 이득을 보려고 로깅을 바꿀 필요가 없다.

앱은 다른 도구로 밀어내는 대신 자체 대시보드를 갖췄다. p99 소요 시간 추세, 콜드 스타트 산포, 메모리 적정화, 비용 예측을 한곳에서 본다. 서드파티 설정이 필요 없다. 메모리 화면은 여유만이 아니라 메모리 대 소요 시간 곡선을 쓰므로, 더 쓸모 있는 적정화 숫자가 나오는 편이다.

오류 패턴이 자동으로 묶이고, 소요 시간, 오류, 콜드 스타트, 비용의 통계적 이상이 스스로 드러난다. 이게 가장 중요한 순간은 장애 도중, 아직 무엇을 찾는지 모를 때다. 수동 grep은 줄고 신호는 늘어난다. 모든 팀에 이상적이진 않지만, 맞아떨어지면 실제로 시간을 아낀다.

내장 MCP 서버(Model Context Protocol)가 같은 Mac에서 도는 AI 어시스턴트에 저장된 호출을 노출한다. 127.0.0.1에만 바인딩하고 이미 디스크에 있는 로그 데이터로 답하므로, 어시스턴트가 AWS 자격 증명을 받는 일도 AWS와 통신하는 일도 없다. 루프백 전용이다. 호출, 오류, 패턴, 성능, 비용, 전체 텍스트 검색을 아우르는 21개 도구를 노출한다.

로그는 네 AWS 계정에서 Mac으로 곧장 가져오고, 자격 증명은 macOS 키체인에 남아 LogStitch 자신만 쓴다. 어떤 것도 벤더를 거치지 않고, 앱은 전체 로컬 이력에 대해 오프라인으로 동작한다. 데이터 규칙이 엄격한 팀에 중요하다. 로그 데이터가 네트워크를 떠나는 게 걸림돌이라면, 이 설계가 고려할 이유다.