LLM-basierte Log-Analyse spart 300 Stunden und 15.444 $ pro Monat

In modernen IT‑Umgebungen werden täglich riesige Mengen an Log‑Daten erzeugt, die zur Überwachung der Systemgesundheit und zur Fehlererkennung dienen. Manuelle Durchsicht dieser Daten ist jedoch praktisch unmöglich, weshalb automatisierte Log‑Analyse unverzichtbar geworden ist. Ein neues Tool, vorgestellt in der arXiv‑Studie Skalierbare und effiziente groß angelegte Log‑Analyse mit LLMs (arXiv:2511.14803v1), nutzt Large Language Models (LLMs), um Log‑Einträge zu verarbeiten, Probleme zu diagnostizieren und automatisch Erkenntnisse sowie Zusammenfassungen zu generieren.

Der Kern des Ansatzes liegt in einer innovativen Methode, LLMs effizient auf CPUs laufen zu lassen. Durch gezielte Optimierungen können enorme Log‑Volumina in minimaler Zeit analysiert werden, ohne die Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen. Diese CPU‑basierte Lösung macht die Technologie für Unternehmen mit begrenzten GPU‑Ressourcen besonders attraktiv.

Seit März 2024 ist das Tool in der Produktion aktiv und wurde bereits auf 70 Software‑Produkten eingesetzt. Es hat mehr als 2.000 Support‑Tickets zur Fehlerdiagnose verarbeitet und dabei einen Zeitgewinn von über 300 Arbeitsstunden erzielt. Der daraus resultierende Kostenvorteil beläuft sich auf rund 15.444 $ pro Monat im Vergleich zu herkömmlichen Log‑Analyse‑Methoden.

Die Fallstudie liefert wertvolle Einblicke und Lessons Learned aus der realen Implementierung. Sie zeigt, dass LLM‑gestützte Log‑Analyse nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch die Genauigkeit der Diagnosen verbessert und die Arbeitsbelastung der Support‑Teams deutlich reduziert. Unternehmen, die ihre Log‑Analyse modernisieren wollen, können von diesem Ansatz profitieren und gleichzeitig ihre Betriebskosten senken.