> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.devinenterprise.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 30 Logging-Bibliotheken für Ihren Stack bewerten

export const UseCaseHero = ({title, description, prompt, category, features, devinUrl, agent, intent, playbookId, type}) => {
  const encodedPrompt = encodeURIComponent(prompt || '');
  const tag = 'docs-use-case-gallery';
  const utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=hero-cta';
  const agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  const devinHref = type === 'schedule' ? 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + (prompt ? '&prompt=' + encodedPrompt : '') : type === 'review' ? 'https://app.devin.ai/review?' + utm : agent === 'ada' ? 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true' + (prompt ? '&prompt=' + encodedPrompt : '') : devinUrl ? devinUrl.includes('?') ? devinUrl + '&' + utm + agentParams : devinUrl + '?' + utm + agentParams : prompt ? 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encodedPrompt : 'https://app.devin.ai/?' + utm + agentParams;
  const buttonLabel = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin ↗' : type === 'review' ? 'Set Up Devin Review ↗' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin ↗' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana ↗' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin ↗' : 'Try in Devin ↗';
  const featureList = features ? features.split(',').map(f => f.trim()) : [];
  return <div className="uc-hero">
      <div className="uc-hero-inner">
        <div className="uc-hero-left">
          <h1 className="uc-hero-title">{title}</h1>
          <p className="uc-hero-desc">{description}</p>
          <div>
            <a href={devinHref} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="try-in-devin-btn">
              {buttonLabel}
            </a>
          </div>
        </div>
        <div className="uc-hero-meta">
          <div className="uc-meta-item">
            <span className="uc-meta-label">Author</span>
            <span className="uc-meta-value">Cognition</span>
          </div>
          <div className="uc-meta-item">
            <span className="uc-meta-label">Category</span>
            <span className="uc-meta-value">{category}</span>
          </div>
          {featureList.length > 0 && <div className="uc-meta-item">
              <span className="uc-meta-label">Features</span>
              <span className="uc-meta-value">{featureList.join(', ')}</span>
            </div>}
        </div>
      </div>
    </div>;
};

export const PromptBlock = ({children, type, agent, intent, playbookId}) => {
  var utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=prompt-block';
  var tag = 'docs-use-case-gallery';
  var agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  var label = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin' : type === 'playbook' ? 'Create Playbook' : type === 'knowledge' ? 'Add to Knowledge' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin' : 'Try in Devin';
  var buildUrl = function (text) {
    var encoded = encodeURIComponent(text);
    if (type === 'schedule') return 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
    if (type === 'playbook') return 'https://app.devin.ai/settings/playbooks/create?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (type === 'knowledge') return 'https://app.devin.ai/knowledge?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (agent === 'ada') return 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true&prompt=' + encoded;
    return 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
  };
  const ref = React.useRef(null);
  const [href, setHref] = React.useState('#');
  React.useEffect(() => {
    if (!ref.current) return;
    var codeEl = ref.current.querySelector('pre code');
    if (codeEl) {
      var text = codeEl.textContent.trim();
      if (text) setHref(buildUrl(text));
    }
    var header = ref.current.querySelector('[data-component-part="code-block-header"]');
    if (header && !header.querySelector('.prompt-block-devin-link')) {
      var link = document.createElement('a');
      link.href = href;
      link.target = '_blank';
      link.rel = 'noopener noreferrer';
      link.className = 'prompt-block-devin-link';
      link.style.cssText = 'display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;text-decoration:none;color:#fff;font-size:11px;font-weight:500;padding:4px 10px;border-radius:6px;white-space:nowrap;background:#317CFF;transition:background 0.2s;margin-left:8px;';
      link.innerHTML = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="12" height="12" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M18 13v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6"/><polyline points="15 3 21 3 21 9"/><line x1="10" y1="14" x2="21" y2="3"/></svg> ' + label;
      link.onmouseenter = function () {
        link.style.background = '#2968D9';
      };
      link.onmouseleave = function () {
        link.style.background = '#317CFF';
      };
      header.appendChild(link);
    }
    var existingLink = ref.current.querySelector('.prompt-block-devin-link');
    if (existingLink && href !== '#') existingLink.href = href;
  });
  return <div className="prompt-block" ref={ref}>{children}</div>;
};

<UseCaseHero title="Bewerten Sie 30 Logging-Bibliotheken für Ihren Stack" description="Führen Sie pro Bibliothek eine Devin-Session aus, um Preisgestaltung, Performance und SDK-Qualität zu bewerten – und konsolidieren Sie anschließend alles in einer nach Rang geordneten Vergleichstabelle." prompt="Wir stellen unsere Logging-Pipeline um. Starten Sie einen Batch mit 30 parallelen Devin-Sessions – jeweils eine pro Logging-Bibliothek –, um Performance-Benchmarks, Preispläne, Qualität der Sprach-SDKs und Aufbewahrungsrichtlinien zu recherchieren. Fassen Sie alle Ergebnisse in einer einzigen Vergleichstabelle in einem Spreadsheet zusammen, die nach der Gesamteignung für einen Node.js- und Python-Microservices-Stack sortiert ist." category="Devin-Optimierung" features="Fortgeschritten" agent="advanced" intent="batch" />

<div className="uc-detail-wrapper">
  <Tip>Möchten Sie das nicht manuell einrichten? Fügen Sie einen Link zu dieser Seite in eine Devin-Sitzung ein und bitten Sie Devin, alles für Sie einzurichten.</Tip>

  <Steps>
    <Step title="Schreiben Sie einen Recherche-Prompt nach einer einheitlichen Vorlage">
      Der Schlüssel zu sinnvoller paralleler Recherche ist, jeder Session dieselbe Checkliste zu geben. Jede Session untersucht eigenständig eine Bibliothek, sodass die Vorlage sicherstellt, dass die Ergebnisse beim Zusammenführen direkt vergleichbar sind.

      Öffne eine neue Devin-Session über die [Devin-Startseite](https://app.devin.ai/?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery) oder nutze die Seite **Explore Advanced Capabilities** auf der Devin-Startseite für eine Prompt-Vorlage für parallele Recherche.

      <PromptBlock agent="advanced" intent="batch">
        ```txt Parallele Bewertung von Logging-Bibliotheken theme={null}
        Wir ersetzen unseren ELK-Stack durch eine moderne Logging-Lösung für
        eine Node.js- und Python-Microservices-Architektur (~50 Services, ~2 TB Logs/Tag).
        Recherchiere diese Logging-Bibliotheken und -Plattformen parallel – eine Session
        pro Bibliothek:

        Datadog Logs, Grafana Loki, AWS CloudWatch Logs, Google Cloud Logging,
        Splunk, New Relic Logs, Axiom, Better Stack (Logtail), Mezmo (LogDNA),
        Logz.io, Papertrail, Sumo Logic, Elastic Cloud, Scalyr (Dataset),
        Timber.io, Seq, Graylog, Fluentd, Vector, Logstash, Syslog-ng,
        OpenTelemetry Collector, Cribl, Coralogix, Honeycomb, Baselime,
        Highlight.io, Signoz, Hyperdx, Last9

        Fülle für jede Bibliothek diese Vorlage aus:
        - Typ: SaaS-Plattform, selbst gehostet oder Agent/Collector
        - Preismodell und geschätzte monatliche Kosten für 2 TB/Tag an eingehenden Logs
        - Log-Aufbewahrungsoptionen (Hot-, Warm-, Cold-Tiers)
        - Node.js-SDK: Qualität 1–5, Auto-Instrumentierung unterstützt (ja/nein)
        - Python-SDK: Qualität 1–5, Auto-Instrumentierung unterstützt (ja/nein)
        - Abfragesprache und durchschnittliche Abfragelatenz für ein 7-Tage-Fenster
        - Alerting: integrierte Regeln, Anomalieerkennung (ja/nein)
        - Auffällige Einschränkungen oder häufige Beschwerden aus Entwicklerforen

        Gib das Ergebnis als Markdown-Bericht mit ausgefüllter Vorlage aus.
        ```
      </PromptBlock>
    </Step>

    <Step title="Prüfen und genehmigen Sie die vorgeschlagenen Sitzungen">
      Nachdem Sie diese übermittelt haben, parst Devin Ihre Liste und schlägt eine Sitzung pro Bibliothek vor. Sie sehen dann eine Vorschau wie folgt:

      ```
      Proposed sessions (30):
        1. Research Datadog Logs — pricing, SDKs, retention, alerting...
        2. Research Grafana Loki — pricing, SDKs, retention, alerting...
        3. Research AWS CloudWatch Logs — pricing, SDKs, retention, alerting...
        ...
      ```

      Überprüfe die Liste und klicke auf **Approve**, um alle Sitzungen gleichzeitig zu starten. Jede Sitzung läuft unabhängig und durchsucht die Website der Bibliothek, liest Dokumentation, sichtet Entwicklerforen und füllt die Vorlage aus.

      Wenn du Bibliotheken überspringen oder hinzufügen möchtest, bearbeite die Liste, bevor du auf **Approve** klickst. Du kannst auch ein [Playbook](/de/product-guides/creating-playbooks) anhängen, um sicherzustellen, dass jede Sitzung derselben Forschungsmethodik folgt.
    </Step>

    <Step title="Ergebnisse erfassen und vergleichen">
      Sobald alle Sessions abgeschlossen sind, führt Devin die einzelnen Berichte automatisch zu einem einzigen Vergleich zusammen. Die Ausgabe folgt dem von Ihnen angeforderten Format – so sieht der zusammengeführte Vergleich im Tabellenkalkulationsformat aus:

      ```
      ## Logging Library Comparison (Node.js + Python, 2 TB/day)

      | Library           | Type       | $/mo (2 TB/day) | Retention       | Node SDK | Python SDK | Query Lang   | Alerting     |
      |-------------------|------------|-----------------|-----------------|----------|------------|--------------|--------------|
      | Datadog Logs      | SaaS       | ~$5,400         | 15d hot, archive| 5/5      | 5/5        | Custom DSL   | Yes + anomaly|
      | Grafana Loki      | Self-host  | Infra only      | Configurable    | 4/5      | 4/5        | LogQL        | Via Grafana  |
      | Axiom              | SaaS       | ~$1,200         | 30d hot, 1yr    | 4/5      | 4/5        | APL          | Yes          |
      | Better Stack      | SaaS       | ~$890           | 30d default     | 5/5      | 4/5        | SQL-like     | Yes          |
      | Elastic Cloud     | SaaS/self  | ~$3,600         | ILM policies    | 5/5      | 5/5        | KQL / Lucene | Yes + ML     |
      | Signoz            | Self-host  | Infra only      | Configurable    | 4/5      | 4/5        | ClickHouse SQL| Yes         |
      | Coralogix         | SaaS       | ~$2,100         | Hot/warm/cold   | 4/5      | 3/5        | Lucene / SQL | Yes + anomaly|
      | ...               |            |                 |                 |          |            |              |              |

      ### Top 3 for a 50-service Node.js + Python stack:
      1. Axiom — lowest cost at scale, fast APL queries, solid SDKs
      2. Grafana Loki — zero license cost, pairs with existing Grafana dashboards
      3. Datadog Logs — best SDK auto-instrumentation, but expensive at 2 TB/day
      ```

      Sie können innerhalb derselben Sitzung Rückfragen stellen — sie hat Kontext aus allen untergeordneten Sessions.

      Sobald Sie einen Gewinner ausgewählt haben, können Sie eine Devin-Session direkt aus derselben Sitzung starten, um die Bibliothek in Ihrem Repo einzurichten:

      <PromptBlock>
        ```txt Set up Axiom logging in our monorepo theme={null}
        Set up Axiom as our logging solution across our Node.js Express and
        Python FastAPI services. Install the SDKs, configure structured
        logging with correlation IDs, add the AXIOM_API_TOKEN from env vars,
        and verify logs are flowing by hitting a test endpoint. Open a PR
        with the setup.
        ```
      </PromptBlock>
    </Step>

    <Step title="Analysieren Sie die engere Auswahl genauer">
      Sobald Sie eine Shortlist haben, starten Sie gezielte Follow-up-Sessions für eine tiefere Evaluierung.

      <PromptBlock agent="advanced" intent="batch">
        ```txt Tiefgehende Analyse der Top-3-Logging-Lösungen theme={null}
        Nehmen Sie Axiom, Grafana Loki und Datadog Logs und führen Sie eine tiefere Evaluierung durch:
        - Erstellen Sie für jede Lösung eine Proof-of-Concept-Integration mit unserem Node.js-Express-
          Service und unserem Python-FastAPI-Service
        - Ingestieren Sie 10.000 Beispiel-Logzeilen und messen Sie die Ingestionslatenz
        - Führen Sie 5 realistische Abfragen aus (Fehlerrate, P99-Latenz, Trace-Korrelation,
          Freitextsuche, Regex-Filter) und protokollieren Sie die Antwortzeiten
        - Dokumentieren Sie den Einrichtungsaufwand (Kontoerstellung, SDK-Installation, erstes sichtbares Log)
        Berichten Sie, welche Lösung sich am schnellsten einrichten ließ und bei Abfragen am zuverlässigsten war.
        ```
      </PromptBlock>

      <PromptBlock agent="advanced" intent="batch">
        ```txt Wenden Sie dasselbe Muster auf APM-Tools an theme={null}
        Verwenden Sie denselben parallelen Research-Ansatz, um 15 APM-/Tracing-
        Plattformen zu evaluieren: Datadog APM, New Relic, Dynatrace, Honeycomb, Lightstep,
        Jaeger, Zipkin, Signoz, Grafana Tempo, AWS X-Ray, Google Cloud Trace,
        Elastic APM, Splunk APM, Highlight.io, Last9. Gleiche Vorlage: Preisgestaltung,
        SDK-Qualität, Abfragesprache und wesentliche Einschränkungen.
        ```
      </PromptBlock>
    </Step>

    <Step title="Tipps">
      ### Dieses Vorgehen funktioniert für jede technische Evaluation

      Parallele Recherche ist nicht auf Logging-Tools beschränkt. Nutzen Sie sie für jede Evaluation, bei der Sie dieselben Datenpunkte für viele Optionen benötigen – CI/CD-Plattformen, Feature-Flag-Services, ORMs, Cloud-Anbieter oder Compliance-Frameworks. Beispiel: „Recherchiere diese 20 CI/CD-Plattformen und vergleiche Build-Geschwindigkeit, Preise, Self-Hosted-Optionen und die Qualität der GitHub-Integration.“

      ### Begrenzen Sie jede Session auf 15–30 Minuten

      Wenn eine einzelne Library stundenlange, tiefgehende Untersuchung erfordert, ist das ein Zeichen, dass sie ihre eigene fokussierte Session sein sollte, statt Teil eines parallelen Durchlaufs zu sein. Parallele Sessions funktionieren am besten, wenn jedes Element ungefähr denselben Aufwand erfordert.
    </Step>
  </Steps>
</div>