먼저 볼 구간이 없는 조사
- 전체 MCAP / ROS2 로그 replay
- 수많은 topic을 수동으로 탐색
- timestamp와 메시지 흐름을 반복 대조
- 그 이후에야 실제 원인 분석 시작
Robotics Incident Triage · Local Evidence Engine
전체 로그를 뒤지는 동안,
실제 원인 분석은 아직 시작되지 않습니다.
Velune Trace는 MCAP / ROS2 로그를 로컬에서 읽고, 먼저 확인할 timing evidence window를 우선순위로 정리합니다. 반복적인 replay와 timestamp 탐색을 줄여 엔지니어가 실제 조사에 더 빨리 들어가도록 돕습니다.
원인을 대신 판단하지 않습니다. 엔지니어가 어디부터 봐야 할지 줄여줍니다.
Local-only
No telemetry
No automatic raw-log upload
Human final judgment
The Cost Before Investigation
전체 로그 탐색은 원인 분석 전에 반복되는 비용입니다.
자율주행 로봇 이슈가 발생할 때마다 전체 로그를 처음부터 replay하고, topic을 하나씩 찾고, timestamp를 반복 대조한다면 엔지니어는 실제 원인을 검토하기 전에 상당한 조사 준비 시간을 사용하게 됩니다.
검토 시작점이 정리된 조사
- 로그를 로컬에서 읽기
- 관측 가능한 timing evidence 요약
- Top-K evidence window 확인
- 선택된 구간부터 기존 도구로 상세 조사
로그가 커질수록 이 탐색 비용은 이슈가 발생할 때마다 반복됩니다. 먼저 볼 시간대를 좁히지 않는 것은 엔지니어의 시간을 가장 비싼 방식으로 사용하는 일입니다.
Ranked Evidence Windows
필요한 깊이만큼 먼저 볼 window를 선택하세요.
기본 Quickstart는 상위 5개의 timing evidence window를
보여줍니다. 더 넓은 investigation view가 필요하면
--top 10, --top 15,
--top 30처럼 검토할 결과 개수를
조정할 수 있습니다.
Top 5
빠른 1차 검토
Top 10
확장 검토
Top 15
더 넓은 범위
Top 30
심층 검토
--top은 window의 시간 길이가 아니라
출력할 evidence window의 개수입니다. Ranking은
관측된 timing evidence를 기준으로 검토 순서를
정리하며, root-cause 확률이나 위험도를 의미하지 않습니다.
Observable Timing Evidence
판정이 아니라 관측 가능한 timing evidence입니다.
Velune Trace는 로그에서 확인할 수 있는 시간적 신호를 구조화합니다. 이 신호가 결함이나 사고 원인이라는 결론은 내리지 않습니다.
Topic gap
메시지 흐름 사이에서 관측된 시간 간격을 window 단위로 요약합니다.
Jitter
메시지 도착 또는 timestamp 간격의 시간 변동을 관측합니다.
Count ratio
비교 대상 topic과 window에서 관측된 메시지 수의 비율을 정리합니다.
Out-of-order timing
기록 순서와 timestamp 흐름 사이의 순서 불일치를 관측합니다.
Quick Test to Real Workflow
설명만 보지 말고, 샘플 로그로 직접 확인하세요.
사내 로그나 원본 MCAP을 제공하지 않아도 샘플 파일로 ranked evidence-window workflow를 확인할 수 있습니다. 이후 로그 경로만 바꾸면 자신의 MCAP에서도 동일한 로컬 분석 흐름을 사용할 수 있습니다.
1. 샘플 로그 Quick Test
git clone https://github.com/veluneos/velune-trace.git
cd velune-trace
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python3 tools/create_sample_mcap.py
./bin/velune validation-report examples/sample.mcap \
--export-dir velune_report \
--window-sec 1 \
--top 5 \
--allowed-lateness-sec 2로컬에 생성되는 Evidence Report
원본 로그를 수정하거나 Velune 서버로 업로드하지 않고 다음 결과를 로컬 디렉터리에 생성합니다.
- velune_report/summary.md
- velune_report/shareable_anonymous_report.json
- velune_report/topic_profile.json
- velune_report/evidence_windows.json
- velune_report/SCHEMA.md
2. 자신의 MCAP으로 로컬 실행
./bin/velune validation-report /path/to/your-log.mcap \
--export-dir velune_report \
--window-sec 1 \
--top 10 \
--allowed-lateness-sec 2Review depth 조절
빠른 1차 검토에는 --top 5, 더 넓은
조사에는 --top 10,
--top 15, --top 30처럼
필요한 결과 개수를 지정합니다.
분석은 로컬에서 수행되며 원본 로그의 자동 업로드, telemetry 또는 Velune 서버 호출을 수행하지 않습니다.
Pre-viewer Triage Layer
Velune Trace는 기존 viewer를 대체하지 않습니다.
Foxglove, PlotJuggler 또는 기존 분석 도구를 열기 전에 먼저 확인할 timestamp와 topic 범위를 좁혀주는 pre-viewer triage layer입니다.
Velune Trace에서 우선 검토할 evidence window와 관측된 topic 신호를 확인합니다.
조사 목적에 맞는 window의 시작·종료 시간과 관련 topic을 선택합니다.
선택한 범위를 Foxglove 또는 기존 엔지니어링 workflow에서 replay하고 최종 원인을 검토합니다.
Measured Separately
첫 indexing과 이후 evidence 조회를 분리합니다.
내부 대규모 확장 benchmark에서는 10.7GB, 9,237,885-event 로그의 첫 scan 및 indexing에 약 276초가 걸렸습니다. Index 생성 이후 선택된 evidence chain 조회는 약 0.002초가 걸렸습니다.
Synthetic large-scale expansion benchmark입니다. 결과는 하드웨어, 저장장치, 압축 방식, 메시지 구조 및 데이터셋 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 첫 indexing 시간과 이후 조회 시간은 하나의 수치로 합치지 않습니다.
Evidence, Not Judgment
Velune은 조사 시작점을 줄이고, 판단은 남겨둡니다.
Velune Trace가 수행하는 것
- MCAP / ROS2 로그의 로컬 처리
- Timing evidence window 생성
- 관측된 evidence의 우선순위 정리
- 재현 가능한 Markdown 및 JSON 결과 생성
- 기존 viewer로 전달할 timestamp 범위 제공
Velune Trace가 판단하지 않는 것
- Root cause
- Fault 또는 liability
- Safety risk 또는 severity
- 정상·비정상 또는 회귀 여부
- 최종 엔지니어링 결론
원본 로그를 자동 업로드하지 않으며 telemetry와 Velune 서버 호출을 수행하지 않습니다. 최종 원인 판단은 시스템과 운영 맥락을 이해하는 엔지니어가 수행합니다.
Private Validation
실제 운영 이슈에서 조사 시작점이 줄어드는지 검증합니다.
검증 질문은 하나입니다. Evidence-window ranking이 실제 자율주행 로봇 운영 이슈 분석에서 엔지니어의 로그 탐색 시간을 줄이는 데 도움이 되는가?
원본 MCAP이나 사내 로그의 외부 업로드를 요청하지 않습니다. 팀의 로컬 환경에서 실행한 결과와 기존 investigation workflow에 대한 피드백으로 검증할 수 있습니다.