Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.14.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-19 09:38 UTC

logpai / Drain3

A robust streaming log template miner based on the Drain algorithm

PythonEigene Lizenz★ 840 Sterne⑂ 172 Forksseit Feb. 2020Auf GitHub ansehen ↗
#template-mining#drain#log#aiops#anomaly-detection#clustering#machine-learning#observability#log-clustering

logpai/Drain3 erreicht einen Gesundheitsindex von 44 von 100 und liegt damit im Bereich Schwach. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (68/100) ab, am schwächsten bei Vitality (21/100). Zuletzt vor 530 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

44
gesamt / 100
Schwach

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

44
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 46 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 44 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

LOGPAIOrganisation
634 Follower19 öffentliche Reposseit Nov. 2016

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIdrain3verweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.9.11487.09431vor 1463 Tagendrainlogparseribmtemplatelogsminer

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

21Gefährdet · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualität — letzter Push vor 530 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share—
days_since_last_push530
active_weeks_last_year0

Release-Disziplin

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 23 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.463 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 56 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count23
latest_release_tagv0.9.11
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.463
mean_days_between_releases56
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
47.4/60Stars — 840 Stars
18.6/25Forks — 172 Forks
6.2/15Watcher — 14 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks172
stars840
watchers14
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 76 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled12
top_contributor_share0,762

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.4/42Issue-Lösungsquote — 68 % der Issues geschlossen
23.8/30PR-Annahme — 23/29 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/19 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs23
open_issues25
closed_issues52
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,675
closed_unmerged_prs6
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
20.2/25Reichweite des Inhabers — 634 Follower von logpai
21.5/25Kontohistorie — 19 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers634
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginlogpai
public_repos19
account_age_days3.545
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

53Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstemplate-mining, drain, log, aiops, anomaly-detection, clustering, machine-learning, observability, log-clustering
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

26Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 4/19 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 12 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate2,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

48Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — drain3/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configsdrain3/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (drain3/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/18 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes19.299
source_files_sampled18
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

840GitHub-Sterne
12Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
530Tage seit letztem Push
23Releases
1Bus-Faktor
25offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • pypi package 'drain3' points at a different repository (https://github.com/IBM/Drain3); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 2.6 / 10
2.6Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-07-19 09:38 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 4/19 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities12 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIjsonpickle*pyproject.toml
PyPIcachetools*pyproject.toml
PyPIredis*pyproject.toml
PyPIkafka-python*pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 18

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 14 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcachetools5.3.1direkt
PyPIjsonpickle3.0.1direkt
PyPIkafka-python2.0.2direkt
PyPIredis4.6.0direkt
PyPIasync-timeout4.0.2indirekt
PyPIcffi1.15.1indirekt
PyPIcryptography41.0.3indirekt
PyPIimportlib-metadata6.7.0indirekt
PyPImypy1.4.1indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPIpycparser2.21indirekt
PyPItomli2.0.1indirekt
PyPItyped-ast1.5.5indirekt
PyPItypes-cachetools5.3.0.6indirekt
PyPItypes-pyopenssl23.2.0.2indirekt
PyPItypes-redis4.6.0.3indirekt
PyPItyping-extensions4.7.1indirekt
PyPIzipp3.15.0indirekt
JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.14.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.