O que é análise de logs com IA?

Dados de logs são registros detalhados de eventos que ocorrem em um sistema de computador, aplicação ou rede. Ferramentas de IA e ML treinadas com grandes modelos de linguagem (LLMs) ajudam a automatizar a análise de logs, identificar padrões e anomalias nos conjuntos de dados e fornecer insights em tempo real sobre como um sistema ou aplicação está funcionando.

Com o crescimento de tecnologias ricas em dados como a IA generativa, a quantidade de dados que as organizações precisam coletar e processar está aumentando exponencialmente. De acordo com um relatório recente, os logs de dados que exigem análise no nível corporativo cresceram até 250% ano a ano nos últimos 5 anos.¹

Com o avanço das ferramentas e soluções de IA, muitas equipes de operações de TI dependem fortemente de ferramentas de IA e ML para coletar, processar e analisar arquivos e dados de log. Hoje, algumas das maiores organizações do mundo oferecem ferramentas de análise de log com IA, incluindo a Microsoft com o Azure Monitor Log com IA, a AWS com o CloudWatch e a IBM com a solução IBM® Watson AIOps.

A análise de logs é o processo de examinar dados de log para obter insights mais profundos sobre desempenho do sistema, otimização e segurança. A análise de logs está intimamente relacionada ao gerenciamento de logs — o processo que as equipes de TI utilizam para coletar, processar e armazenar dados de logs. Tanto a análise de log quanto o gerenciamento de logs lidam com três tipos de log: logs de acesso, logs de erro e logs de eventos.

• Logs de acesso: logs de acesso são logs que registram solicitações comuns de servidores de aplicação (por exemplo, endereços IP com carimbos de data e hora) e o destino solicitado por um usuário. Esses logs são essenciais para acompanhar o comportamento do usuário e detectar possíveis ameaças à segurança durante o monitoramento do sistema.

• Logs de erro: logs de erro contêm dados relacionados a um incidente específico de segurança, como quando um usuário ou aplicação tenta se conectar a um banco de dados e tem o acesso negado. Esses logs ajudam as equipes nos esforços de resolução de problemas quando é necessário restaurar as operações normais após uma violação de dados. Além disso, analisar logs de erro após um incidente de segurança pode ajudar a minimizar a probabilidade de downtime no futuro.

• Logs de eventos: logs de eventos fornecem às equipes de TI insights sobre a atividade de um sistema ao longo de um período específico. Eles registram eventos específicos, como inicializações e desligamentos do sistema, logins de usuários e falhas inesperadas, ajudando as equipes a entender o que aconteceu e quando.

Equipes de operações de TI (ITOps) e engenheiros de DevOps usam IA em seus fluxos de trabalho de análise de log, desde a ingestão de dados e sua organização até a aplicação de técnicas complexas de análise e visualização de dados aprimoradas por IA.

Nos ambientes de TI atuais, acelerados e ricos em dados, as ferramentas tradicionais de análise de logs frequentemente não conseguem fornecer o tipo de insight sobre o desempenho do sistema que as empresas modernas precisam. O crescimento exponencial no volume de dados, impulsionado pela proliferação de tecnologias ricas em dados como a IA generativa e a nuvem híbrida, muitas vezes é excessivo para que abordagens tradicionais de análise de log consigam lidar.

Ferramentas com IA estão transformando a análise de log ao automatizar e acelerar muitos dos processos que antes exigiam input humano. Veja a seguir alguns dos principais benefícios percebidos do uso de IA na análise de log.

• Cibersegurança aprimorada: todos os anos, violações de dados custam milhões às empresas. De acordo com um relatório recente do IBM Institute of Business Value, o custo médio de uma violação de dados aumentou 10% no último ano, chegando a USD 4,8 milhões. A IA para análise de logs ajuda as equipes a melhorar seus recursos de resposta a incidentes e a implementar controle de ameaças proativo. Algoritmos de IA ajudam a automatizar tarefas intensivas em recursos, como detecção de anomalias, análise de causa raiz e reconhecimento de padrões — tarefas que antes levavam dias ou até meses para as equipes humanas.

• Maior conformidade: à medida que as empresas enfrentam dificuldades para acompanhar regras e regulamentos em constante mudança nos territórios onde coletam, armazenam e processam dados, a IA para análise de logs ajuda automatizando algumas tarefas de conformidade. A análise de logs pode automatizar o monitoramento de logs de acordo com conjuntos específicos de regras ou controle de dados aplicáveis.

• Maior observabilidade: A IA para análise de log ajuda a aumentar a observabilidade dos sistemas e aplicações das quais as empresas dependem para suas operações principais. Algoritmos de IA podem ser programados para aprender como são os logs normais de dados quando um sistema está funcionando e alertar imediatamente os membros da equipe de ITOps sobre quaisquer anomalias. O Kubernetes, uma popular plataforma de código aberto usada para automatizar a implementação de código, depende da análise de logs com IA para oferecer recursos avançados de observabilidade e resolução de problemas.

• Análise preditiva: a IA para análise de logs ajuda as empresas a entender melhor como os usuários interagem com seus produtos ao ingerir grandes volumes de logs e identificar padrões no comportamento dos clientes. Isso permite prever comportamentos futuros e identificar oportunidades para criar novos produtos ou ajustar os existentes de forma estratégica.

Equipes modernas de DevOps contam com a IA para agilizar processos e aprimorar a visibilidade sobre como sistemas e aplicações estão funcionando. Por exemplo, durante a fase final de testes e depuração, a IA pode agregar dados e sinalizar anomalias e padrões no código para que os desenvolvedores façam ajustes antes do lançamento no mercado.

A IA para análise de logs ajuda a proteger sistemas, aplicações e pessoas contra uma ampla variedade de ameaças cibernéticas, incluindo phishing, ransomware e malware. A IA para análise de logs aumenta a visibilidade das equipes de segurança cibernética sobre seus sistemas e aplicações ao examinar dados em tempo real em busca de padrões que possam indicar um ataque cibernético ou uma violação de dados. De acordo com um relatório recente, organizações que utilizaram extensivamente IA e automação em suas soluções de segurança cibernética economizaram, em média, USD 2,2 milhões.

Equipes de operações de TI (ITOps) dependem de ferramentas eficazes de análise de logs para acessar e observar grandes volumes de dados e identificar problemas de desempenho. A IA para análise de logs ajuda a centralizar a abordagem estratégica das equipes, automatizando muitas das tarefas intensivas em recursos que antes exigiam atenção direta.

Por exemplo, muitos dos “alertas” que as equipes de TI recebem de ferramentas tradicionais de análise de log não são importantes e não exigem nenhuma ação. A IA pode ser treinada para filtrar esses alertas e destacar apenas os críticos para a equipe.

À medida que os recursos de IA se expandem, a análise de logs com IA está se apoiando cada vez mais em um tipo de IA conhecido como IA autônoma ou IA agêntica. Na IA autônoma e agêntica, ferramentas orientadas por IA são construídas com um único propósito: alcançar um objetivo específico em um ambiente empresarial complexo.

Ao contrário dos modelos de IA tradicionais, que exigiam supervisão humana constante, os agentes de IA demonstram autonomia na forma como diagnosticam problemas e recomendam soluções. Veja alguns exemplos de como essa tecnologia está expandindo os limites de uso da IA na análise de logs.

Agentes de IA não apenas vasculham grandes conjuntos de dados em busca de anomalias e padrões, mas também podem ser treinados para fornecer respostas, adaptando-se e aprendendo com os dados que ingerem constantemente.

Por exemplo, enquanto uma ferramenta de IA tradicional “passiva” ou baseada em regras pode identificar um padrão em um log de dados, um agente de IA pode interpretar o que isso significa e até tomar uma ação corretiva.

A análise preditiva é um ramo da análise avançada que faz previsões sobre o futuro com base em dados históricos. Ferramentas de IA autônoma e agêntica potencializam esse processo ao detectar, localizar e resolver problemas em uma aplicação antes que causem uma interrupção.

Por exemplo, ao identificar uma tendência nos dados de log e compará-la com dados históricos da mesma aplicação, um agente de IA pode automatizar uma resposta, como o escalonamento para mais ou menos servidores ou máquinas virtuais (VMs), a fim de evitar downtime ou uma possível interrupção.

Talvez o recurso mais transformador da IA autônoma na análise de logs seja a geração de dados de logs sintéticos, com base em padrões existentes analisados por um agente de IA. Essa ferramenta permite que equipes de DevOps simulem uma ampla variedade de cenários para testar o código antes de colocá-lo em produção. Anteriormente, testes de software nesse nível exigiam inputs manuais e grandes volumes de recursos.

Por exemplo, com IA autônoma, uma equipe de DevOps que está iniciando um novo aplicativo de serviços financeiros pode testar seu código contra vários ataques, incluindo tentativas de força bruta, malware ou denial-of-service (DoS), tudo isso sem qualquer input manual. A IA autônoma aprende com o estudo de dados de logs de incidentes reais, o que permite gerar com precisão dados de logs sintéticos para simular o incidente e testar o código existente.

A IA autônoma e agêntica utiliza processamento de linguagem natural (PLN), permitindo que analistas interajam com os agentes por meio de perguntas conversacionais, em linguagem natural. O PLN melhora a experiência de uso com os agentes de IA e torna os processos críticos mais simples e rápidos.

Por exemplo, em vez de examinar resumos de dados de logs em busca de insights, um membro da equipe de IT Ops pode simplesmente digitar: Alguma atividade incomum hoje?E o agente de IA responderá como se fosse uma pessoa.