O que é análise de logs?

A análise de logs ajuda os profissionais de TI a entender melhor como seus sistemas estão funcionando, melhorar o desempenho do sistema e aumentar a segurança.

Os arquivos de log, também conhecidos como "dados de registro", são registros da atividade do sistema gerados por diversos recursos computacionais, como dispositivos, aplicações e programas de software. Os arquivos de log são indispensáveis para as operações de TI, oferecendo insights valiosos sobre o desempenho do sistema, otimização e possíveis violações de segurança. No entanto, o surgimento de tecnologias ricas em dados, como a IA generativa, aumentou exponencialmente a quantidade de dados que as empresas precisam analisar. De acordo com um relatório recente, os registros que exigem análise em nível corporativo cresceram até 250% ao ano nos últimos cinco anos.¹

À medida que a IA generativa e outras tecnologias intensivas em dados continuam a se expandir, líderes de TI buscam compreender mais profundamente como usar a análise de logs para manter os sistemas dos quais suas organizações dependem operando em níveis máximos.

Existem três tipos de arquivos de log nos quais os profissionais de TI focam ao realizar análises: logs de acesso, logs de erro e logs de eventos.

• Logs de acesso: são registros que armazenam solicitações comuns de servidores de aplicações (por exemplo, endereços IP com carimbos de data e hora) e o destino solicitado por um usuário (por exemplo, um endereço da web). Eles são importantes porque ajudam quem monitora um sistema a acompanhar o comportamento do usuário e identificar possíveis ameaças à segurança.

• Logs de erro: contêm dados relacionados a incidentes de segurança; por exemplo, se um usuário ou aplicação tentou se conectar a um banco de dados e teve acesso negado. Esses registros são essenciais para o gerenciamento de logs — os processos que as equipes de TI usam para coletar, processar e armazenar dados de logs. Eles ajudam nas ações de solução de problemas necessárias para restaurar operações normais após uma interrupção. Além disso, o estudo de logs de erro após um evento pode ajudar a minimizar o downtime no futuro e a melhorar a experiência do cliente.

• Logs de eventos: ajudam as equipes de TI a entender melhor o que estava acontecendo dentro de um sistema durante um determinado período. Eles registram tudo o que aconteceu no sistema, como quando foi ligado ou desligado, quando um usuário específico acessou ou saiu, e quando foram feitas alterações em sua configuração. Após uma violação de segurança, as equipes de TI costumam analisar cuidadosamente os registros de eventos para rastrear tentativas de acesso não autorizado e entender melhor a natureza de um ataque cibernético.

Para conduzir uma análise de logs eficaz, administradores de rede, engenheiros de DevOps e outros profissionais de TI geralmente seguem quatro etapas:

• Coleta de dados

• Processamento de dados

• Análise de dados

• Visualização de dados

A análise de logs começa com a coleta de dados dos vários recursos relevantes aos sistemas que precisam ser analisados. Normalmente, essas fontes de dados incluem uma combinação de sistemas de hardware e software, como dispositivos de rede, servidores, aplicações e programas.

A coleta de dados é essencial para o sucesso geral da análise de logs. Se não for feita de forma completa, pode resultar em fontes de logs ausentes, aplicações ou programas que não enviam dados, gerando uma visão incompleta de como o sistema está funcionando.

Durante o processamento de dados, os engenheiros focam na indexação e normalização dos logs, um processo conhecido como parsing. O parsing envolve categorizar os dados por carimbo de data e hora, origem, tipo de evento e outras características para facilitar a compreensão.

O processamento de dados é fundamental para transformar logs brutos compostos por dados não estruturados em registros organizados e acionáveis, mais fáceis para os engenheiros extraírem insights.

Após o processamento, os dados estão prontos para análise, que é, sem dúvida, a etapa mais importante (e demorada) do processo. Durante a análise de dados, os engenheiros examinam minuciosamente os dados acionáveis extraídos dos logs durante o processamento, em busca de pistas sobre por que um determinado sistema ou aplicação não está funcionando.

Hoje, a análise de dados quase sempre conta com o apoio de ferramentas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), que ajudam a acelerar o tempo até o valor e a melhorar a precisão da análise de logs com seus avançados recursos de reconhecimento de padrões.

Os dados de logs só têm valor quando geram insights sobre a integridade geral dos sistemas. A visualização de dados, ou a exibição de dados e insights por meio de um dashboard abrangente, ajuda a transformar informações brutas em representações visuais do estado atual do sistema em tempo real.

Com o apoio de ferramentas de IA e ML, os dashboards atuais ajudam as equipes de TI a identificar problemas de desempenho visualizando métricas importantes como o uso da unidade central de processamento (CPU), latência da rede e outras.

As equipes de TI geralmente utilizam cinco tipos diferentes de análise de logs para detectar problemas em uma ampla variedade de sistemas:

• Reconhecimento de padrões: no reconhecimento de padrões, também conhecido como análise de logs, os analistas tentam identificar padrões ou tendências específicas nos dados de logs que possam indicar um problema. Algoritmos avançados de reconhecimento de padrões, capazes de identificar padrões em grandes conjuntos de dados, são amplamente utilizados, ajudando cientistas de dados a identificar falhas recorrentes ou atividades incomuns que possam indicar um problema mais amplo.

• Detecção de anomalias: a detecção de anomalias envolve a identificação de informações que se desviam do que é comum, padrão ou esperado, tornando-se inconsistentes com o restante dos dados de um conjunto. Enquanto o reconhecimento de padrões foca na identificação de padrões recorrentes, a detecção de anomalias busca desvios nesses padrões normais. Algoritmos de ML são comumente usados na detecção de anomalias, ajudando engenheiros de sistemas a detectar picos incomuns no tráfego do site, no comportamento dos usuários ou outras anormalidades que possam indicar um problema mais amplo.

• Análise de causa raiz: diferentemente do reconhecimento de padrões e da detecção de anomalias, a análise de causa raiz é um tipo de análise de logs que tenta identificar a causa ou as condições subjacentes que levaram a um problema. Na análise de causa raiz, cientistas de dados e engenheiros rastreiam a sequência de eventos que levou à falha de um sistema ou downtime inesperado. É um processo demorado e intenso, que geralmente exige a análise minuciosa de grandes volumes de dados.

• Análise semântica: a análise semântica envolve examinar e interpretar os dados de logs, observando os padrões, anomalias e até a causa raiz, e tentando entender o panorama geral da condição de um sistema. O processamento de linguagem natural (PLN), um ramo da IA que busca ensinar os computadores a compreender a linguagem como o cérebro humano, é frequentemente usado nesse tipo de análise, ajudando os cientistas a entender por que um sistema ou aplicação falhou.

• Análise de desempenho: na análise de desempenho, engenheiros e cientistas de dados buscam otimizar um sistema ou aplicação examinando especificamente os dados de log associados ao desempenho. A análise de desempenho pode ajudar a resolver uma ampla gama de problemas, como tempos de resposta lentos, uso de CPU e tempos de inicialização do sistema operacional (OS), identificando gargalos que impedem os sistemas de operar com máxima eficiência.

As empresas modernas precisam estar em constante busca por maneiras de tornar seus sistemas e aplicações mais eficientes, e a análise de logs desempenha um papel essencial nesse esforço contínuo. A seguir, estão alguns dos principais benefícios dessa prática.

As equipes modernas de DevOps dependem de software de análise de logs para observabilidade, o que ajuda a melhorar sua consciência sobre como os sistemas e aplicações estão funcionando. Por meio de métricas como uso, tráfego da web, logins e outras, a análise de logs mostra às equipes de DevOps onde seu código é sólido e onde pode ser aprimorado. Ela também ajuda a identificar oportunidades para novos recursos e funcionalidades. Plataformas modernas de DevOps geralmente vêm equipadas com ferramentas de análise de registros que agregam dados de diversas fontes e utilizam IA e aprendizado de máquina (ML) para identificar padrões que ajudam a detectar problemas.

A análise de logs desempenha um papel crucial no que diz respeito à segurança cibernética e à proteção de sistemas, aplicações e pessoas contra ameaças cibernéticas. Ela aumenta a visibilidade que as equipes de segurança cibernética têm sobre os sistemas e aplicações sob sua responsabilidade, fornecendo registros detalhados de logins e comportamentos de usuários que podem conter indícios de um ataque. Ferramentas avançadas de análise de registros para segurança cibernética podem até automatizar a detecção de atividades suspeitas, alertando os gerentes de TI quando determinado tipo de comportamento estiver ocorrendo.   

A visibilidade não ajuda apenas as equipes de operações de TI a prevenir ataques cibernéticos, como também auxilia nas operações do dia a dia que garantem que os sistemas e aplicações de TI de uma organização funcionem conforme projetado. As equipes de operações de TI (ITOps) dependem de ferramentas eficazes de análise de logs para acessar e monitorar grandes volumes de dados e identificar problemas de desempenho. A análise de logs ajuda a centralizar a abordagem estratégica da equipe, oferecendo uma visão completa de como os sistemas e aplicações estão funcionando em toda a empresa.