Was ist Log-Analyse mit KI?

Protokolldaten sind detaillierte Aufzeichnungen von Ereignissen, die in einem Computersystem, einer Anwendung oder einem Netzwerk auftreten. KI- und ML-Tools, die auf Large Language Models (LLMs) trainiert wurden, helfen dabei, die Log-Analyse zu automatisieren, Muster und Anomalien in Datensätzen zu identifizieren und in Echtzeit Erkenntnisse über die Funktionsweise eines Systems oder einer Anwendung zu liefern.

Mit dem Aufkommen datenintensiver Technologien wie generativer KI steigt die Menge der Daten, die Unternehmen sammeln und verarbeiten müssen, exponentiell an. Laut einem aktuellen Bericht ist die Menge der Datenprotokolle, die auf Unternehmensebene analysiert werden müssen, in den letzten fünf Jahren um 250 % pro Jahr gestiegen.¹

Mit der Entwicklung von KI-Tools und -Lösungen sind viele IT-Betriebsteams stark auf KI- und ML-Tools angewiesen, um Logdateien und Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Heute bieten einige der größten Unternehmen der Welt KI-gestützte Tools für die Log-Analytik an, darunter Microsoft mit seinem KI-gestützten Azure Monitor Log, AWS mit CloudWatch und IBM mit der IBM Watson AIOps-Lösung.

Log-Analyse ist der Prozess der Untersuchung von Log-Daten, um tiefere Erkenntnisse über die Systemleistung, Optimierung und Sicherheit zu gewinnen. Die Log-Analyse ist eng mit dem Log-Management verbunden, dem Prozess, auf den sich IT-Teams verlassen, um Log-Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu speichern. Sowohl die Log-Analyse als auch das Log-Management befassen sich mit drei Log-Typen: Zugriffsprotokolle, Fehlerprotokolle und Ereignisprotokolle. 

• Zugriffsprotokolle: Zugriffsprotokolle sind Protokolle, die allgemeine Anfragen an den Anwendungsserver (z. B. IP-Adressen mit Zeitstempeln) und das vom Benutzer angeforderte Ziel aufzeichnen. Zugriffsprotokolle sind für die Verfolgung des Benutzerverhaltens und die Erkennung potenzieller Sicherheitsbedrohungen während der Systemüberwachung unerlässlich.

• Fehlerprotokolle: Fehlerprotokolle enthalten Daten zu einem bestimmten Sicherheitsvorfall, beispielsweise wenn ein Benutzer oder eine Anwendung versucht, eine Verbindung zu einer Datenbank herzustellen, und der Zugriff verweigert wird. Fehlerprotokolle unterstützen Teams bei der Fehlerbehebung, wenn sie nach einer Datenschutzverletzung den normalen Geschäftsbetrieb wiederherstellen müssen. Darüber hinaus kann die Analyse von Fehlerprotokollen nach einem Sicherheitsvorfall dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit von Ausfallzeiten in der Zukunft zu minimieren.

• Ereignisprotokolle: Ereignisprotokolle bieten IT-Teams Einblicke in die Aktivitäten eines Systems über einen bestimmten Zeitraum. Sie erfassen wichtige Ereignisse wie Systemstarts und -abschlüsse, Benutzeranmeldungen und unerwartete Ausfälle und unterstützen Teams dabei, zu verstehen, was wann passiert ist.

IT-Betriebsteams (ITOps) und DevOps-Ingenieure nutzen KI in ihren Workflows zur Log-Analyse, von der Dateneinspeisung und -organisation bis hin zur Anwendung komplexer, KI-gestützter Datenanalyse- und Visualisierungstechniken.

In den heutigen schnelllebigen, datenintensiven IT-Umgebungen reichen herkömmliche Tools zur Log-Analyse oft nicht aus, um die Erkenntnisse über die Systemleistung zu liefern, die moderne Unternehmen benötigen. Das exponentielle Wachstum der Datenmengen, das durch die Verbreitung datenintensiver Technologien wie generative KI und Hybrid Cloud verursacht wird, überfordert häufig herkömmliche Ansätze der Log-Analyse.

KI-gestützte Tools verändern die Log-Analyse, indem sie viele der Prozesse automatisieren und beschleunigen, die früher manuelle Eingaben erforderten. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von KI für die Log-Analyse.

• Verbesserte Cybersicherheit: Jedes Jahr verursachen Datenschutzverletzungen Unternehmen Kosten in Millionenhöhe. Laut einem aktuellen Bericht des IBM Institute of Business Value sind die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung im letzten Jahr um 10 % auf 4,8 Millionen US-Dollar gestiegen. KI für die Log-Analyse unterstützt Teams dabei, ihre Fähigkeiten zur Reaktion auf Vorfälle zu verbessern und ein proaktives Bedrohungsmanagement bereitzustellen. KI-Algorithmen unterstützen die Automatisierung ressourcenintensiver Aufgaben wie Anomalieerkennung, Ursachenanalyse und Mustererkennung, für die menschliche Teams früher Tage oder sogar Monate benötigten.

• Bessere Compliance: Unternehmen haben Schwierigkeiten, mit den sich ständig ändernden Vorschriften und Bestimmungen in den Regionen Schritt zu halten, in denen sie Daten erfassen, speichern und verarbeiten. KI für die Log-Analyse hilft hier durch die Automatisierung einiger Compliance-Aufgaben. Die Log-Analyse kann die Überwachung von Protokollen gemäß spezifischen Regeln oder geltenden Data Governance-Richtlinien automatisieren.

• Verbesserte Observability: KI für die Log-Analyse trägt dazu bei, die Observability der Systeme und Anwendungen zu verbessern, auf die Unternehmen für ihre Kerngeschäfte angewiesen sind. KI-Algorithmen können so programmiert werden, dass sie lernen, wie normale Datenprotokolle aussehen, wenn ein System ordnungsgemäß funktioniert, und die Mitglieder des ITOps-Teams sofort über Anomalien informieren. Kubernetes, eine beliebte Open-Source-Plattform zur Automatisierung der Code-Bereitstellung, nutzt KI-gestützte Log-Analyse für seine fortschrittlichen Überwachungs- und Fehlerbehebungsfunktionen.

• Vorausschauende Analyse: KI für die Log-Analyse hilft Unternehmen dabei, besser zu verstehen, wie Nutzer mit ihren Produkten interagieren, indem sie umfangreiche Datenprotokolle erfasst und Muster im Kundenverhalten identifiziert. Dies unterstützt die Vorhersage des zukünftigen Kundenverhaltens und die Identifizierung von Möglichkeiten zur Entwicklung neuer Produkte oder zur strategischen Optimierung bestehender Produkte.

Moderne DevOps-Teams setzen auf KI, um Prozesse zu optimieren und das Bewusstsein für die Funktionsweise von Systemen und Anwendungen zu verbessern. Beispielsweise kann KI während der abschließenden Test- und Debugging-Phase Daten aggregieren und Anomalien und Muster im Code markieren, sodass Entwickler diese vor der Markteinführung korrigieren können.

KI für die Log-Analyse schützt Systeme, Anwendungen und Personen vor einer Vielzahl von Cyberbedrohungen, darunter Phishing, Ransomware und Malware. KI für die Log-Analyse erhöht die Transparenz, die Cybersicherheitsteams über ihre Systeme und Anwendungen haben, indem sie Daten in Echtzeit nach Mustern durchsucht, die auf einen Cyberangriff oder eine Datenschutzverletzung hinweisen könnten. Laut einem aktuellen Bericht konnten Unternehmen, die KI-Sicherheit und -Automatisierung umfassend in ihren Cybersicherheitslösungen einsetzten, durchschnittlich 2,2 Millionen US-Dollar einsparen.

IT-Betriebsteams (ITOps) sind auf effektive Tools zur Log-Analyse angewiesen, um auf große Datenmengen zugreifen, diese beobachten und Leistungsprobleme identifizieren zu können. KI für die Log-Analyse hilft dabei, den strategischen Ansatz von Teams zu zentralisieren und viele der ressourcenintensiven Aufgaben zu automatisieren, die zuvor ihre Aufmerksamkeit erforderten.

Beispielsweise sind viele der „Warnmeldungen“, die IT-Teams von herkömmlichen Tools zur Log-Analyse erhalten, nicht wichtig und erfordern keine Maßnahmen. KI kann darauf trainiert werden, diese Warnmeldungen zu sortieren und nur die kritischen an ein Team weiterzuleiten.

Mit der Erweiterung der KI-Fähigkeiten wird KI für die Log-Analyse zunehmend von einer Art KI abhängig, die als autonome KI oder agentische KI bekannt ist. In der autonomen und agentischen KI werden KI-gestützte Tools mit dem einzigen Zweck entwickelt, ein bestimmtes Ziel in einem komplexen Geschäftsumfeld zu erreichen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die einer ständigen menschlichen Überwachung bedürfen, zeigen KI-Agenten Autonomie bei der Diagnose von Problemen und der Empfehlung von Lösungen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie diese Technologie die Grenzen der KI-Nutzung in der Log-Analyse erweitert.

KI-Agenten durchsuchen nicht nur große Datensätze nach Anomalien und Mustern, sondern können auch darauf trainiert werden, eine Antwort zu geben, sich anzupassen und aus den Daten zu lernen, die sie ständig einspeisen.

Während beispielsweise ein herkömmliches „passives“ oder „regelbasiertes“ KI-Tool ein Muster in einem Datenprotokoll erkennen kann, ist ein KI-Agent in der Lage, dessen Bedeutung zu interpretieren und sogar Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.

Vorausschauende Analyse ist ein Teilgebiet der fortgeschrittenen Analytik, das anhand historischer Daten Vorhersagen über die Zukunft trifft. Agentische und autonome KI-Tools beschleunigen diesen Prozess, indem sie Probleme in einer Anwendung erkennen, lokalisieren und lösen, bevor sie zu Störungen führen.

Durch die Identifizierung eines Trends in Protokolldaten und den Vergleich mit historischen Daten aus derselben Anwendung kann ein KI-Agent beispielsweise eine Reaktion automatisieren, wie die Skalierung von Servern oder virtuelle Maschinen (VMs), um Ausfallzeiten oder potenzielle Störungen zu vermeiden.

Die vielleicht transformativste Fähigkeit autonomer KI in der Log-Analyse ist die Generierung synthetischer Log-Daten auf der Grundlage bestehender Muster, die ein KI-Agent analysiert hat. Mit diesem Tool können DevOps-Teams eine Vielzahl von Szenarien simulieren, um Code vor der Auslieferung zu testen. Bisher erforderten Softwaretests auf dieser Ebene manuelle Eingaben und erhebliche Ressourcen.

Mit autonomer KI kann beispielsweise ein DevOps-Team, das eine neue Finanzdienstleistungs-App entwickelt, seinen Code ohne manuelle Eingaben auf verschiedene Angriffe wie Brute-Force-Versuche, Malware oder Denial-of-Service testen. Autonome KI lernt aus der Analyse von Protokolldaten aus realen Vorfällen, sodass sie präzise synthetische Protokolldaten generieren kann, um den Vorfall zu simulieren und den vorhandenen Code zu testen.

Autonome und agentische KI nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), sodass Analysten über vertraute, dialogorientierte Abfragen mit ihnen interagieren können. NLP verbessert die Benutzererfahrung mit KI-Agenten und optimiert und beschleunigt kritische Prozesse.

Anstatt beispielsweise Zusammenfassungen von Protokolldaten auf Erkenntnisse hin zu untersuchen, könnte ein IT-Ops-Teammitglied einfach Folgendes eingeben: „Gibt es heute ungewöhnliche Aktivitäten?“ Und der KI-Agent würde wie ein Mensch darauf antworten.