Was ist Log-Analyse?

Log-Analyse unterstützt IT-Experten dabei, die Funktionsweise ihrer Systeme besser zu verstehen, die Systemleistung zu verbessern und die Sicherheit zu erhöhen.

Protokolldateien, auch als „Logdaten“ bezeichnet, sind Aufzeichnungen von Systemaktivitäten, die von verschiedenen Computerressourcen wie Geräten, Anwendungen und Softwareprogrammen generiert werden. Protokolldateien sind für den IT-Betrieb unverzichtbar, da sie wertvolle Erkenntnisse über die Systemleistung, Optimierungsmöglichkeiten und potenzielle Sicherheitsverletzungen liefern. Der Aufstieg datenreicher Technologien wie generativer KI hat jedoch die Menge der Daten, die Unternehmen analysieren müssen, exponentiell erhöht. 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

Angesichts der zunehmenden Verbreitung und des Erfolgs von generativer KI und anderen datenintensiven Technologien suchen IT-Führungskräfte nach einem tieferen Verständnis dafür, wie sie Log-Analyse nutzen können, um die Leistung der Systeme, auf die sich ihre Unternehmen verlassen, auf einem Spitzenniveau zu halten.

Bei der Log-Analyse konzentrieren sich IT-Experten auf drei Arten von Protokolldateien: 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 (z. B. eine Webadresse) aufzeichnen. Zugriffsprotokolle sind wichtig, da sie Personen, die ein System überwachen, dabei unterstützen, das Benutzerverhalten zu verfolgen und potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu erkennen.

• Fehlerprotokolle: Fehlerprotokolle enthalten Daten zu Sicherheitsvorfällen, beispielsweise wenn ein Benutzer oder eine Anwendung versucht hat, eine Verbindung zu einer Datenbank herzustellen, und der Zugriff verweigert wurde. Fehlerprotokolle sind für das Log-Management, also die Prozesse, auf die sich IT-Teams zum Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Protokolldaten verlassen, von entscheidender Bedeutung. Fehlerprotokolle unterstützen Teams bei der Fehlerbehebung, wenn sie nach einer Unterbrechung den normalen Geschäftsbetrieb wiederherstellen müssen. Darüber hinaus kann die Analyse von Fehlerprotokollen nach einem Vorfall dazu beitragen, Ausfallzeiten in Zukunft zu minimieren und die Benutzererfahrung für Kunden zu verbessern.

• Ereignisprotokolle: Ereignisprotokolle helfen IT-Teams dabei, besser zu verstehen, was innerhalb eines Systems während eines bestimmten Zeitraums vor sich gegangen ist. Sie zeichnen alle Vorgänge auf dem System auf, beispielsweise wann es hochgefahren oder heruntergefahren wurde, wann sich ein bestimmter Benutzer angemeldet oder abgemeldet hat und wann Änderungen an der Konfiguration vorgenommen wurden. Nach einer Sicherheitsverletzung untersuchen IT-Teams häufig Ereignisprotokolle, um unbefugte Zugriffsversuche nachzuverfolgen und die Art eines Cyberangriffs besser zu verstehen.

Um eine effektive Log-Analyse durchzuführen, befolgen Netzwerkadministratoren, DevOps-Ingenieure und andere IT-Fachleute in der Regel vier Schritte:

• Datenerfassung

• Datenverarbeitung

• Datenanalyse

• Datenvisualisierung

Die Log-Analyse beginnt damit, dass Ingenieure Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, die für die zu analysierenden Systeme relevant sind. In der Regel umfassen diese Datenquellen eine Kombination aus Hardware- und Softwaresystemen wie Netzwerkgeräten, Servern, Anwendungen und Softwareprogrammen.

Die Datenerfassung ist für den Gesamterfolg der Log Analysis von entscheidender Bedeutung. Wenn sie nicht gründlich durchgeführt wird, kann es zu fehlenden Protokollquellen, Anwendungen oder Programmen kommen, die keine Daten übermitteln, was zu einem unvollständigen Bild der Funktionsweise eines Systems führt.

Während der Datenverarbeitung konzentrieren sich Ingenieure auf die Indizierung und Normalisierung von Protokollen, ein Prozess, der als Parsing bezeichnet wird. Beim Parsing werden Daten nach Zeitstempel, Quelle, Ereignistyp und anderen Merkmalen kategorisiert, um sie besser verständlich zu machen.

Die Datenverarbeitung ist entscheidend, um aus Rohdaten in Form von unstrukturierten Daten organisierte, umsetzbare Datenprotokolle zu erstellen, aus denen Ingenieure leichter Erkenntnisse gewinnen können.

Sobald die Daten verarbeitet wurden, stehen sie für die Analyse bereit – dem wohl wichtigsten (und zeitaufwändigsten) Schritt des Prozesses. Während der Datenanalyse untersuchen Ingenieure die umsetzbaren Daten, die sie während der Datenverarbeitung aus den Protokollen extrahiert haben, um Hinweise darauf zu finden, warum ein bestimmtes System oder eine bestimmte Anwendung nicht funktioniert.

Heutzutage wird die Datenanalyse fast immer durch Tools für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) unterstützt, die mit ihren fortschrittlichen Mustererkennungsfunktionen die Time-to-Value verkürzen und die Genauigkeit der Log-Analyse verbessern.

Logdaten sind nur so wertvoll wie die Erkenntnisse, die sie über den Gesamtzustand der Systeme liefern können. Datenvisualisierung, also die Darstellung von Daten und Erkenntnissen über ein umfassendes Dashboard, hilft dabei, Rohdaten in anschauliche Bilder des Systemzustands in Echtzeit umzuwandeln.

Mit Hilfe von KI- und ML-Tools unterstützen moderne Dashboards IT-Teams bei der Identifizierung von Leistungsproblemen, indem sie wichtige Metriken wie die Auslastung der zentralen Recheneinheit (CPU), die Latenzzeiten im Netzwerk und vieles mehr visualisieren.

IT-Teams verlassen sich in der Regel auf fünf verschiedene Arten der Log-Analyse, um Probleme in einer Vielzahl von Systemen zu erkennen:

• Mustererkennung: Bei der Mustererkennung, auch als Log-Analysen bezeichnet, versuchen Analysten, bestimmte Muster oder Trends in Log-Daten zu identifizieren, die auf ein Problem hinweisen könnten. Mustererkennungsalgorithmen, fortschrittliche Algorithmen, die Muster in großen Datensätzen erkennen können, werden häufig in der Mustererkennung eingesetzt und helfen Data Scientists dabei, wiederholte Fehler oder ungewöhnliche Aktivitäten zu identifizieren, die auf ein größeres Problem hinweisen könnten.

• Anomalieerkennung: Anomalieerkennung umfasst die Identifizierung von Informationen, die von dem abweichen, was üblich, standardmäßig oder erwartet ist, wodurch sie mit den übrigen Daten in einem Datensatz inkonsistent werden. Während sich die Mustererkennung auf die Identifizierung wiederkehrender Muster in Daten konzentriert, versucht die Anomalieerkennung, Abweichungen von diesen normalen Mustern zu erkennen. ML-Algorithmen werden häufig zur Erkennung von Anomalien eingesetzt und unterstützen Systemingenieure dabei, ungewöhnliche Spitzen im Website-Traffic, im Benutzerverhalten oder andere Anomalien zu erkennen, die auf ein größeres Problem hinweisen können.

• Ursachenanalyse: Im Gegensatz zur Muster- und Anomalieerkennung ist Ursachenanalyse eine Art log analysis, die versucht, die Ursache oder die zugrunde liegenden Bedingungen zu identifizieren, die zu einem Problem geführt haben. Bei der Ursachenanalyse verfolgen Data Scientists und Ingenieure die Abfolge von Ereignissen, die zu einem Systemausfall oder unerwarteten Ausfallzeiten geführt haben. Die Ursachenanalyse ist zeitaufwändig und intensiv und erfordert häufig die genaue Untersuchung großer Datenmengen.

• Semantische Analyse: Bei der semantischen Analyse werden Log-Daten untersucht und interpretiert, Muster, Anomalien und sogar Ursachen ermittelt und anschließend versucht, ein umfassenderes Bild des Gesamtzustands eines Systems zu gewinnen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), ein Teilgebiet der KI, das Computern beibringt, Sprache wie das menschliche Gehirn zu verstehen, wird häufig in der semantischen Analyse eingesetzt, um Wissenschaftlern zu helfen, die Fehlerursachen in Systemen oder Anwendungen zu verstehen.

• Leistungsanalyse: Bei der Leistungsanalyse versuchen Ingenieure und Data Scientists, ein System oder eine Anwendung zu optimieren, indem sie speziell die mit der Leistung verbundenen Log-Daten untersuchen. Die Leistungsanalyse kann bei der Behebung einer Vielzahl von Leistungsproblemen helfen, wie z. B. langsame Reaktionszeiten, CPU-Auslastung und Startzeiten des Betriebssystems (OS), indem sie Engpässe identifiziert, die verhindern, dass Systeme mit maximaler Effizienz laufen.

Moderne Unternehmen müssen ständig nach Möglichkeiten suchen, ihre Systeme und Anwendungen effizienter zu gestalten, und die Log-Analyse spielt dabei eine entscheidende Rolle. Hier finden Sie einige der beliebtesten Vorteile der Log-Analyse.

Moderne DevOps-Teams verlassen sich auf Log-Analyse-Software für die Observability, um besser zu verstehen, wie Systeme und Anwendungen funktionieren. Anhand von Metriken wie Nutzung, Web-Traffic, Anmeldungen und mehr zeigt die Log-Analyse DevOps-Teams, wo ihr Code stark ist und wo er verbessert werden könnte. Außerdem hilft es dabei, Möglichkeiten für neue Funktionen und Fähigkeiten zu identifizieren. Moderne DevOps-Plattformen sind häufig mit Log-Analyse-Tools ausgestattet, die Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren und mithilfe von KI und ML Muster erkennen, die bei der Identifizierung von Problemen helfen.

Die Log-Analyse spielt eine entscheidende Rolle für die Cybersicherheit und den Schutz von Systemen, Anwendungen und Personen vor Cyberbedrohungen. Es erhöht die Transparenz für Cybersicherheitsteams hinsichtlich der Systeme und Anwendungen, für die sie verantwortlich sind, und liefert detaillierte Aufzeichnungen über Anmeldungen und Benutzerverhalten, die Hinweise auf einen Angriff enthalten können. Fortschrittliche Tools zur Log-Analyse im Bereich Cybersicherheit können sogar die Erkennung verdächtiger Aktivitäten automatisieren und IT-Manager benachrichtigen, wenn ein bestimmtes Verhalten auftritt.   

Transparenz unterstützt IT-Teams nicht nur bei der Abwehr von Cyberangriffen, sondern auch bei den täglichen Aufgaben, die sicherstellen, dass die IT-Systeme und Anwendungen eines Unternehmens wie vorgesehen funktionieren. IT-Betriebsteams (ITOps) sind auf effektive Tools zur Log-Analyse angewiesen, um auf große Datenmengen zugreifen, diese beobachten und Leistungsprobleme identifizieren zu können. Die Log analysis hilft dabei, den strategischen Approach eines Teams zu zentralisieren und ein vollständiges Bild der Funktionsweise von Systemen und Anwendungen im gesamten Unternehmen zu erhalten.