¿Qué es el análisis de registros con IA?

Los datos de registro son registros detallados de eventos que ocurren en un sistema informático, aplicación o red. Las herramientas de IA y ML entrenadas en modelos de lenguaje de gran tamaño ayudan a automatizar el análisis de registros, identificar patrones y anomalías en datasets y ofrecer conocimientos en tiempo real sobre el funcionamiento de una aplicación.

Con el auge de tecnologías ricas en datos como la IA generativa (IA gen), el número de datos que las organizaciones necesitan recopilar y procesar está aumentando exponencialmente. Según un informe reciente, los registros de datos que requieren análisis a nivel empresarial han crecido hasta un 250 % interanual en los últimos cinco años¹.

Con el desarrollo de herramientas y soluciones de IA, muchos equipos de operaciones de TI confían en gran medida en herramientas de IA y ML para recopilar, procesar y analizar archivos de registro y datos. En la actualidad, algunas de las organizaciones más grandes del mundo ofrecen herramientas de análisis de registros mejoradas con IA, como Microsoft a través de su Azure Monitor Log con IA, AWS a través de CloudWatch e IBM a través de la solución IBM® watsonx AIOps.

El análisis de registros es el proceso de examinar los datos de registro para obtener información más detallada sobre el rendimiento, la optimización y la seguridad del sistema. El análisis de registros está estrechamente relacionado con la gestión de registros, el proceso en el que los equipos de TI se basan para recopilar, procesar y almacenar datos de registro. Tanto el análisis de registros como la gestión de registros se ocupan de tres tipos de registros: registros de acceso, registros de errores y registros de eventos. 

• Registros de acceso: los registros de acceso son registros que registran las solicitudes comunes del servidor de aplicación (por ejemplo, las direcciones IP con marcas de hora) y la dirección solicitada por el usuario. Los registros de acceso son esenciales para rastrear el comportamiento de los usuarios y detectar posibles amenazas a la seguridad durante la monitorización del sistema.

• Registros de errores: los registros de errores contienen datos relacionados con un incidente de seguridad específico, como cuando un usuario o una aplicación intenta conectarse a una base de datos y se le niega el acceso a ella. Los registros de errores ayudan a los equipos con los esfuerzos de solución de problemas cuando necesitan restaurar las operaciones normales después de una vulneración de datos. Además, el estudio de los registros de errores después de un incidente de seguridad puede ayudar a minimizar la probabilidad de tiempo de inactividad en el futuro.

• Registros de eventos: los registros de eventos proporcionan a los equipos de TI un conocimiento de la actividad de un sistema durante un periodo específico. Capturan eventos clave, como arranques y paradas del sistema, inicios de sesión de usuarios y fallos inesperados, ayudando a los equipos a comprender qué ocurrió y cuándo.

Operaciones de TI (ITOps) equipos y los ingenieros de DevOps utilizan IA en sus flujos de trabajo de análisis de registros, desde consumir datos y su organización hasta la aplicación de técnicas complejas de análisis y visualización de datos mejoradas por IA.

En los entornos de TI actuales, rápidos y ricos en datos, las herramientas tradicionales de análisis de registros a menudo se quedan cortas a la hora de ofrecer el tipo de conocimiento sobre el rendimiento del sistema que necesitan las empresas modernas. El crecimiento exponencial de los volúmenes de datos provocado por la proliferación de tecnologías ricas en datos, como la IA generativa y la nube híbrida, suele ser demasiado para los enfoques tradicionales de análisis de registros.

Las herramientas con IA están transformando el análisis de registros al automatizar y acelerar muchos de los procesos que solían requerir entrada. Estos son algunos de los beneficios más destacados del uso de la IA para el análisis de registros.

• Mejora de la ciberseguridad: cada año, las vulneraciones de datos cuestan millones a las empresas. Según un informe reciente del IBM Institute of Business Value, el coste medio de una vulneración de datos aumentó un 10 % el año pasado hasta los 4,8 millones de dólares. La IA en el análisis de registros ayuda a los equipos a mejorar sus capacidades de respuesta a incidentes e implementar una gestión proactiva de amenazas. Los algoritmos de IA ayudan a automatizar tareas que requieren muchos recursos, como la detección de anomalías, el análisis de la causa raíz y el reconocimiento de patrones, que solían llevar días, incluso meses, a los equipos humanos.

• Mejor cumplimiento: a medida que las empresas luchan por mantenerse al día con las reglas y regulaciones cambiantes en los territorios donde recopilan, almacenan y procesan datos, la IA para el análisis de registros ayuda a automatizar algunas tareas de cumplimiento. El análisis de registros puede automatizar la monitorización de registros de acuerdo con conjuntos específicos de reglas o gobierno de datos que sean aplicables.

• Mayor observabilidad: la IA para el análisis de registros ayuda a aumentar la observabilidad de los sistemas y aplicaciones en los que las empresas confían para sus operaciones principales. Los algoritmos de IA pueden programarse para aprender cómo son los registros de datos normales cuando un sistema está funcionando y alertar inmediatamente a los miembros del equipo de ITOps de cualquier anomalía. Kubernetes, una popular plataforma de código abierto utilizada para automatizar la implementación de código, se basa en el análisis de registros mejorado por IA para sus capacidades avanzadas de observabilidad y resolución de problemas.

• Análisis predictivo: la IA para análisis de registros ayuda a las empresas a entender mejor la forma en la que los usuarios interactúan con sus productos al consumir enormes registros de datos e identificar los patrones del comportamiento de los clientes. Esto ayuda a predecir el comportamiento futuro de los clientes y a identificar oportunidades para crear nuevos productos o ajustar los existentes de forma estratégica.

Los equipos modernos de DevOps confían en la IA para agilizar los procesos y mejorar el conocimiento del funcionamiento de los sistemas y las aplicaciones. Por ejemplo, durante la fase final de pruebas y depuración, la IA puede agregar datos y señalar anomalías y patrones en el código para que los desarrolladores puedan ajustarlo antes de lanzarlo al mercado.

La IA para el análisis de registros ayuda a proteger sistemas, aplicaciones y personas de una amplia gama de ciberamenazas, incluido el phishing, el ransomware y el malware. La IA en el análisis de registros aumenta la visibilidad que los equipos de ciberseguridad tienen sobre sus sistemas y aplicaciones al rastrear los datos en tiempo real en busca de patrones que puedan indicar un ciberataque o una vulneración de datos. Según un informe reciente, las organizaciones que utilizaron ampliamente la seguridad y la automatización de la IA en sus soluciones de ciberseguridad ahorraron de media 2,2 millones de dólares.

Los equipos de operaciones de TI (ITOps) confían en herramientas eficaces de análisis de registros para acceder y observar grandes cantidades de datos e identificar problemas de rendimiento. La IA en el análisis de registros ayuda a centralizar el enfoque estratégico de los equipos, automatizando muchas de las tareas intensivas en recursos que antes requerían su atención.

Por ejemplo, muchas de las "alertas" que reciben los equipos de TI de las herramientas tradicionales de análisis de registros no son importantes y no requieren ninguna acción. Se puede entrenar a la IA para que clasifique estas alertas y solo señale las críticas a la atención de un equipo.

A medida que se amplían las capacidades de la IA, la IA en el análisis de registros depende más de un tipo de IA conocida como IA autónoma o IA agéntica. En la IA autónoma y agéntica, las herramientas impulsadas por IA se crean con el único propósito de lograr un objetivo específico en un entorno empresarial complejo.

A diferencia de los modelos tradicionales de IA que requerían supervisión humana constante, los agentes de IA exhiben autonomía en la forma en que diagnostican problemas y recomiendan soluciones. Estos son algunos ejemplos de cómo la tecnología está ampliando los límites de cómo se puede utilizar la IA en el análisis de registros.

Los agentes de IA no solo buscan anomalías y patrones en grandes conjuntos de datos, sino que también pueden ser entrenados para dar una respuesta, adaptándose y aprendiendo de los datos que consumen constantemente.

Por ejemplo, mientras que una herramienta de IA tradicional "pasiva" o "basada en reglas" podría detectar un patrón en un registro de datos, un agente de IA puede interpretar lo que significa e incluso tomar medidas correctivas.

El análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que realiza predicciones sobre el futuro utilizando datos históricos. Las herramientas de IA agéntica y autónoma potencian este proceso detectando, localizando y resolviendo problemas en una aplicación antes de que causen una interrupción.

Por ejemplo, al identificar una tendencia en los datos de registro y compararla con los datos históricos de la misma aplicación, un agente de IA puede automatizar una respuesta, como la ampliación o reducción de servidores o máquinas virtuales (VM), para evitar el tiempo de inactividad o una posible interrupción.

Quizás la capacidad más transformadora de la IA autónoma en el análisis de registros es la generación de datos de registros sintéticos, basados en patrones existentes que ha analizado un agente de IA. Esta herramienta permite a los equipos de DevOps simular una amplia gama de escenarios para probar el código antes de que entre en funcionamiento. Anteriormente, las pruebas de software a este nivel requerían entrada manual y cantidades masivas de recursos.

Por ejemplo, con la IA autónoma, un equipo de DevOps que inicie una nueva aplicación de servicios financieros podría probar su código contra varios ataques, incluidos intentos de fuerza bruta, malware o denegación de servicio, todo sin entrada. La IA autónoma aprende del estudio de los datos de registro de incidentes reales, por lo que puede generar con precisión datos de registro sintéticos para simular el incidente y probar el código existente.

La IA autónoma y la IA agéntica utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN), lo que permite a los analistas interactuar con ellos a través de consultas conversacionales familiares. El PNL mejora la experiencia del usuario con agentes de IA y agiliza y acelera procesos críticos.

Por ejemplo, en lugar de examinar los resúmenes de datos de registro para obtener información, un miembro del equipo de operaciones de TI podría simplemente escribir: ¿Alguna actividad inusual hoy? Y el agente de IA les respondería como un humano.