¿Qué es el análisis de registros?

El análisis de registros ayuda a los profesionales de TI a entender mejor el funcionamiento de sus sistemas, a mejorar el rendimiento y a aumentar la seguridad.

Los archivos de registro, también conocidos como "datos de registro", son registros de la actividad del sistema generados por varios recursos informáticos, como dispositivos, aplicaciones y programas de software. Los archivos de registro son indispensables para las operaciones de TI, ya que proporcionan conocimiento valioso sobre el rendimiento, la optimización y las posibles violaciones de seguridad. Sin embargo, el auge de las tecnologías ricas en datos, como la IA generativa (IA gen) ha aumentado exponencialmente la cantidad de datos que las empresas necesitan analizar. Según un informe reciente, los registros de datos que requieren análisis a nivel empresarial han crecido hasta un 250 % año tras año en los últimos cinco años¹.

A medida que la IA generativa y otras tecnologías de uso intensivo de datos continúan expandiéndose y floreciendo, los líderes de TI buscan una comprensión más profunda de cómo pueden usar el análisis de registros para mantener los sistemas en los que confían sus organizaciones funcionando a niveles máximos.

Hay tres tipos de archivos de registro en los que los profesionales de TI se centran cuando realizan análisis 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, direcciones IP con marcas de tiempo) y el destino solicitado por un usuario (por ejemplo, una dirección web). Los registros de acceso son importantes porque ayudan a alguien que monitoriza un sistema a rastrear el comportamiento del usuario e identificar posibles amenazas de seguridad.

• Registros de errores: los registros de errores contienen datos relacionados con un incidente de seguridad; por ejemplo, si un usuario o una aplicación intentaron conectarse a una base de datos y se le denegó el acceso. Los registros de errores son críticos para la gestión de registros, los procesos en los que los equipos de TI se basan para recopilar, procesar y almacenar datos de registro. Los registros de errores ayudan a los equipos a solucionar problemas cuando necesitan restaurar las operaciones comerciales normales después de una interrupción. Además, estudiar los registros de errores después de un evento puede ayudar a minimizar el tiempo de inactividad en el futuro y mejorar la experiencia del usuario para los clientes.

• Registros de eventos: los registros de eventos ayudan a los equipos de TI a comprender mejor lo que estaba sucediendo dentro de un sistema durante un período de tiempo. Registran todo lo que sucedió en el sistema, como cuándo se encendió o se apagó, cuándo un usuario en particular inició o cerró sesión y cuándo se realizaron cambios en su configuración. Después de una violación de seguridad, los equipos de TI suelen estudiar detenidamente los registros de eventos para rastrear los intentos de acceso no autorizado e intentar comprender mejor la naturaleza de un ciberataque.

Para realizar un análisis de registros eficaz, los administradores de red, los ingenieros de DevOps y otros profesionales de TI suelen seguir cuatro pasos:

• Recopilación de datos

• Tratamiento de datos

• Análisis de datos

• Visualización de datos

El análisis de registros comienza con los ingenieros recopilando datos de las diversas fuentes que son relevantes para los sistemas que necesitan analizar. Por lo general, estas fuentes de datos incluyen una combinación de sistemas de hardware y software, como dispositivos de red, servidores, aplicaciones y programas de software.

La recopilación de datos es crítica para el éxito general del análisis de registros. Si no se hace con precisión, puede provocar que falten fuentes de registro, aplicaciones o programas que no envíen datos y, por lo tanto, se obtenga una imagen incompleta del funcionamiento de un sistema.

Durante el procesamiento de datos, los ingenieros se centran en indexar y normalizar los registros, un proceso conocido como análisis. El análisis implica categorizar los datos por marca de tiempo, fuente, tipo de evento y otras características para facilitar su comprensión.

El procesamiento de datos es crítico en convertir los registros sin procesar compuestos por datos no estructurados en registros de datos organizados y procesables de los que los ingenieros puedan extraer información con mayor facilidad.

Una vez procesados los datos, están listos para el análisis, posiblemente el paso más importante (y el que lleva más tiempo) del proceso. Durante el análisis de datos, los ingenieros examinan los datos que se pueden ejecutar que han extraído de los registros durante el proceso de datos, buscando pistas que expliquen por qué un sistema o una aplicación en particular no está funcionando.

Hoy en día, el análisis de datos casi siempre cuenta con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) que ayudan a acelerar el tiempo de obtención de valor y mejorar la precisión del análisis de registros con sus capacidades avanzadas de reconocimiento de patrones.

Los datos de registro son tan valiosos como los conocimientos que pueden generar sobre el estado de los sistemas. La visualización de datos, la presentación de datos y conocimiento a través de un panel de control integral, ayuda a transformar la información sin procesar en imágenes vívidas del estado del sistema en tiempo real.

Ayudados por herramientas de IA y ML, los paneles de control actuales ayudan a los equipos de TI a identificar problemas de rendimiento mediante la visualización de métricas clave como el uso de la unidad central de procesamiento (CPU) y la latencia de la red y mucho más.

Los equipos de TI suelen confiar en cinco tipos diferentes de análisis de registros para detectar problemas en una amplia gama de sistemas:

• Reconocimiento de patrones: en el reconocimiento de patrones, también conocido como análisis de registros, los analistas intentan identificar patrones o tendencias específicos en los datos de registro que podrían ser evidencia de un problema. Los algoritmos de reconocimiento de patrones, algoritmos avanzados capaces de detectar patrones en conjuntos de datos grandes, se utilizan ampliamente en el reconocimiento de patrones, ayudando a los científicos de datos a identificar fallos repetidos o actividades inusuales que podrían ser evidencia de un problema más amplio.

• Detección de anomalías: la detección de anomalías implica la identificación de información que se desvía de lo habitual, estándar o esperado, lo que la hace inconsistente con el resto de los datos de un conjunto de datos. Mientras que el reconocimiento de patrones se concentra en la identificación de patrones recurrentes en los datos, la detección de anomalías busca detectar desviaciones en esos patrones normales. Los algoritmos de ML se usan comúnmente en la detección, lo que ayuda a los ingenieros de sistemas a detectar picos inusuales en el tráfico del sitio, el comportamiento del usuario u otras anomalías que pueden ser evidencia de un problema más amplio.

• Análisis de causa raíz: a diferencia de la detección de patrones y anomalías, el análisis de causa raíz es un tipo de análisis de registros que intenta identificar la causa o las condiciones subyacentes que llevaron a un problema. En el análisis de causa raíz, los científicos de datos e ingenieros rastrean la secuencia de eventos que provocaron un fallo del sistema o un tiempo de inactividad inesperado. El análisis de la causa raíz requiere mucho tiempo y es intenso, y a menudo se trata del examen minucioso de grandes volúmenes de datos.

• Análisis semántico: el análisis semántico implica examinar e interpretar los datos de registro, observar los patrones, las anomalías e incluso las causas raíz, y luego tratar de comprender la imagen más amplia de la condición general de un sistema. El procesamiento del lenguaje natural (PLN), una rama de la IA que intenta enseñar a los ordenadores a comprender el lenguaje como el cerebro humano, se utiliza a menudo en el análisis semántico, ayudando a los científicos a comprender por qué ha fallado un sistema o una aplicación.

• Análisis de rendimiento: en el análisis de rendimiento, los ingenieros y científicos de datos buscan optimizar un sistema o aplicación examinando específicamente los datos de registro asociados con el rendimiento. El análisis de rendimiento puede ayudar a resolver una amplia gama de problemas de rendimiento, como tiempos de respuesta lentos, uso de CPU y tiempos de arranque del sistema operativo (SO), mediante la identificación de cuellos de botella que impiden que los sistemas funcionen con la máxima eficiencia.

Las empresas modernas necesitan estar constantemente buscando formas de hacer que sus sistemas y aplicaciones funcionen de manera más eficiente, y el análisis de registros juega un papel crucial en este esfuerzo continuo. A continuación, presentamos algunos de los beneficios más populares del análisis de registros.

Los equipos DevOps dependen del software de análisis de registros para la observabilidad, lo que ayuda a mejorar su conciencia de cómo funcionan los sistemas y las aplicaciones. A través de métricas como el uso, el tráfico web, los inicios de sesión y más, el análisis de registros muestra a los equipos DevOps dónde su código es sólido y dónde podría mejorarse. También ayuda a identificar oportunidades para nuevas características y capacidades. Las plataformas DevOps modernas suelen estar equipadas con herramientas de análisis de registros que agregan datos de diversas fuentes e implementan IA y ML para detectar patrones que les ayudarán a identificar problemas.

El análisis de registros desempeña un papel crucial en lo que respecta a la ciberseguridad y la protección de sistemas, aplicaciones y personas frente a las ciberamenazas. Aumenta la visibilidad que los equipos de ciberseguridad tienen sobre los sistemas y aplicaciones de los que son responsables, proporcionando registros detallados de los inicios de sesión y del comportamiento de los usuarios que pueden contener pruebas de un ataque. Herramientas avanzadas de análisis de registros de ciberseguridad pueden incluso automatizar la detección de actividades sospechosas, alertando a los responsables de TI cuando se produce un determinado tipo de comportamiento.   

La visibilidad no sólo ayuda a los equipos de operaciones de TI a prevenir los ciberataques, sino que también puede ayudar con las operaciones cotidianas que garantizan que los sistemas y aplicaciones de TI de una organización funcionen de la forma para la que fueron diseñados. 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. El análisis de registros ayuda a centralizar el enfoque estratégico de un equipo, obteniendo una imagen completa de cómo funcionan los sistemas y las aplicaciones en toda la empresa.