Qu’est-ce que l’analyse de journaux ?

L’analyse de journaux permet aux professionnels de l’informatique de mieux comprendre le fonctionnement de leur système, d’améliorer sa performance et d’en renforcer la sécurité.

Les fichiers journaux, également appelés « données de journal », enregistrent l’activité du système générée par diverses ressources de calcul telles que les appareils, les applications et les programmes logiciels. Les fichiers journaux sont indispensables aux opérations informatiques, car ils fournissent des informations importantes sur la performance du système, son optimisation et les violations de sécurité potentielles. Avec l’essor des technologies riches en données comme l’IA générative, la quantité de données que les entreprises doivent analyser augmente de manière exponentielle. Selon un rapport récent, les journaux de données d’entreprise nécessitant une analyse ont augmenté de 250 % d’une année à l’autre au cours des 5 dernières années^.1

Alors que l’IA générative et d’autres technologies à forte intensité de données ne cessent de se développer et de prospérer, les responsables informatiques cherchent à mieux comprendre comment utiliser l’analyse de journaux pour assurer un niveau de performance optimal des systèmes essentiels au bon fonctionnement de leur entreprise.

Lors de l’analyse de journaux, les professionnels de l’informatique se concentrent sur trois types de fichiers journaux : les journaux d’accès, les journaux d’erreurs et les journaux d’événements.

• Journaux d’accès : les journaux d’accès enregistrent les requêtes courantes des serveurs d’applications (par exemple, les adresses IP avec horodatage), ainsi que la destination demandée par l’utilisateur (par exemple, une adresse Web). Les journaux d’accès sont importants, car ils permettent de surveiller un système, de suivre le comportement des utilisateurs et d’identifier les menaces de sécurité potentielles.

• Journaux d’erreurs : les journaux d’erreurs contiennent des données relatives à un incident de sécurité, par exemple lorsqu’un utilisateur ou une application tente de se connecter à une base de données et se voit refuser l’accès. Les journaux d’erreurs sont essentiels à la gestion des registres, les processus sur lesquels les équipes informatiques s’appuient pour collecter, traiter et stocker les données de journal. Les journaux d’erreurs aident les équipes à résoudre les problèmes lorsqu’elles doivent rétablir le fonctionnement normal des opérations après une interruption. De plus, l’étude des journaux d’erreurs après un événement peut contribuer à réduire les temps d’arrêt à l’avenir et à améliorer l’expérience utilisateur des clients.

• Journaux d’événements : les journaux d’événements permettent aux équipes informatiques de mieux comprendre ce qu’il s’est passé à l’intérieur d’un système pendant une période donnée. Ils enregistrent tout ce qu’il s’est passé sur le système, par exemple lorsqu’il a été démarré ou arrêté, lorsqu’un utilisateur donné s’est connecté ou déconnecté, et quand des modifications ont été apportées à sa configuration. Après une violation de la sécurité, les équipes informatiques étudient souvent de près les journaux d’événements pour suivre les tentatives d’accès non autorisées et mieux comprendre la nature d’une cyberattaque.

Pour assurer une analyse efficace des journaux, les administrateurs réseau, les ingénieurs DevOps et les autres professionnels de l’informatique suivent généralement quatre étapes :

• Collecte des données

• Traitement de données

• Analyse des données

• Visualisation des données

L’analyse des journaux commence avec les ingénieurs qui collectent des données provenant de différentes sources pertinentes pour les systèmes qu’ils doivent analyser. En général, ces sources de données mêlent des systèmes matériels et logiciels tels que les périphériques réseau, les serveurs, les applications et les programmes logiciels.

La collecte des données est indispensable à la réussite globale de l’analyse des journaux. Si elle n’est pas réalisée de manière approfondie, elle peut conduire à l’absence de sources de journaux, voire à des applications ou des programmes qui ne transmettent pas les données, donnant une image incomplète du fonctionnement d’un système.

Lorsqu’ils traitent les données, les ingénieurs se concentrent sur l’indexation et la normalisation des journaux, un processus connu sous le nom d’analyse. L’analyse consiste à classer les données par horodatage, source, type d’événement et autres caractéristiques pour faciliter la compréhension.

Le traitement des données est crucial pour la transformation des journaux bruts composés de données non structurées en journaux de données organisés et exploitables, permettant aux ingénieurs d’en extraire plus facilement des informations.

Une fois les données traitées, elles sont prêtes à être analysées, sans doute l’étape la plus importante (et la plus chronophage) du processus. Durant l’analyse des données, les ingénieurs examinent les données exploitables qu’ils ont extraites des journaux lors de la phase de traitement, à la recherche d’indices expliquant pourquoi une application ou un système ne fonctionne pas.

Aujourd’hui, l’analyse des données est systématiquement (ou presque) optimisée par des outils d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) qui permettent d’accélérer la création de valeur et d’améliorer la précision de l’analyse de journaux, grâce à leurs capacités avancées de reconnaissance des formes.

La valeur des données de journal dépend des informations qu’elles peuvent générer sur l’état général du système. La visualisation des données, c’est-à-dire l’affichage des données et informations au moyen d’un tableau de bord, permet de transformer les informations brutes en images détaillées sur l’état du système en temps réel.

Alimentés par les outils d’IA et de ML, les tableaux de bord d’aujourd’hui aident les équipes informatiques à identifier les problèmes de performance grâce à des indicateurs clés comme l’utilisation des unités centrales de traitement (CPU), la latence du réseau et plus encore.

Les équipes informatiques s’appuient généralement sur cinq types d’analyse de journaux pour détecter les problèmes au sein d’un large éventail de systèmes :

• Reconnaissance des schémas : dans le cadre de la reconnaissance des schémas, également connue sous le nom d’analytique des journaux, les analystes tentent d’identifier des schémas ou des tendances spécifiques dans les données des journaux qui pourraient indiquer un problème. Les algorithmes de reconnaissance des schémas, des algorithmes avancés capables de repérer des schémas dans de grands jeux de données, sont largement utilisés dans la reconnaissance des schémas : grâce à eux, les data scientists peuvent identifier les défaillances répétées ou les activités inhabituelles qui pourraient être la preuve d’un problème de plus grande envergure.

• Détection d’anomalies : la détection d’anomalies implique l’identification des informations qui s’écartent de ce qui est habituel, standard ou attendu, ce qui les rend incohérentes par rapport au reste des données d’un jeu de données. Alors que la reconnaissance des schémas se concentre sur l’identification des schémas récurrents dans les données, la détection des anomalies vise à repérer les écarts par rapport à ces schémas normaux. Les algorithmes de ML sont couramment utilisés dans la détection d’anomalies, aidant les ingénieurs systèmes à repérer des pics inhabituels dans le trafic du site, le comportement des utilisateurs ou d’autres anomalies qui peuvent être la preuve d’un problème de plus grande envergure.

• Analyse des causes racines : contrairement à la détection de schémas et d’anomalies, l’analyse des causes racines est un type d’analyse de journaux qui tente d’identifier la cause ou les conditions sous-jacentes ayant entraîné un problème. Lors de l’analyse des causes racines, les data scientists et les ingénieurs en traitement de données retracent la séquence d’événements ayant provoqué une panne du système ou un temps d’arrêt inattendu. L’analyse des causes racines est chronophage et intense, car il s’agit souvent d’examiner de près de grands volumes de données.

• Analyse sémantique : l’analyse sémantique consiste à examiner et à interpréter les données des journaux, à examiner les schémas, les anomalies et même les causes racines, puis à tenter d’obtenir une vue d’ensemble de l’état général d’un système. Le traitement automatique du langage naturel (NLP), une branche de l’IA qui tente d’apprendre aux ordinateurs à comprendre le langage comme le ferait le cerveau humain, est souvent utilisé dans l’analyse sémantique, aidant les scientifiques à comprendre pourquoi un système ou une application a échoué.

• Analyse des performances : lorsqu’il s’agit d’analyse des performances, les ingénieurs et les data scientists cherchent à optimiser un système ou une application en examinant spécifiquement les données de journal associées aux performances. L’analyse des performances peut aider à résoudre un large éventail de problèmes liés aux performances, tels que des temps de réponse lents, l’utilisation du processeur et les temps de démarrage du système d’exploitation (OS), en identifiant les goulots d’étranglement qui empêchent les systèmes de fonctionner à plein régime.

Les entreprises modernes doivent constamment rechercher des moyens d’améliorer l’efficacité de leurs systèmes et applications : l’analyse des journaux joue un rôle crucial dans cet effort continu. Voici un aperçu de certains des avantages les plus populaires de l’analyse des journaux.

Aujourd’hui, les équipes DevOps s’appuient sur les logiciels d’analyse de journaux pour améliorer l’observabilité, qui leur permet de mieux comprendre le fonctionnement des systèmes et des applications. Grâce à des indicateurs tels que l’utilisation, le trafic Web ou encore les connexions, l’analyse de journaux montre aux équipes DevOps les points forts de leur code, ainsi que les aspects à améliorer. Elle leur permet également d’identifier les opportunités de créer de nouvelles fonctionnalités et capacités. Les plateformes DevOps modernes sont généralement équipées d’outils d’analyse des journaux qui agrègent les données provenant de diverses sources et exploitent l’IA et le ML pour repérer des schémas qui leur permettent d’identifier les problèmes.

En matière de cybersécurité, l’analyse de journaux s’avère essentielle pour protéger les systèmes, les applications et les personnes contre les cybermenaces. Elle offre aux équipes de cybersécurité une meilleure visibilité sur les systèmes et les applications dont elles sont chargées, en leur fournissant des enregistrements détaillés des connexions et des comportements utilisateurs susceptibles d’indiquer une attaque. Les outils avancés d’analyse de journaux de cybersécurité peuvent même automatiser la détection des activités suspectes et alerter les responsables informatiques lorsqu’un certain type de comportement survient.   

En plus d’aider les équipes chargées des opérations informatiques à prévenir les cyberattaques, la visibilité permet également d’améliorer les opérations quotidiennes, qui garantissent que les systèmes et les applications de l’entreprise fonctionnent correctement. Les équipes ITOps (opérations informatiques) s’appuient sur des outils d’analyse de journaux efficaces pour accéder à d’immenses quantités de données, les observer et identifier les problèmes de performance. L'analyse de journaux permet de centraliser l’approche stratégique des équipes pour avoir une vision complète du fonctionnement des systèmes et applications à l’échelle de l’entreprise.