Apa itu log analysis dengan AI?

Data log adalah catatan terperinci dari peristiwa yang terjadi dalam sistem komputer, aplikasi atau jaringan. Alat AI dan ML yang dilatih pada model bahasa besar (LLM) membantu mengotomatiskan analisis log, mengidentifikasi pola dan anomali dalam kumpulan data, dan memberikan insight real-time tentang bagaimana aplikasi berfungsi.

Dengan munculnya teknologi yang kaya data seperti AI generatif (gen AI), jumlah organisasi data yang perlu mengumpulkan dan memproses data meningkat secara eksponensial. Menurut laporan terbaru, log data yang membutuhkan analisis di tingkat perusahaan telah tumbuh sebanyak 250% dari tahun ke tahun dalam 5 tahun terakhir.¹

Dengan pengembangan alat dan solusi AI, banyak tim operasi TI sangat bergantung pada alat AI dan ML untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis file log dan data. Saat ini, beberapa organisasi terbesar di dunia menawarkan alat analisis log yang ditingkatkan AI, termasuk Microsoft melalui Azure Monitor Log yang didukung AI, AWS melalui CloudWatch dan IBM melalui solusi IBM® Watson AIOps.

Analisis log adalah proses memeriksa data log untuk mendapatkan insight lebih mendalam tentang kinerja, pengoptimalan, dan keamanan sistem. Analisis log berkaitan erat dengan manajemen log, proses yang diandalkan tim TI untuk mengumpulkan, memproses, dan menyimpan data log. Baik analisis log maupun manajemen log menangani tiga jenis log: log akses, log error, dan log peristiwa. 

• Log akses: Log akses adalah log yang mencatat permintaan server aplikasi yang umum (misalnya, alamat IP dengan stempel waktu) dan tujuan yang diminta pengguna. Log akses sangat penting untuk melacak perilaku pengguna dan mendeteksi potensi ancaman keamanan selama pemantauan sistem.

• Log error: Log error berisi data yang berkaitan dengan insiden keamanan tertentu, misalnya ketika pengguna atau aplikasi mencoba menyambung ke basis data dan ditolak aksesnya. Log error membantu tim dalam upaya pemecahan masalah saat mereka perlu memulihkan operasi bisnis normal setelah terjadi pelanggaran data. Selain itu, mempelajari log error setelah insiden keamanan dapat membantu meminimalkan kemungkinan waktu henti di masa mendatang.

• Log peristiwa: Log peristiwa memberi tim TI insight tentang aktivitas sistem selama periode tertentu. Mereka menangkap kejadian-kejadian utama, seperti permulaan dan penutupan sistem, login pengguna, dan kegagalan tak terduga, membantu tim memahami apa yang terjadi dan kapan.

Tim operasi TI (ITOps) dan teknisi DevOps menggunakan AI dalam alur kerja analisis log mereka, mulai dari menyerap data dan mengaturnya hingga menerapkan teknik analisis dan visualisasi data kompleks yang disempurnakan oleh AI.

Dalam lingkungan TI yang serbacepat dan kaya data saat ini, alat analisis log tradisional sering kali gagal memberikan jenis insight tentang kinerja sistem yang dibutuhkan perusahaan modern. Pertumbuhan eksponensial dalam volume data yang disebabkan oleh menjamurnya teknologi kaya data seperti AI generatif dan hybrid cloud sering kali terlalu banyak untuk ditangani oleh pendekatan tradisional terhadap analisis log.

Alat bantu yang didukung AI mengubah analisis log dengan mengotomatiskan dan mempercepat banyak proses yang dulunya membutuhkan input manusia. Berikut adalah beberapa manfaat paling nyata dari menggunakan AI untuk analisis log.

• Keamanan siber yang ditingkatkan: Setiap tahun, pelanggaran data merugikan bisnis jutaan. Menurut laporan IBM Institute of Business Value baru-baru ini, biaya rata-rata pelanggaran data naik 10% tahun lalu menjadi USD 4,8 juta. AI untuk analisis log membantu tim meningkatkan kemampuan respons insiden dan menerapkan manajemen ancaman proaktif. Algoritma AI membantu mengotomatiskan tugas-tugas intensif sumber daya seperti deteksi anomali, analisis akar masalah dan pengenalan pola yang dulunya membutuhkan waktu berhari-hari, bahkan berbulan-bulan bagi tim manusia.

• Kepatuhan yang lebih baik: Ketika perusahaan berusaha mengikuti perubahan aturan dan peraturan di wilayah tempat mereka mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data, AI untuk log analysis membantu dengan mengotomatiskan beberapa tugas kepatuhan. Log analysis dapat mengotomatiskan pemantauan log sesuai dengan seperangkat aturan atau tata kelola data yang berlaku.

• Peningkatan observabilitas: AI untuk analisis log membantu meningkatkan kemampuan observabilitas sistem dan aplikasi yang diandalkan oleh bisnis untuk operasi inti. Algoritma AI dapat diprogram untuk mempelajari seperti apa log data normal saat sistem berfungsi dan segera memberi tahu anggota tim ITOps tentang adanya anomali. Kubernetes, platform sumber terbuka populer yang digunakan untuk mengotomatiskan penerapan kode, mengandalkan analisis log yang disempurnakan dengan AI untuk observabilitas dan pemecahan masalah yang canggih.

• Analisis prediktif: AI untuk analisis log membantu perusahaan lebih memahami bagaimana pengguna berinteraksi dengan produk mereka dengan menyerap log data besar-besaran dan mengidentifikasi pola dalam perilaku pelanggan. Hal ini membantu memprediksi perilaku pelanggan di masa depan dan mengidentifikasi peluang untuk menciptakan produk baru atau mengubah produk yang sudah ada dengan cara yang strategis.

Tim DevOps modern mengandalkan AI untuk merampingkan proses dan meningkatkan kesadaran tentang bagaimana sistem dan aplikasi berfungsi. Misalnya, selama fase pengujian dan debugging akhir, AI dapat mengumpulkan data dan menandai anomali serta pola dalam kode sehingga pengembang dapat menyesuaikannya sebelum dirilis ke pasar.

AI untuk analisis log membantu melindungi sistem, aplikasi, dan orang-orang dari berbagai ancaman siber, termasuk phishing, ransomware , dan malware. AI untuk analisis log meningkatkan visibilitas tim keamanan siber atas sistem dan aplikasi mereka dengan memeriksa data secara real-time untuk mencari pola yang mungkin mengindikasikan serangan siber atau pelanggaran data. Menurut laporan terkini, organisasi yang menggunakan keamanan dan otomatisasi AI secara ekstensif dalam solusi keamanan siber mereka menghemat rata-rata USD 2,2 juta.

Tim Operasi (ITops) mengandalkan alat log analysis yang efektif untuk mengakses dan mengamati sejumlah besar data dan mengidentifikasi kinerja. AI untuk analisis log membantu memusatkan tim pendekatan strategis, mengotomatiskan banyak tugas yang padat Sumber daya yang sebelumnya membutuhkan perhatian mereka.

Sebagai contoh, banyak "peringatan" yang diterima tim TI dari alat analisis log tradisional tidaklah penting dan tidak memerlukan tindakan apa pun untuk diambil. AI dapat dilatih untuk memilah-milah peringatan ini dan hanya mengambil yang penting untuk diperhatikan tim.

Ketika kemampuan AI berkembang, AI untuk analisis log lebih bergantung pada jenis AI yang dikenal sebagai AI otonom atau AI agentic. Dalam AI otonom dan AI agen, alat berbasis AI dibangun dengan tujuan tunggal untuk mencapai tujuan tertentu dalam pengaturan bisnis yang kompleks.

Tidak seperti model AI tradisional yang membutuhkan pengawasan manusia yang konstan, agen AI menunjukkan otonomi dalam cara mereka mendiagnosis masalah dan merekomendasikan solusi. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana teknologi mendorong batas-batas bagaimana AI dapat digunakan dalam log analysis.

Agen AI tidak hanya menjelajahi kumpulan data besar untuk anomali dan pola, tetapi mereka juga dapat dilatih untuk memberikan respons, beradaptasi, dan belajar dari data yang terus-menerus mereka konsumsi.

Misalnya, sementara alat AI tradisional “pasif” atau “berbasis aturan” mungkin menemukan pola dalam log data, agen AI dapat menafsirkan apa artinya dan bahkan mengambil tindakan korektif.

Analisis prediktif adalah cabang dari analisis lanjutan yang membuat prediksi tentang masa depan dengan menggunakan data historis. Alat AI agentic dan otonom meningkatkan proses ini dengan mendeteksi, menemukan, dan memecahkan masalah dalam aplikasi sebelum menyebabkan gangguan.

Misalnya, dengan mengidentifikasi tren dalam data log dan membandingkannya dengan data historis dari aplikasi yang sama, agen AI dapat mengotomatiskan respons, seperti peningkatan atau penurunan skala server atau mesin virtual (VM), untuk menghindari waktu henti atau potensi gangguan.

Mungkin kemampuan paling transformatif dari AI otonom dalam log analysis adalah pembuatan data log sintetis, berdasarkan pola yang ada yang telah dianalisis oleh agen AI. Alat ini memungkinkan tim DevOps untuk menyimulasikan berbagai skenario untuk menguji kode sebelum ditayangkan. Sebelumnya, pengujian perangkat lunak pada tingkat ini membutuhkan input manual dan sejumlah besar sumber daya.

Misalnya, dengan AI otonom, tim DevOps yang memulai aplikasi layanan keuangan baru dapat menguji kode mereka terhadap berbagai serangan termasuk upaya brute-force, malware atau denial-of-service, semuanya tanpa input. AI otonom belajar dengan mempelajari data log dari insiden nyata, sehingga dapat secara akurat menghasilkan data log sintetis untuk mensimulasikan insiden dan menguji kode yang ada.

AI otonom dan agen menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), yang memungkinkan analis berinteraksi dengan mereka melalui pertanyaan percakapan yang familier. NLP meningkatkan pengalaman pengguna dengan agen AI dan menyederhanakan serta mempercepat proses penting.

Misalnya, alih-alih memeriksa ringkasan data log untuk mendapatkan insight, anggota tim Operasi TI bisa langsung mengetik: Ada aktivitas yang tidak biasa hari ini? Dan agen AI akan merespons mereka seperti manusia.