Apa itu analisis log?

Analisis log membantu profesional TI lebih memahami bagaimana sistem mereka berfungsi, meningkatkan kinerja sistem, dan meningkatkan keamanan.

File log, juga dikenal sebagai 'data log', adalah catatan aktivitas sistem yang dihasilkan oleh berbagai sumber daya komputasi, seperti perangkat, aplikasi, dan program perangkat lunak. File log sangat berguna untuk operasi TI, memberikan insight berharga tentang kinerja sistem, pengoptimalan, dan potensi pelanggaran keamanan. Namun, munculnya teknologi kaya data seperti AI generatif (gen AI) telah secara eksponensial meningkatkan jumlah data yang perlu dianalisis oleh perusahaan. Menurut laporan terbaru, log data yang membutuhkan analisis di tingkat perusahaan telah tumbuh sebanyak 250% dari tahun ke tahun dalam 5 tahun terakhir^.1

Karena gen AI dan teknologi lainnya yang padat data terus Lanjutkan berkembang dan berkembang, para pemimpin TI mencari pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana mereka dapat menggunakan analisis log untuk menjaga kinerja sistem yang diandalkan organisasi mereka pada tingkat puncak.

Ada tiga jenis file log yang menjadi fokus para profesional TI saat melakukan analisis 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 (misalnya, alamat web). Log akses penting karena log ini membantu seseorang yang memantau sistem melacak perilaku pengguna dan mengidentifikasi potensi ancaman keamanan.

• Log error: Log error berisi data yang berkaitan dengan insiden keamanan; misalnya, jika pengguna atau aplikasi mencoba terhubung ke database dan ditolak aksesnya. Log error sangat penting untuk manajemen log, proses yang diandalkan tim TI untuk mengumpulkan, memproses, dan menyimpan data log. Log error membantu tim dalam upaya pemecahan masalah saat mereka perlu memulihkan operasi bisnis normal setelah terjadi gangguan. Selain itu, mempelajari log error setelah suatu peristiwa dapat membantu meminimalkan waktu henti di masa mendatang dan meningkatkan pengalaman pengguna bagi pelanggan.

• Log peristiwa: Log peristiwa membantu memberikan pemahaman yang lebih baik kepada tim TI tentang apa yang terjadi di dalam sistem selama periode waktu tertentu. Mereka merekam semua yang terjadi pada sistem, seperti saat sistem di-boot atau dimatikan, saat pengguna tertentu masuk atau keluar, dan saat ada perubahan pada konfigurasinya. Setelah pelanggaran keamanan, tim TI sering mempelajari log peristiwa dengan cermat untuk melacak upaya akses yang tidak sah dan mencoba untuk lebih memahami sifat serangan siber.

Untuk melakukan log analysis yang efektif, administrator jaringan, insinyur DevOps, dan profesional TI lainnya biasanya mengikuti empat langkah:

• Pengumpulan data

• Pemrosesan data

• Analisis data

• Visualisasi data

Log analysis dimulai dengan para insinyur mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan dengan sistem yang perlu mereka analisis. Biasanya, sumber data ini mencakup perpaduan sistem perangkat keras dan perangkat lunak seperti perangkat jaringan, server, aplikasi, dan program perangkat lunak.

Pengumpulan data sangat penting untuk keberhasilan analisis log secara keseluruhan. Jika tidak dilakukan secara menyeluruh, itu dapat mengakibatkan hilangnya sumber log, aplikasi atau program yang tidak mengirimkan data, menghasilkan gambaran yang tidak lengkap tentang cara kerja sistem.

Selama pemrosesan data, para teknisi berfokus pada pengindeksan dan normalisasi log, sebuah proses yang dikenal sebagai parsing. Parsing melibatkan kategorisasi data berdasarkan stempel waktu, sumber, jenis peristiwa, dan karakteristik lainnya agar lebih mudah dipahami.

Pemrosesan data sangat penting dalam mengubah log mentah yang terdiri dari data data tidak terstruktur menjadi log data yang terorganisir dan dapat ditindaklanjuti sehingga lebih mudah bagi para teknisi untuk mengekstrak insight darinya.

Setelah data diproses, data siap untuk dianalisis, bisa dibilang langkah paling penting (dan memakan waktu) dalam prosesnya. Selama analisis data, para insinyur meneliti data yang dapat ditindaklanjuti yang telah mereka ekstrak dari log selama pemrosesan data, mencari petunjuk mengapa sistem atau aplikasi tertentu tidak berfungsi.

Saat ini, analisis data hampir selalu dibantu oleh alat kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) yang membantu mempercepat time-to-value dan meningkatkan akurasi analisis log dengan kemampuan pengenalan pola yang canggih.

Data log memang sama berharganya dengan insight yang dapat dihasilkannya tentang kesehatan sistem secara keseluruhan. Visualisasi data, tampilan data dan insight melalui dasbor komprehensif, membantu mengubah informasi mentah menjadi gambar yang jelas tentang kesehatan sistem real-time.

Dibantu oleh alat AI dan ML, dasbor saat ini membantu tim TI mengidentifikasi masalah kinerja dengan memvisualisasikan metrik utama seperti penggunaan central processing unit (CPU), latensi jaringan, dan banyak lagi.

Tim TI biasanya mengandalkan lima jenis analisis log yang berbeda untuk deteksi masalah di berbagai sistem:

• Pengenalan pola: Dalam pengenalan pola, yang juga dikenal sebagai analisis log, analis mencoba mengidentifikasi pola atau tren tertentu dalam data log yang dapat menjadi bukti adanya masalah. Algoritme pengenalan pola, algoritme canggih yang mampu mengenali pola dalam kumpulan data yang besar, digunakan secara luas dalam pengenalan pola, membantu para ilmuwan data mengidentifikasi kegagalan berulang atau aktivitas yang tidak biasa yang dapat menjadi bukti dari masalah yang lebih luas.

• Deteksi anomali: Deteksi anomali melibatkan identifikasi informasi yang menyimpang dari kebiasaan, standar, atau ekspektasi, sehingga tidak konsisten dengan data lainnya dalam kumpulan data. Meski pengenalan pola berpusat pada identifikasi pola yang berulang dalam data, deteksi anomali berusaha untuk menemukan penyimpangan dalam pola-pola normal tersebut. Algoritma ML umumnya digunakan dalam deteksi anomali, membantu teknisi sistem menemukan lonjakan yang tidak biasa dalam lalu lintas situs, perilaku pengguna, atau ketidaknormalan lain yang dapat menjadi bukti masalah yang lebih luas.

• Analisis akar masalah: Tidak seperti deteksi pola dan anomali, analisis akar masalah adalah jenis analisis log yang mencoba mengidentifikasi penyebab atau kondisi mendasar yang menyebabkan masalah. Dalam analisis akar masalah, ilmuwan data dan teknisi melacak urutan kejadian yang menyebabkan kegagalan sistem atau waktu henti yang tidak terduga. Analisis akar masalah memakan waktu dan butuh banyak upaya, sering kali berurusan dengan pemeriksaan data dalam jumlah besar.

• Analisis semantik: Analisis semantik melibatkan pemeriksaan dan interpretasi data log, melihat pola, anomali, dan bahkan akar masalah, dan kemudian mencoba memahami gambaran yang lebih luas dari kondisi keseluruhan sistem. Pemrosesan bahasa alami (NLP), cabang AI yang mencoba mengajarkan komputer untuk memahami bahasa seperti otak manusia, sering digunakan dalam analisis semantik, membantu para ilmuwan memahami mengapa suatu sistem atau aplikasi gagal.

• Analisis kinerja: Dalam analisis kinerja, insinyur dan ilmuwan data berusaha mengoptimalkan sistem atau aplikasi dengan melihat secara khusus data log yang terkait dengan kinerja. Analisis kinerja dapat membantu menyelesaikan berbagai masalah kinerja, seperti waktu respons yang lambat, penggunaan CPU, dan waktu boot sistem operasi (OS), dengan mengidentifikasi hambatan yang mencegah sistem berjalan pada tingkat efisiensi tertinggi.

Perusahaan modern harus terus mencari cara untuk membuat sistem dan aplikasi mereka berfungsi lebih efisien, dan analisis log memainkan peran penting dalam upaya berkelanjutan ini. Berikut ini beberapa manfaat paling populer dari analisis log.

Tim DevOps modern mengandalkan perangkat lunak log analysis untuk observabilitas, yang membantu meningkatkan kesadaran mereka tentang bagaimana sistem dan aplikasi berfungsi. Melalui metrik seperti penggunaan, lalu lintas web, login, dan banyak lagi, log analysis menunjukkan tim DevOps di mana kode mereka kuat dan di mana itu dapat ditingkatkan. Ini juga membantu mengidentifikasi peluang untuk fitur dan kemampuan baru. Platform DevOps modern sering kali dilengkapi dengan alat log analysis yang mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menerapkan AI dan ML untuk menemukan pola yang akan membantu mereka mengidentifikasi masalah.

Analisis log berperan penting dalam hal keamanan siber dan melindungi sistem, aplikasi, dan orang-orang dari ancaman siber. Ini meningkatkan visibilitas tim keamanan siber atas sistem dan aplikasi yang menjadi tanggung jawab mereka, menyediakan catatan terperinci tentang login dan perilaku pengguna yang mungkin berisi bukti serangan. Alat log analysis keamanan siber tingkat lanjut dapat mengotomatiskan deteksi aktivitas mencurigakan, memperingatkan manajer TI saat jenis perilaku tertentu sedang terjadi.   

Visibilitas tidak hanya membantu tim operasi TI mencegah serangan siber, tetapi juga dapat membantu operasi sehari-hari yang memastikan sistem dan aplikasi TI organisasi bekerja sesuai rancangannya. Tim operasi TI (ITops) mengandalkan alat analisis log yang efektif untuk mengakses dan mengamati sejumlah besar data dan mengidentifikasi masalah kinerja. Analisis log membantu memusatkan pendekatan strategis tim, mendapatkan gambaran lengkap tentang bagaimana sistem dan aplikasi berfungsi di seluruh perusahaan.