Cos'è la log analysis con l'AI?

I dati di log sono registrazioni dettagliate degli eventi che si verificano in un sistema informatico, in un'applicazione o in una rete. Gli strumenti di AI e apprendimento automatico (ML) addestrati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) aiutano ad automatizzare la log analysis, a identificare modelli e anomalie nei set di dati e fornire insight in tempo reale sul funzionamento di un sistema o di un'applicazione.

Con l'avvento di tecnologie ricche di dati come l'AI generativa (gen AI), il numero di dati che le organizzazioni devono raccogliere ed elaborare sta aumentando in modo esponenziale. Secondo un recente rapporto, i log di dati che richiedono un'analisi a livello aziendale sono cresciuti fino al 250% su base annua negli ultimi 5 anni.¹

Con lo sviluppo di strumenti e soluzioni di AI, molti team operativi IT si affidano molto agli strumenti di AI e apprendimento automatico (ML) per raccogliere, elaborare e analizzare i file di log e i dati. Oggi, alcune delle più grandi organizzazioni al mondo offrono strumenti di analytics dei log basati su AI, tra cui Microsoft attraverso il suo Azure Monitor Log basato su AI, AWS attraverso CloudWatch e IBM attraverso la soluzione IBM® Watson AIOps.

La log analysis è il processo di esame dei dati di log per ottenere insight più approfonditi sulle prestazioni, l'ottimizzazione e la sicurezza del sistema. La log analysis è strettamente correlata alla log management, il processo a cui si affidano i team IT per raccogliere, elaborare e memorizzare i dati di log. Sia la log analysis che la log management riguardano tre tipi di log: log degli accessi, log degli errori e log degli eventi. 

• Log di accesso: i log di accesso rilevano le richieste comuni del server di applicazione (ad esempio, indirizzi IP con timestamp) e la destinazione richiesta da un utente. I log di accesso sono essenziali per tracciare il comportamento degli utenti e rilevare potenziali minacce alla sicurezza durante il monitoraggio del sistema.

• Log degli errori: i log degli errori contengono dati relativi a uno specifico incidente di sicurezza, ad esempio quando un utente o un'applicazione tenta di connettersi a un database e gli viene negato l'accesso. I log degli errori aiutano i team a risolvere i problemi quando devono ripristinare le normali operazioni aziendali dopo una violazione dei dati. Inoltre, lo studio dei log degli errori dopo un incidente di sicurezza può contribuire a ridurre al minimo la probabilità di tempi di inattività in futuro.

• Log degli eventi: i log degli eventi forniscono ai team IT gli insight sull'attività di un sistema in un periodo specifico. Acquisiscono eventi chiave, come l'avvio e l'arresto del sistema, gli accessi degli utenti e gli errori imprevisti, aiutando i team a capire cosa è successo e quando.

I team delle operazioni IT (ITOps) e gli ingegneri DevOps utilizzano l'AI nei workflow di log analysis, dall'acquisizione e organizzazione dei dati all'applicazione di tecniche complesse di analisi e visualizzazione dei dati migliorate dall'AI.

Negli odierni ambienti IT frenetici e ricchi di dati, gli strumenti di log analysis tradizionali spesso non riescono a fornire il tipo di insight sulle prestazioni del sistema di cui le aziende moderne hanno bisogno. La crescita esponenziale dei volumi di dati causata dalla proliferazione di tecnologie ricche di dati come l'AI generativa e l'hybrid cloud sono spesso troppo da gestire per gli approcci tradizionali alla log analysis.

Gli strumenti basati su AI stanno trasformando la log analysis grazie all'automazione e alla velocità di molti processi che prima richiedevano l'input umano. Ecco alcuni dei benefici più concreti dell'utilizzo dell'AI per la log analysis.

• Cybersecurity migliorata: ogni anno, le violazioni dei dati costano milioni alle aziende. Secondo un recente rapporto dell'IBM Institute of Business Value, il costo medio di una violazione dei dati è aumentato del 10% l'anno scorso a 4,8 milioni di dollari. L'AI per la log analysis aiuta i team a migliorare le capacità di risposta agli incidenti e a implementare una gestione proattiva delle minacce. Gli algoritmi AI aiutano ad automatizzare attività che richiedono molte risorse come il rilevamento delle anomalie, l'analisi della causa principale e il riconoscimento dei modelli che prima richiedevano giorni, persino mesi ai team umani.

• Migliore conformità: mentre le aziende fanno fatica a tenere il passo con l'evoluzione delle norme e dei regolamenti nei territori in cui raccolgono, memorizzano e elaborano i dati, l'AI per la log analysis aiuta automatizzando alcune attività di conformità. La log analysis può automatizzare il monitoraggio dei log in base a set specifici di regole o governance dei dati applicabili.

• Maggiore observability: l'AI per la log analysis aiuta ad aumentare l'observability dei sistemi e delle applicazioni su cui le aziende fanno affidamento per le operazioni principali. Gli algoritmi AI possono essere programmati per apprendere l'aspetto dei normali log di dati quando un sistema funziona e avvisare immediatamente i membri del team ITOps di eventuali anomalie. Kubernetes, una popolare piattaforma open source utilizzata per automatizzare l'implementazione del codice, si affida alla log analysis potenziata dall'AI per le sue capacità avanzate di observability e risoluzione dei problemi.

• Analytics predittiva: l'AI per la log analysis aiuta le aziende a capire meglio come gli utenti interagiscono con i loro prodotti integrando enormi log di dati e identificando i modelli di comportamento dei clienti. In questo modo hanno la possibilità di prevedere il comportamento futuro dei clienti e di identificare le opportunità per creare nuovi prodotti o modificare quelli esistenti in modo strategico.

I moderni team DevOps si affidano all'AI per semplificare i processi e migliorare la consapevolezza di come funzionano i sistemi e le applicazioni. Ad esempio, durante la fase finale di test e debug, l'AI può aggregare dati e segnalare anomalie e modelli nel codice in modo che gli sviluppatori possano modificarli prima che venga rilasciato sul mercato.

L'AI per la log analysis aiuta a proteggere sistemi, applicazioni e persone da un'ampia gamma di minacce informatiche, tra cui phishing, ransomware e malware. L'AI per la log analysis aumenta la visibilità dei team di cybersecurity sui loro sistemi e sulle loro applicazioni, analizzando i dati in tempo reale alla ricerca dei pattern che potrebbero indicare un attacco informatico o una violazione dei dati. Secondo un report recente, le organizzazioni che hanno utilizzato ampiamente la sicurezza e l'automazione dell'AI nelle loro soluzioni di cybersecurity hanno risparmiato in media 2,2 milioni di dollari.

I team delle operazioni IT (ITOps) si affidano a efficaci strumenti di log analysis per accedere e osservare grandi quantità di dati e identificare i problemi di prestazioni. L'AI per la log analysis aiuta a centralizzare l'approccio strategico dei team, automatizzando molte attività impegnative in termini di risorse che in precedenza ne richiedevano l'attenzione.

Ad esempio, molti degli "avvisi" ricevuti dai team IT e provenienti dai tradizionali strumenti di log analysis non sono importanti e non richiedono alcuna azione. L'AI può essere addestrata per analizzare questi avvisi e portare quelli critici all'attenzione del team.

Man mano che le funzionalità di AI si espandono, l'AI per la log analysis dipende maggiormente da un tipo di AI nota come AI autonoma o agentic AI. Nell'AI autonoma e agentic, gli strumenti basati sull'AI sono costruiti con l'unico scopo di raggiungere un obiettivo specifico in un contesto aziendale complesso.

A differenza dei modelli AI tradizionali, che richiedevano una supervisione umana costante, gli agenti AI dimostrano autonomia nel modo in cui diagnosticano i problemi e consigliano soluzioni. Ecco alcuni esempi di come la tecnologia stia ampliando i confini dell'impiego dell'AI nella log analysis.

Gli agenti AI non solo setacciano set di dati di grandi dimensioni alla ricerca di anomalie e pattern, ma possono anche essere addestrati a fornire una risposta, adattandosi e imparando dai dati che vengono costantemente integrati.

Ad esempio, mentre uno strumento di AI tradizionale, “passivo” o “basato su regole”, potrebbe individuare un pattern in un log di dati, un agente AI può interpretarne il significato e persino adottare misure correttive.

L'analytics predittiva è una branca dell'analytics avanzata che effettua previsioni sul futuro utilizzando i dati storici. Gli strumenti di agentic AI e di AI autonoma potenziano questo processo rilevando, localizzando e risolvendo i problemi in un'applicazione prima ancora che causino un'interruzione.

Ad esempio, identificando una tendenza nei dati di log e confrontandoli con i dati storici della stessa applicazione, un agente AI può automatizzare una risposta, come l'aumento o la riduzione dei server o delle macchine virtuali (VM), per evitare tempi di inattività o potenziali interruzioni.

Forse la funzionalità più trasformativa dell'AI autonoma nella log analysis è la generazione di dati di log sintetici, basati su modelli esistenti analizzati da un agente AI. Questo strumento consente ai team DevOps di simulare un'ampia gamma di scenari su cui testare il codice prima che venga pubblicato. In precedenza, i test del software a questo livello richiedevano input manuali e enormi quantità di risorse.

Ad esempio, con l'AI autonoma, un team DevOps che avvia una nuova app di servizi finanziari potrebbe testare il codice rispetto a vari attacchi, tra cui tentativi di forza bruta, malware o denial-of-service, il tutto senza alcun input. L'AI autonoma apprende dallo studio dei dati di log di incidenti reali, quindi può generare con precisione dati di log sintetici per simulare l'incidente e testare il codice esistente.

L'AI autonoma e l'agentic AI utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), consentendo agli analisti di interagire con essa attraverso query conversazionali familiari. L'NLP migliora l'esperienza dell'utente con gli agenti AI e snellisce e velocizza i processi critici.

Ad esempio, anziché esaminare i riepiloghi dei dati di log per ottenere insight, un membro del team IT Ops potrebbe semplicemente digitare: Qualche attività insolita oggi? E l'agente AI potrebbe rispondere come un essere umano.