Cos'è la log analysis?

La log analysis aiuta i professionisti IT a capire meglio come funzionano i loro sistemi, a migliorare le prestazioni e a migliorare la sicurezza.

I file di registro, noti anche come "dati di registro", sono registrazioni delle attività di sistema generate da varie risorse di calcolo, come dispositivi, applicazioni e programmi software. I file di registro sono indispensabili alle operazioni, fornendo insight sulle prestazioni, sull'ottimizzazione e su potenziali violazioni di sicurezza. Tuttavia, l'avvento di tecnologie ricche di dati come l'AI generativa (gen AI) ha aumentato esponenzialmente la quantità di dati che le aziende devono analizzare. 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

Man mano che la gen AI e altre tecnologie ad alta intensità di dati continuano a espandersi e prosperare, i leader IT stanno cercando una comprensione più approfondita su come utilizzare la log analysis per mantenere i sistemi su cui le loro organizzazioni fanno affidamento con prestazioni ai massimi livelli.

Esistono tre tipi di file di log su cui i professionisti IT si concentrano quando eseguono la log analysis: log di accesso, log degli errori e log degli eventi.

• Log di accesso: i log di accesso tengono nota delle richieste comuni del server di applicazione (ad esempio, indirizzi IP con timestamp) e della destinazione richiesta da un utente (ad esempio, un indirizzo). I log di accesso sono importanti perché aiutano chi monitora un sistema a tracciare il comportamento degli utenti e a identificare potenziali minacce alla sicurezza.

• Log degli errori: i log degli errori contengono dati relativi a un incidente di sicurezza; ad esempio, se un utente o un'applicazione ha tentato di connettersi a un database e gli è stato negato l'accesso. I log degli errori sono critici per la log management, i processi a cui si affidano i team IT per raccogliere, elaborare e memorizzare i dati di log. I log degli errori aiutano i team a risolvere i problemi quando devono ripristinare le normali operazioni aziendali dopo un'interruzione. Inoltre, lo studio dei log degli errori dopo un evento può aiutare a ridurre al minimo il tempo di inattività futuro e a migliorare l'esperienza utente per i clienti.

• Log degli eventi: i log degli eventi aiutano a fornire ai team IT una migliore comprensione di ciò che è accaduto all'interno di un sistema in un determinato periodo di tempo. Registrano tutto ciò che è accaduto sul sistema, ad esempio quando è stato avviato o spento, quando un determinato utente ha effettuato l'accesso o si è disconnesso e quando sono state apportate modifiche alla sua configurazione. Dopo una violazione di sicurezza, i team IT spesso studiano attentamente i log degli eventi per tracciare i tentativi di accesso non autorizzati e cercare di comprendere meglio la natura di un attacco informatico.

Per condurre un'efficace log analysis, gli amministratori di rete, gli ingegneri DevOps e altri professionisti IT in genere seguono quattro passaggi:

• Raccolta dati

• Elaborazione dati

• Analisi dei dati

• Visualizzazione dei dati

La log analysis inizia con la raccolta da parte degli ingegneri dei dati dalle varie fonti rilevanti per i sistemi che devono analizzare. Di solito, queste fonti di dati includono una combinazione di sistemi hardware e software come dispositivi di rete, server, applicazioni e programmi software.

La raccolta dei dati è critica per il successo complessivo della log analysis. Se non viene eseguita in modo approfondito, può comportare la mancanza di fonti per i log, applicazioni o programmi che non inviano dati, ottenendo così un quadro incompleto del funzionamento di un sistema.

Durante il trattamento dei dati, gli ingegneri si concentrano sull'indicizzazione e sulla normalizzazione dei log, un processo noto come parsing. Il parsing comporta la categorizzazione dei dati in base a timestamp, origine, tipo di evento e altre caratteristiche per facilitarne la comprensione.

Il trattamento dei dati è critico nel trasformare i log grezzi composti da dati non strutturati in registri di dati organizzati e attuabili da cui è più facile per gli ingegneri estrarre degli insight.

Una volta elaborati, i dati sono pronti per l'analisi, probabilmente la fase più importante (e dispendiosa in termini di tempo) del processo. Durante l'analisi dei dati, gli ingegneri esaminano attentamente i dati fruibili che hanno estratto dai registri durante il trattamento, alla ricerca di indizi sul motivo per cui un particolare sistema o un'applicazione non funziona.

Oggi, l'analisi dei dati è quasi sempre coadiuvata da strumenti di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) che contribuiscono a velocizzare il time to value e a migliorare l'accuratezza della log analysis con le avanzate funzionalità di riconoscimento dei pattern.

I dati di log sono preziosi solo nella misura in cui forniscono insight sullo stato di salute dei sistemi. La visualizzazione dei dati, ovvero la visualizzazione di dati e insight tramite una dashboard aiuta a trasformare le informazioni grezze in immagini vivide dello stato di salute in tempo reale.

Grazie all'ausilio di strumenti di AI e ML, le dashboard odierne aiutano i team IT a identificare i problemi di prestazioni visualizzando metriche chiave come l'utilizzo della CPU (unità di elaborazione centrale), della latenza di rete e altro ancora.

I team IT di solito si affidano a cinque diversi tipi di log analysis per rilevare i problemi in un'ampia gamma di sistemi:

• Riconoscimento dei pattern: nel riconoscimento dei pattern, noto anche come log analytics, gli analisti cercano di identificare modelli o tendenze specifici nei dati di registro che potrebbero essere la prova di un problema. Gli algoritmi di riconoscimento dei modelli, algoritmi avanzati in grado di individuare modelli in set di dati di grandi dimensioni, sono ampiamente utilizzati nel riconoscimento dei modelli e aiutano i data scientist a identificare errori ripetuti o attività insolite che potrebbero essere la prova di un problema più ampio.

• Rilevamento delle anomalie: il rilevamento delle anomalie comporta l'identificazione di informazioni che si discostano da ciò che è usuale, standard o previsto, rendendole incoerenti con il resto dei dati in un set di dati. Mentre il riconoscimento dei modelli si concentra sull'identificazione di modelli ricorrenti nei dati, il rilevamento delle anomalie cerca di individuare le deviazioni in quegli schemi normali. Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) sono comunemente usati per il rilevamento delle anomalie, aiutando gli ingegneri di sistema a individuare picchi insoliti nel traffico del sito, nel comportamento degli utenti o altre anomalie che possono essere la prova di un problema più ampio.

• Analisi della causa principale: a differenza del rilevamento di pattern e anomalie, l'analisi della causa principale è un tipo di log analysis che cerca di identificare la causa o le condizioni sottostanti che hanno portato a un problema. Nell'analisi della causa principale, i data scientist e gli ingegneri tracciano la sequenza di eventi che hanno portato a un guasto del sistema o a tempi di inattività imprevisti. L'analisi della causa principale è lunga e impegnativa, e spesso richiede l'esame ravvicinato di grandi volumi di dati.

• Analisi semantica: l'analisi semantica prevede l'esame e l'interpretazione dei dati di log, l'analisi dei modelli, delle anomalie e persino della causa principale, e quindi il tentativo di comprendere il quadro più ampio delle condizioni generali di un sistema. L'elaborazione del linguaggio naturale (PNL), una branca dell'AI che cerca di insegnare ai computer a comprendere il linguaggio come il cervello umano, viene spesso utilizzata nell'analisi semantica, aiutando gli scienziati a capire perché un sistema o un'applicazione ha fallito.

• Analisi delle prestazioni: nell'analisi delle prestazioni, gli ingegneri e i data scientist cercano di ottimizzare un sistema o un'applicazione esaminando specificamente i dati di log associati alle prestazioni. L'analisi delle prestazioni può aiutare a risolvere un'ampia gamma di problemi, come i tempi di risposta lenti, l'utilizzo della CPU e i tempi di avvio del sistema operativo (SO), identificando i colli di bottiglia che impediscono ai sistemi di funzionare al massimo dell'efficienza.

Le aziende moderne devono essere costantemente alla ricerca dei modi per far funzionare sistemi e applicazioni in modo più efficiente e la log analysis svolge un ruolo cruciale in questo sforzo continuo. Ecco uno sguardo ad alcuni dei benefici più popolari della log analysis.

I team DevOps moderni si affidano al software di log analysis per l'observability, contribuendo a migliorare la consapevolezza del funzionamento dei sistemi e delle applicazioni. Attraverso metriche come l'utilizzo, il traffico web, gli accessi e altro ancora, la log analysis mostra ai team DevOps i punti di forza del codice e dove invece potrebbe essere migliorato. Aiuta inoltre a identificare le opportunità di nuove funzionalità e capacità. Le moderne piattaforme DevOps sono spesso dotate di strumenti di log analysis che aggregano i dati da varie fonti e implementano AI e apprendimento automatico (ML) per individuare modelli che li aiutino a identificare i problemi.

La log analysis svolge un ruolo cruciale quando si tratta di cybersecurity e protezione di sistemi, applicazioni e persone dalle minacce informatiche. Aumenta la visibilità dei team di cybersecurity sui sistemi e sulle applicazioni di cui sono responsabili, fornendo registrazioni dettagliate degli accessi e del comportamento degli utenti che possono contenere le prove di un attacco. Gli strumenti di log analysis per la cybersecurity avanzata possono persino automatizzare il rilevamento di attività sospette, allertando i responsabili IT quando si verifica un determinato tipo di comportamento.   

La visibilità non solo aiuta i team delle operazioni IT a prevenire gli attacchi informatici, ma può anche essere utile con le operazioni quotidiane, garantendo che i sistemi e le applicazioni di un'organizzazione funzionino nel modo per cui sono stati progettati. 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. La log analysis aiuta a centralizzare l'approccio strategico di un team, per un quadro completo del funzionamento dei sistemi e delle applicazioni in un'intera azienda.