ログ分析とは

ログ分析は、ITプロフェッショナルがシステムがどのように機能しているかをより深く理解し、システムのパフォーマンスを向上させ、セキュリティーを強化するために役立ちます。

ログ・ファイルは「ログ・データ」とも呼ばれ、デバイス、アプリケーション、ソフトウェア・プログラムなどのさまざまなコンピューティング・リソースによって生成されるシステム・アクティビティーを記録しています。ログ・ファイルはIT運用に不可欠であり、システムのパフォーマンスや最適化、およびセキュリティー侵害の可能性に関する洞察を提供します。しかし、生成AIなどのデータが豊富なテクノロジーの台頭により、企業が分析する必要のあるデータの量は飛躍的に増加しました。最近のレポートによると、企業レベルで分析を必要とするデータ・ログは、過去5年間において最大で前年比250%増加しています。¹

生成AIやその他のデータ集約型テクノロジーが成長を続ける中、ITリーダーは、組織が頼るシステムが常に最高レベルのパフォーマンスを維持するためにログ分析を活用する方法について、より深い理解を求めています。

ITプロフェッショナルがログ分析を行う際に注目するログ・ファイルには、アクセス・ログ、エラー・ログ、イベント・ログの3種類があります。

• アクセス・ログ：アクセス・ログは、アプリケーション・サーバーの一般的なリクエスト（タイムスタンプ付きのIPアドレスなど）とユーザーがリクエストした宛先（Webアドレスなど）を記録するログです。アクセス・ログは、システムの監視者がユーザーの行動を追跡し、潜在的なセキュリティー脅威を特定するのに役立つため、重要です。

• エラー・ログ： エラー・ログには、セキュリティー・インシデントに関連するデータが含まれています。例えば、ユーザーまたはアプリケーションがデータベースに接続しようとして、アクセスが拒否された場合などです。エラー・ログは、ログ管理にとって不可欠です。ITチームは、ログ・データを収集、処理、保存するにあたり、ログ管理を利用します。エラー・ログは、中断後に通常のビジネス・オペレーションを回復する必要がある際のトラブルシューティング作業に役立ちます。また、イベント後にエラー・ログを調べることで、今後のダウンタイムを最小限に抑え、顧客のユーザー・エクスペリエンスを向上させることができます。

• イベント・ログ：イベント・ログは、特定の期間にシステム内部で起こっていたことをITチームが深く理解するために役立ちます。起動時やシャットダウン時、特定のユーザーがログオンした時やログオフした時、コンフィギュレーションに変更が加えられた時など、システムで起こったすべてのことが記録されます。セキュリティー侵害が発生すると、IT チームは多くの場合、イベント・ログを詳しく調査して不正アクセスの試みを追跡し、サイバー攻撃の性質をより深く理解しようとします。

効果的なログ分析を行うために、ネットワーク管理者、DevOpsエンジニア、その他のITプロフェッショナルは通常、次の4つの手順に従います。

• データコレクター

• データ処理

• データ分析

• データの可視化

ログ分析は、分析すべきシステムに関連するさまざまなソースから、エンジニアがデータを収集することから始まります。通常、これらのデータソースには、ネットワーク・デバイス、サーバー、アプリケーション、ソフトウェア・プログラムなどが含まれ、ハードウェア・システムとソフトウェア・システムが混在しています。

データ収集は、ログ分析全体の成功にとって極めて重要です。これを徹底的に行わないと、データを送信していないログ・ソース、アプリケーション、プログラムが見落とされ、システムの動作状況に関する全体像が十分に描けなくなる可能性があります。

データ処理時において、エンジニアはログのインデックス化と正規化、すなわち解析と呼ばれるプロセスに重点を置きます。解析では、データをタイムスタンプ、ソース、イベントの種類、その他の特性で分類して、理解しやすくします。

データ処理は、非構造化データで構成された未加工のログを、エンジニアが容易に洞察を引き出せるような、整理された実用的なログ・データへと変換するうえで非常に重要です。

データが処理されると、分析の準備が整います。これは、おそらくプロセスの中で最も重要な（そして時間がかかる）ステップです。データ分析において、エンジニアはデータ処理中にログから抽出した有用なデータを精査し、特定のシステムやアプリケーションが機能しない理由についての手がかりを探します。

現在では、データ分析はほとんどの場合人工知能（AI）および機械学習（ML）ツールによって支援されており、高度なパターン認識機能により、価値実現までの時間が短縮され、ログ分析の精度も向上しています。

ログ・データの価値は、システムの全体的な健全性についてどれだけの洞察を得られるかによって決まります。データの可視化は、データや洞察を包括的なダッシュボードに表示することで、未加工の情報を変換し、リアルタイムなシステムの健全性を鮮明に描きます。

現在のダッシュボードは、AIおよびMLツールの支援により、中央処理装置（CPU）の使用率、ネットワーク・レイテンシーなどの主要なメトリクスを視覚化することで、IT チームによるパフォーマンス問題の特定に貢献しています。

ITチームは通常、さまざまなシステムの問題を検知するために、5種類のログ分析を行います。

• パターン認識：ログ分析としても知られるパターン認識では、問題の証拠となり得る、ログ・データにある特定のパターンや傾向についてアナリストが識別を試みます。パターン認識アルゴリズムは、大規模なデータセットからパターンを特定できる高度なアルゴリズムであり、パターン認識で広く使用されています。これは、より広範な問題を示す証拠となり得る、反復的な障害や異常なアクティビティーをデータサイエンティストが特定するために役立ちます。

• 異常検知：異常検知では、通常的、標準的、または想定できる状態から逸脱し、データセット内の他のデータと矛盾するような情報を特定します。パターン認識はデータ内で繰り返し発生するパターンの識別に集中しますが、異常検知はそれらの正常なパターンにある逸脱を見つけようとします。異常検知にはMLアルゴリズムがよく使用され、広範な問題の証拠となり得るようなサイト・トラフィックの異常な急増、ユーザー行動やその他の異常をシステム・エンジニアが特定するために貢献しています。

• 根本原因分析：パターン検出や異常検出とは異なり、根本原因分析は、問題を引き起こした原因または根本的な条件の特定を試みるログ分析の一種です。根本原因分析では、データサイエンティストとエンジニアが、システム障害や予期せぬダウンタイムにつながった一連のイベントを追跡します。根本原因分析は時間と大きな負荷がかかる作業で、多くの場合、大量のデータを綿密に調査する必要があります。

• セマンティック分析：セマンティック分析では、ログ・データの調査と解釈を行い、パターン、異常、さらには根本原因を調べてから、システムの状態の全体像を把握するよう試みます。自然言語処理（NLP）は、コンピューターに人間の脳のように言語を理解させることを目指す AI の一分野であり、セマンティック分析でよく使用されます。これは、システムやアプリケーションが障害を起こした理由をサイエンティストが理解するために役立ちます。

• パフォーマンス分析：パフォーマンス分析では、特にパフォーマンスに関連するログ・データを調べることで、エンジニアとデータサイエンティストがシステムやアプリケーションを最適化しようとします。パフォーマンス分析は、システムが最高の効率で実行されることを妨げているボトルネックを特定することで、応答時間の低下、CPU 使用率、オペレーティング・システム（OS）の起動時間など、パフォーマンスに関するさまざまな問題を解決するために役立ちます。

現代の企業は、システムやアプリケーションをより効率的に機能させる方法を常に模索する必要があり、ログ分析は、この継続的な取り組みの中で重要な役割を果たしています。ここでは、ログ分析の最も一般的なメリットをいくつか見てみましょう。

現代のDevOpsチームは、オブザーバビリティーを確保するためのログ分析ソフトウェアを使用しています。これは、システムとアプリケーションがどのように機能しているかについての認識を高めるために役立ちます。使用状況、Webトラフィック、ログインなどのメトリクスを通じて、ログ分析はDevOpsチームによるコードの優れた箇所と改善できる箇所を示します。また、実装すべき新しい機能を検討するためにも役立ちます。最近のDevOpsプラットフォームには、さまざまなソースからデータを集約し、AIとMLの導入により、問題の特定に役立つパターンを特定できるログ分析ツールが多くの場合搭載されています。

ログ分析はサイバーセキュリティーや、システム、アプリケーション、そして人々をサイバー脅威から保護するうえで重要な役割を果たします。ログ分析により、サイバーセキュリティー・チームは、担当するシステムやアプリケーションをよく把握できるようになり、攻撃の証拠を含む可能性のあるログインやユーザーの行動の詳細な記録が得られます。高度なサイバーセキュリティー・ログ分析ツールは、疑わしいアクティビティーの検知を自動化し、特定の種類の行動が見られた際にITマネージャーに警告することもできます。

可視化は、ITオペレーション・チームがサイバー攻撃を防ぐためだけでなく、組織のITシステムとアプリケーションが設計どおりに動作するようにするための日常的なオペレーションにも役立ちます。ITオペレーション（ITOps）チームは、効果的なログ分析ツールを使用して大量のデータにアクセスして観察し、パフォーマンスの問題を特定します。ログ分析は、チームの戦略的アプローチを集中化し、企業全体でシステムとアプリケーションがどのように機能しているかについての全体像を把握するために役立ちます。