¿Qué es el log analysis con IA?

Los datos de registro son registros detallados de los eventos que se producen en un sistema informático, una aplicación o una red. Las herramientas de IA y machine learning entrenadas en modelos de lenguaje grandes (LLM) ayudan a automatizar el log analysis, identificar patrones y anomalías en los conjuntos de datos y proporcionar insights en tiempo real sobre el funcionamiento de un sistema o aplicación.

Con el auge de tecnologías ricas en datos como la IA generativa, el número de datos que las organizaciones necesitan recopilar y procesar está aumentando exponencialmente. Según un informe reciente, los registros de datos que requieren análisis a nivel empresarial crecieron hasta 250 % año tras año en los últimos 5 años.¹

Con el desarrollo de herramientas y soluciones de IA, muchos equipos de operaciones de TI dependen en gran medida de las herramientas de IA y machine learning para recopilar, procesar y analizar archivos de registro y datos. Hoy en día, algunas de las organizaciones más grandes del mundo ofrecen herramientas de log analysis mejoradas con IA, como Microsoft a través de Azure Monitor Log impulsado por IA, AWS a través de CloudWatch e IBM a través de la solución IBM® Watson AIOps.

Log analysis es el proceso de examinar los datos de registro para obtener insights más profundos sobre el rendimiento, la optimización y la seguridad del sistema. El log analysis está estrechamente relacionado con la gestión de registros, el proceso en el que confían los equipos de TI para recopilar, procesar y almacenar datos de registros. Tanto el log analysis como la gestión de registros tratan con tres tipos de registros: registros de acceso, registros de errores y registros de eventos. 

• Registros de acceso: los registros de acceso contienen las solicitudes comunes del servidor de aplicaciones (por ejemplo, dirección IP con marcas de tiempo) y el destino solicitado por un usuario. Los registros de acceso son esenciales para rastrear el comportamiento del usuario y detectar posibles amenazas a la seguridad durante la monitoreo del sistema.

• Registros de errores: los registros de errores contienen datos relacionados con un incidente de seguridad específico, como cuando un usuario o una aplicación intenta conectarse a una base de datos y se le niega el acceso a ella. Los registros de errores ayudan a los equipos a solucionar problemas cuando necesitan restaurar las operaciones comerciales normales después de una filtración de datos. Además, el estudio de los registros de errores luego de un incidente de seguridad puede ayudar a minimizar la probabilidad de tiempo de inactividad en el futuro.

• Registros de eventos: los registros de eventos proporcionan a los equipos informáticos insight sobre la actividad de un sistema durante un periodo concreto. Capturan eventos clave, como arranques y apagado del sistema, inicios de sesión de usuarios y fallos inesperados, ayudando a los equipos a entender qué ocurrió y cuándo.

Los equipos de IT Operations (ITOps) y los ingenieros de DevOps usan la IA en sus flujos de trabajo de log analysis, desde ingerir los datos y organizarlos hasta la aplicación de técnicas complejas de análisis y visualización de datos mejoradas por la IA.

En los entornos de TI de hoy en día, rápidos y ricos en datos, las herramientas tradicionales de log analysis a menudo se quedan cortas a la hora de ofrecer el tipo de insight sobre el rendimiento del sistema que necesitan las empresas modernas. El crecimiento exponencial de los volúmenes de datos causado por la proliferación de tecnologías ricas en datos, como la IA generativa y la nube híbrida es demasiado para los enfoques tradicionales del log analysis.

Las herramientas impulsadas por IA están transformando el log analysis al automatizar y acelerar muchos de los procesos que antes requerían intervención humana. Aquí están algunos de los beneficios más apreciados del uso de IA para el log analysis.

• Ciberseguridad mejorada: cada año, las filtraciones de datos cuestan millones a las empresas. Según un reciente informe del IBM Institute of Business Value, el costo promedio de una filtración de datos subió 10 % el año pasado a 4.8 millones USD. La IA para el log analysis ayuda a los equipos a mejorar sus capacidades de respuesta a incidentes y desplegar una gestión de amenazas proactiva. Los algoritmos de IA ayudan a automatizar tareas que consumen muchos recursos, como la detección de anomalías, el análisis de causa principal y el reconocimiento de patrones, que antes llevaban días, incluso meses, a los equipos de humanos.

• Mejor cumplimiento normativo: mientras las empresas tienen dificultades para mantenerse al día con las reglas y regulaciones cambiantes en los territorios donde recopilan, almacenar y procesan datos, la IA para el log analysis ayuda automatizando algunas tareas de cumplimiento. El log analysis puede automatizar el monitoreo de registros de acuerdo con conjuntos específicos de reglas o gobernanza de datos que sean aplicables.

• Mayor observabilidad: la IA para log analysis ayuda a aumentar la observabilidad de los sistemas y las aplicaciones de las que dependen las empresas para sus operaciones principales. Los algoritmos de IA se pueden programar para aprender cómo se ven los registros de datos normales cuando un sistema está funcionando y alertar inmediatamente a los miembros del equipo de ITOps sobre cualquier anomalía. Kubernetes, una popular plataforma de código abierto utilizada para automatizar el despliegue de código, se basa en el log analysis mejorado por IA para sus capacidades avanzadas de observabilidad y resolución de problemas.

• Análisis predictivos: la IA para el log analysis ayuda a las empresas a comprender mejor cómo interactúan los usuarios con sus productos al ingerir registros de datos masivos e identificar patrones en el comportamiento de los clientes. Esto ayuda a predecir el comportamiento futuro de los clientes e identificar oportunidades para crear nuevos productos o modificar los existentes de manera estratégica.

Los equipos modernos de DevOps confían en la IA para optimizar los procesos y mejorar la concientización de cómo funcionan los sistemas y las aplicaciones. Por ejemplo, durante la fase final de prueba y depuración, la IA puede agregar datos y marcar anomalías y patrones en el código para que los desarrolladores puedan ajustarlo antes de lanzarlo al mercado.

La IA para el log analysis ayuda a proteger los sistemas, las aplicaciones y las personas de una amplia gama de amenazas cibernéticas, como phishing, ransomware y malware. La IA para el log analysis aumenta la visibilidad que los equipos de ciberseguridad tienen sobre sus sistemas y aplicaciones al rastrear los datos en tiempo real en busca de patrones que puedan indicar un ciberataque o una filtración de datos. Según un informe reciente, las organizaciones que usaron ampliamente la seguridad de IA y la automatización en sus soluciones de ciberseguridad ahorraron en promedio, 2.2 millones USD.

Los equipos de operaciones de TI (ITOps) confían en herramientas eficaces de log analysis para acceder y observar grandes cantidades de datos e identificar problemas de rendimiento. La IA para el log analysis ayuda a centralizar el enfoque estratégico de los equipos, automatizando muchas de las tareas que consumen muchos recursos y que antes requerían su atención.

Por ejemplo, muchas de las "alertas" que reciben los equipos de TI de las herramientas tradicionales de log analysis no son importantes y no requieren ninguna acción. Se puede entrenar a la IA para que clasifique estas alertas y solo señale las críticas a la atención de un equipo.

A medida que las capacidades de IA se expanden, la IA para el log analysis depende más de un tipo de IA conocida como IA autónoma o IA agéntica. En la IA autónoma y la IA agéntica, las herramientas impulsadas por IA se construyen con el propósito singular de lograr un objetivo específico en un entorno empresarial complejo.

A diferencia de los modelos de IA tradicionales que requieren supervisión humana constante, los agentes de IA muestran autonomía en la forma en que diagnostican problemas y recomiendan soluciones. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo la tecnología está ampliando los límites de cómo se puede emplear la IA en el log analysis.

Los agentes de IA no solo rastrean grandes conjuntos de datos en busca de anomalías y patrones, sino que también pueden ser entrenados para dar una respuesta, adaptar y aprendiendo de los datos que ingieren constantemente.

Por ejemplo, mientras que una herramienta tradicional de IA “pasiva” o “basada en reglas” podría detectar un patrón en un registro de datos, un agente de IA puede interpretar lo que significa e incluso tomar medidas correctivas.

El análisis predictivos es una rama del análisis avanzado que hace predicciones sobre el futuro mediante el uso de datos históricos. Las herramientas de IA de agentes y autónomas potencian este proceso detectando, localizando y resolviendo problemas en una aplicación antes de que causen una interrupción.

Por ejemplo, al identificar una tendencia en los datos de registro y compararla con datos históricos de la misma aplicación, un agente de IA puede automatizar una respuesta, como la ampliación o reducción de servidores o máquinas virtuales (VM), para evitar el tiempo de inactividad o una posible interrupción.

Quizás la capacidad más transformadora de la IA autónoma en el log analysis es la generación de datos de registro sintéticos, basados en patrones existentes que ha analizado un agente de IA. Esta herramienta permite a los equipos de DevOps simular una amplia gama de escenarios para probar el código antes de que se inicie. Anteriormente, las pruebas de software en este nivel requerían una entrada manual y cantidades masivas de recursos.

Por ejemplo, con IA autónoma, un equipo de DevOps que inicia una nueva aplicación de servicios financieros podría probar su código contra varios ataques, incluidos intentos de fuerza bruta, malware o denegación del servicio, todo sin ninguna entrada manual. La IA autónoma aprende del estudio de los datos de registro de incidentes reales, por lo que puede generar con precisión datos de registro sintéticos para simular el incidente y probar el código existente.

La IA autónoma y la IA agéntica utilizan procesamiento de lenguaje natural (NLP), lo que permite a los analistas interactuar con ellos a través de consultas familiares y conversacionales. El NLP mejora la experiencia del usuario con agentes de IA y agiliza y acelera los procesos críticos.

Por ejemplo, en lugar de analizar los resúmenes de datos de registro para obtener insights, un miembro del equipo de operaciones de TI podría simplemente escribir: ¿Alguna actividad inusual hoy en día? Y el agente de IA les respondería como un humano.