¿Qué es el log analysis?

El log analysis ayuda a los profesionales de TI a comprender mejor cómo funcionan sus sistemas, mejorar el rendimiento y aumentar la seguridad.

Los archivos de registro, también conocidos como "datos de registro", son registros de la actividad del sistema generados por varios recursos informáticos, como dispositivos, aplicaciones y programas de software. Los archivos de registro son indispensables para las operaciones de TI, ya que proporcionan insight valioso sobre el rendimiento, la optimización y las violaciones de seguridad. Sin embargo, el auge de tecnologías ricas en datos como la IA generativa ha incrementado exponencialmente la cantidad de datos que las empresas necesitan analizar. 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

A medida que la IA generativa y otras tecnologías con uso intensivo en datos floreciendo, los líderes de TI buscan una comprensión más profunda de cómo pueden usar el log analysis para mantener los sistemas en los que confían sus organizaciones funcionando a niveles máximos.

Hay tres tipos de archivos de registro en los que los profesionales de TI se centran al realizar log analysis: registros de acceso, registros de errores y registros de eventos.

• Registros de acceso: los registros de acceso son registros de solicitudes comunes del servidor de aplicaciones (por ejemplo, direcciones IP con marcas de tiempo) y la dirección solicitada por un usuario (por ejemplo, una dirección). Los registros de acceso son importantes porque ayudan a alguien que supervisa un sistema a rastrear el comportamiento del usuario e identificar posibles amenazas de seguridad.

• Registros de errores: los registros de errores contienen datos relacionados con un incidente de seguridad; por ejemplo, si un usuario o una aplicación intentó conectarse a una base de datos y se le negó el acceso. Los registros de errores son críticos para la gestión de registros, los procesos en los que confían los equipos de TI para recopilar, procesar y almacenar datos de registros. Los registros de errores ayudan a los equipos con los esfuerzos de solución de problemas cuando necesitan restaurar las operaciones normales del negocio después de una interrupción. Además, estudiar los registros de errores después de un evento puede ayudar a minimizar el tiempo de inactividad en el futuro y mejorar la Experiencia para los clientes.

• Registros de eventos: los registros de eventos ayudan a dar a los equipos de TI una mejor comprensión de lo que sucedía dentro de un sistema durante un periodo de tiempo. Registran todo lo que sucedió en el sistema, como cuándo se inició o apagó, cuándo un usuario en individuo inició o cerró la sesión y cuándo se realizaron cambios en su configuración. Luego de una violación de seguridad, los equipos de TI a menudo estudian de cerca los registros de eventos para rastrear los intentos de acceso no autorizados e intentan comprender mejor la naturaleza de un ciberataque.

Para realizar un log analysis eficaz, los administradores de red, los ingenieros de DevOps y otros profesionales de TI suelen seguir cuatro pasos:

• Recopilación de datos

• Procesamiento de datos

• Análisis de datos

• Visualización de datos

El log analysis comienza con la recopilación de datos de las diversas fuentes que son relevantes para los sistemas que necesitan analizar. Por lo general, estas fuentes de datos incluyen una combinación de sistemas de hardware y software, como dispositivos de red, servidores, aplicaciones y programas de software.

La recopilación de datos es crítica para el éxito general del log analysis. Si no se hace exhaustivamente, pueden faltar fuentes de registro, aplicaciones o programas que no envían datos, lo que genera una imagen incompleta de cómo está funcionando un sistema.

Durante el procesamiento de datos, los ingenieros se centran en indexar y normalizar los registros, un proceso conocido como análisis. El análisis implica categorizar los datos por marca de tiempo, fuente, tipo de evento y otras características para facilitar su comprensión.

El procesamiento de datos es crítico para convertir los registros sin procesar compuestos por datos no estructurados en registros de datos organizados y aplicables en la práctica de los que sea más fácil para los ingenieros extraer insights.

Una vez que se han procesado los datos, están listos para el análisis, posiblemente el paso más importante (y que requiere más tiempo) del proceso. Durante el análisis de datos, los ingenieros analizan detenidamente los datos procesables que han extraído de los registros durante el procesamiento de datos, en busca de pistas sobre por qué un sistema o aplicación en particular no funciona.

Hoy en día, el análisis de datos casi siempre cuenta con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) que ayudan a acelerar el tiempo de creación de valor y mejorar la precisión del log analysis con sus capacidades avanzadas de reconocimiento de patrones.

Los datos de registro son tan valiosos como los insights que pueden generar sobre el estado general de los sistemas. La visualización de datos, es decir, la visualización de datos e insights a través de un panel integral, ayuda a transformar la información sin procesar en imágenes vívidas del estado del sistema en tiempo real.

Con la ayuda de herramientas de IA y machine learning (ML), los paneles actuales ayudan a los equipos de TI a identificar problemas de rendimiento mediante la visualización de métricas clave como el uso de la unidad central de procesamiento (CPU), la latencia de la red y más.

Los equipos de TI suelen confiar en cinco tipos diferentes de log analysis para detectar problemas en una amplia gama de sistemas:

• Reconocimiento de patrones: en el reconocimiento de patrones, también conocido como analytics de registro, los analistas intentan identificar patrones o tendencias específicos en los datos de registro que podrían ser evidencia de un problema. Los algoritmos de reconocimiento de patrones, algoritmos avanzados capaces de detectar patrones en grandes conjuntos de datos, se utilizan ampliamente en el reconocimiento de patrones, ayudando a los científicos de datos a identificar fallas repetidas o actividad inusual que podría ser evidencia de un problema más amplio.

• Detección de anomalías: la detección de anomalías implica la identificación de información que se desvía de lo habitual, estándar o esperado, haciéndola inconsistente con el resto de los datos en un conjunto de datos. Mientras que el reconocimiento de patrones se concentra en identificar patrones recurrentes en los datos, la detección de anomalías busca detectar desviaciones en esos patrones normales. Los algoritmos de machine learning (ML) se utilizan comúnmente en la detección de anomalías, ayudando a los ingenieros de sistemas a detectar picos inusuales en el tráfico del sitio, el comportamiento del usuario u otras anomalías que pueden ser evidencia de un problema más amplio.

• Análisis de causa principal: a diferencia de la detección de patrones y anomalías, el análisis de causa principal es un tipo de log analysis que intenta identificar la causa o las condiciones subyacentes que llevaron a un problema. En el análisis de causa principal, los científicos de datos e ingenieros rastrean la secuencia de eventos que llevaron a una falla del sistema o a un tiempo de inactividad. El análisis de la causa principal requiere mucho tiempo y es intenso, ya que a menudo se trata del examen minucioso de grandes volúmenes de datos.

• Análisis semántico: el análisis semántico implica analizar e interpretar los datos de registro, observar los patrones, las anomalías e incluso la causa principal, y luego tratar de comprender el panorama más amplio de la condición general de un sistema. Procesamiento de lenguaje natural (PLN), una rama de la IA que intenta enseñar a las computadoras a comprender el lenguaje como el cerebro humano, se utiliza a menudo en el análisis semántico, ayudando a los científicos a comprender por qué una aplicación ha fallado.

• Análisis de rendimiento: en el análisis de rendimiento, los ingenieros y científicos de datos buscan optimizar un sistema o aplicación observando específicamente los datos de registro asociados con el rendimiento. El análisis de rendimiento puede ayudar a resolver una amplia gama de problemas de rendimiento, como tiempos de respuesta lentos, uso de CPU y tiempos de arranque del sistema operativo (SO) mediante la identificación de cuellos de botella que impiden que los sistemas funcionen con la máxima eficiencia.

Las empresas modernas deben buscar constantemente formas de hacer que sus sistemas y aplicaciones funcionen de manera más eficiente, y el log analysis desempeña un papel crucial en este esfuerzo continuo. He aquí un vistazo a algunos de los beneficios más populares del log analysis.

Los equipos modernos de DevOps confían en el software de log analysis para observabilidad, lo que ayuda a mejorar su concientización de cómo funcionan los sistemas y las aplicaciones. A través de métricas como el uso, el tráfico web, los inicios de sesión y más, el log analysis muestra a los equipos de DevOps dónde su código es sólido y dónde podría mejorarse. También ayuda a identificar oportunidades para nuevas características y capacidades. Las plataformas modernas de DevOps a menudo están equipadas con herramientas de log analysis que agregan datos de varias fuentes y desplegar IA y machine learning (ML) para detectar patrones que les ayudarán a identificar problemas.

El log analysis desempeña un papel crucial en lo que respecta a la ciberseguridad y la protección de sistemas, aplicaciones y personas contra las ciberamenazas. Aumenta la visibilidad que tienen los equipos de ciberseguridad sobre los sistemas y aplicaciones de los que son responsables, proporcionando registros detallados de inicios de sesión y comportamiento de los usuarios que pueden contener pruebas de un ataque. Las herramientas avanzadas de log analysis de ciberseguridad pueden incluso automatizar la detección de actividades sospechosas, alertando a los gerentes de TI cuando se produce un determinado tipo de comportamiento.   

La visibilidad no solo ayuda a los equipos de operaciones de TI a prevenir ciberataques, sino que también puede ayudar con las operaciones diarias que garantizan que los sistemas y aplicaciones de TI de una organización funcionen de la forma en que fueron diseñados. 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. El log analysis ayuda a centralizar el enfoque estratégico de un equipo, obteniendo una imagen completa de cómo funcionan los sistemas y las aplicaciones en toda la empresa.