로그 분석은 IT 시스템에서 생성된 데이터를 검색, 조사 및 시각화하는 프로세스로, 시간 순서 로그로 저장됩니다. 로그 분석은 로그 모니터링을 한 단계 더 발전시켜, Observability 팀이 조직 전체에서 패턴과 이상 징후를 발견할 수 있도록 합니다. 이를 통해 애플리케이션 및 시스템 문제를 신속하게 해결하고 운영 인사이트를 제공하여 향후 문제를 해결할 수 있습니다. 로그 분석은 추가 인사이트를 위해 아카이브된 로그의 기록 데이터에도 적용할 수 있습니다.
로그 분석 수행은 몇 가지 주요 단계로 요약됩니다.
데이터 수집 및 중앙 집중화
시작하기 위해, 모든 로그를 중앙 위치에 수집합니다. 모든 것이 함께 있으면 분석하기가 더 쉬워지게 됩니다. 모든 로그가 중앙 집중화되면, 로그를 구문 분석하고 색인하는 것이 중요합니다. 로그는 별도의 시스템에서 데이터를 수집하므로, 명명 규칙, 형식, 스키마 등에 차이가 있을 수 있습니다. 처음에 용어를 표준화하면 로그 분석 프로세스에서 발생할 수 있는 혼란(또는 오류)으로 인한 시간을 절약할 수 있습니다. 로그 집계에 대해 자세히 알아보세요.
데이터 분석
이제 패턴 인식을 위해 검색 및 분석(쿼리 실행)을 할 시간입니다. 소프트웨어에 따라, 이 단계에 시각화 도구가 포함될 수 있습니다. 보고 대시보드는 비기술 사용자 및 조직 외부 사용자의 데이터를 집계하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 상세 로그에 비해 그래프를 검토하여 추세 및 이상 징후를 더 쉽게 확인할 수 있습니다.
모니터링 및 경보 설정
로그 분석은 문제를 해결하고자 할 때 매우 중요합니다. 그러나 조직에서 가장 큰 ROI를 확인할 수 있는 부분은 실시간 모니터링 및 경보 설정입니다. 예를 들어, 상관 관계 분석은 모든 것이 단일하고 특정한 이벤트로 거슬러 올라가는 서로 다른 소스의 메시지를 찾습니다. 그런 다음 시스템은 로그에서 식별된 패턴을 기반으로 어떤 이벤트에 경보가 필요한지 확인할 수 있습니다. 팀들은 상황이 바뀌면 실시간으로 통보받을 수 있습니다. 이를 통해 발생한 내용, 위치, 시기, 이유 및 성능에 미치는 영향에 대한 즉각적인 정보를 제공하여 복구 시간을 단축할 수 있습니다.
운영 질문에 대한 많은 답변을 로그에서 찾을 수 있습니다. 팀은 로그를 활용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 고객 경험 개선(및 이탈 감소): 사용자가 애플리케이션에 참여하는 방법을 검토하여 사용자가 계속해서 참여하고 보다 쉽게 탐색할 수 있도록 하는 더 나은 결정을 내립니다.
- 리소스 사용 및 대기 시간 감소: 조직 내에서 리소스가 최적화되지 않은 부분을 식별하고 성능 문제를 해결합니다.
- 고객 행동 파악: 고객이 관심을 가지고 있는 것은 무엇인가요? 어떤 고객들이 가장 적극적인가요? 그리고 이 고객들은 어디로 가고 있나요? 로그는 영업 및 마케팅 자료를 개인화할 수 있도록 정보를 수집할 수 있는 기회를 제공합니다.
- 의심스러운 활동 발견: 나쁜 행위자는 조직 전체에 흔적을 남깁니다. 행동을 분석하는 것은 나쁜 행위자가 중요한 데이터에 접근하기 전에 막는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 감사 준수: 표준과 규정을 준수해야 하는 기업의 경우, 감사가 정기적으로 발생합니다. 로그 분석을 사용하면 감사가 실패하지 않도록 보장할 수 있습니다.
로그 분석의 주요 어려움은 다음과 같습니다.
- 확장: 로그가 증가함에 따라, 팀의 어려움도 증가합니다. 많은 로그 분석 도구는 엔터프라이즈 로그를 검토하게 될 때 확장하기가 어려우며, 조직에서는 이러한 볼륨의 데이터를 관리하기 위해 IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)을 점점 더 많이 찾고 있습니다.
- 중앙 집중화: 단일 창을 통해 조직에서 발생하는 상황을 확인할 수 있다는 것은 로그 분석의 가장 큰 이점 중 하나입니다. 그러나 로그 데이터는 다양하고 종종 격리됩니다. 구식 아키텍처는 현대적인 도구와 통합하지 못할 수도 있습니다. 팀은 정보를 쉽게 분석할 수 있도록 로그를 표준화해야 합니다.
- 비용: 모든 로그 데이터가 쉽게 사용할 수 있도록 준비되어 있어야 하는 것은 아니지만, 팀이 로그 데이터를 필요로 할 때는 당장 사용할 수 있어야 합니다. 데이터 티어가 포함된 비용 효율적인 저장 공간은 오버헤드를 줄입니다.
- 다양한 데이터: 오늘날 여러 서비스와 시스템에 걸쳐 분산된 애플리케이션의 복잡성을 고려할 때, 로그 데이터도 마찬가지로 다양합니다. 인프라, 애플리케이션 및 서비스 전반에 걸쳐 정형 로그에서 비정형 로그에 이르기까지, 효율적인 쿼리를 위해 로그 데이터를 정규화하고 이해해야 하는 필요성이 매우 중요합니다.
실시간 애플리케이션 및 성능 모니터링에서 근본 원인 분석 및 SIEM에 이르기까지, 로그 분석은 비즈니스 혁신을 지원할 수 있습니다. 그러나 로그 분석은 훨씬 더 많은 것을 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 조직은 로그 데이터를 활용하여 보안 정책 준수를 보장하고, 온라인 사용자 행동을 검사하며, 전반적으로 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
로그 데이터를 저장하는 위치는 정보와 데이터 볼륨에 즉시 액세스하려는 기간에 따라 달라집니다. 장기 저장 공간의 경우 Amazon Simple Storage Service(S3), AWS Glacier 또는 아카이브 저장 공간을 사용할 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 다양한 저장 공간 티어를 제공할 수 있는 Elasticsearch와 같은 분산 저장 공간 시스템에 직접 저장하는 것입니다. 분석할 수 있게 되기 전에 데이터 리하이드레이션이 얼마나 쉬운지 검토하는 도구를 결정하는 것이 중요합니다. 일부 도구를 사용할 경우, 팀은 데이터를 검색할 수 있게 되기 전에 최대 24시간을 기다려야 합니다.
가장 널리 사용되고 가장 많이 배포된 로그 관리 및 검색 도구 중 하나인 Elasticsearch를 기반으로 구축된 Elastic Observability는 강력하고 유연한 로그 관리 및 분석 기능을 제공합니다. 온프레미스에서 Elastic Cloud에 이르기까지, Observability 또는 보안 이니셔티브를 위해 Elastic은 페타바이트 단위의 로그 데이터를 처리할 수 있도록 쉽게 확장하여 문제 해결 및 인사이트를 제공할 수 있습니다.
Elastic과 함께라면 이런 일들을 하실 수 있습니다.
- 다양한 사용 사례에 이용할 수 있는 간편한 배포
- 확장 및 안정성(최대 페타바이트 단위의 데이터까지)
- 팀에서 이미 사용 중인 도구에 통합 및 플랫폼에 내장된 고급 머신 러닝 기능
- 간단한 데이터 티어 전략으로 비용을 절감하고 사용량에 대한 비용만 지불
- 중앙 집중식 로그 관리
Observability를 위해 로그 분석을 사용하고자 하든, 보안을 위해 로그 분석을 사용하고자 하든, Elastic을 사용하면 한 번에 수집하고 모든 곳에서 활용할 수 있습니다.