O que é a analítica de log?

Analítica de log é o processo de busca, investigação e visualização de dados gerados por sistemas de TI, que são armazenados como logs sequenciados no tempo. A analítica de log é um passo à frente em relação ao monitoramento de log, permitindo que as equipes de observabilidade descubram padrões e anomalias em uma organização. Isso pode ajudá-las a resolver problemas em aplicações e sistemas rapidamente e fornecer insights operacionais para elas se anteciparem a problemas futuros. A análise do log também pode ser aplicada a dados históricos em logs arquivados para obtenção de insights adicionais.

Os dados de log estão crescendo exponencialmente. Entre dados gerados por humanos e gerados por máquinas, as ferramentas de logging precisam ser redimensionadas para gerenciar o fluxo de entrada de dados. As ferramentas analíticas tradicionais precisam lidar com a variedade e o volume dos dados de logging gerados pelos complexos sistemas da atualidade. Sem uma plataforma de logging robusta e centralizada, os desafios (e os custos) podem aumentar. Porque os dados são a chave para entender como seus processos de negócios são executados agora e podem ajudar você a planejar o futuro.

Desde os primórdios dos registros gerados por computador, as organizações têm tentado analisar os logs em escala. Mas os logs são gerados em todo o seu ecossistema de TI. Muitos não contêm todas as informações necessárias e geralmente não estão em um formato consistente. Nas ferramentas modernas, o processo de análise do log centraliza essas informações e as traduz para facilitar o consumo.

Como os dados de log continuam crescendo, é fundamental pensar em como armazenar e acessar essas informações no futuro. Ser capaz de lidar com o volume de dados facilita o uso dos logs para outras finalidades como segurança, combate a fraude, detecção de anomalia e muito mais. Os casos de uso da analítica de log estão em constante expansão; por exemplo, analisar como os clientes estão navegando nos sites, onde as pessoas ficam frustradas ao usar aplicações etc.

A execução da análise do log se resume a algumas etapas principais.

1. Coletar e centralizar os dados

   Para começar, reúna todos os logs em um local central. Ter tudo junto facilitará a análise. Depois que todos os logs estiverem centralizados, é importante analisá-los e indexá-los. Os logs reúnem dados de sistemas separados, o que também significa que pode haver diferenças nas convenções de nomenclatura, formatos, esquema etc. Padronizar a terminologia no início pode economizar horas de confusão (ou erros) que podem acontecer no processo de análise do log. Saiba mais sobre agregação de log.

2. Analisar os dados

   Agora é hora de buscar e analisar (executar consultas) para reconhecimento de padrões. Dependendo do software, esta etapa pode envolver uma ferramenta de visualização. Dashboards de relatório podem ajudar a agregar os dados para usuários não técnicos e pessoas de fora da organização. Além disso, é mais fácil ver tendências e anomalias examinando gráficos, em comparação com logs detalhados.

3. Configurar monitoramento e alertas

   A análise do log é crucial quando você está tentando resolver problemas. Mas onde as organizações podem ver o maior ROI? Na configuração do monitoramento em tempo real e nos alertas. Por exemplo, a análise de correlação encontra mensagens de diferentes fontes que remontam a um evento singular e específico. Em seguida, seu sistema pode determinar quais eventos precisam de alertas com base nos padrões identificados nos logs. As equipes podem ser notificadas em tempo real quando as condições mudam. Isso acelera o tempo de recuperação, fornecendo informações instantâneas sobre o que aconteceu, onde, quando, por que e como isso afetou o desempenho.

Veja práticas recomendadas para o gerenciamento de log

SREs, operações de TI, engenheiros de DevOps e arquitetos empresariais de TI são os principais usuários das ferramentas de analítica de log. Algumas organizações precisam examinar os logs para auditorias de conformidade, o que pode expandir a lista de usuários e partes interessadas.

Muitas respostas para questões operacionais podem ser encontradas nos logs. As equipes podem aproveitar os logs para:

• Melhorar as experiências do cliente (e reduzir o churn). Analise como os usuários interagem com uma aplicação para tomar melhores decisões que os mantenham engajados e para que naveguem com mais facilidade.
• Diminuir o uso de recursos e a latência. Identifique onde na sua organização os recursos não estão sendo otimizados e resolva problemas de desempenho.
• Identificar o comportamento do cliente. No que seus clientes estão interessados? Quais clientes são os mais ativos e para onde eles estão indo? Os logs fornecem uma oportunidade de reunir informações para que você possa personalizar seu material de vendas e marketing.
• Identificar atividades suspeitas. Pessoas mal-intencionadas deixam um rastro na sua organização. A análise de comportamento pode ajudar a detê-las antes que obtenham acesso a dados valiosos.
• Colaborar com as auditorias. Para empresas que precisam aderir a normas e regulamentos, as auditorias são uma ocorrência regular. O uso da analítica de log pode ajudar a garantir que as auditorias não falhem.

Os principais desafios para analítica de log são:

• Redimensionamento. Conforme os logs vão crescendo, aumentam os desafios para as equipes. Muitas ferramentas de analítica de log têm dificuldades com o redimensionamento quando se trata de analisar logs empresariais, e as organizações estão cada vez mais se voltando para a IA para operações de TI (AIOps) a fim de gerenciar esse volume de dados.
• Centralização. Ter um único painel de controle para visualizar o que está acontecendo na sua organização é um dos maiores benefícios da analítica de log. Mas os dados de log são variados e muitas vezes ficam isolados. Arquiteturas desatualizadas podem não ser capazes de se integrar com ferramentas modernas. As equipes precisam padronizar os logs para que as informações possam ser analisadas com facilidade.
• Custo. Nem todos os dados de log precisam estar prontamente disponíveis, mas quando as equipes precisam, elas precisam para já. O armazenamento econômico com camadas de dados reduz as despesas.
• Diversidade dos dados. Dada a complexidade das aplicações distribuídas de hoje em vários serviços e sistemas, os dados de log são igualmente diversos. Desde os logs estruturados aos não estruturados da infraestrutura, das aplicações e dos serviços, a necessidade de normalizar e entender seus dados de log para fazer consultas eficientes é fundamental.

A analítica de log pode ajudar a revolucionar sua empresa com casos de uso que vão desde o monitoramento do desempenho e das aplicações em tempo real até a análise de causa raiz e o SIEM. Mas a análise do log pode ser usada para ajudar com muito mais. As organizações podem aproveitar os dados de log para garantir a conformidade com as políticas de segurança, examinar o comportamento do usuário online e, de forma geral, tomar melhores decisões de negócios.

Por quanto tempo você quer ter acesso imediato às informações e ao volume dos seus dados é um fator determinante para o armazenamento dos seus dados de log. Para armazenamento de longo prazo, o Amazon Simple Storage Service (S3), o AWS Glacier ou um armazenamento de arquivamento podem funcionar. Outra abordagem é armazená-los diretamente em sistemas de armazenamento distribuído, como o Elasticsearch, que pode entregar diferentes níveis de armazenamento. Ao decidir sobre uma ferramenta, é importante que você examine se é fácil reidratar os dados antes de você poder analisá-los. Com algumas ferramentas, as equipes precisam esperar até 24 horas para que os dados estejam disponíveis para busca.

Para extrair o máximo dos logs, você precisa de uma ferramenta de analítica de log que possa centralizar e processar os logs automaticamente para eventos específicos. Em seguida, as equipes podem realizar uma análise mais profunda para extrair insights significativos e fazer previsões com base em padrões. Também será necessário contar com capacidade de redimensionamento para lidar com o grande volume de logs e velocidade para fornecer as respostas de que você precisa em milissegundos (em vez de minutos).

Como uma das ferramentas de busca e gerenciamento de log mais populares e implantadas, o Elastic Observability, construído sobre o Elasticsearch, fornece recursos poderosos e flexíveis de analítica e gerenciamento de log. Desde o ambiente local até o Elastic Cloud, para iniciativas de observabilidade ou segurança, a Elastic oferece facilidade no redimensionamento, possibilitando lidar com petabytes de dados de log para solução de problemas e obtenção de insights.

Com a Elastic você obtém:

• Implantação com facilidade que pode atender a diversos casos de uso
• Redimensionamento e confiabilidade (até petabytes de dados)
• Integrações com ferramentas que suas equipes já usam — além de funcionalidades avançadas de machine learning integradas à plataforma
• Custos mais baixos com uma estratégia simples de camadas de dados para que você pague apenas pelo que consumir
• Gerenciamento de log centralizado

Independentemente de você querer usar analítica de log para observabilidade ou segurança, com a Elastic, você pode ingerir uma vez e utilizar em qualquer lugar.

Analítica de log com a Elastic

• Log analytics with Elastic Stack (Analítica de log com o Elastic Stack)
• Soluções de monitoramento de log
• Treinamento gratuito sobre analítica de log usando o Elasticsearch e o Kibana (em inglês)