Qu'est-ce que l'analyse des logs ?

L'analyse des logs est un processus qui consiste à rechercher, examiner et visualiser des données générées par des systèmes informatiques et stockées en tant que logs temporels. L'analyse des logs va au-delà du monitoring des logs. Elle permet aux équipes d'observabilité de découvrir des schémas récurrents et des anomalies dans une organisation. Les équipes peuvent ainsi résoudre les problèmes d'application et de système rapidement et obtenir des informations opérationnelles intéressantes pour anticiper les éventuels dysfonctionnements. La bonne nouvelle, c'est que vous pouvez aussi appliquer l'analyse des logs aux données historiques des logs archivés pour y trouver des informations supplémentaires.

Les données des logs connaissent une croissance exponentielle. Entre les données générées par les hommes et celles générées par les machines, les outils de logging ont besoin de scaler pour gérer l'influx de données. Les outils d'analyse traditionnels, quant à eux, ont du mal à s'en sortir face à la diversité et au volume des données de logging des systèmes complexes actuels. Sans plateforme de logging robuste et centralisée, les défis peuvent se complexifier (sans parler des coûts qui peuvent s'envoler). Les données sont un élément clé pour comprendre comment vos processus fonctionnent actuellement, et peuvent vous aider à planifier votre avenir.

Depuis que les premiers enregistrements générés par ordinateur ont vu le jour, les organisations s'efforcent d'étudier les logs à grande échelle. Mais les logs proviennent de l'ensemble de votre écosystème. Bon nombre d'entre eux ne contiennent pas toutes les informations requises et peuvent se présenter sous des formats différents. Dans les outils modernes, le processus d'analyse des logs centralise ces informations et les convertit pour en faciliter l'utilisation.

Le volume des données ne cesse d'augmenter. Il est donc essentiel de réfléchir à la façon dont vous allez stocker ces informations et y accéder à l'avenir. En réussissant à gérer le volume des données, il sera plus simple pour vous d'utiliser les logs à d'autres fins que la sécurité, la fraude, la détection des anomalies et plus encore. Les cas d'utilisation de l'analyse des logs prennent de plus en plus d'ampleur. Il peut s'agir d'analyser la façon dont les clients naviguent sur les sites web, ou encore de déterminer les moments de frustration des clients lors de l'utilisation des applications, etc.

L'exécution de l'analyse des logs se divise en quelques étapes principales.

1. Collecter et centraliser les données

   Pour commencer, regroupez tous les logs dans un emplacement centralisé. Le fait d'avoir tous les éléments au même endroit facilitera l'analyse. Une fois tous les logs centralisés, il est important de les étudier et de les indexer. Les logs recueillent des données à partir de différents systèmes, ce qui signifie qu'il peut y avoir des différences au niveau des conventions de dénomination, des formats, des schémas, etc. Une bonne pratique consiste à standardiser la terminologie dès le début afin d'éviter les heures de confusion (ou les erreurs) qui pourraient s'ensuivre lors du processus d'analyse des logs. Apprenez-en davantage sur l'agrégation des logs.

2. Analyser les données

   L'heure est maintenant venue de faire des recherches et d'analyser les données (en exécutant des requêtes) afin de déterminer les schémas récurrents. Selon le logiciel utilisé, cette étape peut impliquer d'utiliser un outil de visualisation. Les tableaux de bord de reporting peuvent faciliter l'agrégation des données pour les utilisateurs non techniques et pour les personnes extérieures à l'organisation. En outre, ils permettent de montrer plus facilement les tendances et les anomalies avec des graphes, par rapport aux logs détaillés.

3. Configurer le monitoring et les alertes

   Lorsque vous êtes face à un problème, l'analyse des logs joue un rôle essentiel. Mais là où les organisations peuvent constater les plus gros ROI, c'est lorsqu'elles configurent un monitoring et un alerting en temps réel. Par exemple, l'analyse des corrélations permet de trouver des messages de différentes sources qui ont tous un rapport avec un événement unique et spécifique. Ensuite, votre système peut déterminer les événements qui nécessitent une alerte en fonction des schémas identifiés dans les logs. Dès qu'une condition change, les équipes en sont informées en temps réel. La récupération s'en trouve accélérée, car des informations sont fournies instantanément sur ce qui s'est passé, où et quand, ainsi que les répercussions sur les performances.

Découvrir les bonnes pratiques de gestion des logs

Les ingénieurs SRE, les équipes opérationnelles informatiques, les ingénieurs DevOps et les architectes informatiques sont les principaux utilisateurs des outils d'analyse des logs. Et certaines organisations doivent étudier les logs dans le cadre d'audits de conformité, ce qui peut allonger la liste des utilisateurs et des parties prenantes.

Un bon nombre de réponses à des questions opérationnelles se trouve dans les logs. Les équipes peuvent se servir des logs pour :

• Améliorer l'expérience des clients (et réduire l'attrition) : étudiez comment les utilisateurs interagissent avec une application et prenez des décisions avisées qui maintiennent leur engagement et facilitent leur navigation.
• Diminuer l'utilisation des ressources et les latences : déterminez à quels endroits les ressources ne sont pas optimisées dans votre organisation et résolvez les problèmes de performances.
• Identifier le comportement des clients : quels sont les centres d'intérêt de vos clients ? Quels sont les clients les plus actifs et vers quoi se dirigent-ils ? Les logs offrent la possibilité de recueillir des informations pour que vous puissiez personnaliser vos supports commerciaux et marketing.
• Repérer les activités malveillantes : les acteurs malveillants laissent une trace dans votre organisation. L'analyse du comportement peut aider à les arrêter avant qu'ils n'accèdent à des données précieuses.
• Assurer la conformité lors des audits : les entreprises qui doivent se conformer à des normes et des réglementations sont régulièrement soumises à des audits. Pour être sûres que les audits seront bons, elles peuvent s'aider de l'analyse des logs.

Voici les principaux défis de l'analyse des logs.

• Scaling : qui dit croissance exponentielle des logs, dit augmentation des défis auxquels les équipes sont confrontées. De nombreux outils d'analyse des logs peinent à scaler lorsqu'il s'agit d'examiner tous les logs d'une entreprise, et les organisations se tournent de plus en plus vers l'IA pour les opérations informatiques (AIOps) afin de gérer ce volume de données.
• Centralisation : le fait de pouvoir regarder tout ce qui se passe dans votre organisation à partir d'un point de surveillance unique est l'un des plus grands avantages qu'apporte l'analyse des logs. Mais les données des logs sont variées et souvent cloisonnées. Par ailleurs, il ne sera peut-être pas possible d'intégrer des architectures obsolètes à des outils modernes. Les équipes doivent standardiser les logs, afin que les informations puissent être facilement analysées.
• Coûts : Les données de log n'ont pas toutes besoin d'être disponibles immédiatement, néanmoins, elles doivent l'être lorsque les équipes en ont besoin. Pour réduire les surcharges, il est préférable d'opter pour un stockage économique avec des niveaux de données.
• Données diverses et variées : les applications distribuées d'aujourd'hui que l'on trouve sur les différents services et systèmes sont complexes, ce qui explique la diversité des données de log. Entre les logs structurés et les logs non structurés de l'infrastructure, des applications et des services, il est nécessaire de standardiser vos données de log et de les comprendre afin de pouvoir effectuer des requêtes efficaces.

Depuis le monitoring des applications et des performances en temps réel jusqu'à l'analyse de la cause première et au SIEM, l'analyse des logs peut aider à révolutionner vos activités. Mais ce n'est pas tout. Les organisations peuvent tirer parti des données de log pour assurer la conformité aux politiques de sécurité, examiner le comportement des utilisateurs en ligne, et par-dessus tout, prendre des décisions plus avisées.

L'emplacement auquel vous allez stocker vos données de log dépend du type d'accès (immédiat ou non) que vous souhaitez pour ces informations et votre volume de données. Pour le stockage à long terme, Amazon Simple Storage Service (S3), AWS Glacier ou tout stockage d'archivage convient parfaitement. Une autre approche consiste à stocker ces données directement dans des systèmes de stockage distribué, comme Elasticsearch, qui propose différents niveaux de stockage. Lorsque vous devrez faire votre choix parmi les différents outils proposés, il est important que vous examiniez la facilité avec laquelle il est possible de réhydrater les données avant de pouvoir les analyser. Avec certains outils, les équipes doivent attendre 24 heures avant de pouvoir faire des recherches sur les données.

Pour tirer le meilleur parti de vos logs, vous devez opter pour un outil d'analyse des logs capable de centraliser et de traiter automatiquement les logs pour des événements spécifiques. Les équipes pourront ainsi réaliser une analyse plus approfondie afin d'extraire des informations exploitables et émettre des prédictions à partir des schémas identifiés. Le scaling et la rapidité sont également deux aspects essentiels pour gérer le volume des logs et obtenir les réponses dont vous avez besoin en quelques millisecondes (contre plusieurs minutes).

Intégrée à Elasticsearch, la solution Elastic Observability est un outil de gestion des logs et de recherche les plus prisés et les plus déployés, de par sa puissance et sa flexibilité. Que ce soit sur site ou dans Elastic Cloud, pour l'observabilité ou la sécurité, Elastic peut facilement scaler pour gérer des pétaoctets de données de logs afin que vous puissiez résoudre les problèmes rencontrés et extraire des informations exploitables.

Elastic offre de nombreux avantages, parmi lesquels :

• Déploiement simple qui prend en charge un éventail de cas d'utilisation
• Scaling et fiabilité (jusqu'à plusieurs pétaoctets de données)
• Intégrations aux outils que vous équipes utilisent déjà, plus des fonctionnalités de Machine Learning intégrées à la plateforme
• Coûts réduits avec une stratégie simple par niveaux de données (vous ne payez que ce que vous utilisez)
• Gestion centralisée des logs

Que vous souhaitiez utiliser l'analyse des logs dans une optique d'observabilité ou de sécurité, Elastic vous permet d'ingérer les données une seule fois et de les exploiter comme vous le souhaitez.

Analyse des logs avec Elastic

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