¿Qué son las analíticas de logs?

Las analíticas de logs son el proceso de búsqueda, investigación y visualización de datos generados por sistemas de IT, que se almacena como logs secuenciados temporalmente. Las analíticas de logs llevan el monitoreo de logs un paso más adelante, lo que permite a los equipos de observabilidad descubrir patrones y anomalías en toda una organización. Esto puede ayudarlos a resolver problemas de aplicaciones y sistemas con rapidez, y brindar información operativa para adelantarse a problemas futuros. El análisis de logs también se puede aplicar a datos históricos en logs archivados a fin de obtener información adicional.

Los datos de logs crecen exponencialmente. Entre los datos generados por humanos y los generados por máquinas, las herramientas de logging deben escalar para gestionar la afluencia de datos. Las herramientas de analíticas tradicionales tienen problemas con la variedad y la cantidad de datos de logging en los sistemas complejos actuales. Sin una plataforma de logging robusta y centralizada, los desafíos (y los costos) pueden aumentar. Porque los datos son clave para comprender cómo se ejecutan ahora los procesos de tu empresa y pueden ayudarte a planificar para el futuro.

Desde los comienzos de los registros generados por computadora, las organizaciones han estado intentando revisar los logs, a escala. Pero los logs se generan en todo tu ecosistema de IT. Muchos no contienen toda la información requerida ni suelen tener un formato coherente. En las herramientas modernas, el proceso de análisis de logs centraliza esta información y la traduce para un consumo más sencillo.

Como los datos de logs continúan aumentando, es fundamental pensar sobre cómo almacenar esta información y acceder a ella en el futuro. Poder gestionar el volumen de datos facilita el uso de logs para otros fines, como la seguridad, el fraude, la detección de anomalías, etc. Los casos de uso de analíticas de logs se expanden continuamente, como analizar cómo los clientes navegan por los sitios web, dónde se frustran las personas cuando usan las aplicaciones y más.

Realizar el análisis de logs se resume a unos pocos pasos clave.

1. Recopilar y centralizar datos

   Para comenzar, reúne todos los logs en una ubicación central. Tener todo junto facilitará el análisis. Una vez centralizados todos los logs, es importante parsearlos e indexarlos. Los logs reúnen datos de diferentes sistemas, lo que también significa que puede haber diferencias en las convenciones de nomenclatura, formatos, esquema, etc. Estandarizar la terminología al comienzo puede ahorrar horas de confusión (o errores) que pueden ocurrir en el proceso de análisis de logs. Conoce más sobre la agregación de logs.

2. Analizar datos

   Ahora es momento de buscar y analizar (ejecutar búsquedas) para reconocer patrones. Según el software, este paso podría involucrar una herramienta de visualización. Los dashboards de reportes pueden ayudar a agregar datos para usuarios no técnicos y personas fuera de una organización. Además, es más sencillo ver las tendencias y anomalías en grafos que en logs detallados.

3. Configurar el monitoreo y las alertas

   El análisis de logs es esencial cuando intentas resolver problemas. Pero donde las organizaciones pueden ver el mayor ROI es en la configuración de alertas y monitoreo en tiempo real. Por ejemplo, el análisis de correlación encuentra mensajes de diferentes fuentes que se originan en un único evento específico. Luego, tu sistema puede determinar qué eventos necesitan alertas con base en patrones identificados en los logs. Los equipos pueden recibir notificaciones en tiempo real cuando se modifican las condiciones. Esto acelera el tiempo de recuperación proporcionando información instantánea sobre qué sucedió, dónde, cuándo, por qué y cómo afectó el rendimiento.

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Los SRE, las operaciones de IT, los ingenieros de DevOps y los arquitectos empresariales de IT son los principales usuarios de las herramientas de analíticas de logs. Y algunas organizaciones deben revisar los logs para auditorías de cumplimiento, lo que puede ampliar la lista de usuarios y partes interesadas.

En los logs se pueden encontrar muchas respuestas a preguntas operativas. Los equipos pueden aprovechar los logs para lo siguiente:

• Mejorar las experiencias de los clientes (y reducir la deserción): revisa cómo se involucran los usuarios con una aplicación para tomar mejores decisiones que los mantengan interesados y les permitan navegar más fácil.
• Reducir el uso de recursos y la latencia: identifica en qué parte de tu organización no están optimizados los recursos y resuelve los problemas de rendimiento.
• Identificar el comportamiento de los clientes: ¿qué les interesa a tus clientes? ¿Cuáles clientes son los más activos y hacia dónde se dirigen? Los logs brindan la oportunidad de reunir información que te permite personalizar tu material de ventas y marketing.
• Detectar actividad sospechosa: los actores malintencionados dejan un rastro en toda la organización. Analizar el comportamiento puede ayudar a detenerlos antes de que obtengan acceso a datos valiosos.
• Cumplir con las auditorías: en las empresas en las que se debe cumplir con estándares y normativas, las auditorías son algo frecuente. El uso de analíticas de logs puede ayudar a garantizar que las auditorías no fracasen.

Los desafíos clave de las analíticas de logs incluyen los siguientes:

• Escalar: a medida que aumentan los logs, los desafíos para los equipos se incrementan. Muchas herramientas de analíticas de logs tienen problemas para escalar en la revisión de logs empresariales, y las organizaciones buscan cada vez más la AI para las operaciones de IT (AIOps) a fin de gestionar ese volumen de datos.
• Centralización: tener un único panel para ver qué sucede en tu organización es uno de los principales beneficios de las analíticas de logs. Pero los datos de logs son variados y suelen estar en silos. Es posible que las arquitecturas desactualizadas no puedan integrarse con herramientas modernas. Los equipos deben estandarizar los logs a fin de que la información se pueda analizar fácilmente.
• Costo: no todos los datos de log deben estar disponibles de inmediato, pero cuando los equipos los necesitan, los necesitan ya. El almacenamiento rentable con niveles de datos disminuye los gastos.
• Datos diversos: dada la complejidad de las aplicaciones distribuidas actuales en varios servicios y sistemas, los datos de logs son igualmente diversos. Desde logs estructurados y no estructurados en toda la infraestructura, aplicaciones y servicios, la necesidad de normalizar y comprender tus datos de logs para una búsqueda eficiente es fundamental.

Desde el monitoreo de rendimiento y aplicaciones en tiempo real hasta el análisis de causa raíz y SIEM, las analíticas de logs pueden ayudar a revolucionar tu empresa. Pero los análisis de logs pueden usarse para ayudar en mucho más. Las organizaciones pueden aprovechar los datos de logs para garantizar el cumplimiento de políticas de seguridad, examinar el comportamiento de los usuarios en línea y, en general, tomar mejores decisiones comerciales.

El lugar en el que almacenes tus datos de logs depende de cuánto tiempo deseas tener acceso inmediato a la información y del volumen de tus datos. Para el almacenamiento a largo plazo, pueden funcionar Amazon Simple Storage Service (S3), AWS Glacier o el almacenamiento en archivo. Otro enfoque es almacenarlos directamente en sistemas de almacenamiento distribuidos, comoElasticsearch, que pueden ofrecer diferentes niveles de almacenamiento. Al seleccionar la herramienta, es importante que evalúes qué tan sencillo es rehidratar los datos para poder analizarlos. En algunas herramientas, los equipos necesitan esperar hasta 24 horas para poder buscar en los datos.

Para aprovechar los logs al máximo, necesitas analíticas de logs que puedan centralizar y automáticamente procesar los logs para eventos específicos. Luego, los equipos pueden realizar un análisis más profundo para extraer información significativa y hacer predicciones basadas en patrones. También requerirá escala para ocuparse del volumen de logs y velocidad para brindar las respuestas que necesitas en milésimas de segundo (en lugar de minutos).

Como una de las herramientas de búsqueda y gestión de logs más desplegada y popular, Elastic Observability (desarrollada a partir de Elasticsearch) brinda analíticas y gestión de logs flexibles y poderosas. Desde la opción en las instalaciones hasta Elastic Cloud, para iniciativas de observabilidad o seguridad, Elastic puede escalar con facilidad para ocuparse de petabytes de tus datos de logs a fin de solucionar problemas y obtener información.

Con Elastic, obtienes lo siguiente:

• Despliegue fácil que puede funcionar para una variedad de casos de uso
• Escala y confiabilidad (hasta petabytes de datos)
• Integraciones en herramientas que tus equipos ya usan; además de capacidades avanzadas de machine learning integradas en la plataforma
• Costos más bajos con una estrategia de niveles de datos simple en la que solo pagas por lo que consumes
• Gestión centralizada de logs

Ya sea que desees utilizar las analíticas de logs por observabilidad o seguridad, Elastic te permite ingestarlos una sola vez y aprovecharlos en todas partes.

Analíticas de logs con Elastic

• Log analytics with Elastic Stack (Analíticas de logs con el Elastic Stack)
• Soluciones de monitoreo de logs
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