O que é análise de logs?

As maiores tendências de negócios e TI, como: aplicações, servidores, infraestruturas em nuvem, IoT e dispositivos móveis, DevOps e arquiteturas de microsserviços, estão nos ajudando a melhorar as operações e a experiência do cliente como nunca antes. Mas essas tendências também resultaram em um crescimento explosivo de dados gerados por máquina, que incluem logs e métricas como transações de usuários, comportamento do cliente, atividade do sensor, comportamento da máquina e ameaças à segurança. Esses dados são complexos, mas também os mais valiosos, pois contêm inteligência operacional para TI, segurança e negócios.

A análise de logs envolve pesquisar, analisar e visualizar dados de máquina gerados por sistemas de TI e infraestrutura de tecnologia para obter insights operacionais. As ferramentas tradicionais de análise de dados simplesmente não foram desenvolvidas para lidar com a variedade e o volume de dados de máquina em rápido crescimento. 

Por que a análise de logs é importante?

Os dados de log estão crescendo continuamente. Sem uma solução holística e orientada por custos, os custos continuarão a crescer sem verificação. Os dados humanos e os dados gerados por máquina estão crescendo com uma velocidade impressionante, na qual os dados gerados por humanos têm uma taxa de crescimento geralmente moderada de dez vezes quando comparada aos dados corporativos. Dados de máquina são estimados para crescer ainda mais.

Qual é a história da análise de logs?

Desde que começamos a criar registros gerados por computador, tentamos analisar esses registros em massa. Os registros são emitidos por dispositivos, aplicações, redes (entre outros), e, então, são sequenciados por tempo em logs. Diversas vezes, esses logs não são totalmente documentados ou formados de maneira consistente em aplicações ou dispositivos, o que reforça ainda mais a análise de logs.

Como será o futuro do mercado de análise de logs?

Os dados de log raramente desaparecem. Eles são apenas armazenados e acessados de forma diferente. À medida que o volume cresce, são necessários métodos cada vez mais sofisticados para armazenar esses dados e compreendê-los. O machine learning está sendo usado para encontrar padrões nessa pilha crescente de dados, mas é possível fazer muito mais para auxiliar na análise de segurança, detecção de fraudes, detecção de anomalias, entre outros.

Quais são os benefícios da análise de logs?

A análise de logs pode responder a perguntas valiosas de análise operacional, como as listadas a seguir. Imagine como seria se você tivesse respostas em tempo real para essas perguntas:

  • A minha infraestrutura está funcionando?
  • Qual é a taxa de latência e de erro?
  • O que ocasionou o problema na minha aplicação?
  • Há alguma atividade de autenticação suspeita?
  • Quais dados foram acessados por este endereço IP?
  • Existem ocorrências de fraude?
  • Em quais conteúdos ou produtos os meus usuários estão interessados?
  • Quais recursos são mais ou menos usados?
  • Quais usuários são mais ativos e por quê?

Para obter uma visão mais aprofundada sobre os benefícios da análise de logs, confira esse artigo da Omdia.

Quais são os desafios da análise de logs?

Alguns dos principais desafios enfrentados pelas ferramentas de análise de logs incluem: 

  • Variedade de dados e volumes de dados que aumentam rapidamente

  • Segurança e custo como requisitos essenciais
  • Resultados preditivos e em tempo real que não são facilmente adicionados a arquiteturas mais antigas

Quem usa a análise de logs?

Os principais usuários da análise de logs são engenheiros de DevOps, equipes de confiabilidade de sites e arquitetos empresariais.

O que faz a análise de logs?

Monitoramento de aplicações e infraestrutura em tempo real

Capture e centralize todos os logs e métricas de suas aplicações e silos de TI para obter visibilidade aprofundada da pilha de aplicações e infraestrutura, bem como garantir o tempo de atividade. É necessário indexar os dados, disponibilizando-os para análise em tempo real, o que possibilitará que você visualize as métricas de performance instantaneamente.

Análise de causa raiz

Identifique rapidamente os problemas em seu ambiente (servidores e código) para reduzir o tempo médio de identificação (MTTI) e o tempo médio para a resolução (MTTR). Com as ferramentas de visualização, você pesquisa milhões de eventos e correlaciona suas aplicações e infraestrutura para diagnosticar rapidamente as causas raiz do problema, melhorando o tempo de atividade.

Análises de clickstream

Obtenha uma visualização em tempo real da performance do seu conteúdo na Web e da interação do usuário com suas aplicações e sites, incluindo o comportamento do usuário, a quantidade de tempo gasto por ele, o conteúdo popular e muito mais. Você pode agregar e analisar logs de clickstream facilmente para obter uma compreensão mais aprofundada de seus clientes.

Inteligência de segurança e gerenciamento de eventos (SIEM)

Centralize e analise eventos gerados em todo o ambiente, incluindo aplicações, redes e sistemas operacionais para identificar quaisquer atividades mal-intencionadas ou suspeitas na rede. Você pode indexar dados assim que são ingeridos, possibilitando a análise de dados de várias fontes instantaneamente e a identificação e prevenção de ameaças mais rapidamente.

Como criar uma estratégia de análise de logs

Sua estratégia de análise de logs precisa abordar a ingestão, transformação e enriquecimento de dados, bem como ser uma estratégia de indexação e fragmentação, planejamento de infraestrutura e, finalmente, do ciclo de vida e arquivamento de dados. Veja abaixo as etapas gerais a serem seguidas: 

  1. Primeiro, você precisa identificar a movimentação ou ingestão de dados. É essencial que você descubra um caminho de ingestão.

  2. Segundo, você precisa configurar a transformação de dados de linhas ou strings de log. A análise de logs muitas vezes funciona com JSON, pois é preciso transformar os dados de forma adequada e enriquecê-los, se necessário.

  3. Terceiro, você precisa descobrir uma estratégia de indexação e fragmentação. A criação adequada de índices é essencial.

  4. Quarto, você também precisa fazer algum planejamento de infraestrutura para descobrir o tipo e a quantidade necessária de instâncias.

  5. Por fim, para controlar o tamanho e o custo dos logs, você precisa de uma estratégia holística para o ciclo de vida e arquivamento dos dados.

Onde devo armazenar meus dados de log?

O Amazon OpenSearch Service oferece uma variedade de níveis de armazenamento para seus dados de log. Você pode selecionar um nível de armazenamento que se adapte aos seus requisitos de consulta (armazenamento de alta atividade, UltraWarm e de baixa atividade).

Quais são as ofertas da AWS para a análise de logs?

Implantação e gerenciamento com facilidade

O Amazon OpenSearch Service simplifica a configuração e a implantação do cluster, ao mesmo tempo que remove a complexidade associada às tarefas de gerenciamento, como provisionamento de hardware, instalação e aplicação de patches de software, recuperação de falhas, backups e monitoramento, permitindo reduzir a sobrecarga operacional e dar foco para requisitos essenciais do negócio.

Obtenção de escala e confiabilidade

Com até três petabytes de armazenamento de instâncias em um único domínio, o Amazon OpenSearch Service permite que você adicione ou remova instâncias facilmente sem tempo de inatividade. O serviço também oferece encriptação integrada em repouso e em trânsito, autenticação de usuário e suporte a VPC, permitindo que você mantenha seus dados seguros.

Integração fácil com outros produtos da AWS

O Amazon OpenSearch Service oferece integrações nativas a outros produtos da AWS, como o Kinesis Data Firehose, o Managed Streaming for Kafka, o IoT, o CloudWatch Logs, o KMS, o Cognito e o IAM, para que você possa realizar a ingestão, análise e visualização de dados de quaisquer fontes com segurança.

Redução de custos

Com o Amazon OpenSearch Service, você paga somente pelo que usa. Não há taxas antecipadas ou requisitos de uso. Com monitoramento 24 horas por dia e 7 dias por semana, além do suporte da AWS, você não precisa de uma equipe de especialistas do Elasticsearch para escalar, proteger e monitorar a infraestrutura, resultando em uma redução do custo total de operações.

Como funciona a análise de logs com a AWS?

Com a AWS, você pode desenvolver diferentes soluções para consolidar, monitorar e analisar seus dados de logs com eficiência. Essas soluções fornecem uma visão simplificada de suas aplicações, sistemas e informações de logs da AWS para obtenção de inteligência operacional em tempo real.

Centralização dos registros de logs usando o Amazon OpenSearch Service

Em combinação com outros produtos da AWS, essa solução desenvolvida pelo Amazon OpenSearch Service oferece um ambiente pronto para uso e altamente disponível para que você comece a registrar e analisar seu ambiente e suas aplicações da AWS rapidamente. Conceitos básicos do Amazon OpenSearch Service »

O diagrama abaixo apresenta a arquitetura de centralização dos registros de logs. Para saber mais, leia o Centralized logging solution brief (Resumo da solução de centralização do registro em log). 

análise de logs do opensearch

Monitoramento em tempo real usando o Amazon Kinesis

Usando o Amazon Kinesis em conjunto com o AWS CloudTrail e o Amazon CloudWatch, essa solução permite que você crie uma solução com tecnologia sem servidor para monitorar suas aplicações em tempo real. Conceitos básicos do Amazon Kinesis »

O diagrama abaixo apresenta a arquitetura de monitoramento de aplicações em tempo real. Para saber mais, siga esse tutorial prático.

Como os clientes estão implementando a análise de logs?

Monitoramento de aplicações e infraestrutura em tempo real

Capture e centralize todos os logs e métricas de suas aplicações e silos de TI para obter visibilidade aprofundada da pilha de aplicações e infraestrutura, bem como garantir o tempo de atividade. O Amazon OpenSearch Service indexa os dados, disponibiliza-os para análise em tempo real e permite a visualização das métricas de performance em tempo real usando os painéis do Kibana.

A Expedia Group, uma das principais empresas de viagens do mundo, usa o Amazon OpenSearch Service para monitoramento de aplicações. O Amazon OpenSearch Service possibilita que a Expedia monitore amplos volumes de logs do Docker de maneira econômica, identifique e solucione problemas em tempo real, escale facilmente para acomodar fontes de log adicionais e descarregue a sobrecarga operacional.  Saiba mais »

Análise de causa raiz

Identifique rapidamente os problemas em seu ambiente (servidores e código) para reduzir o tempo médio de identificação (MTTI) e o tempo médio para a resolução (MTTR). Com o Kibana integrado, o Amazon OpenSearch Service permite que você pesquise milhões de eventos e correlacione suas aplicações e infraestrutura para diagnosticar rapidamente as causas raiz do problema, melhorando o tempo de atividade.

A Autodesk, fornecedora líder de software de engenharia e design 3D, usa produtos da AWS, incluindo o Amazon OpenSearch Service, o Amazon Kinesis Data Firehose e o Amazon Kinesis Data Analytics, para desenvolver uma solução de log unificada e econômica que encontre e solucione problemas em aplicações com mais rapidez, além de melhorar a experiência do cliente.  Saiba mais »

Análises de clickstream

Obtenha uma visualização em tempo real da performance do seu conteúdo na Web e da interação do usuário com suas aplicações e sites, incluindo o comportamento do usuário, a quantidade de tempo gasto por ele, o conteúdo popular e muito mais. Usando o Amazon OpenSearch Service e o Amazon Kinesis Data Firehose ou o Amazon Managed Streaming for Kafka, você pode agregar e analisar seus logs de clickstream com facilidade para obter uma compreensão mais aprofundada dos clientes.

A Hearst Corporation, uma importante empresa de mídia, desenvolveu uma plataforma de análise de clickstream usando o Amazon OpenSearch Service, o Amazon Kinesis Streams e o Amazon Kinesis Firehose para transmitir e processar 30 terabytes de dados por dia. Com essa plataforma, a Hearst pode disponibilizar aos editores, em questão de minutos, o fluxo de dados completo, desde cliques no site até dados agregados.  Saiba mais »

Inteligência de segurança e gerenciamento de eventos (SIEM)

Centralize e analise eventos gerados em todo o ambiente, incluindo aplicações, redes e sistemas operacionais para identificar quaisquer atividades mal-intencionadas ou suspeitas na rede. O Amazon OpenSearch Service permite a indexação de dados assim que são ingeridos, possibilitando que você analise dados de várias fontes instantaneamente, bem como encontre e evite ameaças mais rapidamente.

Próximas etapas para a análise de logs da AWS

Confira esses recursos recomendados: 

  1. Inicie sua avaliação gratuita do Amazon OpenSearch Service
  2. Participe do workshop Crie uma solução de análise de logs
  3. Você também pode começar a usar gratuitamente com o nível gratuito do Amazon OpenSearch Service. Use até 750 horas por mês em instâncias small.search t2 e t3 com o nível gratuito da AWS.

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