Qu’est-ce que l’analyse des journaux ?

Une analyse des journaux peut révéler des modèles ou des anomalies dans les comportements des utilisateurs, identifier les problèmes et déceler des problèmes de sécurité.

L’analyse des journaux permet une surveillance active pour examiner la performance, les comportements et les anomalies de l’application. La surveillance proactive peut aider une équipe à identifier les problèmes qui n’ont pas déclenché d’alerte ou qui ont une explication particulière. Qu’ils déclenchent ou non une alerte, ils s’affichent dans les données du journal.

Les données agrégées et structurées peuvent permettre un dépannage à tous les niveaux. L’analyse des journaux fournit une base de référence pour les activités standard, aidant ainsi à déterminer d’où peuvent venir les écarts avec la base de référence.

Les équipes IT ont une visibilité sur les journaux et les mesures à l’aide d’un tableau de bord de haut niveau qui fournit une vue unifiée des informations et facilite l’analyse. Les tableaux de bord permettent ensuite de mettre en évidence les KPI, les SLA et d’autres statistiques nécessaires à l’aide des données d’une analyse de journaux.

L’analyse des journaux fournit des aperçus sur les données de tendances et les taux de croissance. Un histogramme permet de visualiser un taux de croissance qui peut faciliter la gestion du cycle de vie et la planification de la capacité.

Il est important d’utiliser des données exploitables et précises. Il est possible que les données soient corrompues si :

• Le disque de stockage plante.
• Les applications ne se terminent pas correctement.
• Un virus infecte le système.
• Il y a des problèmes de configuration d’entrée/sortie.

Les données ont tendance à utiliser des conventions de dénomination différentes, car elles sont collectées à partir de différentes sources. Il est important de corréler les données issues des différentes sources et de standardiser la terminologie afin de réduire la confusion et les erreurs lors de l’analyse.

Une fois collectées, nettoyées et organisées, les données sont prêtes à être examinées. Il existe différentes méthodes d’analyse en fonction des processus, de l’utilisation prévue des données et de la taille des ensembles de données. Voici quelques-unes des options disponibles :

• Classification : il peut être plus facile de filtrer et d’ajuster les données lorsqu’elles sont étiquetées avec des mots clés qui les organisent en différentes catégories.
• Reconnaissance de modèles : la détection de modèles par filtrage des messages peut contribuer à la reconnaissance de modèles de données susceptibles d’aider à la détection d’anomalies.
• Ignorance artificielle : les données peuvent être plus difficiles à lire avec des messages de journaux de routine augmentant la densité des données. L’ignorance artificielle est un système d’apprentissage machine qui ignore davantage les mises à jour de routine, sauf si elles n’ont pas eu lieu.
• Analyse de corrélation : il peut s’avérer inefficace de collecter des informations à partir des serveurs, des systèmes d’exploitation et des périphériques réseau lorsqu’il n’existe pas de moyen de comparer les données en cas d’événement unique à l’échelle du système. L’analyse de corrélation utilise les messages de tous les composants liés à un événement.

On parle également de détection d’anomalies multidimensionnelles.

Les entreprises peuvent réagir plus rapidement aux menaces de sécurité, y compris les intrusions et les attaques par déni de service, et identifier plus efficacement leur cause première. Les événements peuvent être évités à l’avenir une fois la cause première identifiée et le problème résolu.

Plusieurs services s’appuient sur l’informatique pour accomplir leurs tâches et leurs responsabilités. L’analyse des journaux permet de détecter les erreurs ou les problèmes système avant qu’ils n’entraînent une panne et de les résoudre rapidement et efficacement. L’analyse des journaux s’inscrit également dans le maintien des accords sur les niveaux de service entre les équipes IT, les autres services et les clients. La proactivité permet d’éviter les interruptions de service et les pannes de produit, qui peuvent entraîner une perte de revenus.

Chaque entreprise et équipe peut améliorer son processus de prise de décision, évaluer ses stratégies et apporter les ajustements nécessaires grâce à l’analyse des journaux.

Les journaux permettent de recueillir des informations sur les conversions, le volume de trafic et la navigation des visiteurs sur un site. Cela permet d’analyser les interactions avec les clients et de déterminer si l’expérience utilisateur pourrait être améliorée ou si l’équipe de ventes doit ajuster la messagerie.

Il est important d’accéder à autant d’informations que possible en cas de défaillance. Il existe deux types d’applications de surveillance :

• Basées sur des règles : lorsque les éléments à surveiller sont identifiés, des outils d’analyse des journaux peuvent être utilisés pour identifier les erreurs et ainsi optimiser les applications. Une équipe peut créer son propre ensemble de règles pour générer des alertes à l’aide d’une série de canaux différents. Toutefois, les règles s’appuient sur les personnes pour connaître tous les problèmes potentiels qui pourraient survenir, ce qui n’est pas évolutif dans l’environnement de services digitaux d’aujourd’hui.
• Analyse des journaux par l’apprentissage machine : les outils d’apprentissage machine peuvent détecter automatiquement les problèmes et identifier les anomalies dans l’écosystème IT, y compris le comportement d’une application. L’outil analyse les données et interprète les problèmes susceptibles de se produire.

La fonctionnalité ServiceNow Health Log Analytics, qui fait partie d’ITOM Predictive AIOps, émet des alertes en cas de premiers signaux de pannes potentielles.

Avec ServiceNow ITOM Health Log Analytics, vous pouvez :

• Obtenir des informations sur les anomalies sans avoir à établir de seuils prédéfinis.
• Bénéficier d’une visibilité sur les problèmes résultant des angles morts que vous n’auriez pas pu anticiper.
• Obtenir des informations sur les causes premières en temps quasi réel, ce qui réduit considérablement le délai moyen de réparation (MTTR).
• Prendre des mesures en cas d’alertes.
• Ajouter des règles d’alerte.
• Marquer des alertes comme étant importantes.
• Filtrer les alertes pour réduire le bruit.
• Afficher et régler l’état des notifications sur l’intégrité du système.
• Ajouter un corrélateur de journaux pour identifier les relations dans les journaux.