データほど強力で、恐ろしく、圧倒され、しかし重要なものは他にほとんどありません。
重要なビジネス アプリケーション向けにクラウド ソリューションに移行する企業が日々増えている中、この膨大な量のデータに対処するには堅固なログ管理手法が役立ちますが、それと同時に、組織はデジタル エクスペリエンスの信頼性とセキュリティを確保するために、1 回限りの分析で引き出す実用的なインサイトにも依存しています。
Gartnerの調査によると、企業の IT 支出の半分以上は、クラウドベースのプラットフォームと製品に費やされています。特に、重要なビジネス オペレーションに関して言えば、ログ管理とログ分析が極めて重要な役割を果たします。Gartner はこう述べています:
「クラウドのペースに追い付けないテクノロジーやサービス プロバイダは、見捨てられるリスクが高まるか、よくても成長率の低い市場に追いやられてしまうことになる。」
ここではログ分析を概説し、知っておくべき事柄と、使い始めるためのヒントを取り上げます。
企業 (および企業とその顧客が依存しているテクノロジー) によって、さまざまなソースからデータがどんどん生成されています。
ここで言うログ、あるいはログ ファイルとは、オペレーティング システム、アプリケーション、サーバ、その他のデバイスにおける使用パターン、アクティビティ、オペレーションの情報を記録した、コンピュータによって生成されるデータ ファイルのことです。これらのタイムスタンプ付きデジタル レコードは、特定のアクションやイベントを記述し、以下を含むさまざまなソースから具体化されます。
アプリケーション
アプリケーション インフラストラクチャ
クラウド インフラストラクチャ
コンテナ
ロード バランサ
ネットワーク
サーバ
ログを使用してこれらのコンポーネントを効率的に監視することで、ログ管理とログ分析の強固な基盤となる貴重なインサイトが得られます。
ログ管理とは、「多数のログ データ セットを収集、管理、保存、およびアーカイブする」一連のプロセスを意味します。サイトの信頼性やより広範な DevOps フレームワークにおけるログ管理とは、関連システムからログ データを収集するだけでなく、分析する作業も伴います。その目的は「パフォーマンスをモニタリングして改善すること、そして問題とバグを特定してセキュリティを強化すること」です。
別の見方をすると、次のようになります。標準的な組織では、ログ管理とログ分析は互いに関連していますが、この 2 つはそれぞれ、ログ データの処理の異なる側面を指しています。ログ管理は、ログ データを収集、保存、および管理するために使用されるプロセスやツールを指しています。一方、ログ分析は、ログ データを分析して重要なインサイトを引き出し、有用な情報を生成することを指します。
ログ分析の目標は、ログ データを利用して組織の効率性と有効性を高めること、問題を特定してトラブルシューティングすること、そしてシステムの正常性とパフォーマンスをモニタリングすることです。この 2 つの手法を合わせると、問題を効率的に探索、診断、理解、および軽減するためのフレームワークとなります。
ログ分析を行うには、複雑で、しばしば多種多様なソースやタイプからなるデータを操作し、そのようなログから特定の情報を抽出する必要があります。データを編成、処理、解釈するためによく使われる手法は次のとおりです。
パターン認識 - リアルタイム データを過去のパターンと比較して、異常、変則、あるいはエラーを明らかにします (これにより迅速な診断と修正が可能になります)。
分類とタグ付け - 特定のエラーのタイプや場所を特定してそれに対処できるように、類似するログ エントリをタイプごとにグループ化します。
相関分析 - さまざまなソースから収集したログを 1 つにまとめて、システムとイベントの間の明確な関係や潜在的な相関を特定します。
正規化 - ログ データにインデックスを付けて標準化し、比較や分析を行いやすい共通の形式に変換します。
「ログ分析ソリューション」とは、組織におけるログ管理/分析の優先事項を表す 1 つの特定のツール、プラットフォーム、またはフレームワークを指すことがあります。最新型のツールがなければ、組織の次のような課題が未解決のまま残るでしょう。
サイロ化されたデータが、開発チームとサイト信頼性エンジニアリング (SRE) チームの間で、また Ops チームとセキュリティ チームの間で生じます。
膨大な量のログ データが原因で、ログ データから適切な可視性と実用的なインサイトを引き出すのが困難になります。
平均解決時間 (MTTR) が長くなり、ログから情報を取得するまでに時間がかかりすぎると、チームのトラブルシューティング能力が阻害されます。
包括的なログ管理/分析プラットフォームはこれらの課題への取り組みを 1 つに集約し、システム パフォーマンスと出力の傾向や乱れを理解するのに役立つ信頼できる単一の情報源となります。
システム ログは、アクションにつながる情報の宝庫です。リソースが正常かつ最適に機能しているかどうかといった情報がそこから得られます。ログ管理とログ分析は、可観測性およびセキュリティ ユース ケースの基盤 (つまりシステムの動作、アクション、出力、セキュリティ体制を評価して調査するための基盤) となります。
つい最近まで、ログを収集して評価するには面倒な手作業が必要で、人間のエラーの影響を受けることがよくありました。DevOps チームとセキュリティ チームが正確かつ最新の情報にアクセスして処理できなければ、彼らの状況は不利になります。
ログ分析のユース ケースを大まかに分類すると、先行型モニタリング、トラブルシューティング、デジタル フォレンジック調査、データ分析およびレポートの 4 つです。
先行型モニタリング:アプリケーションのパフォーマンスとセキュリティをモニタリングすることで、組織はパフォーマンスとシステム動作をタイムリーかつ直接的な方法で把握し、それらを改善できます。先行型モニタリングでは異常または変則的なアクティビティの特定や、セキュリティ イベントの調査などが行われます。
データ分析およびレポート機能:データを収集するだけでなく、それをアクション可能な、実用的なものにすることも必要です。あらゆるログ管理またはログ分析プログラムでは、極めて重要なシステム パフォーマンス情報やその他の関連メトリクスに簡単にアクセスし、それを理解して、アクションを起こすことができます。直感的なカスタム ダッシュボードにより、誰もが同じデータを使用し、よく調整された優先順位に従って操作できるようになります。
一般的に言えば、最新型のログ分析ソリューションを実装すると、次のような能力が備わるという極めて大きなメリットがあります。
ビジネス オペレーションを合理化したり、パフォーマンスを最適化したりする機会を特定することで、IT 自動化の可能性などの効率化につながります。
根本原因分析の向上、効果的なトラブルシューティング、インシデント対応/解決の迅速化につながるフレームワークを実装できます。
主なアイテムに優先順位を付けて、帯域幅を適切に使用できるよう、リソースの割り当てとプロビジョニングを改善できます。
先行型の継続的モニタリングによってサイバーセキュリティ対策を強化できます。
業界固有の規制機関へのコンプライアンス (HIPAA や GDPR など) を維持できます。
タイムリーで有意義なコラボレーション (たとえばクラウド アーキテクトとオペレータの間のコラボレーション) を行う機会が増えます。
Web サイト トラフィック、コンバーション エラーなどのメトリクスを評価して、セールスおよびマーケティング キャンペーンの有効性を高めることができます。
ログ管理プロセスは一般的に次の 4 つのステージからなり、それぞれのステージでログ分析を活用できます。
ログの収集 - オペレーティング システム、アプリケーション、クラウド インフラストラクチャ、ネットワーク デバイスなどから収集します。ログを収集して集約することで、継続的なモニタリングとタイムリーなログ分析に対応するための基盤ができます。優れたログ集約ツールは、ログ分析プロセスを効率化する信頼性の高い、一貫性のある手順を備えています。
つのリポジトリつまり場所にログを一元化してインデックスを付け、IT インフラストラクチャ全体からアクセスしやすくすることで、ログ分析に必要な基盤を築きます。多種多様なシステムとプロセスからデータが生成される複雑な環境では、一元的ロギングのベスト プラクティスに従うと、信頼できる情報源を確実に共有できます。
データの検索と分析で手作業に依存していると、面倒な作業になります。手作業に頼った方法でデータをコンパイルしてエラーのない完全性を確認するにはかなりの時間がかかるため、迅速な対応が難しくなります。Sumo Logic のようなソリューションは、有意かつ効率的にログ データを解釈して実用的なインサイトを得るのに必要なログ分析機能を備えています。
システム パフォーマンスとデータをモニタリングすることで、完全性と信頼性を向上させ、変則やその他の問題を効率的に見つけることができます。Sumo Logic の分析プラットフォームでは、継続的モニタリングを拡張して、特定のイベントが発生した場合や条件に一致した場合に通知するカスタム アラートを使用できます。
ログを分析/解釈してアクションにつなげるための効果的かつ反復可能なフレームワークを実現するには、次のベスト プラクティスに従ってください。
組織のインフラストラクチャは最適に機能しているか? プロセスを効率化または改善できる機会があるとしたら、それはどの部分か?
レポートが生成される原因、またはアプリケーションの問題の原因は何か?何がインジケータとなるか (レイテンシやエラー率など)?
認証手順は理にかなっているか? それらの認証手順によって適切なレベルのセキュリティが確保されているか?
ユーザたちは特にどんなコンテンツ、手順、あるいはサービスに依存しているか? それらはユーザの期待を満たしているか?
パスワードの変更、不正なログイン、ネットワーク ポート スキャン、新しく作成されたユーザ アカウントを、組織のすべてのオンプレミスおよびクラウド システムで追跡しているだろうか?
データを秩序正しく取り込む。アクセスと分析を容易にする目的でデータを構造化してリポジトリに一元化します。こうすることで、分析と解釈が効率化されるとともに、交差分析が可能になります。
データの相関関係を特定する。(サイロ化されたデータとは対照的に) 組織全体でデータにアクセスして分析することができれば、データの中にある有意な相関関係をより簡単に検出して理解できます。根本原因の分析を効率化し、関連するログ管理フレームワークと分析機能を改善するには、これが不可欠です。
リアルタイム データを監視する。十分に確立されたログ管理とログ分析には、継続的なモニタリングと先行型の分析という顕著な特徴があります。これらのプロセスを実施している組織は、根本原因の分析を効率化して問題をより迅速に修正できます。
アラートをセットアップする。アプリケーション パフォーマンスとセキュリティ アクティビティに関するしきい値を設定します。その後、インジケータがそれらのしきい値を上回る/下回る起因となるイベントが発生したときに自動的にトリガされるアラートを設定します。こうすれば、データ分析で掘り下げて、トラブルシューティングできるようになります。
Sumo Logic のリアルタイム SaaS 分析ブラットフォームは、次のような機能のツールとインサイトを提供することで企業を強化します。
アプリケーション データと統合データを、アクセス可能で追跡可能なリポジトリの中に収集して一元化します。
パフォーマンス データやその他のメトリクスを追跡するカスタマイズ可能なダッシュボードを使用して、データを監視して視覚化します。
問題を特定してコンプライアンスを保証するように設計された、リアルタイム ログ分析を使用して検索および調査します。
疑わしいイベントやその他の問題が発生した場合に警報を発して通知します。これは機械学習アルゴリズムによって強化され、年中無休の監視/管理が可能になります。
その目標は、パフォーマンスの問題やセキュリティ上の脅威をすばやく検出し、大惨事が起きる前に是正することです。Sumo Logic には、アプリケーションのモニタリングと可観測性、インフラストラクチャ モニタリング、クラウド セキュリティ モニタリングなど、さまざまな先行型モニタリング用ツールが揃っています。
Sumo Logic のようなログ分析プラットフォームを使用すれば組織が強化され、よりスマートでより迅速な意思決定を下せるようになります。DevOps チームやセキュリティ チームは、リアルタイム分析とインサイトに基づくタイムリーな推奨を活用でき、このすべてが単一のプラットフォームで可能になります。
データがますます複雑かつ膨大になっていく状況で、この重要性は増しています。デジタル トランスフォーメーションに遅れを取っている企業にとって、先行型の継続的モニタリングを実施するのは極めて困難でしょう。最新型のソリューションなら、サイロ化されたアプリケーション アーキテクチャやチームに関連する問題など、インテリジェンスのギャップを見つけ、それを理解して対処できます。
ワークフローが複数の小さな要素に分割されて、それぞれの要素の担当が組織全体にわたり分散されていると、データ環境は複雑化します。このような環境では、各チームがデータの全体像を捉えて理解/アクセスするのが難しくなり、データの有用性と実用性が損なわれます。Sumo Logic は、これらのシステム、および各システムで生成されるデータを直感的なリポジトリに一元化することで、品質向上を実現し、データの全体像を捉えるスピードを加速します。
さらに、アーキテクチャやインフラストラクチャがサイロ化されていると、完全かつスケーラブルなデータ システムを実現するのは困難です。Sumo Logic のマルチクラウド ソリューションは、組織全体およびさまざまなクラウド環境で収集されたデータを単一のインターフェイスに集約し、データにアクセスしやすくして、継続的なリアルタイムのモニタリングを可能にします。
組織のログ管理/分析システムがまとまりに欠ければ欠けるほど、先を見越して最新のセキュリティ脅威から保護することは困難になります。Sumo Logic のプラットフォームを使用すれば、脅威の検出や対応といった重要なプロセスが加速します。すばやく簡単に脅威を検出し、そのリスクを評価して、適切に対処できるようになります。
「知識は力なり」という諺にはもっともな理由があり、一般的にそのとおりです。ログ分析のコンテキストで言うと、これは信頼できる単一の情報源を確立すること、誰もが情報を取って同じ土台に立てるようにすることを意味します。組織は、極度にサイロ化されたアプローチからできる限り脱却する必要があります。Sumo Logic を活用すると、技術チームとビジネス チームが同じ場所から説得力のあるリアルタイム インサイトを取得できます。
Sumo Logic は、Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft Azure などの広く使われているアプリケーションとのネイティブ統合機能を活用してワークフローを効率化できるように組織を支援します。スケーラビリティと柔軟性を念頭に構築された Sumo Logic では、必要に応じてカスタム クエリを実装できます。
Barnes & Noble、Grammarly、Genesys、LendingTree、Pokémon、Ulta Beauty といった企業に見られる共通点は何でしょうか。弊社のお客様のごく一部であるこれらの企業のストーリーをお読みいただけます。これらのストーリー、また他の多くの事例は、弊社の提供する次のような価値を示しています。
アプリケーションの信頼性の保証
最新の脅威からの保護と防御
クラウド インフラストラクチャに対するインサイトの獲得
適切なパートナーと協力すれば、驚異的なデータの増加にも対処できます。Sumo Logic ログ分析を利用すると、未知の世界に閉ざされていたデータを大きな成長機会に変えることができます。
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