L'analyse des logs désigne le processus consistant à examiner les logs d'événements générés par ordinateur pour identifier de manière proactive les bugs, les menaces de sécurité et autres risques. L'analyse des logs peut également servir, de façon plus générale, à garantir la conformité aux réglementations en vigueur ou à analyser le comportement des utilisateurs.

Un log est un fichier détaillé qui capture l'activité du système d'exploitation, des applications logicielles ou des terminaux. Il rassemble automatiquement les informations spécifiées par les administrateurs système : messages, rapports d'erreur, demandes et transferts de fichier et demandes de connexion/déconnexion. L'activité étant horodatée, les professionnels informatiques et les développeurs peuvent établir une piste d'audit en cas de défaillance du système, de compromission ou d'événement périphérique.

En quoi l'analyse des logs est-elle importante ?

Bien souvent, l'analyse des logs est avant tout une question de droit. En effet, les entreprises sont tenues de se conformer à des réglementations spécifiques fixant les modalités d'archivage et d'analyse des données.

Au-delà de la question de la conformité réglementaire, l'analyse des logs, lorsqu'elle est effectuée de manière efficace, peut offrir de nombreux avantages aux entreprises, parmi lesquels :

Résolution plus efficace des problèmes

Les entreprises qui compulsent et analysent régulièrement les logs sont généralement à même de détecter les erreurs plus rapidement. Dès lors qu'elles disposent d'un outil avancé d'analyse des logs, elles peuvent même anticiper les problèmes avant qu'ils surviennent, ce qui réduit considérablement le délai et le coût de correction.

Le log aide également le responsable de l'analyse des logs à examiner les événements ayant conduit à l'erreur, ce qui peut faciliter sa résolution et empêcher sa récurrence.

Renforcement de la cybersécurité

Une analyse efficace des logs renforce considérablement les capacités de cybersécurité des entreprises. Un examen et une analyse réguliers des logs permettent aux entreprises de détecter plus rapidement les anomalies, de contenir les menaces et de prioriser les réponses.

Optimisation de l'expérience client

L'analyse des logs aide les entreprises à s'assurer que les applications et outils destinés à leur clientèle sont pleinement opérationnels et sûrs. Grâce à un examen proactif et cohérent des événements de log, les entreprises peuvent identifier rapidement les perturbations, voire les prévenir, ce qui contribue à améliorer la satisfaction des clients et à réduire le taux de rotation.

L'analyse des logs, comment ça marche ?

L'analyse des logs est généralement effectuée par un système de gestion des logs, une solution logicielle qui collecte, trie et stocke les données de log et les logs d'événements provenant d'une multitude de sources.

En recourant à une plateforme de gestion des logs, l'équipe informatique et les professionnels de la sécurité peuvent établir un point d'accès unique aux données pertinentes des endpoints, du réseau et des applications. En règle générale, les logs sont entièrement indexés et interrogeables. Le responsable de l'analyse des logs peut donc accéder facilement aux données dont il a besoin pour prendre des décisions concernant l'intégrité du réseau, l'affectation des ressources ou la sécurité.

L'analyse des logs comprend généralement les opérations suivantes :

Ingestion : cette étape consiste à installer un collecteur de logs afin de recueillir des données provenant de différentes sources au sein de l'infrastructure réseau, notamment le système d'exploitation, les applications, les serveurs, les hôtes et les endpoints.

Centralisation : cette étape consiste à regrouper toutes les données de log au même endroit et dans un format normalisé, indépendamment de la source du log, ce qui simplifie le processus d'analyse et accélère l'utilisation des données à l'échelle de l'entreprise.

Recherche et analyse : cette étape consiste à combiner analyse des logs basée sur l'intelligence artificielle et le Machine Learning et ressources humaines pour examiner et analyser les erreurs connues, les activités suspectes ou d'autres anomalies au sein du système. Le log pouvant contenir de très nombreuses données, il est important d'automatiser autant que possible le processus d'analyse. Il est également recommandé de créer une représentation graphique des données, en recourant à un graphe de connaissances ou à toute autre technologie, afin de permettre à l'équipe informatique de visualiser chaque entrée de log, son horodatage et ses interconnexions.

Surveillance et alertes : le système de gestion des logs exploite l'analyse avancée des logs pour surveiller en continu les logs et y détecter tout événement nécessitant une attention ou une intervention humaine. Le système peut être programmé pour émettre automatiquement des alertes lorsque certains événements se produisent ou lorsque certaines conditions ne sont pas remplies.

Production de rapports : le système de gestion des logs produit un rapport simplifié de tous les événements et met à disposition une interface intuitive que le responsable de l'analyse des logs peut utiliser pour extraire du log des informations complémentaires.

Les limites de l'indexation

De nombreuses solutions logicielles de gestion des logs s'appuient sur l'indexation pour organiser les logs. Autrefois réputée efficace, cette pratique est aujourd'hui considérée comme une activité extrêmement gourmande en puissance de calcul, provoquant une latence entre le moment où les données sont saisies dans le système et celui où elles apparaissent dans les résultats de recherche et les visualisations. Dans un contexte où la vitesse à laquelle les données sont produites et utilisées ne cesse d'augmenter, cette limitation pourrait avoir des conséquences dévastatrices pour les entreprises qui ont besoin d'informations en temps réel sur les performances de leur système et les événements qui s'y produisent.

En outre, les schémas de recherche inhérents aux solutions basées sur l'indexation s'appuient sur des données indexées. Il s'agit là d'une autre limitation critique, surtout si vous devez mener une enquête et qu'il vous est impossible d'effectuer une recherche dans les données disponibles, car celles-ci ont été mal indexées.

Les meilleures solutions du marché proposent une recherche en texte libre, ce qui permet à l'équipe informatique d'interroger n'importe quel champ dans n'importe quel log. Cette fonctionnalité contribue à accélérer le travail de l'équipe sans compromettre les performances.

En savoir plus

Lisez cet article pour découvrir ce qu'est la journalisation en tant que service et quels sont ses avantages par rapport à la journalisation traditionnelle.

La journalisation en tant que service (LaaS)

Méthodes d'analyse des logs

Étant donné les quantités astronomiques de données créées dans le monde numérique d'aujourd'hui, il est devenu impossible pour les équipes informatiques de gérer et d'analyser manuellement les logs dans des environnements technologiques tentaculaires. Ces équipes ont donc besoin d'un système et de techniques avancés de gestion des logs, qui automatisent les principaux aspects des processus de collecte, de mise en forme et d'analyse des données.

Voici quelques exemples de ces techniques :

Normalisation

La normalisation est une technique de gestion des données qui assure le formatage cohérent de l'ensemble des données et des attributs d'un log de transactions, tels que les adresses IP et les horodatages.

Reconnaissance des schémas

La reconnaissance des schémas consiste à filtrer les événements selon un schéma donné afin de distinguer les événements de routine des anomalies.

Classification et étiquetage

Le processus de classification et d'étiquetage consiste à associer aux événements des mots clés et à les classer par groupe, de façon à ce que les événements liés ou similaires puissent être examinés ensemble.

Analyse des corrélations

L'analyse des corrélations permet de regrouper les données de log provenant de plusieurs sources et de les examiner de manière globale.

Ignorance artificielle

L'ignorance artificielle consiste à ignorer activement les entrées qui ne sont pas pertinentes pour l'intégrité ou les performances du système.

En savoir plus

Cet article examine certaines bonnes pratiques en matière de journalisation qui peuvent jeter les bases d'une infrastructure de journalisation à la fois solide et évolutive.

Bonnes pratiques de journalisation

Exemples de cas d'usage de l'analyse des logs

Une analyse efficace des logs offre de nombreux avantages aux entreprises. Voici quelques exemples de cas d'usage utiles :

Développement et DevOps

Les outils et les logiciels d'analyse des logs présentent une valeur inestimable pour les équipes DevOps, qui ont besoin d'une observabilité complète pour identifier et résoudre les problèmes qui surviennent au niveau de l'infrastructure. De plus, comme les développeurs créent du code pour des environnements toujours plus complexes, ils ont besoin de comprendre l'impact qu'aura le code sur l'environnement de production après son déploiement.

Un outil avancé d'analyse des logs permet aux développeurs et aux équipes DevOps d'agréger facilement les données de quelque source que ce soit pour obtenir une visibilité instantanée sur l'ensemble de leur système. L'équipe peut ainsi identifier et résoudre les problèmes, de même que demander des informations plus détaillées.

Sécurité, SecOps et conformité

L'analyse des logs accroît la visibilité, de sorte que les équipes SecOps et chargées de la cybersécurité et de la conformité disposent en continu des informations dont elles ont besoin pour prendre des mesures immédiates et apporter des réponses fondées sur des données. Les retombées sont multiples : amélioration des performances des systèmes, prévention des défaillances de l'infrastructure, protection contre les attaques et conformité garantie aux réglementations complexes.

Cette technologie avancée permet également à l'équipe de cybersécurité d'automatiser une bonne partie du processus d'analyse des logs et de configurer des alertes détaillées basées sur les activités suspectes, des seuils ou des règles de journalisation. L'entreprise peut ainsi allouer ses ressources limitées de manière plus efficace et permettre aux threat hunters humains de se concentrer sur les activités critiques.

Technologie de l'information et ITOps

La visibilité est également importante pour les équipes informatiques et ITOps, qui ont besoin d'une vue d'ensemble sur ce qui se passe au sein de l'entreprise pour identifier et résoudre les problèmes ou les cybervulnérabilités.

Par exemple, l'un des cas d'usage les plus courants de l'analyse des logs est la résolution des erreurs liées aux applications ou des défaillances système. Un outil efficace d'analyse des logs permet à l'équipe informatique d'accéder à de vastes quantités de données afin d'identifier de manière proactive les problèmes de performance et de prévenir les interruptions.

Journalisez toutes vos données et répondez à toutes les questions – gratuitement

Falcon LogScale Community Edition (anciennement Humio) offre une plateforme moderne et gratuite de gestion des logs pour le cloud. Exploitez l'ingestion des données de streaming pour bénéficier d'une visibilité instantanée sur les systèmes distribués, de même que détecter et résoudre les incidents.

Falcon LogScale Community Edition, disponible instantanément et gratuitement, inclut les fonctionnalités suivantes :

  • Ingestion de jusqu'à 16 Go de données par jour
  • Durée de rétention de 7 jours
  • Aucune carte de crédit n'est requise
  • Accès continu sans période d'essai
  • Journalisation sans index, alertes en temps réel et tableaux de bord en direct
  • Accès à notre place de marché et à nos packages, y compris aux guides de création de nouveaux packages
  • Formation et collaboration avec une communauté active

DÉMARRER GRATUITEMENT

Arfan Sharif est responsable du marketing produits pour le portefeuille d'observabilité chez CrowdStrike. Il possède plus de 15 ans d'expérience dans les solutions de gestion des logs, ITOps, d'observabilité, de sécurité et d'expérience client pour des entreprises telles que Splunk, Genesys et Quest. Arfan est titulaire d'un diplôme en informatique de la Buckinghamshire New University, et a travaillé aussi bien dans le marketing produits que dans l'ingénierie commerciale.