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2 febbraio, 2017 (Lettura 3 minuti)

Perché dovresti adottare una Soluzione di Log Analytics

 PERCHÉ DOVRESTI ADOTTARE UNA SOLUZIONE DI LOG ANALYTICS

Anche tu fatichi ad avere una visione d’insieme dei dati presenti all’interno della tua Azienda? Non sei l’unico, moltissime imprese hanno lo stesso problema: è infatti sempre più complicato eseguire analisi di grandi quantità di dati di differenti tipologie, a causa di un continuo aumento esponenziale delle informazioni.

La raccolta ed analisi dei Big Data è quindi divenuta fondamentale al fine di scoprire modelli nascosti, correlazioni sconosciute ed altre informazioni utili per ottenere vantaggi competitivi rispetto ai competitors e benefici in termini di business.

Spesso le aziende riscontrano però diversi problemi che complicano la gestione aziendale e il raggiungimento di questi obiettivi, per citarne alcuni:

  1. Molto spesso il numero dei device nelle aziende è in continuo aumento, ma non esistono strumenti adatti alla raccolta, al monitoraggio e all'analisi dei dati, per cui non si riesce quasi mai a sfruttare il valore che questi dati potrebbero offrire.
  2. Per motivazioni legislative e di compliance, è necessario memorizzare e conservare enormi quantità di dati in maniera flessibile e al tempo stesso compatibile con altri sistemi.
  3. L’incapacità di reperire informazioni anomale rilevanti all’interno di grandi moli di dati non consente di rilevare eventuali problematiche nascenti in ambito security e operations. Spesso inoltre le migliaia di alert di sistema, non adeguatamente suddivisi fra utili o meno, non permettono di identificare le emergenze, rendendo così il processo poco intuitivo e molto lento.

Il modo migliore per risolvere questi problemi è utilizzare un Software per la Log Analysis.

 

La Log analysis

Per capire cosa sia la log analysis, partiamo dalla definizione di Log. Un file di log è un elenco di record che raccolgono lo stato di esecuzione di un sistema (può trattarsi di un’applicazione, di un sistema operativo, o di sistemi integrati).

Cosa controlla un file di log? Solitamente cerca di identificare errori di applicazioni o situazioni che non dovrebbero essersi verificate, come ad esempio situazioni di errore.

La Log Analysis consiste nell'interpretazione ed estrazione dei dati dai log al fine di definire, a partire da questi, il comportamento dell’intero sistema per risolvere i problemi che si sono verificati.  I principali obiettivi sono:

  1. il tracciamento dei problemi
  2. la prevenzione di incidenti di sicurezza
  3. la loro risoluzione

 

Log analysis software 

Per venire incontro alle esigenze di chi, tutti i giorni, ha la necessità di aggregare gli eventi in maniera ottimale, esistono software che riescono a risolvere il grande problema della lettura e dell’interpretazione dei log.

Come funzionano?

Questi software usano il processo di Big Data Analytics, cioè la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati di diverso tipo, per riuscire a portare alla luce i dati rilevanti tra tutte le informazioni, per capire trend, collegamenti o correlazioni utili ad ottenere vantaggi competitivi nei confronti dei concorrenti o a migliorare la gestione aziendale.

Che caratteristiche devono avere?

Innanzitutto è fondamentale avere un log molto dettagliato. Il software di analisi utilizzato dovrebbe inoltre avere le seguenti caratteristiche:

  1. Riduzione delle tempistiche di analisi della causa di un problema, tramite un’unica applicazione che ricerca, filtra e visualizza i dati
  2. Possibilità di analisi di registri e di dati non strutturati
  3. Correlazione dinamica di documentazione, note operative e avvisi

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Elastic

Il miglior software in commercio per la log analysis è Elastic, utilizzabile in ambiti molto diversi tra loro, anche se uno dei più importanti è il Big Data Analytics and Management, in quanto consente di consultare in maniera immediata enormi moli di dati. Non posso però dimenticare di citare anche la sua applicazione in ambito Security e per la ricerca.

Perché Elastic è così importante?

Ci sono diverse motivazioni che hanno portato le aziende a scegliere questa soluzione:

  1. Permette di trarre utilità e vantaggi dalle grandi moli di dati, dai flussi di Tweets, ai log di Apache, ai blog Wordpress.
  2. È in grado di generare report sulle attività svolte dagli utenti, oltre che tendenze, andamenti e sviluppi sull’organizzazione, il comportamento e l’utilizzo delle piattaforme in esame.
  3. Supporta software open-source distribuiti, scalabili e flessibili per la ricerca e l’analisi in tempo reale.

Quattro tool diversi formano lo stack di Elastic:

  1. Elasticsearch, un motore di ricerca in tempo reale per grandi quantità di dati e uno dei punti di forza principali di Elastic
  2. Logstash, progettato per l’analisi e l’elaborazione
  3. Kibana per la visualizzazione real-time
  4. un pacchetto di estensioni che aggiunge funzionalità di sicurezza, alert, monitoraggio, reporting, machine learning e graph analytics.

La Log Analytics è solo uno degli elementi fondamentali del DevOps, metodologia che consente di gestire al meglio l’intera azienda grazie ad un unico flusso di lavoro tra Developers e Operators. Scopri come migliorare anche la tua organizzazione aziendale con questo metodo scaricando la guida gratuita.

Sei interessato ad Elastic e vuoi vederne il funzionamento e la simulazione di casi d'uso? Guarda la nostra DEMO ON DEMAND in cui ti mostriamo l'utilizzo dei vari componenti a partire dalla Log analysis fino all'analisi, la ricerca, visualizzazione, Machine Learning e monitoring:

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l’autore

Marco Bizzantino

Marco Bizzantino
Marco Bizzantino is the CIO/CISO at Kiratech, based in Verona, Italy. Marco start as a linux system administrator, focusing on security issue, both server and network side, being interested on hardening, penetration test, security audit, firewall and cryptography. Since 2002 he follows virtualization solutions, mainly with vmware and RHEL based hypervisor, working on several mission critical systems in the financial and medical industries. Recently Marco is keeping his interest on log aggregation, analysis software and machine learning, to support searches, investigations, monitoring and give the real-time approach that a complex IT infrastracture demands. Thanks to the DevOps culture Marco acquired strong skills on containers, CI/CD, automation and anything related to the new processes the IT now requires.

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