¿Qué es la agregación de registros centralizada para SaaS?

Centralized log aggregation for SaaS is the process of collecting log data from various sources within a SaaS application and its underlying infrastructure and storing it in a central repository.

This repository can be a dedicated log management platform, a cloud-based service, or even a simple file server.

SaaS log aggregation helps with scalability and cost-effectiveness, whereas on-premises tools can amplify problems in these areas. You should also use SaaS log aggregation if accessibility is important to you.

Examples include:

• No se necesitan inversiones en hardware o software debido a los recursos y la infraestructura; las herramientas locales son comparativamente costosas. Deberías usar SaaS si necesitas escalar tus operaciones según las necesidades cambiantes. 
• Debido a la inversión inicial en hardware o software, puedes reducir costos; la implementación local es notoriamente costosa y lleva mucho tiempo, además de ser inflexible. 
• Gestión de presupuesto simplificada debido a la ausencia de costos continuos; tienes que gestionar y mantener regularmente el software local, lo que genera más gastos.

La agregación de registros centralizada captura registros de diferentes fuentes. Después de hacer esto, los normaliza y luego los unifica dentro de un repositorio centralizado y consolidado.

La agregación de registros da como resultado que el análisis y la correlación de datos tengan una pista de auditoría unificada. También puedes tener cumplimiento normativo debido a la única fuente de verdad para temas operativos y de seguridad. 

La detección de anomalías en tiempo real implica analizar los datos de registro tal y como están en el momento. Al hacer esto, deberías notar patrones que no son normales. 

Los modelos de memoria a largo y corto plazo (LSTM) y otras técnicas lo permiten. Estos modelos facilitan la detección de anomalías en varias líneas de registro al representar las dependencias temporales de las secuencias de eventos de registro.  

Al utilizar este tipo de detección de anomalías, debe abordar los problemas potenciales antes de que se intensifiquen. Utilice la detección de anomalías para la confiabilidad y resiliencia del sistema; sin ella, pueden ocurrir brechas de seguridad, pérdida de datos e interrupciones del servicio.

Después de recopilarse de diferentes fuentes, los datos de registro se agregan en una ubicación en una sola plataforma. Luego, las plataformas de administración de registros y otras herramientas administran la información antes de procesarla para que usted la analice y monitoree. 

Una vez que las herramientas hayan filtrado los registros y los hayan clasificado en categorías, debe utilizar los datos para solucionar errores. También debe utilizar los datos para observar las mejoras necesarias del sistema e identificar tendencias.

Las medidas de seguridad y la configuración adecuada deben formar parte de sus prácticas. También se necesitan políticas de retención de datos.

La normalización y el análisis de registros estandarizan y estructuran datos de diferentes fuentes, lo que significa que debes usarlos para seguridad y cumplimiento propósitos. Usa las funciones de búsqueda y análisis en tu marco de respuesta a incidentes. 

Los registros estandarizados son una única fuente de verdad para CrowdStrike y otros casos de uso operativos/de cumplimiento, aunque puede ser computacionalmente costoso.

El análisis y la normalización de registros en sistemas SIEM también permiten una gestión de eventos en profundidad y un análisis de seguridad (TechExamPrep); ten en cuenta que, al igual que la normalización, esto puede consumir una gran cantidad de datos.

Los aspectos potenciales a considerar son: 

• Gestión de datos: Es posible que necesites prácticas eficaces de gestión de datos para manejar registros de gran volumen de varias áreas.
• Complejidad de los datos: Prepare for diverse data formats and structures with advanced normalization and parsing tools.
• Seguridad de Datos: You’re likely dealing with sensitive log information, so implement data privacy and security practices.

Log aggregation is essential for centralizing log management, but its benefits and use cases also come with challenges.

• While compliance and audit logging/collection is centralized and simplified, high log volume management may also be resource-intensive. 
• Faster troubleshooting, identification, security monitoring, and incident response are possible – but you need dedicated hardware and expertise.
• Reporting and troubleshooting are easier, but you need to identify potential security and privacy issues.