Qu'est-ce que l'agrégation centralisée des journaux pour SaaS ?

L'agrégation centralisée des logs pour SaaS est le processus de collecte des données de logs provenant de diverses sources au sein d'une application SaaS et de son infrastructure sous-jacente et de leur stockage dans un référentiel central.

Ce référentiel peut être une plateforme de gestion des journaux dédiée, un service basé sur le cloud ou même un simple serveur de fichiers.

L'agrégation des journaux SaaS contribue à l'évolutivité et à la rentabilité, tandis que les outils sur site peuvent amplifier les problèmes dans ces domaines. Vous devez également utiliser l'agrégation des journaux SaaS si l'accessibilité est importante pour vous.

Les exemples incluent :

• Aucun investissement matériel/logiciel n'est nécessaire en raison des ressources et de l'infrastructure ; les outils sur site sont comparativement coûteux. Vous devez utiliser le SaaS si vous devez faire évoluer vos opérations en fonction de l'évolution des besoins. 
• En raison de l'investissement initial en matériel/logiciel, vous pouvez réduire les coûts ; le déploiement sur site est notoirement coûteux et chronophage, en plus d'être inflexible. 
• Gestion budgétaire simplifiée en raison de l'absence de coûts permanents ; vous devez gérer et entretenir régulièrement les logiciels sur site, ce qui entraîne des dépenses supplémentaires.

L'agrégation centralisée des journaux capture les journaux de différentes sources. Après cela, elle les normalise puis les unifie au sein d'un référentiel centralisé et consolidé.

L'agrégation des journaux permet à l'analyse et à la corrélation des données d'avoir une piste d'audit unifiée. Vous pouvez également avoir une conformité réglementaire en raison de la source unique de vérité pour les sujets opérationnels et de sécurité. 

La détection d'anomalies en temps réel implique l'analyse des données de journal telles qu'elles sont à l'instant présent. En faisant cela, vous devriez remarquer des modèles qui ne sont pas normaux. 

Les modèles de mémoire à long terme (LSTM) et d'autres techniques permettent cela. Ces modèles facilitent la détection d'anomalies sur plusieurs lignes de journal en représentant les dépendances temporelles des séquences d'événements de journal.  

Lorsque vous utilisez ce type de détection d'anomalie, vous devez résoudre les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent. Utilisez la détection d'anomalie pour la fiabilité et la résilience du système ; des failles de sécurité, des pertes de données et des interruptions de service peuvent se produire sans elle.

Après avoir été collectées à partir de différentes sources, les données de logs sont agrégées en un seul endroit sur une plateforme unique. Ensuite, les plateformes de gestion des logs et d'autres outils gèrent les informations avant de les traiter pour que vous puissiez les analyser et les surveiller. 

Une fois que les outils ont filtré les journaux et les ont classés en catégories, vous devez utiliser les données pour résoudre les erreurs. Vous devez également utiliser les données pour noter les améliorations nécessaires du système et identifier les tendances.

Les mesures de sécurité et une configuration appropriée doivent faire partie de vos pratiques. Des politiques de conservation des données sont également nécessaires.

La normalisation et l'analyse des journaux standardisent et structurent les données provenant de différentes sources, ce qui signifie que vous devez les utiliser pour la sécurité et la conformité à des fins. Utilisez les fonctionnalités de recherche et d'analyse dans votre cadre de réponse aux incidents. 

Les journaux standardisés sont une source unique de vérité pour CrowdStrike et d'autres cas d'utilisation opérationnels/de conformité, bien que cela puisse être coûteux en termes de calcul.

L'analyse et la normalisation des journaux dans les systèmes SIEM permettent également une gestion approfondie des événements et une analyse de la sécurité (TechExamPrep) ; notez que comme la normalisation, cela peut consommer beaucoup de données.

Les aspects potentiels à prendre en compte sont : 

• Gestion des données: Vous pourriez avoir besoin de pratiques de gestion des données efficaces pour gérer des journaux volumineux provenant de plusieurs zones.
• Complexité des données : Préparez-vous à divers formats et structures de données avec des outils avancés de normalisation et d'analyse.
• Sécurité des données: Vous traitez probablement des informations de journal sensibles, alors mettez en œuvre des pratiques de confidentialité et de sécurité des données.

L'agrégation des logs est essentielle pour centraliser la gestion des logs, mais ses avantages et ses cas d'utilisation s'accompagnent également de défis.

• Bien que la journalisation et la collecte de données de conformité et d'audit soient centralisées et simplifiées, la gestion d'un volume élevé de logs peut également nécessiter beaucoup de ressources. 
• Un dépannage, une identification, une surveillance de la sécurité et une réponse aux incidents plus rapides sont possibles, mais vous avez besoin de matériel et d'expertise dédiés.
• Les rapports et le dépannage sont plus faciles, mais vous devez identifier les problèmes potentiels de sécurité et de confidentialité.