SaaS용 중앙 집중형 로그 수집이란?

SaaS용 중앙 집중화된 로그 집계는 SaaS 애플리케이션 내의 다양한 소스와 기본 인프라에서 로그 데이터를 수집하여 중앙 저장소에 저장하는 프로세스입니다.

이 저장소는 전용 로그 관리 플랫폼, 클라우드 기반 서비스 또는 간단한 파일 서버일 수 있습니다.

SaaS 로그 집계는 확장성과 비용 효율성에 도움이 되는 반면, 온프레미스 도구는 이러한 영역의 문제를 증폭시킬 수 있습니다. 액세스 가능성이 중요한 경우 SaaS 로그 집계를 사용해야 합니다.

예시:

• 리소스와 인프라 때문에 하드웨어/소프트웨어 투자가 필요하지 않습니다. 온프레미스 툴은 비교적 비쌉니다. 변경되는 요구 사항에 따라 운영을 확장해야 하는 경우 SaaS를 사용해야 합니다. 
• 하드웨어/소프트웨어에 대한 선행 투자 때문에 비용을 절감할 수 있습니다. 온프레미스 배포는 유연하지 않을 뿐만 아니라 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 것으로 악명이 높습니다. 
• 지속적인 비용이 없어 예산 관리가 간소화됩니다. 온프레미스 소프트웨어는 정기적으로 관리하고 유지해야 하므로 비용이 더 많이 듭니다.

중앙 집중식 로그 집계는 다양한 소스에서 로그를 수집합니다. 이렇게 한 후에 정규화한 다음 하나의 통합된 중앙 리포지토리 내에서 통합합니다.

Log aggregation results in data analysis and correlation having a unified audit trail. You may also have regulatory compliance due to the single source of truth for operational and security topics. 

Real-time anomaly detection involves analyzing log data as it is in the moment. By doing this, you should notice patterns that are not normal. 

Long Short-Term Memory (LSTM) models and other techniques enable this. These models facilitate the detection of anomalies across multiple log lines by representing log-event sequences’ temporal dependencies.  

When using this kind of anomaly detection, you should address potential problems before escalation. Use anomaly detection for system reliability and resilience; security breaches, data loss, and service disruptions can occur without it.

After being collected from different sources, log data is aggregated in one location on a single platform. Then, log management platforms and other tools manage the information – before processing for you to analyze and monitor. 

Once tools have filtered logs and put them into categories, you should use the data to troubleshoot errors. You should also use the data to note necessary system improvements and identify trends.

Security measures and proper configuration must form part of your practices. Data retention policies are also needed.

Log normalization and parsing standardize and structure data from different sources, meaning that you should use them for security and compliance purposes. Use the search and analysis features in your incident response framework. 

표준화된 로그가 CrowdStrike와 다른 운영/규정 준수 사용 사례에 대한 단일 진실의 소스이지만, 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.

SIEM 시스템에서 로그를 파싱하고 정규화하면 심층적인 이벤트 관리와 보안 분석이 가능해집니다(TechExamPrep). 정규화와 마찬가지로 많은 데이터를 소비할 수 있습니다.

고려해야 할 잠재적 측면은 다음과 같습니다. 

• Data Management: 여러 영역에서 생성되는 방대한 로그를 처리하려면 효과적인 데이터 관리 관행이 필요할 수 있습니다.
• 데이터 복잡성: 고급 정규화 및 구문 분석 도구를 사용하여 다양한 데이터 형식과 구조에 대비하세요.
• 데이터 보안: 민감한 로그 정보를 처리할 가능성이 높으므로 데이터 프라이버시 및 보안 관행을 구현하세요.

로그 집계는 로그 관리를 중앙 집중화하는 데 필수적이지만, 이러한 이점과 사용 사례에는 과제도 따릅니다.

• 규정 준수 및 감사 로깅/수집이 중앙 집중화되고 간소화되지만, 대량 로그 관리에도 많은 리소스가 필요할 수 있습니다. 
• 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.