Wat is gecentraliseerde logboekaggregatie voor SaaS?

Gecentraliseerde logboekaggregatie voor SaaS is het proces van het verzamelen van logboekgegevens uit verschillende bronnen binnen een SaaS-applicatie en de onderliggende infrastructuur en het opslaan ervan in een centrale opslagplaats.

Deze opslagplaats kan een speciaal logboekbeheerplatform, een cloudgebaseerde service of zelfs een eenvoudige bestandsserver zijn.

SaaS-logboekaggregatie helpt bij schaalbaarheid en kosteneffectiviteit, terwijl on-premises hulpmiddelen problemen op deze gebieden kunnen vergroten. U moet ook SaaS-logboekaggregatie gebruiken als toegankelijkheid belangrijk voor u is.

Voorbeelden zijn:

• Geen hardware/software-investeringen zijn nodig vanwege middelen en infrastructuur; on-premises hulpmiddelen zijn relatief duur. U moet SaaS gebruiken als u uw activiteiten moet schalen op basis van veranderende behoeften. 
• Door de voorafgaande investering in hardware/software kunt u kosten verlagen; on-premises implementatie is berucht duur en tijdrovend, en bovendien inflexibel. 
• Vereenvoudigd budgetbeheer door geen doorlopende kosten; u moet regelmatig on-premises software beheren en onderhouden, wat resulteert in meer uitgaven.

Gecentraliseerde logboekaggregatie legt logboeken vast van verschillende bronnen. Nadat dit is gedaan, normaliseert het ze en verenigt ze vervolgens binnen één geconsolideerde en centrale opslagplaats.

Logboekaggregatie resulteert in gegevensanalyse en -correlatie met een uniform audittrail. U kunt ook voldoen aan regelgeving vanwege de single source of truth voor operationele en beveiligingsonderwerpen. 

Realtime-anomaliedetectie houdt in dat loggegevens worden geanalyseerd terwijl ze binnenkomen. Hierdoor zou je patronen moeten opmerken die niet normaal zijn. 

Long Short-Term Memory (LSTM)-modellen en andere technieken maken dit mogelijk. Deze modellen vergemakkelijken de detectie van anomalieën in meerdere logregels door de temporele afhankelijkheden van loggebeurtenisreeksen weer te geven.  

Wanneer je dit soort anomaliedetectie gebruikt, moet je mogelijke problemen aanpakken voordat ze escaleren. Gebruik anomaliedetectie voor systeembetrouwbaarheid en veerkracht; inbreuken op de beveiliging, gegevensverlies en serviceonderbrekingen kunnen zonder deze detectie optreden.

Nadat het is verzameld uit verschillende bronnen, worden loggegevens op één locatie op één platform samengevoegd. Vervolgens beheren logbeheerplatforms en andere hulpmiddelen de informatie – voordat deze wordt verwerkt zodat u deze kunt analyseren en bewaken. 

Nadat hulpmiddelen logboeken hebben gefilterd en in categorieën hebben geplaatst, moet u de gegevens gebruiken om problemen op te lossen. U moet de gegevens ook gebruiken om noodzakelijke systeemverbeteringen op te merken en trends te identificeren.

Beveiligingsmaatregelen en de juiste configuratie moeten deel uitmaken van uw praktijken. Gegevensretentiebeleid is ook nodig.

Logboeknormalisatie en -parsing standaardiseren en structureren gegevens uit verschillende bronnen, wat betekent dat u ze moet gebruiken voor beveiliging en naleving doeleinden. Gebruik de zoek- en analysefuncties in uw incidentresponskader. 

Gestandaardiseerde logboeken zijn een enkele bron van waarheid voor CrowdStrike en andere operationele/nalevingsgebruiksgevallen, hoewel het rekenkundig duur kan zijn.

Het parseren en normaliseren van logboeken in SIEM-systemen maakt ook diepgaand gebeurtenisbeheer en beveiligingsanalyse mogelijk (TechExamPrep); houd er rekening mee dat dit, net als normalisatie, veel gegevens kan verbruiken.

Mogelijke aspecten om te overwegen zijn: 

• Gegevensbeheer: Mogelijk hebt u effectieve gegevensbeheerpraktijken nodig om grote hoeveelheden logboeken uit verschillende gebieden te verwerken.
• Gegevenscomplexiteit: Bereid u voor op uiteenlopende gegevensformaten en -structuren met geavanceerde normalisatie- en parsetools.
• Gegevensbeveiliging: 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.
• Rapportage en probleemoplossing zijn eenvoudiger, maar u moet mogelijke beveiligings- en privacyproblemen identificeren.