Czym jest scentralizowana agregacja logów dla SaaS?

Scentralizowana agregacja logów dla SaaS to proces zbierania danych logów z różnych źródeł w aplikacji SaaS i jej podstawowej infrastrukturze oraz przechowywania ich w centralnym repozytorium.

To repozytorium może być dedykowaną platformą zarządzania logami, usługą opartą na chmurze, a nawet prostym serwerem plików.

Agregacja logów SaaS pomaga w skalowalności i opłacalności, podczas gdy narzędzia lokalne mogą nasilać problemy w tych obszarach. Powinieneś również używać agregacji logów SaaS, jeśli dostępność jest dla Ciebie ważna.

Przykłady obejmują:

• Nie są konieczne żadne inwestycje w sprzęt/oprogramowanie ze względu na zasoby i infrastrukturę; narzędzia lokalne są stosunkowo drogie. Powinieneś używać SaaS, jeśli musisz skalować swoje operacje w oparciu o zmieniające się potrzeby. 
• Dzięki wstępnej inwestycji w sprzęt/oprogramowanie możesz obniżyć koszty; wdrożenie lokalne jest notorycznie drogie i czasochłonne, a także nieelastyczne. 
• Uproszczone zarządzanie budżetem dzięki braku stałych kosztów; musisz regularnie zarządzać i utrzymywać oprogramowanie lokalne, co generuje dodatkowe wydatki.

Scentralizowana agregacja logów przechwytuje logi z różnych źródeł. Następnie normalizuje je i ujednolica w jednym skonsolidowanym i centralnym repozytorium.

Agregacja logów powoduje, że analiza i korelacja danych mają ujednolicony ślad audytu. Możesz również mieć zgodność z przepisami dzięki pojedynczemu źródłu prawdy dla tematów operacyjnych i bezpieczeństwa. 

Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym polega na analizowaniu danych logów w czasie rzeczywistym. Dzięki temu powinieneś zauważyć wzorce, które nie są normalne. 

Umożliwiają to modele Long Short-Term Memory (LSTM) i inne techniki. Modele te ułatwiają wykrywanie anomalii w wielu wierszach logów, reprezentując zależności czasowe sekwencji zdarzeń logów.  

Korzystając z tego rodzaju wykrywania anomalii, należy zająć się potencjalnymi problemami przed eskalacją. Używaj wykrywania anomalii dla niezawodności i odporności systemu; bez niego mogą wystąpić naruszenia bezpieczeństwa, utrata danych i przerwy w świadczeniu usług.

Po zebraniu z różnych źródeł dane dziennika są agregowane w jednym miejscu na jednej platformie. Następnie platformy do zarządzania dziennikami i inne narzędzia zarządzają informacjami – przed przetworzeniem w celu analizy i monitorowania. 

Gdy narzędzia odfiltrują dzienniki i podzielą je na kategorie, należy wykorzystać dane do rozwiązywania problemów. Należy również wykorzystać dane do odnotowania niezbędnych ulepszeń systemu i identyfikacji trendów.

Środki bezpieczeństwa i odpowiednia konfiguracja muszą stanowić część Twoich praktyk. Wymagane są również zasady przechowywania danych.

Normalizacja i parsowanie logów standaryzuje i strukturyzuje dane z różnych źródeł, co oznacza, że należy ich używać do bezpieczeństwa i zgodności celach. Użyj funkcji wyszukiwania i analizy w ramach reagowania na incydenty. 

Standaryzowane logi są pojedynczym źródłem prawdy dla CrowdStrike i innych przypadków użycia operacyjnych/zgodności, chociaż może to być kosztowne obliczeniowo.

Parsowanie i normalizacja logów w systemach SIEM umożliwiają również dogłębne zarządzanie zdarzeniami i analizę bezpieczeństwa (TechExamPrep); pamiętaj, że podobnie jak normalizacja, może to zużywać dużo danych.

Potencjalne aspekty do rozważenia to: 

• Zarządzanie danymi: Możesz potrzebować skutecznych praktyk zarządzania danymi, aby obsługiwać duże ilości logów z różnych obszarów.
• Złożoność danych: Przygotuj się na różne formaty i struktury danych za pomocą zaawansowanych narzędzi normalizacji i parsowania.
• Bezpieczeństwo danych: Prawdopodobnie masz do czynienia z poufnymi informacjami z logów, więc wdróż praktyki ochrony prywatności i bezpieczeństwa danych.

Agregacja logów jest niezbędna do scentralizowania zarządzania logami, ale jej zalety i przypadki użycia wiążą się również z wyzwaniami.

• Podczas gdy rejestrowanie zgodności i audytu jest scentralizowane i uproszczone, zarządzanie dużą ilością logów może być również bardzo zasobożerne. 
• Możliwe jest szybsze rozwiązywanie problemów, identyfikacja, monitorowanie bezpieczeństwa i reagowanie na incydenty, ale potrzebny jest dedykowany sprzęt i wiedza specjalistyczna.
• Raportowanie i rozwiązywanie problemów jest łatwiejsze, ale należy zidentyfikować potencjalne problemy z bezpieczeństwem i prywatnością.