O que é agregação de log centralizada para SaaS?

A agregação centralizada de logs para SaaS é o processo de coleta de dados de log de várias fontes dentro de um aplicativo SaaS e sua infraestrutura subjacente e armazenamento em um repositório central.

Este repositório pode ser uma plataforma dedicada de gerenciamento de logs, um serviço baseado em nuvem ou até mesmo um servidor de arquivos simples.

A agregação de logs SaaS ajuda com escalabilidade e relação custo-benefício, enquanto as ferramentas locais podem ampliar os problemas nessas áreas. Você também deve usar a agregação de logs SaaS se a acessibilidade for importante para você.

Examples include:

• Nenhum investimento em hardware/software é necessário devido a recursos e infraestrutura; ferramentas locais são comparativamente caras. Você deve usar SaaS se precisar dimensionar suas operações com base em necessidades variáveis. 
• Devido ao investimento inicial em hardware/software, você pode reduzir custos; a implantação local é notoriamente cara e demorada, além de ser inflexível. 
• Gerenciamento de orçamento simplificado devido à ausência de custos contínuos; você precisa gerenciar e manter regularmente o software local, o que resulta em mais despesas.

A agregação de logs centralizada captura logs de diferentes fontes. Depois de fazer isso, ele normaliza e os unifica em um repositório centralizado e consolidado.

A agregação de logs resulta em análise e correlação de dados com uma trilha de auditoria unificada. Você também pode ter conformidade regulatória devido à fonte única de verdade para tópicos operacionais e de segurança. 

A detecção de anomalias em tempo real envolve analisar dados de log como eles são no momento. Ao fazer isso, você deve observar padrões que não são normais. 

Modelos de Memória de Longo Prazo (LSTM) e outras técnicas permitem isso. Esses modelos facilitam a detecção de anomalias em várias linhas de log, representando dependências temporais de sequências de eventos de log.  

Ao usar esse tipo de detecção de anomalias, você deve resolver possíveis problemas antes da escalada. Use a detecção de anomalias para confiabilidade e resiliência do sistema; violações de segurança, perda de dados e interrupções de serviço podem ocorrer sem ela.

Depois de serem coletados de diferentes fontes, os dados de log são agregados em um local em uma única plataforma. Em seguida, as plataformas de gerenciamento de log e outras ferramentas gerenciam as informações – antes do processamento para você analisar e monitorar. 

Depois que as ferramentas filtrarem os logs e os colocarem em categorias, você deve usar os dados para solucionar erros. Você também deve usar os dados para observar as melhorias necessárias do sistema e identificar tendências.

Medidas de segurança e configuração adequada devem fazer parte de suas práticas. Políticas de retenção de dados também são necessárias.

A normalização e análise de logs padronizam e estruturam dados de diferentes fontes, o que significa que você deve usá-los para segurança e conformidade propósitos. Use os recursos de pesquisa e análise em sua estrutura de resposta a incidentes. 

Logs padronizados são uma única fonte de verdade para CrowdStrike e outros casos de uso operacional/conformidade, embora possa ser computacionalmente caro.

Logs de análise e normalização em sistemas SIEM também permitem gerenciamento de eventos e análise de segurança aprofundados (TechExamPrep); observe que, como a normalização, isso pode consumir muitos dados.

Aspectos potenciais a serem considerados são: 

• Gerenciamento de dados: Você pode precisar de práticas eficazes de gerenciamento de dados para lidar com logs de grande volume de várias áreas.
• Complexidade dos dados: Prepare for diverse data formats and structures with advanced normalization and parsing tools.
• Segurança de dados: 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.