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AIを使ってログを分析する方法

2025 年 3 月 7 日 | 14分読み取り

著者：パトリック・サイト | 別名「ログファーザー」

テクノロジースタックは成長を続けており、それに伴い、管理するすべてのデバイス、アプリケーション、システムからログデータが絶え間なく流れ出ています。それは洪水のようで、増え続けています。 50倍速く従来のビジネスデータよりも多くのパターンと異常が隠されており、アプリケーションのパフォーマンスの鍵を握っています。インフラ.

しかし、皆さんもよくご存知の課題があります。ログが増えるごとにノイズが大きくなり、手動でふるいにかけるのはもはや不可能です。重大な異常を見逃すと、コストのかかるダウンタイムや連鎖的な障害に直面することになります。

AI を活用したログインテリジェンスは、単に最新の情報を把握する手段ではなく、先手を打つ手段です。

ログ分析が進化したのはそのためです。AI を活用したログインテリジェンスは、単に遅れを取らないための手段ではなく、先手を打つための手段です。問題を早期に検出し、混乱を解消し、実用的な洞察を明らかにすることで、動きの速いチームの運営方法を変革します。

賭け金は大きいです。質問は簡単です。時代遅れのログ管理を捨てて、観測可能性の未来を受け入れる準備ができていますか?

主要な取り組み

AI を活用したログ分析により、膨大なデータが実用的な洞察に変換され、手動の方法で処理できる範囲をはるかに超える成果が得られます。

機械学習により、問題をプロアクティブに検出し、ダウンタイムを削減し、運用効率を向上させることができます。

静的なログ管理では、今日の動的なマルチクラウド環境に対応できません。AI はリアルタイムで適応します。

AI 駆動型のログインテリジェンスを採用する組織は、事後的なトラブルシューティングからプロアクティブな観測可能性へと移行します。

従来のログ分析が不十分な理由

従来のログ分析方法では、現代の IT 環境の複雑さに対応するのが困難です。組織の規模が拡大するにつれて、手動プロセスと静的なルールに依存する時代遅れのアプローチでは、次のような大きな課題が生じます。

圧倒的なログ量: ログデータが急激に増加すると、手動による分析が遅くなり、効率が悪くなり、問題の検出と解決が遅れます。
柔軟性のない静的なルール: 事前定義されたルールでは、動的なワークロードに適応したり、以前は不明だった異常を検出したりすることができず、盲点が生じます。
リソースを大量に消費し、エラーが発生しやすい: 手動でのクエリマッチングには多大な時間と労力が必要となり、人為的エラーが発生する可能性が高まります。

これらの制限は、リソースが一時的であり、ワークロードが絶えず変化し、IT 環境が急速に進化するマルチクラウド環境ではさらに顕著になります。従来のツールには適応するためのインテリジェンスがないため、意味のある洞察をリアルタイムで明らかにすることが困難です。

AIがログ分析を変革する方法

AI を活用したログ分析は、機械学習と自動化を活用して膨大な量のデータを処理し、異常を積極的に検出し、実用的な洞察を生成することで、これらの欠点に対処します。従来の方法とは異なり、AI は動的に適応し、組織がパフォーマンスの問題、セキュリティの脅威、運用の中断に先手を打つことができるようにします。

丸太の量と種類の課題

数十万のメトリックとデータソースから流れ込むログデータの無限の流れを理解しようとしたことがあるなら、それがどれほど圧倒的なものかがわかるでしょう。関連するイベントこのように多様で膨大なデータセット全体から異常を見つけることは、単に困難なだけでなく、従来の方法ではほぼ不可能です。

ログが急激に増えると、手動分析では追いつけなくなります。AI ログ分析は、膨大なデータセットを理解し、異常が発生したときにそれを特定し、複雑なログデータのノイズに埋もれた重要な洞察を明らかにするソリューションを提供します。

では、AIログ分析とは何でしょうか?

AIログ分析は ログ分析 使用して、 人工知能と自動化 ますます複雑化するログデータを簡素化し、解釈します。

手動プロセスや静的ルールに依存する従来のツールとは異なり、AI ログ分析は機械学習 (ML) アルゴリズムを使用して、システム全体の「正常な」動作を構成するものを動的に学習し、異常を積極的に表面化し、リアルタイムで根本原因を特定し、問題が拡大する前に早期警告サインを検出して問題を防止します。

今日の動的なマルチクラウド環境では、リソースが一時的なものであることが多く、ワークロードが絶えず変化し、SaaS のスプロール化によってログデータが爆発的に増加しているため、AI を活用したログ分析が不可欠になっています。AI ツールは、膨大な量のデータをふるいにかけ、隠れたパターンを発見し、人間のチームよりもはるかに迅速かつ正確に異常を見つけることができます。そのため、AI ログ分析は貴重な時間とリソースを節約するだけでなく、シームレスな監視、セキュリティの強化、パフォーマンスの最適化も保証します。

AI ログ分析により、組織はリアクティブ型からプロアクティブ型のアプローチに移行し、リスクを軽減し、運用効率を向上させ、ますます複雑化する IT 環境で優位に立つことができます。

仕組みは？ログデータに機械学習を適用する

あらゆる AI ログ分析ツールの目標は、特に動的なマルチクラウド環境において、組織が膨大な量、多様性、速度のログデータを管理する方法を根本から変えることです。

AI を使用すると、ログ分析ツールは、人間の介入を最小限に抑えながら、傾向を積極的に特定し、異常を検出し、実用的な洞察を提供できます。機械学習がログ分析ツールに適用される方法は次のとおりです。

ステップ1 – データの収集と学習

AI ログ分析は、アプリケーション、ネットワークデバイス、クラウド環境など、インフラストラクチャ全体から膨大な量のログデータを収集することから始まります。限られたデータセットしか処理できない手動の方法とは異なり、機械学習はデータ量に応じて効果を発揮します。 システムが取り込むログが増えるほど、パターンを識別し、潜在的な問題を予測する能力が向上します。

効果的なトレーニングを確実に行うために、モデルはリアルタイムのログストリームを利用して継続的に学習し、進化するシステムの動作に適応します。大規模なデータ取り込みの場合、データレイクプラットフォームが特に役立ち、スキーマオンリード分析と AI モデルの効率的な処理が可能になります。

ステップ2 – 正常範囲とパターンを定義する

時間の経過に伴う傾向を確認するのに必要なログデータが十分に揃ったら、機械学習を適用する次のステップは、ログデータから「正常」な範囲を検出することです。つまり、使用パターン、エラー率、応答時間などの指標全体にわたってベースライン傾向を特定します。その後、システムは手動でルールを設定することなく、これらのベースラインからの逸脱を検出できます。また、逸脱や異常は、予想されたことや本質的に良いことであり、必ずしも問題であるとは限らないことを理解することも重要です。重要なのは、ベースラインを確立し、そのベースラインを解釈することです。

ワークロードとアーキテクチャが絶えず変化するマルチクラウド環境では、このステップにより、インフラストラクチャがより複雑になっても AI ログ分析ツールが適応性を維持できるようになります。

ステップ3 – プロアクティブなアラートのアルゴリズムを導入する

ベースラインを確立すると、機械学習アルゴリズムはログをリアルタイムで監視し、潜在的な構成の問題、システム障害、またはパフォーマンスの低下を示す可能性のある異常を検出できます。これらの異常は、ログが次のような予想される動作から逸脱したときにフラグが付けられます。

リソースの制約を示している可能性のある、ネットワーク遅延の異常な急増。
新しいログパターンが初めて表示され、新たな問題が発生している可能性があります。
アプリケーションログ内のエラー状態のレベルが上昇すると、停止が近づいているか、パフォーマンスの問題が発生している可能性があります。
ログイン失敗回数が急増しており、セキュリティ侵害が発生している可能性があります。

機械学習は、問題が発生してから単に反応するのではなく、予測的なログ分析を可能にし、早期の警告サインを特定し、平均解決時間 (MTTR) を短縮します。このプロアクティブなアプローチは、リアルタイムの監視、エラーの少ないより健全なログによる停止の削減、容量計画、運用効率をサポートし、インフラストラクチャの回復力と最適化を維持します。

機械学習ベースのログ分析では、システムの動作に関する理解を継続的に高めることで、静的なしきい値や手動のルール設定の必要性がなくなり、組織は大規模なログデータを効率的に管理しながら、隠れたリスクや機会を発見できるようになります。

ステップ4 – 定期的な異常プロファイルのリセットによる精度の維持

ログ異常プロファイルを定期的にリセットすることは、システムの動作が変化しても正確な異常検出を保証し、適切なベースラインを維持するために不可欠です。異常プロファイルをリセットしないと、一度は否定的な動作と認識されたものが、そのログストリームの履歴全体にわたって再びフラグ付けされない可能性があります。機械学習または異常アルゴリズムをリセットすると、組織は新しいログタイプまたはリソースをテストし、異常または「これまでに見たことのない」条件でアラートを検証し、大規模な停止後に特定のリソースまたはグループをリセットして古い異常をクリアすることができます。

その他のユースケースとしては、試用環境から本番環境への移行、月次、四半期、または年次ベースで精度を維持するためのスケジュールされたリセット、インフラストラクチャの変更、新しいアプリケーションの展開、または新しい異常ベースラインを必要とするセキュリティ監査への対応などがあります。

効果を最大限に高めるには、少なくとも年に 1 回はリセットを実行して、異常検出が現在のシステム動作と一致していることを確認することがベストプラクティスとして推奨されています。さらに、リセット中に「これまでに見たことのない」トリガーに依存するアラート条件を一時的に無効にすることで、システムの再調整中に不要なアラートが大量に発生するのを防ぎます。異常プロファイルをリセットするための構造化されたアプローチにより、ログ分析の関連性が維持され、アラート疲労が最小限に抑えられ、動的な IT 環境でのプロアクティブな異常検出が強化されます。

ログ分析におけるAIの利点

生のログデータは、実用的な洞察に変換されるまでは意味のないノイズです。最新の AI を活用したログ分析は、システムデータの取り扱い方を根本的に変える重要な利点をもたらします。

即時の影響

データをより速く並べ替えます。 AI は受信したログを自動的にクラスタ化して分類し、手動で解析することなく重要な情報に即座にアクセスできるようにします。
問題を自動的に検出します。 変化する環境に対応できない静的なしきい値とは異なり、AI はリアルタイムで学習して調整します。変化するネットワーク動作を認識するため、使用パターンが変化した場合でも、異常は発生時に検出されます。
重要な情報のみに注意を払う。ログからのアラートは、ITの多くのアラートと同様に、「オオカミ症候群を叫んだ少年」になりがちです。ログ分析ツールが作成するアラートが多すぎる場合、問題があったとしても、問題の原因として目立つアラートはXNUMXつもありません。 AIを使用すると、注意を払う価値のある何かが起こったときにのみアラートを受け取るようになり、混乱を解消し、ノイズをスキップできます。
問題が発生する前に異常を検出します。 ほとんどの壊滅的な出来事では、通常、最初の異常が対処されなかったために連鎖反応が発生します。AI を使用すると、症状ではなく原因を取り除くことができます。

戦略的メリット

根本原因を知るAI は単に問題にフラグを立てるだけでなく、コンテキストを理解して、小さな問題が大きな混乱に発展する前に根本原因を特定するのに役立ちます。
セキュリティを強化する: 機密データは、匿名化、マスキング、暗号化などの AI 対応のプライバシー機能によって保護されます。これにより、ネットワークが保護されるだけでなく、セキュリティ標準への準拠も保証されます。
リソースをより速く、より効率的に割り当てます: AI は、ログ分析の面倒な作業を自動化することで、チームがより優先度の高いタスクに集中できるようにし、時間とリソースの両方を節約します。

測定可能な結果

システムのダウンタイムを削減エラーの原因を迅速に特定することで、解決が迅速化され、システムの信頼性が向上します。
ノイズの多いアラートを減らします。 定期的な異常の確認により、ログがよりクリーンになり、監視がより正確になります。
問題を積極的に防止します。 異常なパターンを早期に検出することで、小さな問題が大きなインシデントにエスカレートするのを防ぐことができます。

問題に反応するのをやめて、問題を予防しましょう。

AI ログ分析が面倒な作業を代わりに行ってくれるのに、生データに溺れて何時間も費やす必要はありません。AI ログ分析はよりスマートで高速であり、常に変化する現代の IT 環境の複雑さに対応するように設計されています。問題に対処するのではなく、問題を予防しましょう。

LM Logs が異常検出に AI を使用する方法

AIログ分析において最も強力なアプリケーションの1つは異常検出です。異常なイベントをリアルタイムで検出することは、潜在的な問題が深刻化する前にそれを特定して対処するために不可欠です。最先端の AI 搭載ログ管理プラットフォームである LM Logs は、プロセスを簡素化し、精度を高める高度な異常検出機能を提供することで、この分野で際立っています。

LM Logs が機械学習を活用して重要な洞察を明らかにし、ログ分析を効率化する方法を見てみましょう。

まず、すべての異常がトラブルの兆候というわけではありません。中には単に新しい動作や予期しない動作を反映しているものもあります。しかし、こうした標準からの逸脱は、潜在的な問題やセキュリティリスクを発見する鍵となることが多く、フラグを立てて調査することが重要です。LM Logs は機械学習を使用して、異常検出をより効果的かつアクセスしやすいものにします。仕組みは次のとおりです。

ノイズ減少: LM Logs は、無関係なログエントリを除外することでノイズを最小限に抑え、アナリストが本当に重要なイベントに集中できるようにします。
教師なし学習: 静的なルールベースのシステムとは異なり、LM Logs は、事前定義されたルールやラベル付けされたデータを必要とせずに、パターンを発見し、異常を検出するために教師なし学習技術を採用しています。これにより、環境に動的に適応し、これまで見えなかった問題を特定できます。
異常な出来事をハイライトするLM ログは、通常の動作からの逸脱を正確に特定し、アナリストが潜在的な問題やセキュリティ侵害を迅速に特定して調査するのに役立ちます。
コンテキスト分析: LM Logs は、インフラストラクチャメトリックのアラートと異常を 1 つのビューに統合します。この統合アプローチによりトラブルシューティングが効率化され、オペレーターは 1 回のクリックで異常に集中できるようになります。
柔軟なデータ取り込み: 構造化されているか非構造化されているかに関係なく、LM Logs はほぼすべての形式のログを取り込み、異常検出分析を適用して、プロセスからデータが漏れないようにします。

活用することで AI による異常検出LM Logs は、チームがログ分析に取り組む方法を変革します。プロセスを簡素化するだけでなく、問題をより迅速かつ正確に特定し、組織が常に進化する IT 環境で先頭に立つことができるようにします。

ケーススタディ: AI ログ分析が 2024 年の CrowdStrike インシデントを解決した方法

2024年には、欠陥のある CrowdStrikeのFalconセキュリティソフトウェアのアップデートにより世界的な障害が発生、何百万台もの Windows マシンがクラッシュしました。LM Logs を通じて AI を活用したログ分析を活用した組織は、根本原因を正確に特定し、従来の方法よりも迅速に対応して、長時間の停止による混乱を回避することができました。

迅速な識別

インシデントが始まったとき、LM Logs の異常検出機能により、ログアクティビティの異常な急増が報告されました。最初の異常 (新しい予期しない動作の急増) は、Falcon アップデートのプッシュに直接関連していました。2 つ目のはるかに大きな急増は、システムクラッシュ、再起動、エラーログの大量発生によって発生し、監視アラートがトリガーされました。 LMログはこれらの異常をリアルタイムで相関させることで、問題の原因である不具合のあるアップデートを即座に強調表示しました。長時間に及ぶ戦略会議を回避し、IT チームの貴重な時間を節約しました。

対象を絞った修復

AI ログ分析により、更新プログラムが適用されたすべての Windows サーバーに影響が及んでいることが明らかになりました。影響を受けたタイムスライスをドリルダウンし、「CrowdStrike」のログをフィルタリングすることで、管理者は異常の共通点をすばやく特定できました。IT チームは影響を受けたサーバーをすぐに把握し、次のことを実行できました。

問題のあるシステムを分離します。
対象を絞った修復戦略を開始します。
問題を CrowdStrike に迅速にエスカレーションすることで、チームとベンダー間の責任の押し付け合いを回避します。

この合理化されたアプローチにより、組織は CrowdStrike からの修正を待つ間、影響を封じ込めて損害の軽減に集中できるようになりました。

図 1: Windows サーバーのログアクティビティ。通常のベースラインボリュームと XNUMX つの異常なスパイク (紫色) を示しています。これは、システム更新の展開による最初のトリガーに続いて、エラーと再起動イベントが急増したことを示しています。

図 2: 異常期間中に影響を受けていた複数のサーバーで共通要素として「crowdstrike」が示された詳細なログ分析。問題の範囲が明らかになり、影響を受けたシステムが特定されます。

学習中

この事件で最も注目すべき点の一つは 機械学習の実践。例えば：

LM ログは、システム再起動エラーの最初の発生（「システムが正常にシャットダウンされずに再起動しました」）を異常としてフラグ付けしました。
この動作が繰り返されると、システムはそれを学習された動作として認識し、異常としてフラグを立てるのをやめ、代わりにチームが新しい重要な問題に集中できるようにしました。

この適応機能は、AI ログ分析がインシデントに合わせて進化し、最も緊急性の高いデータをリアルタイムで優先する方法を強調します。

図 3: 繰り返し発生する不正なシャットダウンイベントを強調表示する詳細なサーバーログビュー (最初は異常としてフラグが付けられましたが、後に学習した動作として認識されました)。これは、システムの異常検出の適応性を示しています。

結果

LM ログを使用すると、IT チームはすぐに次のことが可能になります。

停止の根本原因を特定しました。
サーバー全体にわたる影響の範囲を決定しました。
誤ったトラブルシューティングに貴重な時間とリソースを浪費することを回避しました。

要するに、 AI ログ分析により異常検出が最前線に進み、何日もかかる混乱を迅速かつ実用的な洞察に変えることができます。

AIログ分析は現代のITにとって重要

今日のマルチクラウド環境では、従来のログ分析ではデータの量と複雑さに対応できません。AI ソリューションはオプションではなく必須のものになっています。AI ソリューションはリアルタイムの分析情報を提供し、危機になる前に異常を検出し、チームが問題に対処するだけでなく予防できるようにします。

2024 年の CrowdStrike インシデントは、AI ログ分析が危機対応をどのように変革できるかを明確に示しました。数日かかるデバッグを、ターゲットを絞った解決に数時間で変換しました。テクノロジースタックが複雑になるにつれて、AI は進化し続け、ログ分析はよりインテリジェントで自動化され、予測可能になります。

現在 AI ログ分析を採用している組織は、現在の課題を解決するだけでなく、将来の技術的要求に備えています。問題は、ログ分析に AI を採用するかどうかではなく、それをどれだけ早く業務に統合できるかです。