クラウド、オンプレミス、ハイブリッドなど、環境内のすべてのシステムはログファイルを生成します。ログファイルは、ユーザーアクションからシステム障害、セキュリティイベント、パフォーマンスの問題まで、あらゆる情報を記録します。しかし、ログの種類や生データが多すぎると、ノイズに埋もれてしまい、重要な情報を見逃してしまう可能性があります。
そのため、最新の可観測性プラットフォームには、LogicMonitor Logs などのログ製品がますます多く組み込まれ、チームがパターンを明らかにし、異常を検出し、ログを 1 つのビューでパフォーマンス データやアラートに接続できるようにしています。
この記事では、最も一般的なログ ファイルの種類を詳しく説明し、それぞれのログ ファイルがどのように IT チームのトラブルシューティングとパフォーマンスの最適化に役立つかを示し、大規模なログ管理のベスト プラクティスを紹介します。
ログ ファイルは、そこから実際に学ぶことができる場合にのみ役立ちます。
すべてのシステムは、アクティビティ、エラー、システムの動作を追跡するログ ファイルを作成しますが、量だけでは詳細な情報を得ることはできません。
システム、アプリケーション、ネットワーク、セキュリティ ログはそれぞれ、パフォーマンスとインシデント対応において異なる目的を果たします。
正規化と集中化が行われないと、ログは回答ではなくノイズになってしまいます。
リアルタイムの監視とスマートアラートにより、チームは障害発生後ではなく早期のシグナルに基づいて行動できるようになります。
LM Logs などの製品は、ログをメトリックに接続し、異常を検出し、根本原因を明らかにするので、チームは明確な情報を得るためにデータを詳しく調べる必要がなくなります。
ログファイルは、システムまたはアプリケーション内で発生したイベントの記録を機械的に生成したものです。ログイン試行、エラーメッセージ、サービスの再起動、ユーザー操作など、あらゆる操作が痕跡として残ります。
基本的なログエントリには次のものが含まれます。
スタック全体のログが見つかります。
ログを適切に管理すると、インフラストラクチャの動作と、動作しない場合に何が問題なのかをリアルタイムで履歴的に把握できるようになります。
何か問題が発生した場合、または問題が発生する前に、運用チームが対応します。
ログを適切に管理することで、システムの動作や、障害、速度低下、セキュリティリスクの原因を可視化できます。ログは次のような効果をもたらします。
LM Logs などのプラットフォームでは、ログをアラートやメトリックと相関させることでこれをさらに進めているため、生のデータを見るだけでなく、そのデータがパフォーマンス、稼働時間、ユーザー エクスペリエンスにどのように影響するかを確認できます。
ログの種類によって、環境のさまざまな側面が記録されます。ここでは、すべてのITチームが知っておくべき主要なログの種類をご紹介します。
| ログファイルの種類 | システムログ | アプリケーションログ | セキュリティログ | ネットワークログ |
| 再起動、サービスのクラッシュ、ハードウェア障害などの主要なオペレーティング システム イベントを記録します。 | チームやユーザーが依存しているアプリ内で何が起こっているか（エラー、API 障害、読み込みの問題など）をキャプチャします。 | ログイン試行、権限の変更、ファイアウォールのアクティビティ、アクセス パターンを追跡します。 | ルータ、スイッチ、ファイアウォール間でトラフィックがどのように流れるかを表示します。 | |
| 目的 | 稼働時間、OS の健全性、インフラストラクチャの信頼性を追跡するのに役立ちます。 | デバッグとパフォーマンス チューニングに不可欠です。 | 多くの場合、脅威の最初のシグナルであり、監査や調査にとって重要です。 | 遅延、パケット損失、DDoS 攻撃の診断に役立ちます。 |
LM Logs のようなソリューションは、システム、アプリケーション、セキュリティ、ネットワークといったログの種類を自動的に取り込み、解析し、問題を引き起こした特定のリソースやアラートに関連付けます。つまり、調査にかかる時間を減らし、修正に多くの時間を費やすことができるのです。
これらのログは、特定のプラットフォームまたは環境に関する追加の情報を提供します。
これらの特殊なログはすべての環境に当てはまるとは限りませんが、分散アプリを実行したり、機密データを管理したり、AI モデルを展開したりする場合は、注目する価値があります。
AI を使用してログを分析し、ログ管理にかかる貴重な時間を節約する方法を学びます。
ログファイルは、インフラストラクチャのほぼすべてのレイヤーで生成されます。ログファイルの生成元を理解することで、何を監視すべきか、何が欠落している可能性があるかを把握するのに役立ちます。
通常、次のログが表示されます:
ログは、構造化、半構造化、非構造化の3つの主要な形式に分類されます。さらに、これらのカテゴリには様々なログ形式が含まれます。最も一般的な形式には、以下のようなものがあります。
プロのヒント：ログを取り込む際に正規化することで、相関関係の把握と検索の効率が向上します。形式が混在していると、混乱が生じ、問題を見逃してしまう可能性があります。
ログを保存する方法と場所は環境によって異なりますが、ほとんどの現代のチームにとって、ローカル ストレージでは不十分です。
LM Logsのような製品は、クラウドワークロードからレガシーサーバーまで、環境全体のログデータを一元管理し、パフォーマンス指標、アラート、リソースの健全性に直接結び付けます。AIを内蔵したLM Logsは、異常やログパターンを自動的に検出するため、ノイズを掘り下げることなく、より迅速な対応が可能になります。
ログ管理は、ログの山に溺れるまでは簡単そうに聞こえます。適切なツールや戦略がなければ、不十分なログ管理は時間の無駄になるだけでなく、リスクの増大、インシデント対応の遅延、チームの生産性の低下につながります。ここでは、チームが最も苦労する点と、スマートなログ管理がどのように役立つかをご紹介します。
現代のシステムは毎日テラバイト単位のログデータを生成します。マイクロサービス、コンテナ化されたアプリ、分散インフラストラクチャはすべて独自のログを生成するため、その量はすぐに管理不能になります。その結果、問題が見逃され、ノイズを精査するのに何時間も無駄に費やすことになります。
異なるソースからのログは、特にクラウド、オンプレミス、レガシーシステム間で、形式が大きく異なることがよくあります。そのため、イベントの解析やプラットフォーム間の相関関係の把握が困難になり、根本原因分析の遅延やイライラする遅延が発生します。
ログ保存における最大の敵は、分離されたシステムです。ログがサイロ化されると、全体像を把握することはほぼ不可能になります。また、完全なコンテキストがなければ、インシデント対応にも支障をきたします。
ログがコンプライアンス基準に従って管理されていない場合、機密情報が漏洩するリスクがあり、組織に約 全世界で4.88億ドル違反や監査の失敗は、信頼の喪失、法的リスク、そして防ぐことができたはずのセキュリティインシデントを引き起こします。
こうした課題こそが、LM Logsのような最新製品が存在する理由です。チームがノイズを排除し、脅威をより迅速に検知し、監査への対応を万全に行えるよう支援するためです。LM Logsは、組み込みの異常検出機能、ログパターンのグループ化機能、そしてメトリクス、イベント、ログ全体にわたる統合コンテキストを備えており、手作業によるオーバーヘッドなしに、トラブルシューティングを迅速化し、コンプライアンス遵守を容易にします。
自動化ソリューションを使用して、今すぐログ データを制御しましょう。
ログファイルの管理は、上記のような課題に直面すると、非常に困難になる可能性があります。しかし、いくつかのシンプルなベストプラクティスに従うことで、これらの問題ははるかに簡単に対処できるようになります。そこで、ログファイルをより効果的に管理し、スムーズな運用を維持するための実用的なヒントをいくつかご紹介します。
すべてのログが必要なわけではありません。適切なログが必要です。
現代のチームは、あらゆるデータを収集してインサイトが得られることを期待するのではなく、モデルを転換しています。パフォーマンスシグナル、セキュリティイベント、監査に関連するアクティビティなど、価値のある情報だけを送信することで、データに溺れることなく、より迅速に対応できるのです。
このターゲットを絞ったログ収集アプローチにより、ストレージコストが削減され、ノイズが排除され、環境にとって本当に重要な監視を確実に行うことができます。これは、単なる一元管理ではなく、すべてのログを有効活用することを目指したアプローチです。
すべてのログデータを読み取り可能なフィールド（日付、IPアドレス、エラーコードなど）に解析します。これにより、チームは不要なデータをフィルタリングしやすくなります。これにより、チームは非構造化データの解読に時間を無駄にすることなく、役立つ情報に直接アクセスできるようになります。
膨大なログ量を実用的な洞察に変換するには、AI が不可欠になっています。
1日に数百万件ものログエントリを処理する場合、手動でフィルタリングするのは現実的ではありません。そのため、先進的なチームはAIを活用して以下のことを行っています。
ご存知ですか？LM LogsはAIを活用し、行動の変化、サービスの障害、新たな脅威を自動で検知します。ルールの作成や推測は不要です。これにより、チームはダウンタイムが発生する前に、最も重要な問題に集中することができます。
平均的に、セキュリティチームは データ侵害の修復には258日かかるしかし、AIと自動化を活用している組織は、他の組織よりもデータ侵害のライフサイクルを98日短縮しています。
リアルタイムのログ監視により、問題が発生したらすぐに把握できます。また、アラートルールを設定すれば、小さなエラーがダウンタイムにつながる前に対応できます。
GitHubは 2022年に部分的な停電. しかし、GitHub の警告システムが脅威を検出し、GitHub パッケージ チームに即座に警告したため、ほとんどのユーザーに影響が出る前に対処することができました。
すべてのログを永久に保存する必要はありませんが、保存ポリシーは画一的なものであってはなりません。
ログの種類のみに基づいて保持期間を決定するのではなく、システムまたはリソースがビジネスにとってどれほど重要かを考慮して決定してください。例えば、顧客向けアプリケーションは、社内テスト環境よりも長い保持期間が必要になる場合があります。
ご存知ですか？LM Logsは柔軟な保持オプションをサポートしており、チームはストレージコストを最適化し、コンプライアンス要件を満たしながら、高価値ログへのアクセスを維持できます。GDPRやHIPAAへの対応はもちろん、ノイズの削減を目指す場合でも、カスタマイズされた保持戦略によってログデータの有効活用が促進されます。
ログデータをどれくらいの期間保存すればよいのか、またそれがなぜ重要なのかがわからない場合は、ログ保存の基本とベストプラクティスをご確認ください。
手作業によるログ管理は時間の浪費とリスクの増加を招き、重大な問題の見落としにつながることも少なくありません。だからこそ、ログ量が増加し、インフラが複雑化する中で、自動化は特に重要になります。
ご存知ですか？LM Logs は、スタック全体のログデータを自動的に収集、分析、相関付けすることで、チームの手作業を軽減します。異常なアクティビティをハイライトし、リアルタイムで異常をフラグ付けし、ログデータを関連するシステム、メトリクス、アラートに自動的に関連付けます。これにより、チームはトラブルシューティングを迅速化し、アラート疲れを軽減し、最適化に多くの時間を費やすことができます。
あらゆるシステム、あらゆるアプリ、あらゆる行動は痕跡を残します。ログファイルは、そうした痕跡を見つけ出し、チームに役立つ洞察へと変換するための手段です。
ログを適切に管理することで、トラブルシューティングの迅速化、リスクの軽減、コンプライアンスの維持、そしてインフラの円滑な運用維持が可能になります。しかし、今日のログデータの量と種類が膨大であるため、手作業による調査を必要とせず、ツールを使って重要な情報を明確に把握できる場合にのみ、ログ管理は有効です。
LM Logs はまさにその役割を果たします。ログデータをメトリクス、イベント、トレースに紐付け、LogicMonitor Envision プラットフォームに取り込み、異常を自動的にハイライト表示し、あらゆる問題に関する詳細なコンテキストを提供します。そのため、チームは問題発生後に対処するのではなく、先手を打つことができます。
トラブルシューティングを簡素化し、問題が拡大する前に発見しましょう。
システムログ、認証ログ、アプリケーションログ、エラーログ、そしてウェブサーバーログから始めましょう。これらのログは、サーバーのパフォーマンス、アクセスしているユーザー、そして障害の発生場所を明らかにします。
Linuxシステムでは、ログは通常 / var / log /Windowsでは、イベントビューアーを確認してください。アプリケーションログは、設定によってはカスタムディレクトリに保存される場合があります。
本番環境ではINFOまたはWARNを使用してください。開発中やインシデント発生時のトラブルシューティングにはDEBUGを使用しますが、不要なトラフィックを発生させる可能性があるため、そのままにしておくのは避けてください。
テール-f or Journalctl -f コマンドラインでの可視性を実現します。より広範なコンテキストとスケールを実現するには、ログを集中型の監視プラットフォームにストリーミングします。
のようなツールを使う grep, awkまたは less 迅速な検索が可能です。より複雑な分析を行うには、構造化されたログとインタラクティブなダッシュボードにより、問題を簡単に特定できます。
次のようなツールを使用してログローテーションを自動化します。 logrotate あるいは、一定期間後にログをアーカイブまたは削除するポリシーを設定することもできます。これにより、重要な情報を失うことなく、ストレージ容量を節約できます。
厳格なファイル権限を設定し、信頼できるユーザーのみにアクセスを制限してください。パスワード、トークン、個人情報などの機密データのログ記録は避けてください。
ログイン失敗の繰り返し、予期しない設定変更、新しいユーザーアカウント、サービスの再起動などには注意してください。これらはすべて、疑わしい行動の兆候となる可能性があります。
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