インフラストラクチャはもはや単一の場所に限定されていません。クラウド、コンテナ、オンプレミスシステムに分散され、各レイヤーからアクセス試行、パフォーマンスの急上昇、エラーコード、構成変更などのログが吐き出されています。
ノイズの中から信号を見つけることができれば、そのデータは非常に貴重です。しかし、毎日何百万ものログが飛び交う中で、それは言うほど簡単ではありません。
ここでログ監視が役立ちます。ログデータを収集、インデックス化し、分析することで、問題のトラブルシューティングとシステムの動作の理解を実現します。しかし、環境の分散化が進み、チームはより迅速な修正とノイズの排除を迫られるようになると、監視だけでは不十分になります。検索ログデータへのアクセスだけでは不十分です。
ここでログインテリジェンスが役立ちます。ログの取り込みと検索にとどまらず、リアルタイムのパターン認識、異常検知、サービスを考慮したコンテキストを提供することで、対応から予測へと移行できます。
分解しましょう。
ログ監視は、特にハイブリッド環境やマルチクラウド環境で、問題が拡大する前にトラブルシューティングを行い、問題を発見するのに役立ちます。
LogicMonitor Envision AI 搭載可観測性プラットフォームの一部である LM Logs は、異常なログ メッセージを表示し、ログ データをメトリックやアラートなどの他のリソース テレメトリに自動的に接続します。
LM Logs はさらに進んで、大量の関連データを優先順位付けされた分析情報に変換し、チームが完全なコンテキストに基づいて迅速に行動できるようにします。
クラウドサービスやコンテナ化されたアプリからオンプレミスのインフラストラクチャやレガシーシステムまで、環境内のすべてのデバイス、サービス、アプリケーションはログを生成します。ログは、システム内部で何が起こっているか、何が変更されたのか、何が失敗したのか、そして時には何がすべてを破壊したのかを記録します。
ログ監視とは、システムの動作を理解し、問題を早期に発見し、トラブルシューティングを迅速化し、リアルタイムでより適切な意思決定を行うために、ログを収集、保存、監視、分析することです。
ログ監視がうまく機能していれば、迅速な対応のための可視性が得られます。しかし、うまく機能していない場合は、何千行ものログをスクロールしたり、カスタムクエリを書いたり、誤った情報を追いかけたりと、リアクティブモードに陥ってしまいます。
従来のログ監視は可視性に重点を置いています。しかし、コンテキストのない可視性では、チームは依然として状況を把握できないままになる可能性があります。
今日の環境では、人間が単独で解析できる以上のデータが生成されます。そして、ほとんどのチームには、何か問題が発生するたびに複雑なクエリを作成する時間（または処理能力）がありません。
そのため、チームは基本的な監視からログ インテリジェンスに移行しています。
ログインテリジェンスは、ログ監視の新たな進化形です。ログの収集と検索だけでなく、以下のことが可能になります。
意見に基づいた可観測性です。LM Logs に組み込まれた AI によって、アラート疲れを招かずに MTTR を短縮し、問題を未然に防ぐことができます。
クラウドサービス、ネットワークデバイス、セキュリティツールなどから大量のログが蓄積されています。しかし、データが散在していたり、構造化されていなかったり、容量を節約するために古くなっていたりすると、有用なログを見つけることはほぼ不可能になり、ましてや迅速に対応することは不可能です。
最新のログ インテリジェンスは、次のようにこれを修正します。
集中ログ機能を使用しても、重要なログイベントが埋もれてしまう可能性があります。特に、高容量システムからツールに大量の重複した情報が送信される場合はなおさらです。ログデータ内の異常なアクティビティをすべて事前に把握したり、ルールを作成したりすることは不可能です。さらに、サービスの再起動失敗や予期しない設定変更といった警告サインも、大量の「通常」イベントに埋もれてしまい、見逃してしまう可能性があります。
最新のログ インテリジェンスは次のような点で役立ちます。
指標は1つのツール、ログは別のツール、チケットは3つ目のツールで管理しています。プラットフォーム同士が連携しないと、チームも連携できなくなり、アラートの解決に時間がかかります。
最新のログ インテリジェンスは、次の方法でこれを解決します。
何かが故障したとき、何千行ものログをスクロールしたり、プレッシャーの中でカスタムクエリを書いたりする時間はありません。間違った情報を追いかけるのに費やされる1分1分は、サービスの低下、サービスレベル契約（SLA）リスク、そしてユーザーの不満を増大させる1分1分に相当します。
最新のログ インテリジェンスは、次の方法で処理を高速化します。
ログには個人情報やシステム機密情報などの機密データが含まれています。ログが保護されておらず、検索もできず、適切に保管されていない場合、情報漏洩のリスクが高まるだけでなく、コンプライアンス違反にもつながります。
最新のログ インテリジェンスは、セキュリティ チームが監査に備えられるよう、次の方法で役立ちます。
ログインテリジェンスは、単にデータを収集するだけではありません。事後対応ではなく、インシデント発生前に対応できるよう、チームに可視性、スピード、そしてコンテキストを提供することが求められます。
優れたチームは、クエリの作成やツールの切り替えに時間を無駄にしません。AI駆動型のログ機能を備えたオブザーバビリティプラットフォームを活用し、異常を自動的に検出し、ログを重要なアラートに紐付け、画面に表示される前にノイズを除去します。
これが、問題を探し出すことと、それを迅速に解決することの違いです。そして、ログインテリジェンスを適切に活用すれば、まさにそれが実現できるのです。
よくあるご質問
ログ監視に関するよくある質問への回答 →
ログインテリジェンスは、洞察と異常を明らかにすることに重点を置いています。しかし、全体像を把握するには、収集、保持、アーカイブ、コンプライアンスを含む包括的な戦略の一部として組み込む必要があります。
システムログ、アプリケーションログ、アクセスログ、監査証跡は最優先事項です。これらは、トラブルシューティング、パフォーマンス追跡、セキュリティのための最も明確なシグナルを提供します。
最新のプラットフォームは、時間、ソース、サービスの関係性に基づいてデータを整理します。これにより、複雑なクエリを作成することなく、何が起こったのか、どこで起こったのか、そしてなぜ起こったのかを把握できます。
はい。AI 搭載ツールは、ID が一貫していない場合や ID が完全に欠落している場合でも、タイミング、パターン、コンテキストを調べることで、システム全体の関連イベントを見つけることができます。
パターン認識、重大度フィルター、異常検出機能を使用して、定型的なログを除外します。プラットフォームが新しい情報、予期しない情報、重要な情報をハイライト表示します。
階層化された保持ポリシーを適用します。価値の高いログは長期間保存し、コンプライアンスのために古いログはアーカイブし、冗長なデータを削除することで、可視性を犠牲にすることなくコストを削減します。
チームは、データ過多、ツールの連携不足、トリアージの遅延といった問題にしばしば直面します。しっかりとした相関関係と優先順位付けがなければ、ノイズに追われたり、重要な情報を見逃したりしやすくなります。
各システムの正常な状態を学習し、逸脱があれば自動的にフラグを立てます。つまり、ログイン失敗、トラフィックの急増、新たなパターンなどへの対応が迅速化され、ルールの作成は不要になります。
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