効果的なログ分析は、インシデントの調査とトラブルシューティングに費やす時間を大幅に削減するのに役立ちます。 多くの異なる ログ分析プラットフォーム 利用可能であるため、選択するのが困難で、何を探すべきかを知るのが難しい場合があります。 この短いガイドでは、ビジネスのログ分析プラットフォームを選択する際に考慮すべき上位XNUMXつの事項を共有します。
1.自動分析はより効率的です
膨大な量のログデータは非常に膨大な量になる可能性があり、ITチームがログを効率的に使用して、環境内で発生する変更を理解、トラブルシューティング、および追跡することを不可能にします。 アプリケーションやWebサーバーからネットワークデバイスまで、現代のすべてのもの ITインフラストラクチャスタック データとログを継続的に生成します。
データを効率的にレビューしてトラブルシューティングを行い、潜在的に壊滅的なインシデントを事前に特定することは、IT 運用ワークフローの重要な部分です。 答えを見つけるためにログ データを手動で検索すると、トラブルシューティングの時間が不必要に長くなる可能性があります。
ログ レビューを自動化し、トラブルシューティングに関連する可能性のあるログ データを表示するログ分析プラットフォームを見つけることで、チームの貴重な時間を節約し、 平均修理時間を短縮.
2.コンテキストが重要
ログから有用な情報を見つけることは、戦いの半分にすぎません。 問題を効果的に防止または解決するには、適切なタイミングで適切なコンテキストで適切な情報が必要です。 通常、問題が発生したことを示すメトリック アラートから開始し、ログの分析にジャンプして、問題が発生した理由を理解することができます。 多くの場合、そのジャンプにはコンテキストの切り替えが必要であり、コンテキストを切り替えるたびに貴重な情報を失うリスクがあります。
コンテキスト切り替えの必要性を最小限に抑え、メトリックやログなど、依存するさまざまな情報ソースを可能な限りシームレスに統合するログ分析プラットフォームを探す必要があります。 このようなソリューションは、トラブルシューティングを迅速化するのに役立つだけでなく、データ セット間のインテリジェントな相関関係も可能にする可能性がありますが、サイロ化されたプラットフォームではそのような相乗効果が妨げられる可能性があります。
3.プロアクティブな対応が常に最善です
監視プラットフォームのアラートとしきい値がどのように機能するかを理解することが重要です。 非効率に聞こえるかもしれませんが、多くのプラットフォームでは、実際には、問題を警告する前に、問題を構成する基準を指定する必要があります。 ほとんどの場合、これは、しきい値が設定されてアラート通知が送信される前に、インシデントが最初に発生する必要があることを意味します。 なので ITインフラ より複雑になるほど、障害の状況はより広範になります。 障害は、ネットワークからクラウド、アプリケーションに至るまで、あらゆる場所で発生する可能性があります。
値を取得するために静的なログ アラート条件を事前に定義するオーバーヘッドを必要とせずに、ログ データの異常を検出して強調表示できるインテリジェンスを備えたプラットフォームを探してください。 このような異常検出機能により、時間を節約でき、何か注意が必要なときに通知される可能性が最大になります。
さらに、ログでの異常検出により、問題が実際に発生する前に症状や問題の早期警告をキャッチできることが多く、そのような警告の通知により、問題が最初から発生するのを防ぐために行動する機会が得られます。
ブリッジ ログ分析プラットフォーム 上で説明した領域の少なくともXNUMXつ、つまり自動化、インテリジェンス、およびコンテキストで妥協しているようです。 LogicMonitorによるLMログは異なり、自動化、インテリジェンス、およびコンテキストの最大化を中心としたログ分析への独自のアプローチを提供します。 詳細について知りたい場合は、カスタマーサクセスマネージャーに連絡するか、 ログプラットフォームの14日間の無料トライアルにサインアップしてください!
