ログ分析とは

ログ分析とは、コンピューターが生成したイベントログを確認して、バグ、セキュリティ脅威、その他のリスクをプロアクティブに見つけ出すプロセスです。さらに範囲を広げて、規制へのコンプライアンスや、ユーザーの振る舞いの確認などにも使用できます。

ログとは、オペレーティングシステム、ソフトウェアアプリケーション、またはデバイス内のアクティビティを記録した包括的なファイルのことです。ログファイルには、メッセージ、エラーレポート、ファイルリクエスト、ファイル転送、サインイン/サインアウトリクエストなど、システム管理者が指定したあらゆる情報が自動的に記録されます。また、アクティビティにはタイムスタンプが付加されているため、ITの専門家や開発者は、システム障害、侵害、その他異常なイベントが発生したときに、ログファイルを監査証跡として利用することができます。

ログ分析が重要な理由

ログ分析は、多くの場合に法律的な必要性から実施されます。データをどのようにアーカイブして分析すべきかを定めた規制が具体的に定められており、組織はそれらの規制を遵守する必要があります。

効果的にログ分析を実施することにより、企業コンプライアンス以外にもビジネスにとってさまざまなメリットが生まれます。これには以下が含まれます。

トラブルシューティングの改善

一般的に、定期的にログを確認して分析している組織は、より迅速にエラーを特定することができます。高度なログ分析ツールを使用すれば、問題が発生する前にその予兆を突き止めることもできるため、問題修復にかかる時間やコストを大幅に削減できます。

また、ログ分析担当者はログを調査して、エラーに至る一連のイベントを確認できます。これにより、問題のトラブルシューティングが容易になるとともに、以降の問題発生を防止することにもつながります。

サイバーセキュリティの強化

効果的なログ分析は、組織のサイバーセキュリティ能力を大幅に強化します。組織は、ログを定期的に確認して分析することで、より迅速に異常を検知し、脅威を封じ込め、優先順位を付けた対応を実施することができます。

カスタマーエクスペリエンスの向上

ログ分析により、すべての顧客向けアプリケーションおよびツールが完全に動作していること、および安全が確保されていることを確認できます。ログイベントを常にプロアクティブに確認することで、サービスの中断を迅速に特定できるだけでなく、そのような問題を防止することもできるため、満足度の向上や顧客離れの低減につながります。

ログ分析の実施方法

ログ分析は、一般的に、さまざまなソースからログデータやイベントログを収集し、並べ替えて保管するソフトウェアソリューションであるログ管理システムで行います。

ITチームやセキュリティ専門家にとって、ログ管理プラットフォームは、関連するあらゆるエンドポイント、ネットワーク、アプリケーションデータにアクセスするための一元的な窓口となります。通常、このログファイルはすべてインデックスが付けられて検索できる状態となっているため、ログ分析担当者は、ネットワークの正常性、リソース割り当て、セキュリティに関する意思決定を行うために必要なデータに簡単にアクセスできます。

これには通常、以下のアクティビティが含まれます。

取り込み：ネットワークインフラストラクチャ全体にわたるOS、アプリケーション、サーバー、ホスト、各エンドポイントを含む、さまざまなソースからデータを収集するログコレクターをインストールします。

一元化：すべてのログデータを単一の場所にまとめるとともに、ログソースにかかわらず標準化されたフォーマットにします。これにより、分析のプロセスがシンプルになり、ビジネス全体でデータをより迅速に活用できるようになります。

検索と分析：AI/ML対応のログ分析と、人手による分析を組み合わせて、システム内に既知のエラー、不審なアクティビティ、その他の異常がないかを確認、分析します。ログには膨大なデータが含まれているため、ログファイル分析のプロセスは可能な限り自動化することが重要となります。また、ナレッジグラフなどの手法によりデータをグラフィカルに表現して、ITチームが各ログエントリー、そのタイミング、相関関係を視覚的に把握できるようにすることをお勧めします。

モニタリングとアラート：ログ管理システムは、高度なログ分析を利用して、注意が必要なログイベントや人間の介入が必要なログイベントが発生していないか継続的にログをモニタリングする必要があります。特定のイベントが発生したときや、特定の条件を満たさなくなったときに自動的にアラートを発行するようにシステムをプログラムすることができます。

レポート：最後に、ログ管理システムは、あらゆるイベントについてわかりやすいレポートを提供するとともに、ログ分析担当者がログから直感的に追加情報を取得できるインターフェースを備えている必要があります。

インデックスの制約

多くのログ管理ソフトウェアソリューションでは、インデックスを通してログを整理しています。インデックスを使用する方法は、かつては効果的なソリューションであると考えられていましたが、インデックスの作成はコンピューティングリソースを多く消費するため、システムにデータが到着してから、検索結果や可視化に反映されるまでの間に遅延が生じることがありました。ますます速いスピードでデータが生成および利用されるようになっている現在、このような遅延が足かせとなって、システムのパフォーマンスやイベントについてのインサイトをリアルタイムで入手する必要がある組織に、深刻な結果をもたらす可能性があります。

さらに、インデックスベースのソリューションでは、作成されたインデックスに基づくパターンしか検索できません。そのため、調査が必要な際に、データが適切にインデックス付けされていないために当該データを検索できない可能性があり、これも重大な制約となります。

優れたソリューションにはフリーテキスト検索機能が備えられており、ITチームは任意のログの任意のフィールドを検索することができます。この機能を使用すれば、パフォーマンスを犠牲にすることなく、効率的にログを調査できるようになります。

ログの分析方法

デジタルテクノロジーの活用が進み、大量のデータが作成されるようになっている今、広がり続けるテクノロジー環境全体のログをIT専門家が手作業で管理し、分析することは不可能です。そのため、データの収集、フォーマット、分析のプロセスの主要部分を自動化できる、ログ管理のための高度なシステムや手法が必要となります。

具体的には、以下のような手法が使用されます。

正規化

正規化とは、IPアドレスやタイムスタンプなどの、トランザクションログ内のすべてのデータおよび属性を、一貫性のある形式にフォーマットするデータ管理手法です。

パターン認識

パターン認識とは、パターン集に基づきイベントをフィルタリングし、通常のイベントと異常を切り分ける処理です。

分類とタグ付け 

分類とタグ付けとは、イベントにキーワードのタグを付け、グループごとに分類することにより、類似または関連性のあるイベントをまとめて確認するプロセスです。

相関分析

相関分析とは、いくつかの異なるソースからログデータを収集し、ログ分析を使用してその情報を全体として確認する手法です。

人為的除外

人為的除外とは、システムの正常性やパフォーマンスにとって重要ではないエントリーをあえて無視することを指します。

ログ分析のユースケース

効果的なログ分析は、企業においてさまざまなユースケースに活用されています。ここでは、最も有用性の高いユースケースをいくつかご紹介します。

開発とDevOps

ログ分析ツールおよびログ分析ソフトウェアは、インフラストラクチャ全体で問題を確認、対応するための包括的なオブザーバビリティを必要とするDevOpsチームにとって非常に有用です。さらに、開発者はますます複雑性を増す環境でコードを作成しているため、展開後にコードが本番環境に与える影響を把握する必要があります。

高度なログ分析ツールを使用することにより、開発者やDevOps組織は任意のソースから簡単にデータを集約し、システム全体の状況をただちに把握することができます。これにより、懸念事項を見極めて対処できるほか、より深い情報を得ることもできます。

セキュリティ、SecOps、コンプライアンス

ログ分析により可視性が高まり、サイバーセキュリティ、SecOps、コンプライアンスチームは、即時の対応およびデータに基づく対応に必要な、継続的なインサイトを手にすることができます。その結果、さまざまなシステムにおけるパフォーマンスの強化、インフラストラクチャの機能停止の防止、攻撃からの保護、複雑な規制に対するコンプライアンスの確保を実現できます。

また、サイバーセキュリティチームは、高度なテクノロジーを使用することにより、ログファイル分析プロセスの多くの部分を自動化し、不審なアクティビティ、しきい値、ログルールに基づく詳細なアラートをセットアップできます。これにより組織は限りあるリソースをより効果的に割り当てることができるとともに、人間の脅威ハンターは重要なアクティビティに全神経を集中させることができます。

ITとITOps

ITとITOpsチームにとっても可視性は重要です。懸念事項や脆弱性を特定して対応するために、企業全体の包括的なビューが必要です。

たとえば、ログ分析の最も一般的なユースケースとして、アプリケーションエラーやシステム障害に対するトラブルシューティングがあります。効果的なログ分析ツールを使用すれば、ITチームは大量のデータにアクセスし、パフォーマンスに関する問題をプロアクティブに特定して、中断の発生を防止することができます。

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