Anche tu fatichi ad avere una visione d’insieme dei dati presenti all’interno della tua Azienda? Non sei l’unico, moltissime imprese hanno lo stesso problema: è infatti sempre più complicato eseguire analisi di grandi quantità di dati di differenti tipologie, a causa di un continuo aumento esponenziale delle informazioni.
La raccolta ed analisi dei Big Data è quindi divenuta fondamentale al fine di scoprire modelli nascosti, correlazioni sconosciute ed altre informazioni utili per ottenere vantaggi competitivi rispetto ai competitors e benefici in termini di business.
Spesso le aziende riscontrano però diversi problemi che complicano la gestione aziendale e il raggiungimento di questi obiettivi, per citarne alcuni:
- Molto spesso il numero dei device nelle aziende è in continuo aumento, ma non esistono strumenti adatti alla raccolta, al monitoraggio e all'analisi dei dati, per cui non si riesce quasi mai a sfruttare il valore che questi dati potrebbero offrire.
- Per motivazioni legislative e di compliance, è necessario memorizzare e conservare enormi quantità di dati in maniera flessibile e al tempo stesso compatibile con altri sistemi.
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L’incapacità di reperire informazioni anomale rilevanti all’interno di grandi moli di dati non consente di rilevare eventuali problematiche nascenti in ambito security e operations. Spesso inoltre le migliaia di alert di sistema, non adeguatamente suddivisi fra utili o meno, non permettono di identificare le emergenze, rendendo così il processo poco intuitivo e molto lento.
Il modo migliore per risolvere questi problemi è utilizzare un Software per la Log Analysis.
La Log analysis
Per capire cosa sia la log analysis, partiamo dalla definizione di Log. Un file di log è un elenco di record che raccolgono lo stato di esecuzione di un sistema (può trattarsi di un’applicazione, di un sistema operativo, o di sistemi integrati).
Cosa controlla un file di log? Solitamente cerca di identificare errori di applicazioni o situazioni che non dovrebbero essersi verificate, come ad esempio situazioni di errore.
La Log Analysis consiste nell'interpretazione ed estrazione dei dati dai log al fine di definire, a partire da questi, il comportamento dell’intero sistema per risolvere i problemi che si sono verificati. I principali obiettivi sono:
- il tracciamento dei problemi
- la prevenzione di incidenti di sicurezza
- la loro risoluzione
Log analysis software
Per venire incontro alle esigenze di chi, tutti i giorni, ha la necessità di aggregare gli eventi in maniera ottimale, esistono software che riescono a risolvere il grande problema della lettura e dell’interpretazione dei log.
Come funzionano?
Questi software usano il processo di Big Data Analytics, cioè la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati di diverso tipo, per riuscire a portare alla luce i dati rilevanti tra tutte le informazioni, per capire trend, collegamenti o correlazioni utili ad ottenere vantaggi competitivi nei confronti dei concorrenti o a migliorare la gestione aziendale.
Che caratteristiche devono avere?
Innanzitutto è fondamentale avere un log molto dettagliato. Il software di analisi utilizzato dovrebbe inoltre avere le seguenti caratteristiche:
- Riduzione delle tempistiche di analisi della causa di un problema, tramite un’unica applicazione che ricerca, filtra e visualizza i dati
- Possibilità di analisi di registri e di dati non strutturati
- Correlazione dinamica di documentazione, note operative e avvisi
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Elastic
Il miglior software in commercio per la log analysis è Elastic, utilizzabile in ambiti molto diversi tra loro, anche se uno dei più importanti è il Big Data Analytics and Management, in quanto consente di consultare in maniera immediata enormi moli di dati. Non posso però dimenticare di citare anche la sua applicazione in ambito Security e per la ricerca.
Perché Elastic è così importante?
Ci sono diverse motivazioni che hanno portato le aziende a scegliere questa soluzione:
- Permette di trarre utilità e vantaggi dalle grandi moli di dati, dai flussi di Tweets, ai log di Apache, ai blog Wordpress.
- È in grado di generare report sulle attività svolte dagli utenti, oltre che tendenze, andamenti e sviluppi sull’organizzazione, il comportamento e l’utilizzo delle piattaforme in esame.
- Supporta software open-source distribuiti, scalabili e flessibili per la ricerca e l’analisi in tempo reale.
Quattro tool diversi formano lo stack di Elastic:
- Elasticsearch, un motore di ricerca in tempo reale per grandi quantità di dati e uno dei punti di forza principali di Elastic
- Logstash, progettato per l’analisi e l’elaborazione
- Kibana per la visualizzazione real-time
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un pacchetto di estensioni che aggiunge funzionalità di sicurezza, alert, monitoraggio, reporting, machine learning e graph analytics.
La Log Analytics è solo uno degli elementi fondamentali del DevOps, metodologia che consente di gestire al meglio l’intera azienda grazie ad un unico flusso di lavoro tra Developers e Operators. Scopri come migliorare anche la tua organizzazione aziendale con questo metodo scaricando la guida gratuita.
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