¿Qué son los análisis de registros?

Los análisis de registros son un conjunto de información recopilada a partir de eventos que se capturan en el ecosistema de TI desde las redes, los sistemas operativos y los ordenadores.

Los análisis de registros pueden revelar patrones o anomalías en los comportamientos de los usuarios, identificar problemas y poner de manifiesto problemas de seguridad.

Seguimiento

Al analizar los registros se tiene la oportunidad de llevar a cabo una supervisión activa del rendimiento y el comportamiento de las aplicaciones, y se puede detectar cualquier anomalía. La supervisión proactiva puede ayudarnos a identificar aquellos problemas que no han generado una alerta o que no tienen una única explicación, ya que se active o no la alerta, aparecerá en los datos del registro.

Resolución de problemas

Los datos agregados y estructurados nos dan la posibilidad de solucionar problemas en todos los niveles. El análisis de los registros nos da la línea de base de la actividad estándar, lo que nos puede ayudar a determinar por qué un elemento se desvía de esa línea marcada.

Informes

Los equipos de TI tienen visibilidad sobre los registros y las métricas a través de un panel de alto nivel que les proporciona una vista unificada de la información, lo que facilita el análisis. Estos tableros de instrumentos ofrecen también la capacidad de resaltar KPI, SLA y otras estadísticas necesarias mediante el uso de los datos de un análisis de registro.

Datos de tendencias

Gracias a los análisis de registros resulta posible conocer información sobre los datos de tendencias y las tasas de crecimiento. Con los histogramas, por ejemplo, podemos visualizar una tasa de crecimiento que nos ayude a gestionar el ciclo de vida y la planificación de la capacidad.

El software de análisis de registros recopila información de eventos en todo el ecosistema de TI, incluidas brechas de seguridad, instalaciones de aplicaciones y operaciones de configuración e inicio del sistema.

Limpiar datos

Es importante utilizar datos que sean procesables y precisos. Existe la posibilidad de que los datos se vean dañados si:

  • el disco de almacenamiento se bloquea;
  • las aplicaciones no se finalizan correctamente;
  • un virus infecta el sistema;
  • hay problemas de configuración de entrada o salida.

Estructurar datos

Los datos tienden a utilizar diferentes convenciones de nomenclatura, ya que se recopilan de diversas fuentes. Es importante correlacionar los datos de las diversas fuentes y estandarizar la terminología para reducir la confusión y los errores durante el análisis.

Analizar los datos

Una vez que se han recopilado, limpiado y organizado los datos, es el momento de analizarlos. Existen varios métodos de análisis en función de los procesos, el uso previsto de los datos y el tamaño de los conjuntos de datos. Algunas de las opciones incluyen:

  • Clasificación: puede ser más fácil filtrar y ajustar los datos si se etiquetan con palabras clave que organizan los datos en diferentes categorías.
  • Reconocimiento de patrones: la detección de patrones mediante el filtrado de mensajes puede ayudar a reconocer patrones de datos, lo que contribuye a la detección de anomalías.
  • Ignorancia artificial: puede resultar especialmente difícil filtrar los datos si los mensajes de registro rutinarios aumentan la densidad. La ignorancia artificial es un sistema de aprendizaje automático que ignora las actualizaciones rutinarias a menos que no se hayan hecho.
  • Análisis de correlación: puede resultar inútil recopilar información de servidores, sistemas operativos y dispositivos de red si no hay un modo de comparar los datos en caso de que haya un solo evento en todo el sistema. El análisis de correlación abarca los mensajes de todos los componentes relacionados con un evento.

Esto también se conoce como detección de anomalías multidimensionales.

DevOps

Los desarrolladores tienen más tiempo libre para centrarse en funcionalidades y aumentar el valor de las aplicaciones, ya que no deben dedicar sus esfuerzos a solucionar problemas de latencia y rendimiento. Los lanzamientos se aceleran y hay menos retrasos causados por problemas inesperados.

Garantía de cumplimiento

Muchas empresas deben cumplir con normas y reglamentos como HIPAA, PCI DSS o RGPD, entre otros, además de con sus requisitos internos de cumplimiento. Mediante el análisis de registros, pueden realizarse auditorías de forma regular para garantizar que las auditorías futuras se superen con éxito, evitando que la empresa sufra penalizaciones por incumplimiento.

Detección de amenazas de seguridad

Las empresas pueden responder más rápidamente a las amenazas de seguridad, como intrusos y DOS, y son capaces de encontrar la causa raíz de manera más eficiente. Al identificar la causa raíz y resolver el problema, resulta posible evitar eventos futuros.

Operaciones

Son muchos los departamentos que dependen de TI para llevar a cabo sus tareas y responsabilidades. El análisis de registros proporciona la capacidad de detectar y abordar de manera eficiente y rápida errores o problemas en el sistema antes de que se produzca una interrupción. El análisis de registros también forma parte del mantenimiento de acuerdos de nivel de servicio entre los equipos de TI, otros departamentos y los clientes. Adoptar un enfoque proactivo contribuye a evitar interrupciones en el servicio y tiempo de inactividad en los productos que, en última instancia, puede provocar la pérdida de ingresos.

Información

Las empresas y los equipos pueden mejorar su proceso de toma de decisiones, evaluar sus estrategias y realizar cualquier ajuste que sea necesario gracias al análisis de registros.

Ventas y marketing más eficaces

Los registros ofrecen la oportunidad de recopilar información sobre conversiones, volumen de tráfico y el comportamiento de los visitantes al navegar por el sitio web. Con estos datos, resulta posible analizar las interacciones con el cliente y determinar si la experiencia del cliente podría mejorarse o si el equipo de ventas necesita ajustar los mensajes.

Resolución de problemas

Cuando algo falla, es imprescindible poder acceder a la mayor cantidad de información posible. Para ello, existen dos tipos de aplicaciones de monitorización:

  • Basadas en reglas: cuando se identifican las cosas que se deben monitorizar, se pueden utilizar herramientas de análisis de registros para identificar errores y optimizar aplicaciones. Cada equipo puede crear su propio conjunto de reglas para generar alertas mediante una serie de canales diferentes. Sin embargo, las reglas se basan en que las personas conozcan con anticipación todos los problemas posibles que podrían ocurrir, lo que resulta imposible de escalar en los entornos de servicios digitales actuales.
  • Análisis de registro basado en aprendizaje automático: las herramientas de aprendizaje automático pueden automáticamente detectar problemas e identificar anomalías en el ecosistema de TI, incluido el comportamiento de las aplicaciones. La herramienta analiza los datos e interpreta los problemas que podrían ocurrir.

Las herramientas estándar de análisis de datos no son capaces de gestionar la diversidad de volumen de datos generados por máquinas y la rapidez con la que proliferan. Los análisis de registros incluyen el análisis y la visualización de los datos de la máquina que generan los sistemas de TI para obtener una perspectiva eficaz.

Análisis de registros en ServiceNow

La funcionalidad Health Log Analytics de ServiceNow, parte de ITOM Predictive AIOps, alerta en caso de detectar señales tempranas de posibles interrupciones.

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