Phân Tích Logs Với AI (Best Practise)

Công nghệ hiện đại đang liên tục phát triển, kéo theo đó là luồng dữ liệu nhật ký vô tận từ mọi thiết bị, ứng dụng và hệ thống bạn quản lý. Đó là một trận “lũ”—tăng nhanh gấp 50 lần so với dữ liệu kinh doanh truyền thống—và ẩn chứa bên trong là các patterns và bất thường, nắm giữ chìa khóa cho hiệu suất của các ứng dụng và cơ sở hạ tầng của bạn.

Đây là thách thứcc lớn mà mỗi doanh nghiệp có thể lường trước được: với mỗi nhật ký, độ nhiễu càng lớn hơn và việc sàng lọc thủ công không còn bền vững. Bỏ lỡ một bất thường quan trọng, bạn sẽ phải đối mặt với thời gian ngừng hoạt động (downtime) tốn kém hoặc các lỗi liên tiếp.

Trí tuệ nhật ký được hỗ trợ bởi AI (AI powered log by intelligence) không chỉ là một cách để theo kịp—đó là một cách để vượt lên. Đó là lý do tại sao phân tích log đã phát triển. Trí tuệ nhật ký được hỗ trợ bởi AI không chỉ là một cách để theo kịp—đó là một cách để vượt lên. Bằng cách phát hiện sớm các vấn đề, loại bỏ sự lộn xộn và đưa ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động, nó đang biến đổi cách các nhóm hoạt động nhanh chóng vận hành.

Tại sao phân tích Log (nhật ký) truyền thống không đáp ứng được yêu cầu

Các phương pháp phân tích log truyền thống gặp khó khăn trong việc theo kịp sự phức tạp của môi trường CNTT hiện đại. Khi các tổ chức mở rộng quy mô, các phương pháp lỗi thời dựa trên quy trình thủ công và quy tắc tĩnh tạo ra những thách thức lớn:

Khối lượng log quá lớn: Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu nhật ký khiến phân tích thủ công trở nên chậm chạp và kém hiệu quả, trì hoãn việc phát hiện và giải quyết vấn đề.
Quy tắc tĩnh không linh hoạt: Các quy tắc được xác định trước không thể thích ứng với khối lượng công việc động hoặc phát hiện các bất thường chưa biết trước đây, dẫn đến điểm mù.
Tốn nhiều tài nguyên và dễ xảy ra lỗi: Việc khớp truy vấn thủ công đòi hỏi nhiều thời gian và công sức, làm tăng khả năng xảy ra lỗi của con người.

Những hạn chế này càng trở nên rõ rệt hơn trong môi trường đa đám mây, nơi tài nguyên không cố định, khối lượng công việc thay đổi liên tục và bối cảnh CNTT phát triển nhanh chóng. Các công cụ truyền thống thiếu trí tuệ để thích ứng, gây khó khăn cho việc đưa ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa trong thời gian thực.

AI biến đổi phân tích log như thế nào

Phân tích nhật ký được hỗ trợ bởi AI giải quyết những thiếu sót này bằng cách tận dụng máy học và tự động hóa để xử lý lượng lớn dữ liệu, chủ động phát hiện các bất thường và tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Không giống như các phương pháp truyền thống, AI thích ứng một cách linh hoạt, đảm bảo các tổ chức có thể đi trước các vấn đề về hiệu suất, các mối đe dọa bảo mật và các gián đoạn hoạt động.

Thách thức về khối lượng và sự đa dạng của log

Nếu bạn đã từng cố gắng hiểu luồng dữ liệu nhật ký vô tận đổ về từ hàng trăm nghìn số liệu và nguồn dữ liệu, bạn sẽ biết nó có thể choáng ngợp như thế nào. Việc tương quan các sự kiện và tìm kiếm các bất thường trên một tập dữ liệu đa dạng và khổng lồ như vậy không chỉ là thách thức—nó gần như không thể thực hiện được với các phương pháp truyền thống.

Khi nhật ký của bạn tăng trưởng theo cấp số nhân, phân tích thủ công không thể theo kịp. Phân tích nhật ký AI cung cấp một giải pháp, cho phép bạn hiểu các tập dữ liệu khổng lồ, xác định các bất thường khi chúng xảy ra và tiết lộ những hiểu biết sâu sắc quan trọng ẩn sâu trong tiếng ồn của dữ liệu nhật ký phức tạp.

Vậy, phân tích log AI là gì?

Phân tích nhật ký AI xây dựng trên phân tích nhật ký bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và tự động hóa để đơn giản hóa và diễn giải sự phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu nhật ký.

Không giống như các công cụ truyền thống dựa trên quy trình thủ công hoặc quy tắc tĩnh, phân tích nhật ký AI sử dụng các thuật toán máy học (ML) để học động về hành vi “bình thường” trên các hệ thống, chủ động đưa ra các bất thường, xác định nguyên nhân gốc rễ trong thời gian thực và thậm chí ngăn chặn các vấn đề bằng cách phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm trước khi chúng leo thang.

Trong môi trường đa đám mây động ngày nay—nơi tài nguyên thường không cố định, khối lượng công việc thay đổi liên tục và sự mở rộng của SaaS tạo ra sự bùng nổ dữ liệu nhật ký—phân tích nhật ký được hỗ trợ bởi AI đã trở nên thiết yếu. Một công cụ AI có thể sàng lọc lượng lớn dữ liệu, khám phá các mẫu ẩn và tìm thấy các bất thường nhanh hơn và chính xác hơn nhiều so với các nhóm con người. Do đó, phân tích nhật ký AI không chỉ tiết kiệm thời gian và tài nguyên quý giá mà còn đảm bảo giám sát liền mạch, tăng cường bảo mật và tối ưu hóa hiệu suất.

Với phân tích nhật ký AI, các tổ chức có thể chuyển từ cách tiếp cận phản ứng sang chủ động, giảm thiểu rủi ro, cải thiện hiệu quả hoạt động và đi trước trong bối cảnh CNTT ngày càng phức tạp.

Nó hoạt động như thế nào? Áp dụng máy học vào dữ liệu log

Mục tiêu của bất kỳ công cụ phân tích nhật ký AI nào là thay đổi cách các tổ chức quản lý khối lượng, sự đa dạng và tốc độ xử lý dữ liệu nhật ký quá lớn, đặc biệt là trong môi trường đa đám mây động.

Với AI, các công cụ phân tích nhật ký có thể chủ động xác định xu hướng, phát hiện các bất thường và cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động với sự can thiệp tối thiểu của con người. Đây là cách máy học được áp dụng cho các công cụ phân tích nhật ký:

Bước 1 – Thu thập và học dữ liệu: Phân tích nhật ký AI bắt đầu bằng cách thu thập lượng lớn dữ liệu nhật ký từ khắp cơ sở hạ tầng của bạn, bao gồm các ứng dụng, thiết bị mạng và môi trường đám mây. Không giống như các phương pháp thủ công chỉ có thể xử lý các tập dữ liệu hạn chế, máy học phát triển mạnh nhờ khối lượng dữ liệu. Càng nhiều nhật ký mà hệ thống tiếp nhận, nó càng trở nên tốt hơn trong việc xác định các mẫu hình và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn. Để đảm bảo đào tạo hiệu quả, các mô hình dựa vào luồng nhật ký thời gian thực để liên tục học hỏi và thích ứng với hành vi hệ thống đang phát triển. Đối với việc tiếp nhận dữ liệu quy mô lớn, nền tảng hồ dữ liệu có thể đặc biệt hữu ích, cho phép phân tích lược đồ khi đọc và xử lý hiệu quả cho các mô hình AI.
Bước 2 – Xác định phạm vi và mẫu hình bình thường: Với đủ dữ liệu nhật ký cần thiết để xem xu hướng theo thời gian, bước tiếp theo trong việc áp dụng máy học là phát hiện những gì sẽ nằm trong phạm vi “bình thường” từ dữ liệu nhật ký. Điều này có nghĩa là xác định các xu hướng cơ bản trên các số liệu, chẳng hạn như mẫu hình sử dụng, tỷ lệ lỗi và thời gian phản hồi. Hệ thống sau đó có thể phát hiện các sai lệch so với các cơ sở này mà không cần cài đặt quy tắc thủ công. Điều quan trọng cần hiểu là các sai lệch hoặc bất thường cũng có thể được mong đợi hoặc tốt về bản chất và không phải lúc nào cũng được coi là có vấn đề. Điều quan trọng là thiết lập một cơ sở và sau đó diễn giải cơ sở đó. Trong môi trường đa đám mây, nơi khối lượng công việc và kiến trúc liên tục thay đổi, bước này đảm bảo rằng các công cụ phân tích nhật ký AI vẫn có khả năng thích ứng, ngay cả khi cơ sở hạ tầng trở nên phức tạp hơn.
Bước 3 – Triển khai thuật toán cho cảnh báo chủ động: Với các cơ sở đã được thiết lập, các thuật toán máy học có thể giám sát nhật ký trong thời gian thực, phát hiện các bất thường có thể chỉ ra các vấn đề cấu hình tiềm ẩn, lỗi hệ thống hoặc suy giảm hiệu suất. Các bất thường này được gắn cờ khi nhật ký sai lệch so với hành vi dự kiến, chẳng hạn như:
- Sự tăng đột biến bất thường về độ trễ mạng có thể báo hiệu hạn chế tài nguyên.
- Các mẫu nhật ký mới xuất hiện lần đầu tiên, có thể cho thấy một vấn đề mới nổi.
- Mức độ điều kiện lỗi trong nhật ký ứng dụng tăng lên có thể cho thấy sự cố sắp xảy ra hoặc các vấn đề về hiệu suất đang xảy ra.
- Sự gia tăng đột ngột số lần đăng nhập không thành công cho thấy một vụ vi phạm bảo mật.

Thay vì chỉ đơn giản là phản ứng với các vấn đề sau khi chúng xảy ra, máy học cho phép phân tích nhật ký dự đoán, xác định các dấu hiệu cảnh báo sớm và giảm Thời gian Trung bình để Giải quyết (MTTR). Cách tiếp cận chủ động này hỗ trợ giám sát thời gian thực, giảm số lần ngừng hoạt động bằng cách có nhật ký lành mạnh hơn với ít lỗi hơn, lập kế hoạch công suất và hiệu quả hoạt động, đảm bảo cơ sở hạ tầng vẫn linh hoạt và được tối ưu hóa.

Bằng cách liên tục tinh chỉnh sự hiểu biết của mình về hành vi hệ thống, phân tích nhật ký dựa trên máy học loại bỏ nhu cầu về ngưỡng tĩnh và cài đặt quy tắc thủ công, cho phép các tổ chức quản lý hiệu quả dữ liệu nhật ký ở quy mô lớn đồng thời khám phá các rủi ro và cơ hội tiềm ẩn.

Bước 4 – Duy trì độ chính xác bằng cách đặt lại hồ sơ bất thường thường xuyên: Việc đặt lại hồ sơ bất thường nhật ký thường xuyên là điều cần thiết để đảm bảo phát hiện bất thường chính xác và duy trì cơ sở có liên quan khi hành vi hệ thống phát triển. Nếu hồ sơ bất thường không được đặt lại, có khả năng hành vi từng bị coi là tiêu cực sẽ không bao giờ bị gắn cờ lại trong toàn bộ lịch sử của luồng nhật ký đó. Việc đặt lại các thuật toán máy học hoặc bất thường có thể cho phép các tổ chức kiểm tra các loại nhật ký hoặc tài nguyên mới, xác thực cảnh báo với các bất thường hoặc điều kiện “chưa từng thấy trước đây” và đặt lại các tài nguyên hoặc nhóm cụ thể sau một lần ngừng hoạt động lớn để xóa các bất thường lỗi thời.

Các trường hợp sử dụng bổ sung bao gồm chuyển đổi từ môi trường thử nghiệm sang sản xuất, đặt lại theo lịch trình để duy trì độ chính xác hàng tháng, hàng quý hoặc hàng năm và phản hồi các thay đổi về cơ sở hạ tầng, triển khai ứng dụng mới hoặc kiểm tra bảo mật yêu cầu cơ sở bất thường mới.

Để tối đa hóa hiệu quả, các phương pháp hay nhất khuyên bạn nên thực hiện đặt lại ít nhất mỗi năm một lần để đảm bảo phát hiện bất thường vẫn phù hợp với hành vi hệ thống hiện tại. Ngoài ra, việc tạm thời tắt các điều kiện cảnh báo dựa trên trình kích hoạt “chưa từng thấy trước đây” trong quá trình đặt lại sẽ ngăn chặn lũ cảnh báo không cần thiết trong khi hệ thống hiệu chỉnh lại. Cách tiếp cận có cấu trúc để đặt lại hồ sơ bất thường đảm bảo phân tích nhật ký vẫn phù hợp, giảm thiểu sự mệt mỏi do cảnh báo và tăng cường phát hiện bất thường chủ động trong môi trường CNTT động.

Lợi ích của AI đối với phân tích log

Dữ liệu nhật ký thô là tiếng ồn vô nghĩa cho đến khi được chuyển đổi thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Phân tích nhật ký được hỗ trợ bởi AI hiện đại mang lại những lợi thế quan trọng làm thay đổi cơ bản cách chúng ta xử lý dữ liệu hệ thống:

1.Tác động ngay lập tức

Sàng lọc dữ liệu nhanh hơn: AI tự động nhóm và phân loại nhật ký đến, giúp thông tin quan trọng có thể truy cập ngay lập tức mà không cần phân tích cú pháp thủ công.
Tự động phát hiện vấn đề: Không giống như các ngưỡng tĩnh không thể theo kịp môi trường thay đổi, AI học hỏi và điều chỉnh trong thời gian thực. Nó nhận ra hành vi mạng đang thay đổi, vì vậy các bất thường được phát hiện khi chúng xuất hiện—ngay cả khi các mẫu sử dụng phát triển.
Chỉ được cảnh báo về thông tin quan trọng: Cảnh báo từ nhật ký, giống như nhiều cảnh báo trong CNTT, dễ bị “hội chứng cậu bé chăn cừu”. Khi một công cụ phân tích nhật ký tạo ra quá nhiều cảnh báo, không có cảnh báo đơn lẻ nào nổi bật là nguyên nhân của vấn đề, nếu thực sự có vấn đề. Với AI, bạn có thể chuyển sang chỉ được cảnh báo khi có điều gì đó đáng chú ý xảy ra, loại bỏ sự lộn xộn và bỏ qua tiếng ồn.
Phát hiện bất thường trước khi chúng gây ra vấn đề: Trong hầu hết các sự kiện thảm khốc, thường có một phản ứng dây chuyền xảy ra vì một bất thường ban đầu không được giải quyết. AI cho phép bạn loại bỏ nguyên nhân, không phải triệu chứng.

2. Lợi ích chiến lược

Biết nguyên nhân gốc rễ: AI không chỉ gắn cờ một vấn đề—nó hiểu ngữ cảnh, giúp bạn xác định nguyên nhân gốc rễ trước khi các vấn đề nhỏ leo thang thành gián đoạn lớn.
Tăng cường bảo mật: Dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ bằng các tính năng bảo mật được hỗ trợ bởi AI như ẩn danh, che giấu và mã hóa. Điều này không chỉ bảo vệ mạng của bạn mà còn đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật.
Phân bổ tài nguyên nhanh hơn và hiệu quả hơn: Bằng cách tự động hóa công việc nặng nhọc của phân tích nhật ký, AI giải phóng nhóm của bạn để tập trung vào các nhiệm vụ có mức độ ưu tiên cao hơn, tiết kiệm cả thời gian và tài nguyên.

3.Kết quả có thể đo lường được

Giảm thời gian ngừng hoạt động của hệ thống: Xác định nhanh chóng các nguồn lỗi dẫn đến giải quyết nhanh hơn và cải thiện độ tin cậy của hệ thống.
Giảm cảnh báo nhiễu: Các đánh giá bất thường thường xuyên dẫn đến nhật ký sạch hơn và giám sát chính xác hơn.
Ngăn chặn vấn đề một cách chủ động: Phát hiện sớm các mẫu bất thường giúp ngăn chặn các vấn đề nhỏ leo thang thành sự cố lớn.

Tại sao phải mất hàng giờ đắm mình trong dữ liệu thô khi phân tích nhật ký AI có thể làm công việc khó khăn cho bạn? Nó thông minh hơn, nhanh hơn và được thiết kế để theo kịp sự phức tạp luôn thay đổi của môi trường CNTT hiện đại. Ngừng phản ứng với các vấn đề—bắt đầu ngăn chặn chúng.

LM Logs sử dụng AI để phát hiện bất thường như thế nào

Khi nói đến phân tích nhật ký AI, một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất là phát hiện bất thường. Phát hiện các sự kiện bất thường trong thời gian thực là rất quan trọng để xác định và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng leo thang. LM Logs, một nền tảng quản lý nhật ký được hỗ trợ bởi AI tiên tiến, nổi bật trong lĩnh vực này bằng cách cung cấp các tính năng phát hiện bất thường nâng cao giúp đơn giản hóa quy trình và tăng cường độ chính xác.

Hãy cùng khám phá cách LM Logs tận dụng máy học để khám phá những hiểu biết sâu sắc quan trọng và hợp lý hóa phân tích nhật ký.

Để bắt đầu—không phải mọi bất thường đều báo hiệu vấn đề—một số chỉ đơn giản phản ánh hành vi mới hoặc không mong muốn. Tuy nhiên, những sai lệch này so với tiêu chuẩn thường nắm giữ chìa khóa để khám phá các vấn đề tiềm ẩn hoặc rủi ro bảo mật, khiến việc gắn cờ và điều tra chúng trở nên quan trọng. LM Logs sử dụng máy học để làm cho việc phát hiện bất thường hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn. Đây là cách nó hoạt động:

Giảm nhiễu: Bằng cách lọc các mục nhật ký không liên quan, LM Logs giảm thiểu nhiễu, cho phép các nhà phân tích tập trung vào các sự kiện thực sự quan trọng.
Học không giám sát: Không giống như các hệ thống dựa trên quy tắc tĩnh, LM Logs sử dụng các kỹ thuật học không giám sát để khám phá các mẫu hình và phát hiện các bất thường mà không cần quy tắc xác định trước hoặc dữ liệu được gắn nhãn. Điều này cho phép nó thích ứng linh hoạt với môi trường của bạn và xác định các vấn đề chưa từng thấy trước đây.
Làm nổi bật các sự kiện bất thường: LM Logs xác định các sai lệch so với hành vi bình thường, giúp các nhà phân tích nhanh chóng xác định và điều tra các vấn đề tiềm ẩn hoặc vi phạm bảo mật.
Phân tích theo ngữ cảnh: LM Logs kết hợp cảnh báo số liệu cơ sở hạ tầng và bất thường vào một chế độ xem duy nhất. Cách tiếp cận tích hợp này hợp lý hóa việc khắc phục sự cố, cho phép người vận hành tập trung vào các bất thường chỉ bằng một cú nhấp chuột.
Tiếp nhận dữ liệu linh hoạt: Cho dù có cấu trúc hay không có cấu trúc, LM Logs có thể tiếp nhận nhật ký ở hầu hết mọi định dạng và áp dụng phân tích phát hiện bất thường của mình, đảm bảo không có dữ liệu nào bị bỏ qua khỏi quy trình.

Bằng cách tận dụng phát hiện bất thường do AI điều khiển, LM Logs biến đổi cách các nhóm tiếp cận phân tích nhật ký. Nó không chỉ đơn giản hóa quy trình mà còn đảm bảo xác định vấn đề nhanh hơn, chính xác hơn, trao quyền cho các tổ chức luôn dẫn đầu trong bối cảnh CNTT không ngừng phát triển.

Hình 1: Hoạt động nhật ký máy chủ Windows hiển thị khối lượng cơ sở bình thường với hai đỉnh bất thường (màu tím)—một trình kích hoạt ban đầu từ việc triển khai cập nhật hệ thống, tiếp theo là sự gia tăng lớn hơn của các sự kiện lỗi và khởi động lại.

Hình 2: Phân tích nhật ký chi tiết cho thấy “crowdstrike” là yếu tố chung trên nhiều máy chủ bị ảnh hưởng trong thời gian bất thường, tiết lộ cả phạm vi của vấn đề và xác định các hệ thống bị ảnh hưởng.