トラブルシューティングから修正まで迅速に対応

ログ分析は、様々なソースからのログデータを分析し、アプリケーションおよびインフラストラクチャ環境のパフォーマンスとセキュリティを理解し、改善します。

ログ分析のユースケースの一例をご紹介します。

1. 集中型ログ集約：組織は、異なるシステムやツールからすべてのログを収集し、単一の場所に集約します。集中型ログ管理ツールにより、組織は潜在的なデータサイロや重複するITツールを排除することで運用効率を向上させ、代わりにクラウドの原則に基づいて拡張性とアクセス性を高めることができます。
2. 技術的問題の特定とトラブルシューティング：ログデータは、サーバーのクラッシュやネットワーク障害などの技術的問題の根本原因を特定するのに役立ちます。
3. システムパフォーマンスの監視：ログデータはCPUやメモリ使用率などのシステムパフォーマンスを監視し、重大化する前に潜在的な問題を特定できます。
4. セキュリティと脅威の検知：ログデータは、マルウェア感染や不正アクセス試行などのセキュリティ脅威を特定するのに役立ちます。
5. 監査とコンプライアンス：ログデータは、監査対象となる活動記録を提供することで、組織が規制およびコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。
6. 顧客体験の最適化：ログデータは顧客が組織の製品やサービスとどのように関わるかを記録し、改善の機会を特定します。
7. ビジネスインテリジェンスとデータ分析：ログデータは事業運営に関する洞察を提供し、データに基づいた意思決定を可能にします。

ログ管理とログ分析は関連していますが、ログデータを取り扱う際の異なる側面を指します。ログ管理とは、ログデータを収集、保存、管理するために使用されるプロセスとツールを指します。

ログ分析とは、ログデータを分析して洞察を抽出し、有用な情報を生成するプロセスを指します。ログ分析の目的は、ログデータを活用して組織の効率性と有効性を向上させ、問題を特定・解決し、システムの健全性とパフォーマンスを監視することです。

ログ分析の利用メリットには以下が含まれます。

1. パフォーマンスの向上：ログデータを分析することで、組織は技術的な問題をより迅速に特定・解決でき、システム全体のパフォーマンスを向上させます。
2. 強化されたセキュリティ：ログ分析は組織がセキュリティ脅威や侵害を検知するのに役立ち、これらの事象を防止または軽減するための対策を講じることが可能になります。
3. 意思決定の改善：ログデータは事業運営と顧客行動に関する貴重な知見を提供し、組織がデータに基づいた意思決定ができるようになります。
4. コンプライアンス：ログ分析は、監査対象となる活動の記録を提供することで、組織が規制およびコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。
5. コスト削減：技術的問題を迅速に特定・解決することで、組織はダウンタイムを削減し、解決コストを最小限に抑えることができます。
6. 顧客体験の向上：ログデータは、顧客が製品やサービスとどのように関わるかを理解するのに役立ち、改善の機会を特定します

Sumo Logicには3種類のデータコレクターがあります。

1. ホスト型コレクターはクラウド上に存在し、クラウドサービスへのシームレスな接続を実現します。
2. インストール済みコレクターはローカルマシンにインストールされます。
3. OpenTelemetry Distributionは、完全にopentelemetry-collector-builderで構築された全データ向けのインストール型エージェントであり、ログ、メトリクス、トレース、メタデータをSumo Logicに送信するための単一の統合エージェントを提供します。

DevSecOpsチームは、ユーザーエクスペリエンスと脅威環境全体にわたる広範なデータを収集する必要があります。セキュリティデータと可観測性データの両方を記録・分析することで、パフォーマンス問題、脆弱性、セキュリティ侵害など、さまざまな問題をより効果的に検知・修正でき、結果としてより高品質な体験を実現できます。

Sumo Logicでは、数百の標準搭載の統合機能を使用してログを収集できます。これには以下が含まれます。

1. クラウドプロバイダーのAWS、Azure、GCP
2. コンテナ（例：KubernetesやDocker）
3. データベースサーバー Oracle、MongoDB など
4. ApacheやNGINXのようなWebベースのサーバー
5. セキュリティアプリケーション（OktaおよびZscalerを含む）
6. Salesforce、Jira、Zoomなどの生産性向上ツール