Лог-файлы — это тайные хроники всех процессов, которые происходят в ИТ-системах. Они помогают отслеживать работу систем и выявлять проблемы👣

Работа с логами требует учета множества сложностей. Во-первых, данные часто неструктурированы: записи могут содержать только текст или, в лучшем случае, временные метки и статусы. Во-вторых, каждая система формирует логи в своём формате, без единого стандарта. В-третьих, логи периодически перезаписываются или архивируются, что создаёт риск потери информации. Также анализ затрудняется из-за большого объёма данных и шума, требующего фильтрации. Традиционные методы мониторинга плохо справляются с корреляцией событий из-за разнообразия форматов, а критичность записей часто сложно определить из-за разнородности и неоднозначности контента.

Инновационный подход к мониторингу лог-файлов

Мы предлагаем решение, которое упрощает мониторинг логов и повышает его точность:

Сбор: наш агент устанавливается на хостах, парсит логи с заданной периодичностью, восстанавливает архивные данные, выделяет временные метки и теги, нормализует и передаёт данные на платформу в едином формате;

Обработка и хранение: централизованное хранение событий, нормализация статусов, дедупликация, фильтрация и агрегация данных в оповещения;

Управление изменениями: автоматическое выявление событий, связанных с действиями администраторов, DevOps и изменениями конфигураций;

Обогащение: добавление тегов, алгоритмическое обогащение через правила и кластеризация с помощью ML;

Анализ: корреляция событий, выявление аномалий, Root Cause Analysis, прогнозирование инцидентов и системный анализ проблем.

Преимущества нашего решения:
✴️Централизованный сбор и хранение всех логов — все под контролем;
✴️Интеллектуальная обработка с ML и ИИ — важные события всегда будут обнаружены;
✴️Автоматическая корреляция событий из всех доступных источников — целостное понимание проблемы;
✴️Комплексный подход к локализации и решению инцидентов — снижение времени на устранение;
✴️Системный подход к решению проблем — глубокий анализ причинно-следственных связей для предотвращения повторений.