Gestion des logs : introduction et bonnes pratiques

La gestion des logs est cruciale dans tout type d’entreprise, qu’elle soit grande ou petite. Il est indispensable de comprendre les logs pour corriger les erreurs et résoudre les défaillances.

Qu’englobe concrètement la gestion des logs ? Plongeons-nous dans cette question avec ce guide d’introduction.

Qu’est-ce que la gestion des logs ?

La gestion des logs est une pratique qui consiste à traiter de grands volumes de messages et de données de log générées par ordinateur. Un large éventail de systèmes informatiques et d’applications produisent des logs :

• les serveurs,
• les bases de données,
• les sites web,
• les périphériques réseau et les endpoints.

Les logs contiennent de précieuses informations sur les événements qui ont lieu sur ces systèmes, et ils peuvent être utilisés pour résoudre les problèmes ou superviser les performances des systèmes.

(À lire également : Logging des données et Données machine.)

Importance de la gestion des logs

La gestion des logs permet aux entreprises de suivre la trace de toutes les activités qui se déroulent au sein de leur infrastructure informatique. Et cela peut avoir de nombreux usages au quotidien :

• l’identification des failles de sécurité,
• la résolution des problèmes techniques,
• la supervision des performances des systèmes.

D’autre part, de nombreux organismes réglementaires exigent des entreprises qu’elles conservent les données de log pendant une période déterminée à des fins de conformité. La gestion des logs facilite le respect de ces obligations.

Types de logs

Pour comprendre vos données, vous devez d’abord comprendre la diversité des logs que vous allez rencontrer. Chaque type de log contient des données spécifiques et souvent vitales. En voici quelques exemples courants :

Logs de serveurs

Les logs de serveurs renferment des données stratégiques sur l’activité des utilisateurs, les erreurs système et d’autres événements opérationnels. Ils facilitent l’identification des problèmes de performance, des tentatives d’accès non autorisé et des activités suspectes.

Logs d’applications

Indispensables aux administrateurs système, les logs d’application apportent des informations sur le comportement des logiciels, les interactions des utilisateurs et les problèmes pouvant affecter leur expérience. Les logs d’applications contribuent à :

• identifier les aberrations et les incohérences qui dégradent les performances d’une application,
• comprendre les comportements et les habitudes des utilisateurs, ce qui est extrêmement utile pour améliorer leur expérience,
• diagnostiquer et résoudre les problèmes de l’application,
• conserver un historique des activités logicielles à des fins d’audit et de conformité.

(À lire également : La supervision des performances des applications, ou APM.)

Logs réseau

Les logs réseau, qui consignent la circulation du trafic qui entre et sort du réseau, apportent des informations utiles pour localiser et identifier les problèmes potentiels. Les logs réseau :

• contiennent des informations sur les performances des serveurs,
• facilitent l’identification des tendances inhabituelles et des anomalies dans le trafic réseau,
• prennent en charge la détection et l’atténuation des menaces de sécurité.

(Lisez notre présentation complète des données de log.)

Formats de données de log

Les données de log peuvent être générées dans différents formats : texte brut, XML, JSON et syslog.

Le langage de balisage extensible (XML) est utilisé pour stocker et transporter les données. Il est lisible par l’humain, et donc facile à utiliser pour les développeurs.

Autre format répandu pour les messages de log, JSON offre un moyen plus compact et efficace de stocker les données que XML. Ce format structuré conserve les informations sous la forme de paires clé-valeur, plus facile à analyser par la machine.

Syslog est un protocole standard qui génère des messages de log sur les périphériques réseau. Ce format inclut des informations indispensables : horodatage, niveau de gravité et codes de site pour faciliter l’analyse des logs.

(Apprenez à faire la différence entre données structurées, semi-structurées et non structurées.)

Processus de gestion des logs

Le processus de gestion des logs comprend généralement les étapes suivantes :

1. Collecte des logs. La première étape consiste à recueillir et centraliser tous les messages provenant des différents systèmes.
2. Analyse et normalisation. Les logs sont souvent générés dans différents formats, ce qui complique leur analyse. Les outils de gestion des logs les convertissent dans un format normalisé, grâce à des étapes de lecture et de normalisation pour faciliter leur analyse.
3. Stockage. Une fois normalisés, les logs sont stockés dans un système de logging centralisé pour y être analysés en temps réel ou stockés à long terme.
4. Supervision. Les entreprises peuvent utiliser des outils de gestion des logs pour superviser les logs en temps réel et recevoir des alertes en cas de problème potentiel ou de faille de sécurité.
5. Analyse. Une fois les logs collectés, lus et stockés, l’étape suivante consiste à analyser les données de log dans différents objectifs : supervision des performances, dépannage ou sécurité.
6. Rapports. Les solutions de gestion des logs proposent des fonctionnalités qui permettent de produire des rapports personnalisés sur l’activité des systèmes, leurs performances et les erreurs.
7. Suppression. Les données de log sont généralement conservées pendant une période prédéterminée, au terme de laquelle elles peuvent être archivées ou supprimées, selon les obligations réglementaires ou les besoins de l’entreprise.

(À lire également : agrégation des logs et gestion du cycle de vie des données.)

Outils et technologies de gestion des logs

Certains outils sont conçus pour vous aider à gérer correctement vos logs en assurant la supervision, le stockage et l’analyse de vos données de log.

Splunk compte parmi les principales solutions de gestion des logs. Splunk s’appuie sur la gestion des données de log dans des dizaines d’applications, comme les opérations de sécurité, la supervision globale des systèmes et l’observabilité.

Il existe également plusieurs solutions open source qui assurent la supervision et l’analyse des logs en temps réel. Quelques exemples : 

• Apache Flume collecte, agrège et déplace efficacement de grandes quantités de données de log.
• Fluentd est un collecteur de données conçu pour unifier la collecte et l’agrégation des logs.

(En savoir plus sur Splunk et nos autres solutions.)

Exemple de gestion des logs : paires clé-valeur

Pour mieux comprendre le fonctionnement de la gestion des logs, examinons un exemple à base de paires clé-valeur.

Notre exemple de log présente un format de chaîne. Les données fournissent des informations sur l’état de liaisons aériennes.

WARNING:__main__:Lufthansa airlines 820 from Indira Gandhi International airport, New Delhi(DEL), India to Frankfurt International Airport, Frankfurt(FRA), is delayed by approximately 5 hours, 22 minutes
INFO:__main__:Air India flight 120 from Indira Gandhi International airport, New Delhi(DEL), India to Frankfurt International Airport, Frankfurt(FRA), Germany has departed at 12:20:18

Le contenu est relativement lisible et compréhensible, et un humain n’aura pas de difficulté à en extraire des informations importantes. Mais si cette tâche est confiée à une machine, comment va-t-elle identifier et interpréter les informations souhaitées ? Et que faire si nous avons affaire à un ensemble de données de log similaires ?

Cette situation impose de structurer les logs pour les machines. Comment faire ? Examinons cela.

Les logs doivent être écrits dans un autre format, qui n’est pas le format de chaîne représenté ci-dessus. Les données ci-dessus seront simplement stockées dans un dictionnaire (paires clé-valeur) qui peut ensuite être sérialisé.

Nous allons réaliser cette tâche en Python. Nous allons utiliser un paquet Python appelé structlog, pour logging structuré.

from structlog import get_logger
log = get_logger("Structured Logger")
if status in [’departed’, ’landed’]:
    log.info(status, **flight)
elif status == ’delayed’:<
    log.warning(status, **flight)
else:
    log.critical(status, **flight)

Le résultat obtenu se présente sous la forme d’un dictionnaire. Il permet aux machines de comprendre et d’extraire des informations pour gérer efficacement le fichier de log.

[warning ] delayed airline=Lufthansa airlines 820 delay_duration= 5 hour 22 mins destination={’airport’: ’Frankfurt International Airport’, ’iata’: ’’, ’icao’: ’’, ’city’: ’Frankfurt’, ’state’: ’’, ’country’: ’Germany’} flight_id=820 origin={’airport’: ’Indira Gandhi International Airport’, ’iata’: ’’, ’icao’: ’’, ’city’: ’New Delhi’, ’state’: ’’, ’country’: ’India’} stops=1

Comme vous pouvez le voir, les paires clé-valeur créées permettent d’effectuer des requêtes et d’extraire des informations. C’est comme cela que se présente le logging structuré. Comme nous l’avons dit plus haut, différents formats peuvent être utilisés : XML, JSON, etc.

Notre exemple est un cas simple de logging structuré. Mais dans les scénarios réels, les messages de log peuvent contenir beaucoup plus de données complexes. Il faudra alors employer des techniques d’interprétation sophistiquées pour en extraire des informations utiles.

Bonnes pratiques de gestion des logs

Votre entreprise rêve d’optimiser les performances de ses systèmes, de renforcer la sécurité de ses données et de simplifier la détection et la résolution des problèmes ? Alors il vous faut de bonnes pratiques de gestion des logs.

Voici quelques recommandations fondamentales à ce sujet :

• Normalisez les formats de log. Un format normalisé simplifie l’analyse et la supervision des logs provenant de différentes sources.
• Examinez et analysez régulièrement les logs. Les logs doivent être examinés régulièrement pour repérer les tendances et les anomalies pouvant trahir la présence de problèmes ou de failles de sécurité.
• Configurez des alertes. Il faut configurer des alertes pour informer le personnel concerné des événements critiques, lorsque des métriques de défaillance franchissent un seuil défini.
• Sauvegardez les données de log. En sauvegardant régulièrement les données de log, vous éviterez des pertes en cas de défaillance des systèmes ou d’attaque.
• Utilisez des identifiants (ID) uniques. Les identifiants uniques facilitent le suivi et l’identification de logs spécifiques.
• Appliquez un horodatage à tous les événements. L’horodatage joue un rôle crucial dans le dépannage et l’identification de la séquence d’événements conduisant à un problème.
• Utilisez des paires clé-valeur claires. Il est important d’utiliser des paires clé-valeur intelligibles pour faciliter l’interprétation et l’analyse des données de log.
• Adoptez le traçage avec OpenTelemetry. Appliquez l’instrumentation aux logs.

(À lire également : Bonnes pratiques de logging pour Splunk Enterprise.)

Gérez les logs efficacement avec Splunk

Pour conclure, la gestion des logs est une pratique essentielle dans toute organisation. Elle contribue à l’efficacité de la collecte des données, à l’identification et à la résolution des problèmes, ainsi qu’à la performance et à la sécurité des systèmes dans leur ensemble.

Si votre entreprise n’a pas encore adopté des pratiques efficaces de gestion des logs, c’est le moment de commencer. La gestion des logs est un aspect crucial de tous les systèmes informatiques, et vous avez tout intérêt à suivre les bonnes pratiques et à employer des formats de log normalisés pour fluidifier vos opérations.

Pour approfondir le sujet du logging et d’autres thèmes connexes, lisez notre Guide du développeur : vous y trouverez des ressources et des informations pour développer de meilleures applications en vous appuyant sur de bonnes pratiques de logging.