Best Software for 2025 is now live!

Log Analysis

por Sagar Joshi
Log analysis comprises reviewing, analyzing, and comprehending computer-generated documents. Learn how to run a log analysis, its benefits, and techniques.

What is log analysis?

Log analysis provides visibility into the performance of IT infrastructure and application stacks. It reviews and interprets logs produced by servers, networks, operating systems, and applications.

Logs are time-stamped documentation of a particular computer system. They frequently include time-series data broadcast in real-time by utilizing collectors or archives for subsequent analysis. Log analysis informs users about system performance and may point out potential issues like security lapses or impending hardware breakdown.

Many businesses use log analysis software to effectively document application log files for better analysis.

How to perform a log analysis

Log analysis examines log data produced by computer systems, applications, and network devices to address security, compliance, and system performance issues.

how to perform a log analysis

It follows these steps:

  • Data collection. IT teams install a collector to gather data from sources like servers, applications, and security systems. Through an active network, log files are broadcast to a log collector or kept in files for subsequent analysis.
  • Centralize and index. To make the search and analysis process more efficient, professionals combine data from all log sources into a single platform. Logs become accessible after indexing so security and IT staff can easily find required data.
  • Search and analyze. Pattern recognition, normalization, tagging, and correlation analysis help search and analyze logs. 
  • Monitor and notify. Using machine learning and analytics, IT organizations set up automatic and real-time log monitoring to alert their teams when they meet specific criteria. With the help of automation, many logs across systems and applications can be continuously monitored.
  • Report. IT teams utilize personalized reusable dashboards to report on any threat or performance issues in a system or network. Only staff members who need to know can access private security logs and analytics.

Log analysis benefits

Log analysis is a crucial tool for well-maintained, secure computer systems. Organizations can safeguard their systems and guarantee compliance with industry laws by utilizing the insights discovered through log analysis. Here are other ways log analysis benefits businesses. 

  • Enhanced troubleshooting. Companies that routinely monitor and analyze logs quickly spot problems. They identify issues with sophisticated log analysis tools, considerably reducing the time and expense of the remedy. 
  • Improved cybersecurity. Organizations can find anomalies, contain threats, and prioritize solutions more rapidly by regularly reviewing and analyzing logs.
  • Enhanced client satisfaction. Businesses can ensure all customer-facing tools and programs are fully functional and safe by using log analysis. Enterprises can immediately identify disturbances or prevent problems with consistent and proactive analysis of log events.
  • Better system performance. Businesses can find bottlenecks, resource limitations, and other system performance problems. They can then optimize their systems and boost performance by addressing these issues.
  • Compliance. Several industry laws demand that businesses monitor and review their IT infrastructure. By providing a record of system activity, log analysis assists organizations in meeting these demands.
  • Cost savings. Log analysis helps organizations reduce downtime, lower support costs, and maximize resource utilization, leading to cost savings.

Log analysis techniques

With data in massive volumes, it’s impractical for IT experts to manually maintain and analyze logs across a vast tech environment. A log management system automates key phases in data collection, formatting, and analysis. Below are some techniques IT professionals employ to analyze logs.

  • Normalization ensures all of the information in the transaction log is formatted consistently, including IP addresses and timestamps.
  • Pattern identification distinguishes between routine events, anomalies, and filters events based on a pattern book.
  • Tags and classifications assign keywords to group events to examine related or similar occurrences together.
  • Correlational research collects log data from several sources and analyzes it all at once using log analytics.
  • Artificial ignorance omits entries that are irrelevant to the functionality or health of the system.

Log analysis applications

Log analysis applications generally fall under three main groups, detailed here:

  • Monitoring. Logs help IT professionals track how a product or service is used, mostly for security reasons. Teams can spot harmful usage patterns by looking through the logs.
  • Auditing. Logs facilitate audits, especially in the financial sector. For instance, in the case of a supervised exchange that enables users to trade between different currencies, the regulators may request access to the exchange's logs to review the transaction history.
  • Debugging. Programmers use relevant logs to detect any threats or defects in a product or service and take necessary measures to fix them.

Log analysis vs. application performance management (APM)

Log analysis and application performance management optimize application performance. However, their purposes are different. 

Log analysis focuses on handling the log data. It serves as a prerequisite to broader application performance management. 

Application performance management (APM) caters to improving the overall performance of an app. Log analysis supports APM with log data, empowering IT teams to fix any performance issues. This doesn’t mean that the sole purpose of log analysis is to support APM. Log analysis enables organizations to secure sensitive data, prove compliance, and recognize long-term trends, which isn’t feasible using the APM tool as a standalone technology. 

Learn more about the best application performance management tools for tracking and monitoring application performance.

Sagar Joshi
SJ

Sagar Joshi

Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.

Software de Log Analysis

Esta lista mostra os principais softwares que mencionam log analysis mais no G2.

Splunk é uma plataforma de software para dados de máquina que permite aos clientes obter Inteligência Operacional em tempo real.

Sumo Logic permite que as empresas construam poder analítico que transforma as operações diárias em decisões de negócios inteligentes.

Coralogix é uma plataforma de dados de streaming com estado que fornece insights em tempo real e análise de tendências de longo prazo sem depender de armazenamento ou indexação, resolvendo os desafios de monitoramento do crescimento de dados em sistemas de grande escala.

Splunk Enterprise Security (ES) é um software SIEM que fornece insights sobre dados de máquina gerados a partir de tecnologias de segurança, como rede, endpoint, acesso, malware, vulnerabilidade e informações de identidade, permitindo que as equipes de segurança detectem e respondam rapidamente a ataques internos e externos para simplificar o gerenciamento de ameaças, minimizando riscos e protegendo o negócio.

Logz.io é uma plataforma de observabilidade em nuvem que permite aos engenheiros usar as melhores ferramentas de monitoramento de código aberto no mercado sem a complexidade de operá-las e gerenciá-las em escala. Logz.io oferece três produtos, Gerenciamento de Logs construído em ELK, Monitoramento de Infraestrutura baseado em Grafana e um SIEM em Nuvem baseado em ELK. Estes são oferecidos como serviços em nuvem totalmente gerenciados e centrados no desenvolvedor, projetados para ajudar os engenheiros a monitorar, solucionar problemas e proteger suas cargas de trabalho em nuvem distribuídas de forma mais eficaz.

Graylog eleva a cibersegurança e as operações de TI por meio de suas soluções abrangentes de SIEM, Gerenciamento Centralizado de Logs e Segurança de API. Graylog fornece a vantagem na Detecção de Ameaças e Resposta a Incidentes em diversas superfícies de ataque. A combinação única da empresa de IA/ML, análises avançadas e design intuitivo torna a cibersegurança mais inteligente, não mais difícil. Graylog também é ideal para solucionar problemas diários de desempenho e disponibilidade de TI. Ao contrário das configurações complexas e caras dos concorrentes, Graylog oferece tanto poder quanto acessibilidade, simplificando os desafios de TI e segurança. Fundada em Hamburgo, Alemanha, e agora com sede em Houston, Texas, as soluções Graylog estão implantadas em mais de 50.000 instalações em 180 países.

Instana descobre, mapeia e monitora automaticamente todos os serviços e componentes de infraestrutura em ambientes locais e na nuvem, fornecendo contexto de aplicação orientado por IA, remediação de problemas para melhorar as operações de TI. Os painéis de configuração zero do Instana ajudam a reduzir o trabalho para as equipes de SRE e DevOps, ajudando-as a gastar mais tempo inovando do que solucionando problemas. Seus playbooks automatizados abordam perfeitamente problemas comuns e alertas precisos orientados por ML ajudam a gerenciar mudanças rápidas, melhorando assim a disponibilidade da infraestrutura. Essas capacidades ajudam a prever e gerenciar orçamentos de TI para apoiar o aumento da demanda durante ciclos de pico.

Notepad++ é um editor de código-fonte e substituto do bloco de notas que suporta várias linguagens em um ambiente MS Windows com realce e dobragem de sintaxe, PCRE, GUI personalizável, autocompletação e mais.

Um sistema fácil de gerenciamento de logs

Botify é uma plataforma SaaS que fornece aos profissionais de marketing de busca empresarial dados e insights incomparáveis para otimizar seus sites e ajustar sua estrutura para aumentar o tráfego orgânico, social e móvel.

Datadog é um serviço de monitoramento para equipes de TI, Dev e Ops que escrevem e executam aplicações em grande escala, e desejam transformar a enorme quantidade de dados produzidos por seus aplicativos, ferramentas e serviços em insights acionáveis.

Execute o código sem pensar em servidores. Pague apenas pelo tempo de computação que você consome.

O Stackdriver Trace do Google é um sistema de rastreamento distribuído que coleta dados de latência das aplicações dos usuários e os exibe no Console do Google Cloud Platform.

Splunk Cloud oferece o Splunk Enterprise como um serviço em nuvem, permitindo que os usuários obtenham respostas de seus dados de máquina sem a necessidade de gerenciar qualquer infraestrutura.

Sublime Text é um editor de texto sofisticado para código, marcação e prosa. Você vai adorar a interface de usuário elegante, recursos extraordinários e desempenho incrível.

New Relic é a maior e mais abrangente plataforma de instrumentação baseada em nuvem da indústria para ajudar os clientes a criar um software mais perfeito.

AlienVault USM (da AT&T Cybersecurity) é uma plataforma que fornece cinco capacidades essenciais de segurança em um único console para gerenciar tanto a conformidade quanto as ameaças, compreendendo a natureza sensível dos ambientes de TI, incluindo tecnologias ativas, passivas e baseadas em host para atender aos requisitos de cada ambiente específico.

O Apache Log4j 2 é uma atualização do Log4j que oferece melhorias significativas em relação ao seu antecessor, Log4j 1.x, e fornece muitas das melhorias disponíveis no Logback, enquanto corrige alguns problemas inerentes na arquitetura do Logback.

Panther analisa dados dos seus ambientes e fornece alertas concisos e de alto valor.