Syslog es un protocolo estándar ampliamente utilizado para registrar eventos, errores y otros mensajes del sistema en sistemas informáticos. Los datos de Syslog pueden ser increíblemente valiosos para detectar violaciones de seguridad, identificar errores del sistema y rastrear problemas de rendimiento. Sin embargo, trabajar con datos de syslog puede resultar complicado, especialmente cuando se trata de grandes cantidades de datos. En este artículo de blog, exploraremos las dos formas principales de trabajar con datos de syslog: analizar los datos y trabajar con los datos sin procesar.

Analizando los datos de syslog

Una forma de trabajar con datos de syslog es analizarlos y crear paneles con análisis en tiempo real. El análisis de los datos implica descomponerlos en sus partes constituyentes, como la marca de tiempo, la dirección IP de origen, el tipo de mensaje y el nivel de gravedad. Estos datos analizados se pueden almacenar en una base de datos y visualizar en paneles mediante herramientas como Viewtinet.

Los beneficios de analizar datos de syslog incluyen:

Análisis en tiempo real: se pueden crear paneles que proporcionen información en tiempo real sobre el rendimiento del sistema, violaciones de seguridad y otros eventos críticos.

Mejor capacidad de búsqueda: los datos analizados se pueden buscar y filtrar fácilmente, lo que facilita la identificación de eventos o patrones específicos en los datos.

Costos de almacenamiento reducidos: el análisis de datos a menudo puede resultar en una menor huella de datos, lo que puede ayudar a reducir los costos de almacenamiento.

Cómo trabajar con datos sin procesar de syslog

Otra forma de trabajar con datos de syslog es trabajar con datos sin procesar. En este caso, la herramienta de análisis debe comprender los diferentes valores disponibles por registro. Los datos sin procesar son datos sin procesar que provienen directamente de la fuente de syslog, sin ningún análisis ni manipulación.

Los beneficios de trabajar con datos syslog sin procesar incluyen:

Más flexibilidad: los datos sin procesar se pueden transformar y analizar de diversas formas, según las necesidades de la organización. Esta flexibilidad permite análisis e informes más personalizados.

Conocimientos más profundos: trabajar con datos sin procesar permite obtener conocimientos más profundos sobre el rendimiento del sistema, las violaciones de seguridad y otros eventos críticos. Esto se debe a que los datos sin procesar pueden proporcionar información más detallada que los datos analizados.

Cobertura más completa: trabajar con datos sin procesar puede ayudar a las organizaciones a capturar y analizar todos los datos disponibles, en lugar de solo un subconjunto de datos analizados.

¿Qué enfoque es mejor para syslog?

La decisión sobre qué enfoque utilizar depende de las necesidades de la organización. Si el análisis en tiempo real y los costos de almacenamiento reducidos son importantes, entonces el análisis de los datos puede ser la mejor opción. Por otro lado, si la flexibilidad y la información detallada son más importantes, entonces trabajar con los datos sin procesar puede ser la mejor opción.

En última instancia, es importante tener una comprensión sólida de las necesidades y objetivos de la organización cuando se trabaja con syslog. Al hacerlo, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas sobre cómo trabajar mejor con sus datos de syslog y lograr los resultados deseados.

A pesar de esto, puede haber algunos entornos donde la cantidad y complejidad de los datos sean tan grandes que el tiempo de respuesta a la consulta sea demasiado largo. En estos casos, el registro del índice solucionará cualquier problema de rendimiento. Como resultado de la indexación, es posible que no pueda profundizar ni seguir diferentes soluciones de problemas posteriores al análisis. Sin embargo, si ya configuró los parámetros que desea analizar y correlacionar, el registro de índice es el mejor método para obtener resultados en tiempo real.

Usando Viewtinet para syslog

La visión de Viewtinet siempre ha sido crear una plataforma flexible adecuada para varios y diferentes casos de uso. Dicho esto, ¿por qué limitarse a un método cuando puedes utilizar ambos al mismo tiempo?

Viewtinet propone una solución de extremo a extremo. Es capaz de integrar los datos, almacenarlos y proporcionar análisis y observabilidad completos. Gracias al corredor de datos visual inteligente , Viewtinet puede integrar y analizar datos de syslog de cualquier proveedor.

Sin embargo, dependiendo del proveedor y el tipo de datos de syslog, o incluso si la empresa necesita conservar los datos de syslog sin procesar por razones regulatorias, Viewtinet también puede funcionar en este formato. Tiene una capa inteligente para identificar las diferentes claves y podemos seleccionar una clave para identificar los registros que contienen esa clave y luego filtrar por los valores disponibles.