La journalisation est essentielle pour les équipes DevSecOps performantes. Les journaux contiennent les informations nécessaires pour surveiller et comprendre les systèmes. Rechercher un défaut ? Vous essayez de comprendre une soudaine explosion de connexions douteuses en provenance d’une nouvelle région ? Besoin de comprendre pourquoi une application est explorée ? Les journaux constituent la source unique de vérité permettant de comprendre ce qui se passe réellement.
Mais il y a un problème avec les journaux : la quantité considérable de données. Les informations enregistrées par les services et les applications ne cessent de croître. Et en pleine croissance. Il ne faut pas longtemps pour que cela devienne bien plus que ce qui peut être géré. Les données deviennent écrasantes. La fatigue des alertes s’installe.
Les données ne cessent de croître. Les ressources humaines ne le peuvent pas.
Mais il y a de l’espoir à l’horizon. Les innovations en matière d'IA ont révolutionné le processus de surveillance continue des journaux. Les algorithmes d’IA peuvent analyser et détecter des modèles au sein de vastes ensembles de données, traduire les journaux bruts en informations exploitables et alerter de manière proactive les équipes des problèmes, le tout à grande échelle et avec une plus grande précision pour aider les humains.
Examinons 8 façons dont l'IA peut maximiser la valeur des journaux.
Tout d’abord, le plus évident. Les environnements cloud natifs, avec leurs dizaines (ou centaines) de composants distribués, émettent un volume massif de données de journalisation. À leur tour, ces données nécessitent des niveaux élevés d’expertise pour les trier et les analyser.
Mais la plupart des organisations sont déjà confrontées à une pénurie de personnes possédant les compétences nécessaires pour extraire les enseignements de ces données. Les entreprises pourraient former davantage de personnes, mais la...
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