Comment fonctionne la journalisation des journaux et pourquoi est-elle si importante ? Comment améliore-t-elle la performance des entreprises et l’expérience des utilisateurs ? SentinelOne, leader mondial de la sécurité alimentée par l’IA, dresse la liste des éléments clés pour une stratégie de journalisation efficiente.

La gestion centralisée des logs ou journaux - fichiers qui capturent l’activité du système d’exploitation ou des applications logicielles - consiste à collecter, stocker, traiter, synthétiser et analyser en continu les données issues de sources variées et permet d’identifier les problèmes techniques, sans ralentir la performance. Pour élaborer une stratégie de journalisation efficace et à moindre coût, il est essentiel de :

1/ Connaître son public cible
Deux types d’analyse des données des journaux sont à prendre en compte. Tout d’abord, l’analyse humaine. Chaque catégorie d’utilisateurs (utilisateurs finaux, collaborateurs non technique, administrateurs système, ingénieurs d’exploitation, développeurs, …) examine les entrées de logs à des fins différentes. Il est donc important de prendre le temps de comprendre leurs besoins, notamment pour déterminer le langage et les informations à privilégier.
Puis l’analyse par des machines pour un traitement rapide et efficace des données. Elles peuvent notamment détecter les erreurs à un stade précoce, les éviter grâce à l’utilisation d’alertes automatisées mais également effectuer des recherches et des analyses sur un ensemble de données.

2/ Définir une structure de journalisation cohérente
Pour suivre et corréler plus facilement les problèmes, il est essentiel de structurer les entrées de logs de manière cohérente. Des normes de codage sont donc nécessaires pour faciliter la compréhension du code dans une application. Il est également important de définir des normes pour l’écriture de messages de journal. Concrètement il faut structurer le formatage de chaque entrée, décider des informations à inclure et sélectionner leur fréquence de saisie. Il peut également être utile d’inclure un identifiant unique dans chaque entrée, pour corréler les requêtes.

3/Utiliser un framework de journalisation
Il est déconseillé de transférer manuellement les journaux dans des fichiers ou de gérer soi-même leur rotation. Cela peut entraîner des erreurs et faire perdre un temps précieux. Mieux vaut utiliser un outil capable de journaliser efficacement des volumes de données à grande échelle. La normalisation permet également de conserver plus facilement une structure de journalisation cohérente, sans s’inquiéter des différents formats de journaux, de leurs emplacements ou autres problèmes similaires. Enfin, la plupart des frameworks de journalisation ont été optimisés pour ne pas impacter les performances.

4/ Capturer des informations utiles dans les journaux et inclure le contexte pour les clarifier
Les développeurs n’incluent pas toujours le contexte et les informations de référence d’un évènement dans les messages consignés, à tort. Sans une certaine connaissance préalable des évènements et opérations se produisant au niveau du backend, ces messages sont ininterprétables. Ils doivent donc, dans la mesure du possible, proposer des pistes sur la façon de corriger l’erreur signalée.
Les messages génériques tels que "une erreur s’est produite" sont inutilisables et n’aident pas à la résolution du problème s’ils ne contiennent pas de détails pertinents ou exploitables sur le contexte de l’évènement. Pour être efficaces, ils doivent être concis, descriptifs et inclure : l’horodatage, le cas d’utilisation ou il s’est produit, le nom du champ, de la fonction, de la classe ou du fichier concernés par l’évènement, la raison de l’évènement mais aussi les identificateurs, les données incorrectes à l’origine de l’erreur etc….

5/ Identifier la quantité de données à consigner
S’il n’y a pas de limites quant à la quantité de données à journaliser, il est important de trouver un juste équilibre pour chaque application. Journaliser le moindre détail est contreproductif, il est cependant préférable de consigner trop d’évènements que pas assez. Il est donc conseillé d’utiliser les niveaux de journalisation suivants qui permettent aux algorithmes de trier et de rechercher plus facilement dans la masse de données collectées, selon leurs niveaux de gravité : TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERREUR, FATAL.
Étant donné le nombre considérable de formats différents utilisés par les différents types de journaux, il est également essentiel de procéder à une analyse syntaxique des logs, afin d’en extraire des données pertinentes, quelle que soit leur structure.

6/ Utiliser les journaux à d’autres fins que la résolution de problèmes
Le but premier de la journalisation est généralement la résolution de problèmes. Cependant, il existe d’autres usages, notamment pour optimiser la valeur des données créées par une application : les alertes automatisées pour identifier plus facilement les anomalies ou les informations importantes, les journaux d’audit liés à la gestion ou à la conformité réglementaire , le profilage des données pour déterminer la durée et la fréquence des appels ou de l’exécution de code, les informations statistiques pour analyser la fréquence de journalisation d’un événement spécifique au cours d’une période donnée ou déterminer s’il se produit plusieurs fois de suite.

7/ Centraliser la journalisation
Un système de journalisation centralisé permet d’organiser et de stocker au même endroit toutes les données connectées à différents réseaux et infrastructures. Cela permet d’analyser les évènements et d’identifier les informations cruciales plus rapidement grâce à des analyses complètes et des tableaux de bord actualisés en continu mais également d’aider les équipes à gérer et à contrôler les informations dans un Data Lake unifié et accessible en temps réel. Leur apport aide également à réduire les coûts liés aux solutions SIEM (Security Information and Event Management et SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) et à prioriser les fichiers journaux en fonction de l’importance dans le système.

Dans de nombreuses entreprises, les données de sécurité sont dispersées entre de multiples solutions et ne sont visibles que dans des formats spécifiques, rendant difficile, voire impossible, une détection des menaces et l’organisation d’une riposte efficace. Singularity Security Data Lake, la plateforme de données de sécurité de SentinelOne offre aux entreprises une expérience d’analyse des journaux très complète, et leur permet ainsi d’identifier les menaces, d’y répondre en temps réel et d’en limiter l’impact potentiel.