ログ管理ツールのトップ6と選び方

ログ管理ツールとは？

ログ管理ツールは、組織のITインフラストラクチャ内のさまざまなデバイスやアプリケーションによって生成されたログデータを収集、処理、保存するように設計されたソフトウェアシステムです。これらのツールは、潜在的な問題を特定し、パフォーマンスを追跡し、組織のシステムやデバイスの動作に関する洞察を得るために、ログデータを監視および分析するために使用される。

ログ管理ツールの一般的な機能には、ログデータの検索やフィルタリング、レポートやアラートの生成、他のIT管理ツールとの統合などがある。

推奨図書：SOARセキュリティ：3つのコンポーネント、利点、およびトップユースケース。

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トップログ管理ツール

スプランク

ライセンス:エンタープライズライセンスとフリーライセンス
ギットハブ:https://github.com/splunk

Splunk は、大量のデータを扱うために設計された汎用プラットフォームであり、ペタバイト級のデータをリアルタイムで処理し、インデックスを作成することができる。以下のような様々な機能を提供します：

• ログ、メトリクス、イベントなど、さまざまなソースからのデータ収集
• 検索およびクエリー機能により、特定のログエントリやデータポイントを素早く見つけることができます。
• 潜在的な問題や異常な活動をユーザーに警告するための警告および通知機能
• ユーザーがログのデータを理解し、分析するのに役立つ可視化およびレポート作成ツール。
• セキュリティ情報・イベント管理（SIEM）システムなど、他のツールとの統合により、組織のIT環境をより包括的に把握できる。

しかし、Splunk の使用は複雑であり、特に初めてこのプラットフォームを使用する人にとっては、学習曲線が高い。Splunk のライセンス費用は、プラットフォームに取り込まれるデータ量に基づいて決まるため、大量のデータを処理する必要がある組織にとっては高額になる可能性がある。また、特定のタスクやユースケースのために設計された他のツールのように、特化したり集中したりすることはできないかもしれない。

さらに、運用チームとセキュリティチームの間では、Splunk をどのようにカスタマイズし、まったく異なるユースケースに対応するライセンスを所有するかについて、競合が発生する可能性がある。例えば、Splunk を使用して販売、保管、サプライチェーンの出荷を追跡している組織で、ダッシュボードや行動分析でセキュリティイベントをレポートするように調整するには、追加製品が必要になり、チーム間の政治的な対立が生じる可能性がある。

ELKスタック

ライセンスApacheライセンス2.0
GitHub​:https://github.com/elastic

ELK Stackは人気のあるオープンソースのログ管理プラットフォームで、3つの主要コンポーネントで構成されている：Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK)の3つの主要コンポーネントで構成されています。ELK Stackの主な機能には以下のようなものがあります：

• ログの一元管理 -ELK Stackは、組織のITインフラストラクチャ内のさまざまなデバイスやアプリケーションによって生成されたログデータを収集、保存、分析するための一元化されたプラットフォームを提供します。
• リアルタイム分析 -Elasticsearchは、ログデータの保存とインデックス作成に使用される検索・分析エンジンです。ログデータをリアルタイムで検索・分析することができ、組織のシステムの動作やパフォーマンスに関する最新の洞察を得ることができます。
• 柔軟なデータ処理-Logstashはデータ処理パイプラインであり、Elasticsearchに保存される前にログデータを収集、変換、エンリッチするために使用される。ユーザはカスタムデータ処理パイプラインを定義することができ、様々な方法でログデータを変換し、充実させることができる。
• 可視化とレポート作成 -Kibana は、Elasticsearch に保存されたデータに基づいてダッシュボードやチャートを作成するための可視化ツールです。Elasticsearch に保存されたログデータを可視化するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
• スケーラビリティと信頼性-ELK Stackは高いスケーラビリティと信頼性を持つように設計されており、大量のログデータの処理に適しています。

グレイログ

ライセンスサーバサイドパブリックライセンス
GitHub​:https://github.com/Graylog2/graylog2-server

Graylogはオープンソースのログ管理プラットフォームで、組織のITインフラストラクチャ内の様々なデバイスやアプリケーションから生成されるログデータを収集、保存、分析するための一元化されたプラットフォームを提供します。Graylogの主な特徴は以下の通り：

• リアルタイム分析 -ログデータをほぼリアルタイムで検索・分析し、組織のシステムの動作とパフォーマンスに関する最新の洞察を提供します。
• 柔軟なデータ処理 -ユーザーがカスタムデータプロセッシングパイプラインを定義できるため、ログデータをさまざまな方法で変換し、充実させることができます。
• 可視化とレポート-Graylogに保存されたログデータを視覚化するダッシュボードやチャートを作成するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。
• スケーラビリティと信頼性-テラバイトのマシンデータを含む大量のログデータの処理に適しています。

フルエント

ライセンスApacheライセンス2.0
GitHub​:https://github.com/fluent/fluentd

Fluentdはオープンソースのデータ収集ソリューションであり、多くのソースから統一されたログ収集と分析のためのロギングレイヤーを提供する。各データソースをバックエンドシステムから切り離し、ミドルウェアとアプリケーションのログデータを収集し、ログ分析を実行します。Fluentdは、以下の機能により、組織のサービスとオペレーションを改善します：

• オペレーティング・システム既定のメモリ割り当て
• カスタム設定
• RubyおよびC言語のサポート
• 40MBのメモリー
• 低いシステムリソース使用率
• 複数のデータ出力やソースと接続するための500以上のプラグイン
• オープンソースコミュニティのサポート

グラファナ・ロキ

ライセンスGNU Affero General Public License (v3.0)
GitHub​:https://github.com/grafana/loki

LokiはELKに代わるものだが、トレードオフがある。Lokiは、ラベルなどの一部のフィールドにのみインデックスを付ける。主な書き込みコンポーネントはIngesterで、ログデータのチャンクをメモリに保存し、高速なクエリを実行する。

チャンクが古くなると、ラベルはCassandraのようなキーバリューストアに、チャンクデータはAmazon S3のようなオブジェクトストアに書き込まれる。どちらのストレージも、データを追加する際にバックグラウンドでのメンテナンスは必要ない。古いデータをクエリする際にタイムフレームとラベルでフィルタリングすることができ、長期データストアから取得するログチャンクの数を最小限に抑えることができます。Lokiは以下の機能を提供します：

• Grafana UIでのメトリクスとログ
• 一貫したラベル（プロメテウスと互換性あり）
• マージや最小限のインデックス作成なしで高速インジェスト（ELKより効率的）
• インデックスが小さいため、ストレージのフットプリントが最小化される。

ゴーアクセス

ライセンスMITライセンス
GitHub​:https://github.com/allinurl/goaccess

GoAccessは、Webログを監視・分析するための無料のオープンソースツールです。Apache、Amazon S3バケット、NGINXを含むフォーマットとソースをサポートし、ユーザーのブラウザで表示できるレポートとダッシュボードを提供します。特筆すべき機能は以下の通り：

• リアルタイム更新-すべてのメトリクスとパネルは、ターミナルで200ミリ秒間隔で更新され、毎秒HTML出力を提供します。
• 少ない構成要件 -GoAccess はアクセス ログ ファイルに対して、[ログを記録して統計情報を表示する] ことにより実行できます。ログ形式を選択するだけです。
• アプリケーションのレスポンスタイムのトラッキング -リクエストの処理にかかる時間を測定することができます。
• インクリメンタルなログ処理-ディスク上のデータ永続化を使用して、ログをインクリメンタルに処理する。
• 大規模データセットのサポート-最適化されたインメモリハッシュテーブルを使用して大規模ログを解析できます。メモリを効率的に使用し、強力なパフォーマンスを保証します。

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集中型ログ管理ソリューションを選択する際の考慮事項

データ収集の制限

データ取り込みの制限は、ソリューションが処理できるログデータの量を決定するため、集中型ログ管理ソリューションにとって重要です。大量のログデータを取り込む能力は、多くの組織にとって重要です。なぜなら、リアルタイムですべてのログデータを取り込んで分析し、貴重な洞察を提供し、問題を迅速にトラブルシューティングして解決できるからです。

さらに、データ取り込みの制限は、ログ管理ソリューションのコストに影響を与える可能性があります。大量のログデータを処理できるソリューションは、より強力なハードウェアとインフラを必要とし、ソリューション全体のコストを増加させる可能性があります。クラウド・ネイティブ・ソリューションは、この課題の多くを解決し、データの取り込みがネックになることを排除できますが、各ログに対して行う必要がある処理が増えれば増えるほど、システムに遅延が生じる可能性があります。

データソースの変更に対する許容範囲

データソースの変化に対する耐性は、ログを収集するデータソースの変化にソリューションがどれだけ適応できるかを決定する。多くの組織では、ログを生成するデータソースは、新しいサーバーが追加されたり、既存のサーバーが廃止されたりした場合など、時間の経過とともに変化する可能性がある。

データソースの変更に対する耐性が高いログ管理ソリューションは、新しいデータソースをシームレスに統合し、中断することなくそのデータソースからログを収集し続けることができます。これは、ログデータが完全で正確なままであることを保証し、組織がログデータから価値ある洞察を得続けることを可能にするため、重要である。新しいソースは、最小限の遅延で取り込むことができるはずです。

一方、データソースの変更に対する耐性が低いログ管理ソリューションでは、データソースが追加または削除された場合、ログデータの中断やギャップが発生する可能性がある。これは、ログデータの分析を困難にし、不完全または不正確な洞察につながる可能性がある。組織は、データソースが時とともに変化しても、ログデータが完全で正確であることを保証するために、データソースの変更に対する耐性が高いログ管理ソリューションを選択する必要があります。

ユーザビリティと生産性

この側面は、ソリューションが、それを使用する人々の要件や期待にどれだけ応えられるかを決定する。多くの組織では、ログデータはさまざまなチームや個人によって使用され、それぞれに固有のニーズや要件があります。

エンドユーザーのニーズに対応するログ管理ソリューションは、さまざまなチームやユーザーの特定のニーズに合わせた機能や性能を提供する。例えば、チームごとに異なる固定ダッシュボードやビジュアライゼーションを提供したり、ユーザーがダッシュボードのレイアウトやコンテンツを個人の好みに合わせてカスタマイズできるようにしたりする。

エンドユーザーのニーズに応えることで、ログ管理ソリューションは、さまざまなチームやユーザーがログデータにアクセスし、使用することを容易にし、コラボレーションを改善し、より良い意思決定を促進するのに役立ちます。

機械学習機能

組み込まれた機械学習機能は、ログ管理ソリューションをより強力かつ効果的にし、組織がログデータからより多くの価値を得ることを可能にする。集中型ログ管理ソリューションは、多くの場合、ログデータの分析を自動化し、改善するために機械学習を使用します。機械学習アルゴリズムは、大量のログデータを分析し、人間にはすぐにわからないようなパターンや傾向を特定することができます。

例えば、機械学習機能を組み込んだログ管理ソリューションは、トラフィックの異常な急増やエラーなど、ログデータの異常を自動的に検出できるかもしれない。これは潜在的な問題や課題を特定するのに役立ち、組織はそれらを防止または解決するための行動を取ることができる。

さらに、機械学習アルゴリズムを使用して、検索やクエリ機能のパフォーマンスと精度を向上させ、ログデータから必要な情報をより簡単かつ迅速に見つけることができます。

アラートの制御とカスタマイズ

この機能は、ログ管理ソリューションが、ログデータ内の重要なイベントや問題をどの程度通知できるかを決定する。アラートは、例えば、エラーが検出された場合や、トラフィックが突然急増した場合など、ログデータで特定の条件が満たされた場合にトリガーされる通知です。

アラートの制御とカスタマイズを行うことで、アラートのトリガーとなる条件を指定し、アラートの内容と配信方法をカスタマイズすることができます。これにより、ログデータ内の最も重要なイベントや問題が通知され、アラートが最も有用で適切な方法で配信されるようにすることができます。

アラートの制御とカスタマイズができなければ、ログ管理ソリューションは、ログデータ内の重要なイベントや問題を通知できないかもしれません。これは、問題の特定と解決を困難にし、アラート疲れや未解決の問題につながる可能性があります。

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ログ管理ツールはセキュリティ・ソリューションとして機能するか？

業界は進化しており、データイベントやベンダトリガによる基本的なアラートだけでは十分ではありません。セキュリティ・ログ管理のための汎用的な多目的ツールは、ほとんどのセキュリティ・チームにとって、今日の脅威から防御するために必要な精度と効率を提供しません。

最新のセキュリティ・モニタリング・プログラムの基盤として、ログ管理レイヤは、以前のテクノロジーよりもスマートである必要があります。より迅速で正確な検知、より迅速なインシデント調査、より完全なレポートと分析を可能にするために、データを収集し、セキュリティ・レンズで解析する必要があります。

ログ管理ツールは、いくつかの点でセキュリティ・ソリューションとして機能する：

• アラートの設定 -多くのログ管理ツールは、潜在的なセキュリティ問題や異常な活動をユーザに警告するように設定できる、アラートと通知の機能を提供する。例えば、ユーザが何度も不正なパスワードでシステムにログインしようとし、ブルートフォース攻撃の可能性を示す閾値を超えた場合、アラートが起動するように設定することができる。
• 脅威データの追跡 -未承認ユーザによるシステムやアプリケーションへのアクセス試行など、セキュリ ティ脅威に関連するデータを追跡・監視する。これにより、組織は潜在的なセキュリティ問題を特定し、タイムリーに対応することができる。
• セキュリティ上の発見事項を報告する -報告機能と可視化機能を使用して、セキュリティデータの傾向やパターンを特定することができる。これは、組織がセキュリティ脅威の性質と程度を理解し、脅威を緩和するための戦略を策定するのに役立つ。
• コンプライアンスの文書化 -セキュリティ標準では、セキュリティ関連イベントの記録を複数年にわたって維持することが組織に求められることが多い。ログ管理ツールは、このようなイベントの包括的な記録を提供し、規制へのコンプライアンスを証明するために使用できる。

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Exabeam Security Log Managementおよび SIEM

ログ管理は、セキュリティ分析、コンプライアンス・レポーティング、フォレンジックをサポートする、あらゆる企業のセキュリティ・アーキテクチャの基本です。大規模なログデータの収集、保存、管理は、高度なプログラミングやクエリ構築のスキルを必要とせず、簡単に管理できる必要があります。多くの組織は、1つまたは複数のコンプライアンス規制を遵守しなければなりません。コンプライアンス・データの作成と管理には時間とコストがかかります。

ほとんどの組織は、エンドポイント、アイデンティティ、SSO ツール、クラウド・ワークロード・プロテクション、侵入検知/ファイアウォール、データ損失防止など、複数のセキュリティ・ポイント製品からアラートを受け取っている。このようなセキュリティに特化したツールを、サプライチェーンやその他の顧客またはIT/OT主導のログ・ソースとともに一般的なデータレイクに統合することは、メモリとライセンスを最も効率的に使用する方法ではないかもしれません。

そのため、多くの組織では、ログ管理ツールをExabeamで補強するか、セキュリティ業務専用のインスタンスを別途用意することにしています。Exabeamは、複数のベンダーやログ管理ツールにまたがるセキュリティ・ログを管理することを目的として構築されており、セキュリティ・チームに一般的なIT/OTログ管理スタック以外の適切なツールを提供します。

Exabeam Security Analyticsは、ユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）と相関関係や脅威インテリジェンスを組み合わせて、他のツールでは検知できない脅威を検知します。

クラウドのスピード、スケール、コスト効率を活用、Exabeam Fusion SIEM Exabeam Fusion SIEM、強力な検索、相関ルール、アラート、ケース管理、ダッシュボードを組み合わせ、他のツールが見逃している脅威の検出と可視化を支援し、インシデントを解決まで管理します。

SIEMとUEBA、SOARの特質を1つのプラットフォームにまとめたいと考えている組織は、Exabeam Fusion。インサイダー脅威チームは、現在のログ管理ソリューションを補強するためにExabeam Security Analyticsによる検知を必要としているだけかもしれませんし、検知と対応を1つのツールで行いたいのであれば、Security Investigation。