LoggingPlattformen

LoggingPlattformen sind Systeme zur Erfassung, Speicherung, Analyse und Visualisierung von Logdaten aus unterschiedlichen Quellen. Sie unterstützen Betrieb, Sicherheit und Compliance, indem sie Ereignisse, Fehler und Leistungsindikatoren zentral zugänglich machen.

Zu den Kernfunktionen gehören Sammler bzw. Forwarder, Normalisierung und Parsing von Logs, zentrale Speicherung und Indexierung, leistungsfähige Suche, Dashboards, Alerts sowie Reporting und Retention-Policy-Management. Viele Plattformen bieten zudem Machine-Learning-gestützte Anomalieerkennung und Incident-Management-Features.

Bereitstellungsmodelle umfassen On-Premises, Cloud-basierte Services oder hybride Infrastrukturen. Typische Datenquellen sind Server, Netzgeräte, Anwendungen, Container-Orchestrierung, Cloud-Dienste, Datenbanken, Security-Tools und IoT. Logs werden oft in strukturierte Felder normalisiert, um konsistente Analysen und einfachere Korrelationen zu ermöglichen.

Anwendungsfälle reichen von Betriebsüberwachung und Fehlersuche über Security Information and Event Management bis hin zu Vorfallsreaktion, Compliance-Berichterstattung sowie forensischer Analyse und Audit-Trails. LoggingPlattformen unterstützen zudem Trendanalysen, Kapazitätsplanung und SLA-Monitoring.

Wichtige Kriterien sind Skalierbarkeit, Latenz, Kosten, Datenschutz und Sicherheit. Wesentliche Sicherheitsaspekte umfassen rollenbasierte Zugriffskontrollen, Verschlüsselung im Transit und im Ruhezustand, Auditing und Datenschutzkonformität. Plattformen bieten oft Datenaufbewahrungsrichtlinien sowie Funktionen zur Data Governance und Compliance-Dokumentation.

Typische Vertreter umfassen Open-Source-Optionen wie Elastic Stack (ELK) und OpenSearch sowie kommerzielle Produkte wie Splunk, Datadog, Graylog, Sumo Logic oder New Relic. Die Wahl hängt von Anforderungen an Compliance, Skalierbarkeit, Kosten und Integration in bestehende Toolchains ab.