Sanntidslogging

Sanntidslogging er prosessen med å samle inn, behandle og lagre loggdata i sanntid eller nesten sanntid, slik at hendelser i IT-systemer kan observeres og analyseres umiddelbart. Hovedmålet er rask innsikt, feilsøking og respons på hendelser. Det skiller seg fra batchloggføring ved kontinuerlig flyt og lav latenstid, og brukes bredt innen IT-drift, sikkerhet og utvikling.

En typisk sanntidsloggingsarkitektur består av kilder (servere, applikasjoner, nettverksenheter), transportlag (syslog, journald, Filebeat, Fluentd) og innstrømningssystemer (Kafka, Kinesis). Dataene prosesseres ofte i stream-teknologier (Flink, Spark Streaming) og lagres i søkbare eller tidsseriedatabaser (Elasticsearch, Splunk, InfluxDB). Visualisering og varsling skjer gjennom dashbord og alerting (Kibana, Grafana).

Bruksområder inkluderer feil- og ytelsesovervåkning, sikkerhetsovervåkning og samsvar. Sanntidsinnsyn gjør det mulig å oppdage avvik raskt, redusere MTTR og forbedre driftsstabilitet. Loggdata i sanntid støtter også hendelsesanalyse etter sikkerhetsbrudd eller driftshendelser.

Utfordringer inkluderer høye volumer og hastigheter, ustrukturert eller semistrukturert data, og behov for normalisering. Personvern og regler (for eksempel GDPR) må vurderes, og loggene må beskyttes i transit og hvile. Retensjon, tilgangskontroll og sikkerhetsmiljø varierer mellom systemer og skyleverandører.

Beste praksis inkluderer bruk av korrelerings-ID-er (correlation IDs), tracing av distribuerte forespørsler, schema-on-read i stedet for schema-on-write, og konsekvente tidsstempler. For å redusere støy kan man filtrere loggdata, og designe infrastrukturen slik at data kopieres til flere lag for analyse, arkivering og sikkerhet. Policies for dataretensjon og tilgang er også viktig.