En los últimos años, las innovaciones tecnológicas han tenido un fuerte impacto en cualquier ámbito, tanto personal como profesional. A día de hoy, muchas compañías basan gran parte de su actividad empresarial en la tecnología y, en consecuencia, cada vez más estas soluciones se están convirtiendo en herramientas fundamentales para tomar decisiones y detectar problemas de negocio.
¿Qué es un Log?
Las empresas se apoyan en sistemas que generan una gran cantidad de datos en forma de trazas textuales, llamadas técnicamente “Logs”. Esta información no es visible para el usuario pero suele estar relacionada con su actividad informática (por ejemplo, historial de navegación, programas abiertos, etc.) o con los propios sistemas de información (es decir, estado actual de programas, seguridad, accesos, conectividad de redes, etc.).
Los Logs, que nos explican el comportamiento de nuestros sistemas o programas, suelen escribirse en ficheros. Aunque más adelante pueden ser examinados, estos archivos por sí solos no nos permitirán detectar si se ha producido un error.
Aquí puede verse un ejemplo de fichero Log de una aplicación web:
¿Cómo se presentan los Logs?
En un escenario habitual, se suelen ejecutar multitud de aplicaciones al mismo tiempo. Su trazabilidad se reduce, en el mejor de los casos, a Logs persistidos en el disco duro de la máquina y, en el peor, a simples trazas de texto por pantalla tipo “print” que desaparecen a los pocos segundos.
Y te estarás preguntado, ¿qué implica esto? Si no se almacenan adecuadamente los Logs, se producen distintos problemas que pueden afectar a la actividad de tu negocio:
¿Cómo lo resolvemos? Afortunadamente, la democratización de la tecnología está permitiendo que cada vez haya más soluciones de código abierto de calidad profesional, como Fluentd. Estas herramientas permiten recolectar de forma eficiente toda la información generada y, en muchos casos, cuentan con opción a soporte de pago.
Explotación de Logs a partir de arquitecturas Big Data
La ingente cantidad de datos que producen las distintas aplicaciones hace que el término Big Data también sea aplicable a los Logs. Cada vez más, se tiende a distribuir el trabajo en máquinas más pequeñas pero en mayor número. En consecuencia, es necesario utilizar herramientas que permitan el almacenamiento y procesamiento distribuido de la información. Estamos hablando de arquitecturas Big Data formadas por múltiples sistemas que conforman un clúster de máquinas.
¿Cómo funciona este clúster? Generalmente, los sistemas se reparten las tareas modularmente, es decir, en función de qué son capaces de hacer con esa información. Algunos componentes se encargan de la recolección de datos, así como otros se ocupan de procesar y aplicar operaciones sobre esta información. Por último, varios componentes pueden visualizar y mostrar resultados al usuario final.
¿Qué ventajas tiene la gestión de Logs?
La aplicación de buenas prácticas en la gestión de los Logs aporta distintos beneficios, tanto a nivel de funcionamiento de los sistemas como de objetivos de negocio. Entre otras ventajas, te permitirá:
Existen distintas tecnologías libres (Open Source) que nos pueden ayudar a almacenar estos Logs, así como sistemas comerciales que nos permitirán gestionar y visualizar los datos. Con la combinación de ambos elementos, podemos construir sistemas que centralicen y exploten la información para identificar conflictos y tomar mejores decisiones de negocio.
