Seguramente habrás oído el término log en informática, ya que es una palabra común entre programadores, en el desarrollo de softwares o a la hora de analizar el sistema de un ordenador. Utilizar logs para el desarrollo de programas es muy beneficioso. Gracias a ellos se detectan posibles errores, virus, fugas de información, etcétera, pudiendo darles una solución y mejorando así el producto. 

En la última década ha aumentado la importancia de los archivos logs gracias al desarrollo de la inteligencia artificial. En el artículo de hoy, vamos a explicarte qué son y por qué son tan importantes en el desarrollo del machine learning. Comenzamos recordándote algunas definiciones.

Definición de logs y machine learning

El Glosario de Términos de Ciberseguridad define log como “un registro oficial de eventos durante un rango de tiempo en particular que se emplea para registrar los datos o información sobre quién, qué, cuándo, dónde y porqué un evento ocurre”.

En informática se utiliza el término log, registro o historial de log, para referirse a un archivo de datos generado por un ordenador que contiene información sobre patrones de uso, actividades y operaciones dentro de un sistema operativo, una aplicación, un servidor u otro dispositivo. Al proceso de generación de logs se le denomina guardar, registrar o loguear (del inglés logging). La grabación de los datos se realiza en un fichero denominado fichero de registros o archivo de log. 

Por otro lado, el machine learning (ML) o su traducción “aprendizaje automático”, es un campo científico del ámbito de la inteligencia artificial (IA) que desarrolla sistemas basados en la recopilación de datos para que las computadoras “aprendan”. Es una rama basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones sin necesidad de intervención humana. Empresas como Spotify o Netflix utilizan machine learning para recomendarte canciones o sugerirte series y películas para ver. 

¿Por qué son tan importantes los logs?

Como decíamos, los archivos de logs proporcionan un historial completo de eventos a lo largo del tiempo en sistemas operativos, aplicaciones, navegadores web, hardwares o incluso en el correo electrónico. Los logs se muestran en un archivo en orden cronológico y se asigna una línea por acontecimiento, comenzando la línea por la fecha en la que tuvo lugar.  Este formato facilita la posterior búsqueda de logs en el fichero.

La información que proporciona un archivo de logs es tan valiosa porque son la perfecta evidencia del comportamiento del sistema que estamos utilizando, y esta información puede aplicarse para detectar y analizar incidentes de seguridad, actividades irregulares o problemas operacionales de gran importancia. 

Algunas ventajas que hacen tan importante la gestión de logs son:

  • Los logs son de gran utilidad para los programadores, ya que permiten dar con soluciones a posibles fallos de sistema, prevenir estos errores o mejorar el producto en sí.
  • Facilitan la seguridad y vigilancia, propiciando la detección de virus y otras amenazas, de forma que se pueda actuar con antelación.
  • Mejoran el control y gestión de la información, facilitando el acceso a cualquier evento o acontecimiento.
  • Previenen comportamientos no esperados o fugas de información.
  • En machine learning, el registro de la información permite detectar patrones en el archivo de logs que determinen comportamientos en la experiencia del usuario.

¿Por qué son tan importantes los logs para el machine learning?

La inteligencia artificial tiene como objetivo desarrollar máquinas y softwares que presenten capacidades similares a las del ser humano, como puede ser la habilidad de aprender. El machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial que desarrolla el aprendizaje automático en las máquinas a través de la experiencia, con el uso de logs. 

Gracias a la tecnología del machine learning, las máquinas aprenden sin ser necesariamente programadas para ello. Esta habilidad es esencial para realizar predicciones, basándose en la identificación e interpretación de patrones en un archivo de logs. 

¿Y cómo se analizan los datos que proporcionan los archivos de logs? La tecnología machine learning utiliza modelos estadísticos para hacer predicciones, por lo que la estadística es su base fundamental. Para analizar los logs, una predicción útil podría ser clasificar si un evento de registro particular o un conjunto de eventos, están causando un comportamiento real que requiere atención. Otra predicción útil podría ser descubrir un evento o eventos que ayuden a explicar la causa raíz de un error en el sistema.

Por lo tanto, los ficheros de logs son un medio esencial para el funcionamiento y desarrollo del machine learning, ya que le permite analizar los datos (a través de los ficheros de logs) para establecer patrones y determinar,  finalmente, comportamientos en el usuario con el fin de ofrecerle la mejor experiencia final. 

Esperamos que este artículo te haya ayudado a comprender la relación entre los logs y la tecnología machine learning. Si te interesa seguir aprendiendo sobre tecnología, consulta este artículo de formación profesional en el sector tecnológico.