What is Log Analysis?

Log analysis examines and records log files to understand a system's behavior, performance, and security. Teams use log correlation, forensic analysis, and threat intelligence to detect malicious activity.

What is Log Analysis Software?

Log analysis software needs to:Collect logs from servers, applications, and databasesCentralize log management through mapping, categorization, and taggingEnable search and queries so users can filter logs by criteria

Why Do You Need Log Analysis Software?

The problem: Analyzing system logs protects critical data and detects abnormal activities. But ingesting terabytes of log data without the right tools to parse, collect, and detect anomalies is futile.How log analysis helps: Log analysis shows you when and where to act, enabling planned remediation strategies. While monitoring every IoT device on your network may be impractical, you can focus on the most vulnerable areas.For instance, monitoring high-risk zones lets you gather threat intelligence to limit gateway restrictions and prevent data loss. You can identify lateral movement within your network by analyzing unusual login attempts, minimizing the impact of a breach.

Why Do Companies Use Log Analysis?

Companies use log analysis to find errors, trends, patterns, and anomalies that reveal how systems work.Various sources create logs: operating systems, applications, databases, servers, and network devices. Each source has a unique format. Web server logs contain information about requests made to the server, including:IP addressesSession IDsTimestamps (when specific events occurred)

-Access logs: Every request made to a server is recorded in an access log, which includes information such as IP addresses and timestamps. These logs are critical for analyzing user activity, monitoring traffic trends, and detecting possible security issues. For example, a rapid rise in requests from a single IP address may signal a DDoS threat.-Error logs: Error logs record incidents in which something went wrong with a system or application. This might involve lost files or crashing apps. Companies may examine such logs to identify errors and fix them before they escalate.-Event logs: Event logs record major system events such as user logins, initialization, and configuration changes. Event logs can help you monitor access requests.

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Top 6 Logiciels d'analyse de journaux, y compris Solarwinds

Cem Dilmegani

avec

Sena Sezer

mis à jour le 27 mai 2026

Consultez nos normes éthiques

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Lorsque les serveurs plantent à 3 h du matin ou que les applications commencent à générer des erreurs, les équipes doivent rapidement comprendre ce qui s'est mal passé. Les plateformes d'analyse de journaux aident en collectant les fichiers de journaux dispersés provenant de différents systèmes et en les rendant consultables en un seul endroit. Ces outils analysent les journaux bruts pour les transformer en données structurées afin que vous puissiez trouver l'aiguille dans la botte de foin, qu'il s'agisse d'un délai d'attente de base de données, d'un appel API échoué ou d'une augmentation inhabituelle du trafic.

Voici les 6 meilleurs outils d'analyse de journaux basés sur mes tests et les avis des utilisateurs :

Fournisseur

Focus

SolarWinds Log Analyzer

S'intègre directement à la plateforme Orion, offrant des données de journalisation ainsi que des métriques de performance réseau et serveur

Elastic Stack

Collecte, analyse et recherche des volumes massifs de journaux en utilisant Elasticsearch, Logstash et Kibana.

Graylog

Collecte centralisée de journaux avec analyse automatique pour les formats courants.

Plateformes d'analyse de journaux

Ces plateformes collectent des journaux de tous les coins de votre infrastructure, serveurs web, bases de données, conteneurs d'applications et périphériques réseau, et les rendent consultables. Lorsque votre page de paiement renvoie des erreurs 500, vous pouvez retracer la séquence exacte : quelle requête de base de données a échoué, combien de temps cela a pris, quel était le message d'erreur et quel utilisateur l'a déclenché. Les équipes les utilisent pour déboguer les problèmes de production, analyser les problèmes de performance et comprendre ce qui s'est passé lors d'un incident.

Présence sur le marché et comparaison des fonctionnalités

Fournisseur	Note moyenne	# d'employés
SolarWinds Log Analyzer	4.3 basé sur 15 avis	2,626
Elastic Stack	4.4 basé sur 142 avis	4,076
Graylog Enterprise	4.3 basé sur 165 avis	132
LogicMonitor LM Logs	4.5 basé sur 876 avis	1,122
Splunk Enterprise Security	4.3 basé sur 331 avis	9,229
Coralogix	4.8 basé sur 344 avis	359

Voir critères de sélection des fournisseurs.

Les informations (ci-dessous) proviennent de notre expérience avec ces solutions ainsi que des expériences d'autres utilisateurs partagées dans Gartner ¹, G2², et TrustRadius³

Comparaison des fonctionnalités d'analyse de journaux

Fonctionnalité	SolarWinds Log Analyzer	Elastic Stack	Graylog	LogicMonitor	Coralogix	Splunk
Méthodes d'entrée de données	Syslog, pièges SNMP, journaux d'événements Windows, événements VMware, WMI	Beats, Logstash, API, TCP/UDP	Syslog, GELF, API, Webhooks	API, collecteurs, syslog, agent	Plus de 300 intégrations, API, TCP/UDP	Forwarders universels, API, HEC
Modèles d'analyse prédéfinis	Règles intégrées pour les formats de journaux courants, générateur de règles personnalisable	Bibliothèque de motifs Grok	Paquets de contenu pour les sources courantes	Intégré pour plus de 300 sources	Plus de 300 intégrations préconstruites	Marketplace d'extensions et d'applications
Fonctionnalités alimentées par l'IA	Limité – détection d'anomalies basée sur les motifs, pas de notation ML/IA	Détection d'Anomalie, reconnaissance de motifs	Limité (entreprise uniquement)	Détection d'Anomalie sur le volume de journaux	Réduction des faux positifs, apprentissage des motifs	Boîte à outils ML, détection d'anomalies
Options de rétention des journaux	Rétention configurable par source, archivage vers un stockage externe	Gestion du cycle de vie des index	Archivage vers un backend de stockage	Configurable par source de journal	Politiques de rétention multi-paramètres	Niveaux de stockage chaud/froid/froid
Mise en mémoire tampon des journaux	Pendant les interruptions réseau, file d'attente des journaux jusqu'à ce que la connexion à la plateforme Orion soit rétablie	Files d'attente persistantes dans Logstash, files d'attente de lettres mortes, mise en mémoire tampon basée sur les fichiers	Système de journal, tampons de messages, file d'attente basée sur le disque	Mise en mémoire tampon au niveau du collecteur, mécanismes de nouvelle tentative	Mise en mémoire tampon au niveau Qgent, mise en scène S3 pour les volumes élevés	Files d'attente de forwarders universels, file d'attente d'indexeur, files d'attente persistantes
Capacités d'alerte	Alertes de la plateforme Orion – seuil, motif, déclencheurs en temps réel avec intégration ServiceNow/email/script	Seuil, anomalie, basé sur les motifs	Alertes basées sur le flux, notifications	Alertes de seuil dynamique	Basé sur les motifs, le seuil et le comportement	Alertes en temps réel et planifiées
Peut agir comme source de données	via l'API de la plateforme Orion, intégration PerfStack	via l'API, plugin Grafana	via l'API REST, Grafana	via l'API, tableaux de bord	via l'API, intégration Grafana	via l'API REST, connexion de base de données
Langage de requête	Filtres en langage naturel + recherche avancée	DSL de requête Elasticsearch, KQL	Langage de requête Graylog	Langage naturel + filtres	Langage de requête DataPrime	SPL
Modèle de déploiement	Auto-hébergé	Auto-hébergé, Elastic Cloud	Auto-hébergé, Graylog Cloud	SaaS uniquement	SaaS, options SaaS privées	Auto-hébergé, Splunk Cloud

Meilleures plateformes d'analyse de journaux

Basé sur les tests et les avis des utilisateurs, voici les principales plateformes d'analyse de journaux :

1. SolarWinds Log Analyzer

SolarWinds Log Analyzer s'intègre directement à la plateforme Orion, vous offrant des données de journalisation ainsi que des métriques de performance réseau et serveur dans une seule console. Au lieu de basculer entre des outils pour corréler un plantage de serveur avec ses journaux, vous voyez des graphiques de performance et des entrées de journaux sur la même chronologie.

Principales fonctionnalités :

Le marquage codé par couleur vous permet de marquer visuellement les journaux critiques. Marquez toutes les erreurs liées aux paiements en rouge, les délais d'attente de base de données en orange, afin de repérer instantanément les modèles sans lire des milliers d'entrées.
Un flux de journaux en temps réel affiche les journaux au fur et à mesure qu'ils se produisent. Filtrez le flux pour des mots-clés comme « échec de paiement » ou « délai d'attente » et observez les événements problématiques apparaître en direct.
Les règles préconfigurées fonctionnent immédiatement pour les modèles de journaux courants. Les règles personnalisées vous permettent d'ajouter des conditions (déclencher lorsque des sources spécifiques génèrent des événements spécifiques) et des actions (envoyer une alerte, exécuter un script, créer un ticket ServiceNow).
La corrélation PerfStack affiche les journaux sur une chronologie avec des métriques de performance. Voyez que les requêtes de base de données ont commencé à dépasser le délai exactement lorsque l'E/S du disque a augmenté, ou que les taux d'erreur ont augmenté lorsque la latence réseau a augmenté.
La facturation basée sur les appareils est basée sur le nombre d'appareils générant des journaux, et non sur le volume de journaux. Un serveur bavard et un serveur silencieux coûtent le même prix, éliminant les suppositions dans la planification des capacités.

Convient le mieux pour : Les organisations qui exécutent déjà SolarWinds NPM ou SAM et qui souhaitent intégrer l'analyse de journaux dans leur infrastructure de surveillance existante plutôt que de gérer une plateforme séparée.

2. Elastic Stack

Trois composants fonctionnent ensemble dans Elastic Stack : Elasticsearch stocke et recherche vos journaux, Logstash les collecte et les traite, et Kibana visualise les résultats. Vous pouvez rechercher dans des pétaoctets de données en quelques secondes, ce qui compte lorsque vous essayez de trouver une erreur spécifique parmi des millions d'entrées de journaux. La plateforme évolue horizontalement, de sorte que l'ajout de serveurs supplémentaires augmente la capacité.

Principales fonctionnalités :

Recherche rapide de volumes massifs de journaux en utilisant des index inversés
Collecte des journaux en temps réel à partir d'agents Beats, de pipelines Logstash ou d'appels API directs
Analyse n'importe quel format de journal en utilisant des motifs Grok, vous pouvez extraire des champs à partir de journaux nginx, de traces de pile Java ou de formats d'application personnalisés
Détecte les anomalies avec l'apprentissage automatique, comme des pics soudains dans les taux d'erreur ou des modèles de requêtes inhabituels
Crée des tableaux de bord personnalisés dans Kibana montrant les tendances des journaux, les distributions d'erreurs et le comportement du système
Elastic Agent Builder fournit un cadre alimenté par LLM pour créer des agents IA personnalisés qui interagissent avec les données de journal
La fonctionnalité Streams permet une synthèse de journaux pilotée par l'IA pour une analyse d'incident plus rapide
Fonctionnalité ES/QL améliorée avec des jointures de recherche intelligentes pour des capacités de requête plus puissantes

Convient le mieux pour : Les équipes qui ont besoin d'une recherche puissante sur de grands volumes de journaux et qui possèdent l'expertise technique pour le configurer et le maintenir. La courbe d'apprentissage est plus raide que certaines alternatives, mais la flexibilité est inégalée.

3. Graylog

Graylog adopte une approche différente de Elastic Stack ; il privilégie la facilité d'utilisation à la flexibilité maximale. L'interface web vous guide dans la configuration, et de nombreux formats de journaux courants sont analysés automatiquement sans écrire de règles personnalisées. Les journaux arrivent via Syslog, GELF ou des entrées HTTP, puis sont structurés et stockés pour la recherche.

Principales fonctionnalités :

L'analyse automatique des formats de journaux standard économise des heures de configuration
Archive les anciens journaux vers un stockage moins cher tout en gardant les journaux récents facilement consultables
Les règles de pipeline enrichissent les journaux avec un contexte supplémentaire, comme l'ajout d'une localisation géographique basée sur l'adresse IP

Source : Graylog Enterprise⁴

4. LogicMonitor LM Logs

Les entreprises disposant de bureaux, de centres de données ou d'infrastructures réparties sur plusieurs sites sont confrontées à un défi particulier : des journaux dispersés sur plusieurs sites. LM Logs de LogicMonitor se spécialise dans ce scénario. La plateforme découvre automatiquement les sources de journaux sur vos routeurs réseau à Seattle, vos serveurs à Singapour, vos applications SaaS dans le cloud et les centralise sans configuration manuelle.

Principales fonctionnalités :

Découvre et se connecte automatiquement aux sources de journaux sur votre réseau
Reçoit Syslog à partir de périphériques réseau tels que les pare-feu, les routeurs et les commutateurs en utilisant des protocoles TCP standard
Collecte des journaux à partir de clusters Kubernetes et de conteneurs où qu'ils s'exécutent
Transforme les journaux bruts en données structurées lors de l'ingestion, afin qu'ils soient immédiatement consultables
Signale les anomalies en comparant le volume et les modèles de journaux par rapport aux références historiques

Convient le mieux pour : Les organisations disposant d'une infrastructure géographiquement distribuée qui ont besoin d'une visibilité unifiée. La auto-découverte réduit la charge opérationnelle d'ajout de nouvelles sources de journaux.

Visualisation des journaux et des anomalies de journaux.

Source : LogicMonitor⁵

5. Coralogix

Coralogix aborde deux problèmes qui affligent l'analyse de journaux : les codes d'erreur cryptiques et la fatigue des alertes. La plateforme utilise des tables de recherche pour traduire les codes d'erreur en explications lisibles, afin que vous voyiez « Délai d'attente de connexion à la base de données après 30 secondes » au lieu de « ERR_1047 ». Il applique également une reconnaissance de motifs pour réduire le bruit, apprenant quelles alertes comptent vraiment et lesquelles sont de fausses alarmes.

Principales fonctionnalités :

Se connecte à plus de 300 sources, y compris Logstash, Prometheus, Kubernetes et AWS CloudWatch
Les tables de recherche convertissent automatiquement les codes cryptiques en messages lisibles par l'homme
Enrichit les entrées de journaux avec des métadonnées telles que des balises de ressources AWS ou des données de session utilisateur
L'apprentissage automatique identifie quelles alertes sont de vrais problèmes par rapport au bruit, réduisant 700 000 alertes à 700 actions exploitables

Convient le mieux pour : Les équipes DevOps noyées sous les alertes qui doivent corréler les performances des applications avec les données de journal. Le modèle SaaS signifie aucune infrastructure à maintenir.

Source : Coralogix⁶

6. Plateforme Splunk

Splunk a bâti sa réputation sur une capacité : vous pouvez lui lancer n'importe quelle donnée et la parcourir. La plateforme collecte des journaux de n'importe où, des systèmes hérités des années 1990, des conteneurs modernes, des services cloud, des appareils IoT et indexe tout. Les équipes interrogent ces données en utilisant SPL, qui ressemble à SQL mais gère du texte non structuré. La dernière version introduit SPL2, avec des capacités de requête améliorées et un support de syntaxe SQL pour faciliter l'adoption.

Principales fonctionnalités :

Les forwarders universels collectent des données à partir de n'importe quelle source générée par machine sans configuration personnalisée
SPL2 offre des capacités de requête améliorées avec une syntaxe similaire à SQL pour une courbe d'apprentissage plus facile
Extrait des champs à partir de texte non structuré automatiquement, puis vous permet d'affiner l'extraction
Les tableaux de bord se mettent à jour en temps réel, affichant exactement les métriques et les tendances que vous définissez
Log Observer Connect intègre directement les données d'observabilité cloud dans vos recherches Splunk

Source : Moore, Kevin⁷

Comment l'analyse de journaux fonctionne réellement

Les plateformes d'analyse de journaux utilisent plusieurs techniques pour transformer des fichiers texte bruts en informations exploitables :

Normalisation des journaux

Vos journaux de serveur web ressemblent à « 192.168.1.1 – – [15/Jan/2026:14:23:45] GET /api/users ». Vos journaux d'application ressemblent à « {timestamp: 2026-01-15T14:23:45, level: ERROR, message: Database timeout} ». Vos journaux de base de données utilisent un autre format. La normalisation extrait les éléments communs, l'horodatage, la sévérité et la source dans une structure cohérente. Vous pouvez maintenant tracer une seule requête du répartiteur de charge à l'application jusqu'à la base de données, même si chaque système journalise différemment.

2. Reconnaissance de motifs

Votre système voit généralement 1 000 tentatives de connexion par heure, la plupart réussies. Hier à 3 h du matin, il y avait 50 000 tentatives en 10 minutes, 99 % d'échecs, toutes ciblant des comptes administrateur. La reconnaissance de motifs détecte immédiatement cette déviation. Ou considérez les requêtes de base de données : normalement, elles se terminent en 50-100 ms, mais soudainement 10 % prennent plus de 5 secondes. La plateforme détecte ce changement avant que vos utilisateurs ne se plaignent de pages lentes.

3. Surveillance et alertes en temps réel

La surveillance observe votre flux de journaux en continu. Lorsque votre API de paiement commence à renvoyer des erreurs 500, vous recevez une notification Slack en quelques secondes. Mais une bonne surveillance réduit le bruit en n'alertant que lorsque le taux d'erreur dépasse 1 % des requêtes pendant au moins 5 minutes. Cela empêche les fausses alarmes causées par des problèmes transitoires tout en détectant rapidement les vrais problèmes.

4. Analyse des performances

Les journaux d'application révèlent quels points de terminaison consomment le plus de ressources. Un point de terminaison peut représenter 60 % de vos requêtes de base de données, bien qu'il ne gère que 10 % du trafic, ce qui est une cible d'optimisation. Les journaux réseau montrent que votre bureau de Tokyo subit une perte de paquets tous les matins à 9 h lorsque tout le monde commence des appels vidéo. Les journaux de conteneurs indiquent quels microservices s'échelle le plus fréquemment, mettant en évidence où concentrer les efforts de réglage des performances.

Choisir la bonne plateforme

La préférence de déploiement favorise désormais fortement les solutions basées sur le cloud. En 2026, 68 % des organisations ont migré vers une gestion de journaux basée sur le cloud, proxy une transformation fondamentale du marché par rapport aux déploiements sur site traditionnels. Les plateformes cloud gèrent automatiquement la maintenance de l'infrastructure, la mise à l'échelle et les mises à jour, ce qui explique leur domination. Cependant, les déploiements auto-hébergés restent nécessaires pour les organisations ayant des exigences strictes de résidence des données, des environnements isolés ou des contraintes de conformité spécifiques interdisant la transmission de données externes. Le choix dépend de vos exigences de conformité, du personnel disponible et des politiques de gouvernance des données.

Scénarios du monde réel

Trouver pourquoi les paiements échouent

Un client signale des paiements échoués. Votre plateforme d'analyse de journaux montre qu'à 14:23:45, la demande de paiement de l'utilisateur ID 12847 a été reçue par votre API. Les journaux d'application montrent que la demande était valide. Puis à 14:23:47, la requête de base de données pour vérifier le compte a expiré après 2 secondes. La passerelle de paiement a attendu jusqu'à 14:23:50, puis a renvoyé une erreur de délai d'attente. La corrélation des horodatages montre que ces délais d'attente se produisent uniquement pendant votre sauvegarde quotidienne de base de données à 14 h. Vous reprogrammez les sauvegardes à 3 h du matin lorsque le trafic est minimal.

Traquer les fuites de mémoire

Votre API ralentit progressivement jusqu'à ce qu'elle plante ; après un redémarrage, elle fonctionne bien. Les journaux de conteneurs montrent que la mémoire passe de 512 Mo à 4 Go en 6 heures avant le plantage. Les journaux d'application révèlent qu'un point de terminaison spécifique alloue des objets mais ne les libère jamais. En filtrant les journaux vers ce point de terminaison, vous identifiez que les requêtes traitant de grands ensembles de données (>10 000 enregistrements) déclenchent la fuite. Les journaux montrent la fonction exacte et l'horodatage pour chaque demande problématique, donnant à vos développeurs un point de départ précis pour le débogage.

Détecter le bourrage d'identifiants

Les journaux d'authentification montrent 10 000 tentatives de connexion en une heure sur 500 noms d'utilisateurs différents. Chaque adresse IP effectue exactement 19 demandes juste en dessous de votre limite de débit de 20. Les chaînes d'agent utilisateur tournent entre 30 navigateurs différents. La reconnaissance de motifs signale cela comme coordonné plutôt que comme un trafic organique. Vous mettez en œuvre une limitation de débit plus stricte basée sur des modèles comportementaux plutôt que sur des adresses IP, bloquant l'attaque sans affecter les utilisateurs légitimes.

Ce que les plateformes d'analyse de journaux ne font pas

Les plateformes d'analyse de journaux trouvent des modèles et aident à résoudre les problèmes. Elles ne chassent pas les attaquants. Les plateformes SIEM maintiennent des bases de données de renseignement sur les menaces ; elles savent à quoi ressemble une tentative d'injection SQL, quels comportements indiquent un compte compromis et quelles plages d'IP appartiennent à de mauvais acteurs connus. Les plateformes d'analyse de journaux peuvent vous montrer des modèles suspects, mais elles ne vous diront pas « cela correspond à la signature d'attaque CVE-2024-1234 ».

La génération de rapports de conformité est une autre lacune. Les systèmes SIEM incluent des modèles pour PCI-DSS, HIPAA et SOC 2. Ils savent quels journaux conserver, ce qui constitue un événement de sécurité et comment formater les rapports d'audit. L'analyse de journaux vous donne un accès brut à vos journaux, mais la création de rapports de conformité nécessite des requêtes personnalisées et une interprétation manuelle.

Les flux de travail de réponse aux incidents comptent lors d'événements de sécurité. Lorsque SIEM détecte une violation, il s'intègre aux systèmes de gestion des tickets, attribue des niveaux de sévérité, suggère des playbooks de réponse et suit la correction. L'analyse de journaux vous montre ce qui s'est passé ; vous devez décider quoi faire à ce sujet.

Choisissez l'analyse de journaux pour le dépannage opérationnel : pourquoi le déploiement a-t-il échoué, quel service cause la latence et qu'est-ce qui a changé avant que l'erreur ne commence ? Choisissez SIEM pour la surveillance de la sécurité : quelqu'un nous attaque-t-il, quels comptes sont compromis, quelles données ont été consultées. De nombreuses organisations ont besoin de SIEM pour les opérations de sécurité, d'analyse de journaux pour DevOps et les opérations informatiques.

Critères de sélection des fournisseurs

Nombre d'avis : 100+ avis au total
Note moyenne : Supérieure à 4,0/5
Nombre d'employés : 100+

FAQ

L'analyse de journaux examine et enregistre les fichiers de journaux pour comprendre le comportement, les performances et la sécurité d'un système. Les équipes utilisent la corrélation de journaux, l'analyse forensique et le renseignement sur les menaces pour détecter les activités malveillantes.

Le logiciel d'analyse de journaux doit :
Collecter des journaux à partir de serveurs, d'applications et de bases de données
Centraliser la gestion des journaux par le biais de la cartographie, de la catégorisation et du marquage
Permettre la recherche et les requêtes afin que les utilisateurs puissent filtrer les journaux selon des critères

Le problème : L'analyse des journaux système protège les données critiques et détecte les activités anormales. Mais ingérer des téraoctets de données de journalisation sans les bons outils pour analyser, collecter et détecter les anomalies est futile.
Comment l'analyse de journaux aide : L'analyse de journaux vous indique quand et où agir, permettant des stratégies de correction planifiées. Bien que la surveillance de chaque appareil IoT sur votre réseau puisse être peu pratique, vous pouvez vous concentrer sur les zones les plus vulnérables.
Par exemple, la surveillance des zones à haut risque vous permet de collecter des renseignements sur les menaces pour limiter les restrictions de passerelle et prévenir la perte de données. Vous pouvez identifier le mouvement latéral au sein de votre réseau en analysant les tentatives de connexion inhabituelles, minimisant ainsi l'impact d'une violation.

Les entreprises utilisent l'analyse de journaux pour trouver des erreurs, des tendances, des modèles et des anomalies qui révèlent le fonctionnement des systèmes.
Diverses sources créent des journaux : systèmes d'exploitation, applications, bases de données, serveurs et périphériques réseau. Chaque source a un format unique. Les journaux de serveur web contiennent des informations sur les demandes faites au serveur, notamment :
Adresses IP
Identifiants de session
Horodatages (quand des événements spécifiques se sont produits)

–Journaux d'accès : Chaque demande faite à un serveur est enregistrée dans un journal d'accès, qui comprend des informations telles que des adresses IP et des horodatages.
Ces journaux sont essentiels pour analyser l'activité des utilisateurs, surveiller les tendances du trafic et détecter d'éventuels problèmes de sécurité. Par exemple, une augmentation rapide des demandes provenant d'une seule adresse IP peut signaler une menace DDoS.

–Journaux d'erreurs : Les journaux d'erreurs enregistrent les incidents où quelque chose s'est mal passé avec un système ou une application. Cela peut impliquer des fichiers perdus ou des applications en plantage. Les entreprises peuvent examiner ces journaux pour identifier les erreurs et les corriger avant qu'elles ne s'aggravent.

–Journaux d'événements : Les journaux d'événements enregistrent les principaux événements système tels que les connexions d'utilisateurs, l'initialisation et les modifications de configuration. Les journaux d'événements peuvent vous aider à surveiller les demandes d'accès.

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Cem Dilmegani and Sena Sezer (2026) - "Top 6 Logiciels d'analyse de journaux, y compris Solarwinds". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 27 Mai 2026, à : https://aimultiple.com/log-analysis-software [Ressource en ligne]

Dilmegani, C., & Sezer, S. (2026, 27 Mai). Top 6 Logiciels d'analyse de journaux, y compris Solarwinds. AIMultiple. https://aimultiple.com/log-analysis-software

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  note   = {AIMultiple. Consulté le 27 Mai 2026}
}

Liens de référence

Gartner | Delivering Actionable, Objective Insight to Executives and Their Teams

Bewertungen von Geschäftssoftware und -diensten | G2

TrustRadius: Software Reviews, Software Comparisons and More

TrustRadius

What Is Log Management? A Complete Logging Guide

Graylog

LM Logs Overview | LogicMonitor

LogicMonitor

Lookup Tables and Log Analysis: Extracting Insight from Logs - Coralogix

Coralogix

Log Analysis Using Splunk. The incident response process is… | by Kevin Moore | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Sena est analyste sectorielle chez AIMultiple. Elle a obtenu sa licence à l'Université de Bogazici.

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Nous suivons des normes éthiques et notre processus pour garantir l'objectivité. Parmi les clients d'AIMultiple dans la catégorie Observabilité figurent SolarWinds.

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