长期以来，人们知道有在日志数据中的价值。然而，最显著值曲面时组织能够将重点放在传统的法医日志分析使移位后事件到主动基线和警报约在日志数据中发现逆势或独特的活动。
当企业采取了积极主动的做法，算法确定日志活动的模式，创造一个什么样的“正常”行为的图片。当日志条目从基线变化的机会是存在的深入到相关的日志，看看有什么变化，为什么。其结果是，有可能对设备或应用程序的操作相应的日志详细信息，网络，服务器，应用，存储相关调查的性能指标和更多变化的状态。
有相当多，其中以一种新的方式来记录数据可以使一个组织一个有意义的差异的一些实例。例如，主动利用日志数据可以协助管理意想不到的变化，以及丰富的基础设施处心积虑的变化，如bug修复，一个服务器升级或操作系统的更新，新的应用程序或群集的重新配置。
从本质上讲，日志数据变成一种方法来衡量和管理这些变化;要确认变更已经实现了业绩目标;或确定如何变化可能引发的意外问题的级联。而且，日志数据和性能指标相结合的时候，用户可以准确预测网络活动和使用未来的增长。然后，这些预测能否成为网络更改和升级来处理增长的基础。
日志数据还能够捕捉用户活动在粒度级别。这些信息可以基线行为对于普通的用户，或者用户的峰值数。性能指标则显示多少网络资源，过程与各关联。这种功能组合能够做的事情一样解构网上购物活动一旦用户按下结帐按钮。运营团队可以看到交易需要多长时间，并测量，对后端CPU负载和其他指标。通过汇集详细的，基于事件的日志数据，整体性能指标，他们还可以看到的重量在基础设施上的单一客户卖出期权，以及应用程序的整体健康。
当然，还有很多其他的方法可以从日志中的数据导出可操作的洞察力。对于一些有价值的思想，看看这个白皮书7种方法使用日志数据的主动性能监控。