Microsoft Sentinel vs Splunk: Choosing a SIEM

Beide Tools erledigen die gleiche Kernaufgabe: Logs sammeln, Events korrelieren und die wichtigen Alerts anzeigen. Die Unterschiede zeigen sich beim Preismodell, der Query-Sprache und der Infrastruktur, für die du verantwortlich bist.

Was jedes Produkt wirklich ist

Microsoft Sentinel ist ein Cloud-natives SIEM, das auf Azure Log Analytics aufbaut. Es gibt keine Infrastruktur zu patchen, keinen Indexer-Cluster zu dimensionieren, und es verwendet Kusto Query Language (KQL) für alles von Hunting bis zu Detection Rules. Die Abrechnung erfolgt pro GB, das in den Workspace aufgenommen wird, mit mehreren Stufen (Pay-as-you-go, Commitment-Tiers ab etwa 100 GB/Tag), die die Pro-GB-Rate ändern.

Splunk startete als On-Prem-Log-Plattform und läuft für viele Unternehmen immer noch so, aber Splunk Cloud ist jetzt die Standard-Empfehlung für neue Deployments. Es verwendet SPL (Search Processing Language), die älter, ausgereifter ist und eine viel größere Bibliothek von Community-Apps auf Splunkbase hat. Historisch hat Splunk auch nach Aufnahmevolumen abgerechnet, aber es hat Kunden zu workload-basierter Preisgestaltung getrieben, die für Compute berechnet wird (Search Jobs, Indexing) statt für rohes Datenvolumen — es lohnt sich, die aktuellen Bedingungen zu überprüfen, da sich das mehr als einmal verschoben hat.

Query-Sprache: KQL vs SPL

KQL liest sich wie eine Pipeline von Filtern, ähnlich wie LINQ, wenn du C# berührt hast:

SecurityEvent
| where EventID == 4625
| summarize FailedLogons = count() by Account, bin(TimeGenerated, 1h)
| where FailedLogons > 10

SPL macht das gleiche mit einer anderen Syntax:

index=wineventlog EventCode=4625
| bucket _time span=1h
| stats count as FailedLogons by Account, _time
| where FailedLogons > 10

Analysten, die SQL verwendet haben, lernen KQL schneller. SPL hat mehr eingebaute Befehle für Dinge wie transaction, eventstats und Machine Learning Toolkit Integration, was wichtig ist, wenn du Anomalieerkennung über einfache Schwellenwerte hinaus machst. Keine Sprache ist objektiv besser — die echten Kosten entstehen durch Umschulung eines Teams, das bereits Jahre Muskelgedächtnis in der einen oder anderen hat.

Datenaufnahme und Konnektoren

Sentinel hat einen Vorteil, wenn deine Umgebung bereits Microsoft-lastig ist: native, reibungslose Konnektoren für Azure AD (Entra ID) Sign-in-Logs, Defender for Endpoint, Office 365 und Azure Activity Logs. Die Aufnahme von AWS- oder On-Prem-Syslog-Daten funktioniert gut über den Azure Monitor Agent, aber es ist ein zusätzlicher Umweg im Vergleich zu nativen Azure-Quellen.

Das Konnektoren-Ökosystem von Splunk ist in der Rohzahl breiter, weil es schon länger existiert — Splunkbase hat tausende von Apps und Add-ons, einschließlich Community-verwaltete für Nischenproduzenten. Wenn du von einer gemischten Umgebung aufnimmst (Cisco-Firewalls, Legacy On-Prem AD, zufällige SaaS-Apps ohne modernes API), findest du wahrscheinlich eher ein vorgefertigtes Technology Add-on (TA) für Splunk als einen gleichwertigen Sentinel-Konnektor.

Detection Rules und Threat Intelligence

Sentinel wird mit Analytics Rule Templates geliefert, die MITRE ATT&CK zugeordnet sind, und Microsoft's eigener Threat Intel Feed (Microsoft Threat Intelligence) ist direkt integriert. Fusion, Sentinels Korrelations-Engine, verbindet automatisch Low-Fidelity-Alerts zu einem einzelnen Incident, was für kleinere Teams ohne dedizierte Detection Engineering Group die Alert-Flut reduziert.

Splunk Enterprise Security (ein separates bezahltes Add-on, nicht in base Splunk enthalten) gibt dir Notable Events, risikobasierte Alerting und ein anpassbareres Correlation Search Framework. Risikobasiertes Alerting insbesondere — Entities über Zeit zu bewerten statt auf einzelne Events zu reagieren — ist eines der stärkeren Detection-Muster in beiden Plattformen verfügbar, und Splunk hat es länger.

Kosten und betrieblicher Overhead

Sentinels serverless Model bedeutet keine Kapazitätsplanung für Indexer oder Search Heads, aber Aufnahmekosten können schnell klettern, wenn du verbose Quellen wie DNS oder Firewall-Traffic ohne vorheriges Filtern loggst. Data Collection Rules (DCRs) lassen dich Daten filtern und transformieren, bevor sie den Workspace treffen, was sich lohnt, früh einzurichten statt nach der ersten überraschenden Rechnung.

Splunk On-Prem gibt dir vollständige Kontrolle über Aufbewahrung und Hardware-Sizing, aber bedeutet, dass jemand den Indexer-Cluster, die Lizenznutzung und den Upgrade-Zyklus verwaltet. Splunk Cloud entfernt das meiste davon, aber du zahlst immer noch für Compute-intensive Searches unter dem neueren Preismodell, also treffen schlecht geschriebene SPL-Queries dein Portemonnaie direkter als im alten Aufnahme-basierten Schema.

Welches passt zu deiner Umgebung

Wenn du bereits tief in Azure und Microsoft 365 investiert bist, kostet Sentinel normalerweise weniger, um aufzubauen und zu warten. Wenn du breite Third-Party-Integrationen, ein ausgereiftes App-Ökosystem oder dein Team kennt bereits SPL brauchst, zahlt sich Splunks Flexibilität trotz des höheren operativen Aufwands aus. Eine Menge größerer Unternehmen führen eigentlich beide aus — Splunk für Legacy On-Prem-Quellen, Sentinel für die Azure-native Seite — und leiten zusammengefasste Daten zwischen ihnen weiter, anstatt sich ausschließlich für eine zu entscheiden.

Weitere Informationen zum Aufbau von Detection Rules und Log-Pipelines findest du in den verwandten SIEM- und Blue Team-Segmenten auf Korra Studio.