Microsoft Sentinel vs Splunk: Memilih SIEM

Kedua tools menjalankan pekerjaan inti yang sama: mengumpulkan logs, mengkorelasikan events, dan menampilkan alerts yang penting. Perbedaannya terlihat pada model pricing, query language, dan seberapa banyak infrastruktur yang Anda tangani.

Apa yang sebenarnya dimiliki setiap produk

Microsoft Sentinel adalah SIEM berbasis cloud yang dibangun di atas Azure Log Analytics. Tidak ada infrastruktur untuk di-patch, tidak ada indexer cluster untuk di-sizing, dan menggunakan Kusto Query Language (KQL) untuk semuanya dari hunting hingga detection rules. Ini ditagih per GB yang di-ingest ke workspace, dengan beberapa tier (pay-as-you-go, commitment tiers mulai dari 100 GB/day) yang mengubah tarif per-GB.

Splunk dimulai sebagai platform log on-prem dan masih berjalan dengan cara itu untuk banyak organisasi, meskipun Splunk Cloud sekarang adalah rekomendasi default untuk deployment baru. Ini menggunakan SPL (Search Processing Language), yang lebih lama, lebih matang, dan memiliki library komunitas apps yang jauh lebih besar di Splunkbase. Secara historis Splunk juga menagih berdasarkan volume ingestion, tetapi mereka mendorong pelanggan ke arah pricing berbasis workload yang menagih untuk compute (search jobs, indexing) daripada volume data mentah — sebaiknya periksa syarat terkini karena ini telah berubah lebih dari sekali.

Query language: KQL vs SPL

KQL dibaca seperti pipeline dari filters, mirip dengan LINQ jika Anda pernah menyentuh C#:

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

SPL melakukan hal yang sama dengan syntax berbeda:

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

Analis yang telah menggunakan SQL cenderung memahami KQL lebih cepat. SPL memiliki lebih banyak built-in commands untuk hal-hal seperti transaction, eventstats, dan machine learning toolkit integration, yang penting jika Anda melakukan anomaly detection di luar simple thresholds. Tidak ada bahasa yang secara objektif lebih baik — biaya sebenarnya adalah melatih ulang tim yang sudah memiliki tahun muscle memory dalam salah satu dari keduanya.

Data ingestion dan connectors

Sentinel memiliki keunggulan jika estate Anda sudah berat di Microsoft: native, low-friction connectors untuk Azure AD (Entra ID) sign-in logs, Defender for Endpoint, Office 365, dan Azure activity logs. Memasukkan data AWS atau on-prem Syslog berfungsi baik melalui Azure Monitor Agent, tetapi itu adalah hop tambahan dibandingkan dengan native Azure sources.

Ekosistem connector Splunk lebih luas dalam jumlah mentah karena sudah ada lebih lama — Splunkbase memiliki ribuan apps dan add-ons, termasuk yang dirawat komunitas untuk produk niche. Jika Anda mengingest dari lingkungan mixed (Cisco firewalls, legacy on-prem AD, random SaaS apps tanpa modern API), Anda kemungkinan akan menemukan pre-built Technology Add-on (TA) untuk Splunk sebelum menemukan Sentinel connector setara.

Detection rules dan threat intelligence

Sentinel dilengkapi dengan analytics rule templates yang dipetakan ke MITRE ATT&CK, dan threat intel feed Microsoft sendiri (Microsoft Threat Intelligence) terintegrasi langsung. Fusion, correlation engine Sentinel, menghubungkan low-fidelity alerts menjadi single incident secara otomatis, yang mengurangi alert fatigue untuk tim kecil tanpa dedicated detection engineering group.

Splunk Enterprise Security (add-on berbayar terpisah, tidak termasuk dalam base Splunk) memberikan Anda Notable Events, risk-based alerting, dan correlation search framework yang lebih dapat disesuaikan. Risk-based alerting khususnya — scoring entities dari waktu ke waktu daripada firing pada single events — adalah salah satu pola detection yang lebih kuat yang tersedia di kedua platform, dan Splunk memilikinya lebih dulu.

Biaya dan operational overhead

Model serverless Sentinel berarti tidak ada capacity planning untuk indexers atau search heads, tetapi ingestion costs dapat melonjak cepat jika Anda melakukan logging verbose sources seperti DNS atau firewall traffic tanpa filtering duluan. Data Collection Rules (DCRs) memungkinkan Anda filter dan transform data sebelum mencapai workspace, yang sebaiknya diatur lebih awal daripada setelah bill surprise pertama Anda.

Splunk on-prem memberikan Anda kontrol penuh atas retention dan hardware sizing tetapi berarti seseorang memiliki indexer cluster, license usage, dan upgrade cycle. Splunk Cloud menghilangkan sebagian besar dari itu tetapi Anda masih membayar untuk compute-heavy searches di bawah model pricing yang lebih baru, jadi SPL queries yang ditulis dengan buruk mengenai wallet Anda lebih langsung daripada di scheme berbasis ingestion lama.

Mana yang sesuai dengan lingkungan Anda

Jika Anda sudah dalam di Azure dan Microsoft 365, Sentinel biasanya lebih murah untuk diatur dan dirawat. Jika Anda membutuhkan broad third-party integrations, ecosystem app yang matang, atau tim Anda sudah mengetahui SPL, fleksibilitas Splunk terbayar meskipun dengan operational lift yang lebih tinggi. Banyak enterprise yang lebih besar sebenarnya menjalankan keduanya — Splunk untuk legacy on-prem sources, Sentinel untuk sisi Azure-native — dan forward summarized data di antara keduanya daripada memilih satu secara eksklusif.

Untuk lebih lanjut tentang building detection rules dan log pipelines, lihat SIEM dan Blue Team segments terkait di Korra Studio.