Microsoft Sentinel vs Splunk: Scelta di un SIEM

Entrambi gli strumenti svolgono lo stesso compito fondamentale: raccogliere log, correlare eventi e far emergere gli alert che contano. Le differenze si vedono nel modello di pricing, nel linguaggio di query e nella quantità di infrastruttura di cui sei responsabile.

Che cosa sono effettivamente i due prodotti

Microsoft Sentinel è un SIEM cloud-native costruito su Azure Log Analytics. Non c'è infrastruttura da aggiornare, nessun cluster di indexer da dimensionare, e usa Kusto Query Language (KQL) per tutto, dalle hunting alle regole di detection. È fatturato per GB ingeriti nel workspace, con alcuni tier (pay-as-you-go, tier di commitment a partire da circa 100 GB/day) che cambiano il prezzo per GB.

Splunk è nato come piattaforma di log on-prem e funziona ancora così per molte realtà, anche se Splunk Cloud è ormai la raccomandazione standard per i nuovi deployment. Usa SPL (Search Processing Language), che è più vecchio, più maturo, e ha una biblioteca molto più grande di app community su Splunkbase. Storicamente Splunk ha fatturato anche in base al volume di ingestion, ma ha spinto i clienti verso pricing basato su workload che addebitano il compute (search job, indexing) anziché il volume di dati grezzo — vale la pena controllare i termini attuali perché questo è cambiato più di una volta.

Linguaggio di query: KQL vs SPL

KQL legge come una pipeline di filtri, simile a LINQ se conosci C#:

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

SPL fa la stessa cosa con una sintassi diversa:

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

Gli analyst che hanno usato SQL tendono a imparare KQL più in fretta. SPL ha più comandi built-in per cose come transaction, eventstats e integrazione con machine learning toolkit, che conta se stai facendo anomaly detection oltre semplici threshold. Nessuno dei due linguaggi è oggettivamente migliore — il vero costo è riqualificare un team che ha già anni di muscle memory in uno o nell'altro.

Data ingestion e connector

Sentinel ha un vantaggio se il tuo ambiente è già pesantemente Microsoft: connector nativi e a basso attrito per Azure AD (Entra ID) sign-in log, Defender for Endpoint, Office 365 e Azure activity log. Piping in dati AWS o Syslog on-prem funziona bene attraverso Azure Monitor Agent, ma è un hop in più rispetto alle fonti native di Azure.

L'ecosistema di connector di Splunk è più ampio in numero grezzo perché è in giro da più tempo — Splunkbase ha migliaia di app e add-on, incluse quelle mantenute dalla community per prodotti di nicchia. Se stai ingerendo da un ambiente misto (firewall Cisco, AD on-prem legacy, app SaaS casuali senza API moderna), probabilmente troverai prima un Technology Add-on (TA) pre-built per Splunk che un connector Sentinel equivalente.

Regole di detection e threat intelligence

Sentinel spedisce con template di rule analytics mappati a MITRE ATT&CK, e il feed di threat intel di Microsoft (Microsoft Threat Intelligence) si integra direttamente. Fusion, il correlation engine di Sentinel, collega automaticamente alert a bassa fedeltà in un singolo incident, che riduce l'alert fatigue per i team più piccoli senza un gruppo dedicato di detection engineering.

Splunk Enterprise Security (un add-on aggiuntivo a pagamento, non incluso nel base Splunk) ti dà Notable Events, risk-based alerting, e un framework di correlation search più personalizzabile. Il risk-based alerting in particolare — scoring di entità nel tempo anziché firing su singoli event — è uno dei pattern di detection più forti disponibili su una delle due piattaforme, e Splunk lo ha da più tempo.

Costo e overhead operativo

Il modello serverless di Sentinel significa nessuna capacity planning per indexer o search head, ma i costi di ingestion possono salire velocemente se stai loggando fonti verbose come DNS o firewall traffic senza filtrare prima. Data Collection Rules (DCR) ti permettono di filtrare e trasformare i dati prima che raggiungano il workspace, che vale la pena configurare presto anziché dopo la prima sorpresa sulla fattura.

Splunk on-prem ti dà il pieno controllo su retention e hardware sizing ma significa che qualcuno possiede il cluster di indexer, l'utilizzo della licenza, e il ciclo di upgrade. Splunk Cloud toglie la maggior parte di questo ma stai comunque pagando per search compute-heavy secondo il nuovo modello di pricing, quindi le query SPL scritte male colpiscono il tuo portafoglio più direttamente che nello schema vecchio basato su ingestion.

Quale si adatta al tuo ambiente

Se sei già profondamente in Azure e Microsoft 365, Sentinel di solito costa meno per stare in piedi e mantenere. Se hai bisogno di integrazioni di terze parti ampie, un ecosistema di app maturo, o il tuo team conosce già SPL, la flessibilità di Splunk ripaga nonostante il lift operativo più alto. Molte aziende più grandi in realtà eseguono entrambi — Splunk per fonti on-prem legacy, Sentinel per il lato Azure-native — e inoltrano dati riassunti tra loro anziché sceglierne uno esclusivamente.

Per più informazioni su building detection rule e log pipeline, controlla i segmenti SIEM e Blue Team correlati su Korra Studio.