Microsoft Sentinel vs Splunk: Wybór SIEM

Oba narzędzia robią tę samą podstawową pracę: zbierają logi, korelują zdarzenia i wyświetlają alerty, które mają znaczenie. Różnice pojawiają się w modelu cenowym, języku zapytań i tym, za jaką infrastrukturę jesteś odpowiedzialny.

Co naprawdę robi każdy produkt

Microsoft Sentinel to natywny dla chmury SIEM zbudowany na Azure Log Analytics. Brak infrastruktury do patchowania, brak klastra indeksatorów do wymiarowania, i używa Kusto Query Language (KQL) do wszystkiego, od huntingu do reguł detekcji. Rozliczanie odbywa się za GB ingestionu do workspace'u, z kilkoma poziomami (pay-as-you-go, poziomy zobowiązania zaczynające się około 100 GB/dzień), które zmieniają stawkę za GB.

Splunk zaczynał jako platforma logów on-prem i wciąż działa w ten sposób dla wielu firm, choć Splunk Cloud jest teraz domyślnym zaleceniem dla nowych wdrożeń. Używa SPL (Search Processing Language), który jest starszy, bardziej dojrzały i ma znacznie większą bibliotekę aplikacji społeczności na Splunkbase. Historycznie Splunk rozliczał się również na podstawie objętości ingestionu, ale zachęcał klientów do cenowania opartego na obciążeniach pracą, które opłacają zasoby obliczeniowe (zadania wyszukiwania, indeksowanie) zamiast surowej objętości danych — warto sprawdzić aktualne warunki, ponieważ to zmieniało się więcej niż raz.

Język zapytań: KQL vs SPL

KQL czyta się jak rurociąg filtrów, podobny do LINQ, jeśli miałeś doczynienia z C#:

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

SPL robi to samo z inną składnią:

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

Analitycy, którzy używali SQL, szybciej uczą się KQL. SPL ma więcej wbudowanych poleceń do takich rzeczy jak transaction, eventstats i integracja toolkit'u machine learning, co ma znaczenie, jeśli robisz detekcję anomalii poza prostymi progami. Żaden język nie jest obiektywnie lepszy — rzeczywisty koszt to przeszkolenie zespołu, który już ma lata wprawy w jednym lub drugim.

Ingestion danych i konektory

Sentinel ma przewagę, jeśli Twoje środowisko jest już ciężkie w Microsoft: natywne, niskofrykcyjne konektory dla Azure AD (Entra ID) logów logowania, Defender for Endpoint, Office 365 i logów aktywności Azure. Przesyłanie danych AWS lub on-prem Syslog działa dobrze przez Azure Monitor Agent, ale to dodatkowy przeskok w porównaniu do natywnych źródeł Azure.

Ekosystem konektorów Splunk jest szerszy w surowej liczbie, bo istnieje dłużej — Splunkbase ma tysiące aplikacji i add-onów, w tym utrzymywanych przez społeczność dla produktów niszowych. Jeśli ingestionujesz ze środowiska mieszanego (firewall'e Cisco, stary on-prem AD, losowe aplikacje SaaS bez nowoczesnego API), najprawdopodobniej znajdziesz wcześniej wbudowany Technology Add-on (TA) dla Splunk niż równoważny konektor Sentinel.

Reguły detekcji i threat intelligence

Sentinel wysyła szablony reguł analityk zmapowane do MITRE ATT&CK, a własny feed threat intel Microsoft (Microsoft Threat Intelligence) integruje się bezpośrednio. Fusion, silnik korelacji Sentinel, automatycznie łączy alerty o niskiej wiarygodności w jedno zdarzenie, co zmniejsza zmęczenie alertami dla mniejszych zespołów bez dedykowanej grupy detection engineering.

Splunk Enterprise Security (oddzielny płatny add-on, nie włączony w podstawowy Splunk) daje ci Notable Events, alertowanie oparte na ryzyku i bardziej kustomizowaną strukturę correlation search. Risk-based alerting w szczególności — scoring jednostek w czasie zamiast wypalania przy pojedynczych zdarzeniach — to jeden z silniejszych wzorców detekcji dostępnych na obydwu platformach, a Splunk ma go dłużej.

Koszty i narzut operacyjny

Model serverless Sentinel oznacza brak planowania pojemności dla indeksatorów lub search head'ów, ale koszty ingestionu mogą szybko rosnąć, jeśli logujesz rozwlekłe źródła takie jak DNS lub ruch firewall'a bez uprzedniego filtrowania. Data Collection Rules (DCR) pozwalają filtrować i transformować dane zanim trafią do workspace'u, co warto skonfigurować wcześnie zamiast po pierwszej zaskakującej fakturze.

Splunk on-prem daje pełną kontrolę nad retencją i wymiarowaniem sprzętu, ale to oznacza, że ktoś jest odpowiedzialny za klaster indeksatorów, użycie licencji i cykl aktualizacji. Splunk Cloud usuwa większość tego, ale wciąż płacisz za zasoby obliczeniowe dla wyszukiwań w ramach nowszego modelu cenowania, więc źle napisane zapytania SPL bardziej bezpośrednio uderzają w Twoją kieszę niż w starym schemacie opartym na ingestionie.

Który pasuje do Twojego środowiska

Jeśli już jesteś głęboko w Azure i Microsoft 365, Sentinel zwykle kosztuje mniej do uruchomienia i utrzymania. Jeśli potrzebujesz szerokich integracji stron trzecich, dojrzałego ekosystemu aplikacji lub Twój zespół już zna SPL, elastyczność Splunk się opłaca pomimo wyższego narzutu operacyjnego. Wiele większych przedsiębiorstw faktycznie uruchamia oba — Splunk dla starszych źródeł on-prem, Sentinel dla strony natywnej dla Azure — i przesyła podsumowane dane między nimi zamiast wybierać jedno wyłącznie.

Więcej informacji na temat budowania reguł detekcji i potoków logów znajdziesz w pokrewnych segmentach SIEM i Blue Team na Korra Studio.