Microsoft Sentinel vs Splunk: Escolhendo um SIEM

Ambas as ferramentas fazem o mesmo trabalho central: coletam logs, correlacionam eventos e surfacam os alertas que importam. As diferenças aparecem no modelo de preços, linguagem de consulta e quanto de infraestrutura você precisa gerenciar.

O que cada produto realmente é

Microsoft Sentinel é um SIEM nativo de nuvem construído sobre Azure Log Analytics. Não há infraestrutura para fazer patch, nenhum cluster de indexador para dimensionar, e usa Kusto Query Language (KQL) para tudo, de hunting a regras de detecção. A cobrança é por GB ingerido no workspace, com alguns tiers (pagamento conforme o uso, tiers de compromisso começando em torno de 100 GB/dia) que mudam a taxa por GB.

Splunk começou como uma plataforma de logs on-prem e ainda funciona assim para muitas empresas, embora Splunk Cloud seja agora a recomendação padrão para novas implementações. Usa SPL (Search Processing Language), que é mais antiga, mais madura e tem uma biblioteca muito maior de aplicativos comunitários no Splunkbase. Historicamente Splunk cobrava por volume de ingestão também, mas empurrou clientes para preços baseados em carga de trabalho que cobram por computação (jobs de busca, indexação) em vez de volume de dados brutos — vale a pena verificar os termos atuais porque isso mudou mais de uma vez.

Linguagem de consulta: KQL vs SPL

KQL lê como um pipeline de filtros, similar a LINQ se você já trabalhou com C#:

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

SPL faz a mesma coisa com uma sintaxe diferente:

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

Analistas que usaram SQL tendem a aprender KQL mais rápido. SPL tem mais comandos built-in para coisas como transaction, eventstats e integração de toolkit de machine learning, o que importa se você faz detecção de anomalias além de limites simples. Nenhuma linguagem é objetivamente melhor — o custo real é retreinar um time que já tem anos de memória muscular em uma ou outra.

Ingestão de dados e conectores

Sentinel tem uma vantagem se seu ambiente já é pesado em Microsoft: conectores nativos e de baixo atrito para Azure AD (Entra ID) logs de sign-in, Defender for Endpoint, Office 365 e logs de atividade do Azure. Pipar dados de Syslog da AWS ou on-prem funciona bem através do Azure Monitor Agent, mas é um salto a mais comparado a fontes nativas do Azure.

O ecossistema de conectores do Splunk é mais amplo em contagem bruta porque existe há mais tempo — Splunkbase tem milhares de aplicativos e add-ons, incluindo mantidos pela comunidade para produtos de nicho. Se você está ingerindo de um ambiente misto (firewalls Cisco, AD on-prem legado, aplicações SaaS aleatórias sem API moderna), você provavelmente encontrará um Technology Add-on (TA) pré-construído para Splunk antes de encontrar um conector Sentinel equivalente.

Regras de detecção e inteligência de ameaças

Sentinel vem com templates de regras de análise mapeadas para MITRE ATT&CK, e o feed de inteligência de ameaças próprio da Microsoft (Microsoft Threat Intelligence) integra diretamente. Fusion, o mecanismo de correlação do Sentinel, vincula alertas de baixa fidelidade em um único incidente automaticamente, o que reduz fadiga de alerta para times menores sem um grupo dedicado de detecção.

Splunk Enterprise Security (um add-on pago separado, não incluído no Splunk base) oferece Notable Events, alertas baseados em risco e um framework de busca de correlação mais customizável. Alertas baseados em risco em particular — scoring de entidades ao longo do tempo em vez de disparar em eventos únicos — é um dos padrões de detecção mais fortes disponíveis em qualquer plataforma, e Splunk tem isso há mais tempo.

Custo e overhead operacional

O modelo serverless do Sentinel significa sem planejamento de capacidade para indexadores ou search heads, mas custos de ingestão podem subir rápido se você está registrando fontes verbosas como DNS ou tráfego de firewall sem filtrar primeiro. Data Collection Rules (DCRs) deixam você filtrar e transformar dados antes de chegar ao workspace, o que vale a pena configurar cedo em vez de depois da sua primeira fatura surpresa.

Splunk on-prem oferece controle total sobre retenção e dimensionamento de hardware mas significa que alguém é dono do cluster de indexador, da licença e do ciclo de upgrade. Splunk Cloud remove a maioria disso mas você ainda paga por buscas compute-intensive sob o novo modelo de preços, então SPL queries mal escritas atingem sua carteira mais diretamente que no esquema antigo baseado em ingestão.

Qual se encaixa melhor no seu ambiente

Se você já está fundo em Azure e Microsoft 365, Sentinel geralmente custa menos para montar e manter. Se você precisa de amplas integrações de terceiros, um ecossistema de aplicativos maduro, ou seu time já conhece SPL, a flexibilidade do Splunk compensa apesar do lift operacional maior. Muitas empresas maiores realmente rodam ambos — Splunk para fontes on-prem legadas, Sentinel para o lado nativo do Azure — e encaminham dados resumidos entre eles em vez de escolher um exclusivamente.

Para mais sobre construir regras de detecção e pipelines de log, confira os segmentos relacionados de SIEM e Blue Team no Korra Studio.