Microsoft Sentinel vs Splunk: выбор SIEM

Оба инструмента делают одно и то же: собирают логи, коррелируют события и выделяют важные алерты. Различия проявляются в модели ценообразования, языке запросов и том, сколько инфраструктуры нужно поддерживать.

Что представляет собой каждый продукт

Microsoft Sentinel — облачный SIEM, построенный на Azure Log Analytics. Нет инфраструктуры для патчинга, нет кластера индексаторов для конфигурирования, используется Kusto Query Language (KQL) для всего — от поиска угроз до правил обнаружения. Счёт выставляется за каждый GB, поступивший в workspace, с несколькими уровнями (оплата по мере использования, commitment-уровни начиная с ~100 GB/day), которые меняют стоимость за GB.

Splunk начинался как on-prem логирующая платформа и остаётся такой для многих организаций, хотя Splunk Cloud теперь — стандартная рекомендация для новых развёртываний. Использует SPL (Search Processing Language), который старше, более зрелый и имеет намного большую библиотеку community-приложений на Splunkbase. Исторически Splunk выставлял счета на основе объёма приёма, но толкал клиентов к workload-based pricing, который берёт плату за compute (поиск, индексирование) вместо сырого объёма данных — стоит проверить текущие условия, так как это менялось не раз.

Язык запросов: KQL vs SPL

KQL читается как конвейер фильтров, похож на LINQ, если вы работали с C#:

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

SPL делает то же самое с другим синтаксисом:

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

Аналитики, работавшие с SQL, быстрее осваивают KQL. SPL имеет больше встроенных команд для таких вещей, как transaction, eventstats и интеграция машинного обучения, что важно, если вы делаете anomaly detection сверх простых thresholds. Ни один язык объективно не лучше — реальная цена — переобучение команды, у которой уже есть годы привычки к одному из них.

Приём данных и коннекторы

Sentinel имеет преимущество, если ваша инфраструктура уже Microsoft-centric: встроенные, простые коннекторы для Azure AD (Entra ID) логов входа, Defender for Endpoint, Office 365 и логов активности Azure. Передача данных из AWS или on-prem Syslog работает хорошо через Azure Monitor Agent, но это лишний шаг по сравнению с native Azure-источниками.

Экосистема коннекторов Splunk шире по количеству, потому что существует дольше — Splunkbase содержит тысячи приложений и add-ons, включая community-maintained для niche-продуктов. Если вы приёмываете данные из mixed environment (Cisco firewalls, legacy on-prem AD, random SaaS-приложения без современного API), вы, вероятнее всего, найдёте готовый Technology Add-on (TA) для Splunk раньше, чем эквивалентный Sentinel коннектор.

Правила обнаружения и threat intelligence

Sentinel поставляется с шаблонами правил analytics, сопоставленными с MITRE ATT&CK, и собственный threat intel feed (Microsoft Threat Intelligence) интегрируется напрямую. Fusion, корреляционный движок Sentinel, автоматически связывает low-fidelity алерты в один incident, что снижает alert fatigue для небольших команд без dedicated detection engineering группы.

Splunk Enterprise Security (отдельный платный add-on, не входит в base Splunk) даёт Notable Events, risk-based alerting и более настраиваемую корреляционную search framework. Risk-based alerting — оценка сущностей во времени вместо срабатывания на одиночные события — это один из сильных паттернов обнаружения, доступных в любой платформе, и у Splunk он был раньше.

Стоимость и операционные затраты

Serverless модель Sentinel означает отсутствие планирования мощностей для индексаторов или search heads, но costs приёма данных могут быстро расти, если вы логируете verbose sources, такие как DNS или firewall traffic, без предварительной фильтрации. Data Collection Rules (DCRs) позволяют фильтровать и трансформировать данные перед попаданием в workspace, что стоит настроить рано, а не после первого неожиданного счёта.

On-prem Splunk даёт полный контроль над retention и размером hardware, но требует, чтобы кто-то владел кластером индексаторов, usage лицензий и цыклом upgrade. Splunk Cloud убирает большую часть этого, но вы всё ещё платите за compute-heavy searches под новой моделью pricing, поэтому плохо написанные SPL запросы бьют по кошельку более прямо, чем в старой scheme на основе приёма.

Что подходит вашей инфраструктуре

Если вы глубоко погружены в Azure и Microsoft 365, Sentinel обычно дешевле развёртывать и поддерживать. Если вам нужна broad third-party интеграция, зрелая app ecosystem или ваша команда уже знает SPL, flexibility Splunk окупается несмотря на higher operational lift. Много крупных enterprises на самом деле запускают оба — Splunk для legacy on-prem sources, Sentinel для Azure-native side — и forwarding summarized данные между ними вместо эксклюзивного выбора одного.

Для подробнее о построении правил обнаружения и log pipelines, смотрите связанные SIEM и Blue Team сегменты на Korra Studio.