Microsoft Sentinel vs Splunk: вибір SIEM

Обидва інструменти виконують одну й ту саму основну роботу: збирають логи, корелюють події та виявляють важливі сповіщення. Різниці проявляються в моделі цінування, мові запитів і тому, на скільки інфраструктури ви маєте покладатися.

Що насправді являє собою кожен продукт

Microsoft Sentinel — це хмарний SIEM, побудований на Azure Log Analytics. Немає інфраструктури для виправлення, немає кластера індексаторів для розміру, і він використовує Kusto Query Language (KQL) для всього — від hunting до правил виявлення. Він розраховується за GB даних, інгестованих у workspace, з кількома рівнями (оплата за використання, commitment-рівні від приблизно 100 GB/день), які змінюють ставку за GB.

Splunk почався як локальна платформа логів і все ще працює так для багатьох організацій, хоча Splunk Cloud тепер є рекомендацією за замовчуванням для нових розгортань. Він використовує SPL (Search Processing Language), який є старішим, більш зрілим, і має набагато більшу бібліотеку community-додатків на Splunkbase. Історично Splunk також розраховував на обсяг інгестії, але вони спрямовували клієнтів до workload-базованого ціноутворення, яке стягує плату за обчислення (пошукові завдання, індексування) замість обсягу сирих даних — варто перевірити поточні умови, оскільки це змінювалося більше одного разу.

Мова запитів: KQL vs SPL

KQL читається як конвеєр фільтрів, подібно до LINQ, якщо ви торкалися C#:

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

SPL робить те ж саме з іншим синтаксисом:

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

Аналітики, які користувалися SQL, швидше засвоюють KQL. SPL має більше вбудованих команд для таких речей, як transaction, eventstats, і інтеграцію машинного навчання, що має значення, якщо ви робите виявлення аномалій поза простими порогами. Жодна мова не краща об'єктивно — реальна вартість полягає в перенавчанні команди, яка вже має роки мускульної пам'яті в одній або іншій.

Інгестія даних і коннектори

Sentinel має перевагу, якщо ваше середовище вже важко залежить від Microsoft: рідні, маловтратні коннектори для Azure AD (Entra ID) логів входу, Defender for Endpoint, Office 365 та логів активності Azure. Передача даних від AWS або локального Syslog працює добре через Azure Monitor Agent, але це додатковий крок порівняно з рідними джерелами Azure.

Екосистема коннекторів Splunk ширша в сирій кількості, тому що вона існує довше — Splunkbase має тисячі додатків і add-ons, включаючи community-підтримувані для нішевих продуктів. Якщо ви інгестуєте з мішаного середовища (Cisco firewalls, старий локальний AD, випадкові SaaS-додатки без сучасного API), ви, ймовірно, знайдете попередньо створений Technology Add-on (TA) для Splunk раніше, ніж еквівалентний Sentinel connector.

Правила виявлення та threat intelligence

Sentinel поставляється з шаблонами правил аналітики, відображеними на MITRE ATT&CK, і потік threat intelligence від самого Microsoft (Microsoft Threat Intelligence) інтегрується безпосередньо. Fusion, ядро кореляції Sentinel, пов'язує сповіщення низької точності в один інцидент автоматично, що скорочує усталість сповіщень для менших команд без виділеної групи detection engineering.

Splunk Enterprise Security (окремий платний add-on, не включений у базовий Splunk) дає вам Notable Events, risk-based alerting та більш налаштовуваний фреймворк correlation search. Risk-based alerting зокрема — оцінювання сутностей протягом часу замість запуску на окремих подіях — є одним з найсильніших патернів виявлення, доступних на будь-якій платформі, і Splunk має його довше.

Вартість і операційні витрати

Безсервернаmodelель Sentinel означає відсутність планування ємності для індексаторів або search heads, але витрати на інгестію можуть швидко зростати, якщо ви логуєте розмовні джерела, такі як DNS або трафік файрвола, без попереднього фільтрування. Data Collection Rules (DCRs) дозволяють фільтрувати і трансформувати дані перед тим, як вони попадуть у workspace, що варто встановити рано, а не після першого дивного рахунку.

Splunk on-prem дає вам повний контроль над затримкою та розміром обладнання, але означає, що хтось керує кластером індексаторів, використанням ліцензії та циклом оновлення. Splunk Cloud видаляє більшість цього, але ви все ще платите за compute-важкі пошуки за новою моделлю ціноутворення, тому погано написані SPL-запити більше впливають на ваш гаманець, ніж у старій ingestion-базованій схемі.

Яка система підходить вашому середовищу

Якщо ви вже глибоко в Azure та Microsoft 365, Sentinel зазвичай коштує менше для встановлення та обслуговування. Якщо вам потрібні широкі інтеграції третіх сторін, зріла екосистема додатків або ваша команда вже знає SPL, гнучкість Splunk окупається попри вищі операційні витрати. Багато більших підприємств насправді запускають обидва — Splunk для старих локальних джерел, Sentinel для Azure-рідної сторони — і передають узагальнені дані між ними замість вибору одного виключно.

Для більшої інформації про побудову правил виявлення та логістичних конвеєрів, перевірте пов'язані segmenty SIEM та Blue Team на Korra Studio.