Splunk vs. Elastic

Müssen Sie Ihre MTTx reduzieren? Im Vergleich zu Elastic bietet Splunk Möglichkeiten für frühere Erkennungen und eine größere Sicherheitsabdeckung, sodass Sie schneller reagieren können.

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Elastic hat keine fortschrittlichen Analysen des User- und Entitätenverhaltens (UEBA), kein SOAR und keine EDR-Integration (Security Orchestration, Automation and Response) für Drittanbieter-Lösungen.¹ Bedrohungserkennung und -reaktion sind daher langsamer, und das gesamte Ökosystem ist nur eingeschränkt flexibel.

Mit dem fortschrittlichen, automatisierten und flexiblen SIEM von Splunk minimieren Sie Ihre Risiken und steigern die betriebliche Effizienz. Die UEBA-Funktionen von Splunk erkennen schnell Insider-Bedrohungen, Anomalien und raffinierte Angriffe, sodass Sie potenzielle Risiken identifizieren können – und mit SOAR schneller reagieren können, indem Sie die Reaktionen bei Bedarf automatisieren. Darüber hinaus lässt sich Splunk mit den meisten EDR-Tools von Drittanbietern integrieren, sodass Sie flexibel bleiben und die für Sie optimalen Lösungen einsetzen können.

Wenn es um Sicherheit geht, wollen Sie keine zusätzlichen Risiken eingehen. Elastic ist ein relativ junger Player in Sachen SIEM und Security. Im Gartner® Magic Quadrant™ 2024 für SIEM wird Elastic als Visionär genannt, während Splunk als Leader ganz oben steht, ausgezeichnet für Umsetzungsfähigkeit (ability to execute) und ein durchdachtes Gesamtkonzept (completeness of vision). Auch Forrester, IDC und die Bewertungen der Kunden bestätigen Splunk als Marktführer.

Splunk ist seit zehn Jahren Leader im Gartner® Magic Quadrant™ für SIEM, ausgezeichnet für Umsetzungsfähigkeit (ability to execute) und ein durchdachtes Gesamtkonzept (completeness of vision). Im Gartner®-Report Critical Capabilities for Security Information and Event Management 2024 belegt Splunk für jeden Use Case den ersten Platz. Im IDC-MarketScape-Report Worldwide SIEM for Enterprise 2024 Vendor Assessment wird Splunk gleichfalls als Leader geführt.

Die Verwaltung selbst gehosteter Elastic-Implementierungen kann komplex werden und erfordert spezielles Fachwissen, damit eine reibungslose Bereitstellung und Skalierung gewährleistet ist.² Diese Herausforderungen können die Gesamtbetriebskosten erhöhen und die Zeit bis zur Wertschöpfung hinausziehen. Dann wird es für Unternehmen schwierig, ihre Ziele schnell zu erreichen.

Die einfachere Architektur von Splunk minimiert die Komplexität der Verwaltung von Bereitstellungen, sodass Sie schnell loslegen können. Mit All-in-one-Datenmanagement, weniger Agenten, KI-Assistenten in Ihren Workflows und umfassendem Support reduziert Splunk die Belastung der IT-Teams und senkt die Gesamtbetriebskosten.

Splunk bietet einen echten Mehrwert. Wir ziehen damit das Maximum an Erkenntnissen aus der Analyse unserer Erkennungsfälle und verschwenden keine Zeit mit der Erstellung von Regeln oder überkomplizierten Tools.

Romaric Ducloux, SOC Analyst, Carrefour

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Splunk vs. Elastic

	Splunk	Elastic
Abfragesprache	SPL & SPL 2 von Splunk sind die einzigen Sprachen, die Sie brauchen. Splunk basiert auf dem gut dokumentierten und robusten SPL-Standard für die Abfrage und Erstellung von Pipelines. Mit dem Splunk AI Assistant for SPL ist es leicht, SPL zu verwenden und zu lernen.	Elastic erfordert mehrere Sprachen, die je nach Use Case oder Bereich des von Ihnen verwalteten ELK-Stacks einen anderen Zweck erfüllen. Das bedeutet eine steile Lernkurve und kann für Ihre User, insbesondere für Elastic-Neulinge, schnell aufwendig werden.
Moderne Sicherheit	Splunk SOAR ist ausgereift, stabil und benutzungsfreundlich. Unsere vordefinierten Playbooks und automatisierten Reaktionen sparen Zeit und Arbeit. Falls Ihre Anforderungen über das vordefinierte Angebot hinausgehen, können Sie Playbooks mit Drag-and-Drop-Elementen anpassen und benutzerdefinierten Code einbinden, um erweiterte benutzerdefinierte Integrationen zu erstellen.	Elastic bietet kein SOAR-Produktpaket mit vordefinierten Playbooks und automatisierten Reaktionen und Integrationen wie Splunk. Die User Experience ist anspruchsvoller und erfordert, dass Sie zahlreiche benutzerdefinierte Benachrichtigungen und Regeln schreiben, die in großem Maßstab möglicherweise schwer zu verwalten sind.
Edge Processing und föderierte Suche	Mit Edge Processing in Splunk Cloud und der föderierten Suche für S3 können Sie bei Splunk flexibel steuern, wo und wie Sie Ihre Daten aufnehmen und speichern. Splunk verarbeitet Daten vor der Indizierung, sodass Sie Daten mit geringem Wert herausfiltern, in einem kostengünstigen Speicher ablegen und später mit der föderierten Suche abrufen können.	Bei Elastic sind für das Edge Processing mehrere Tools erforderlich, um Logdaten einfach weiterzuleiten und vorzuverarbeiten, was die Time-to-Value verschlechtert.
Komplexität und Kosten	Dank seiner integrierten Tools für die zentrale Verwaltung, die Konfiguration und das Monitoring umfangreicher Bereitstellungen lässt sich Splunk leichter implementieren und verwalten. Vordefinierte Integrationen, Dashboards und Apps reduzieren den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Konfiguration von Splunk für bestimmte Use Cases. Die Architektur von Splunk ist für die Skalierung optimiert, sodass Sie ganz leicht weitere Dateneingaben, Indizierungskapazität oder Search-Head-Instanzen hinzufügen können, wenn Ihre Umgebung wächst. Dies macht die Skalierung vorhersehbar und überschaubar und erspart Ihnen die komplexen Herausforderungen der manuellen Optimierung und Konfiguration von Infrastruktur für große Datenmengen.	Die Implementierung von Elastic kann schwierig sein, und die Skalierung ist äußerst komplex, vor allem in On-premises-Umgebungen. Das effektive Skalieren von Elastic erfordert tiefgreifende technische Kenntnisse des Produkts, die nicht so leicht zu finden sind. Aufgrund der für die Skalierung von Elastic erforderlichen Nischenfähigkeiten kann es vorkommen, dass Unternehmen erhebliche Verzögerungen bei der Implementierung und Skalierung ihrer Elastic-Lösungen erleben.
OpenTelemetry-Unterstützung	Splunk Observability Cloud ist vollständig OpenTelemetry-nativ (OTel), und Splunk leistet einen aktiven Beitrag zum OTel-Projekt. Daher können Sie OpenTelemetry-Daten nahtlos erfassen, verarbeiten, umwandeln, visualisieren oder für Warnmeldungen verwenden, ohne sich über Ausnahmen und spezifische Einschränkungen Gedanken machen zu müssen. Sie können zudem direkte Beiträge zur Community leisten und alle Vorteile von OpenTelemetry für sich nutzen.	Für die Implementierung von Elastic ist ein proprietärer Agent erforderlich. Elastic hat entschieden, das OTel-Protokoll in seinem Elastic Agent zu akzeptieren. Die Bindung an einen einzigen Anbieter kann die Erfassung und Analyse kritischer Anwendungsdaten jedoch erschweren. Elastic kann keine OTel-konformen Datensätze exportieren, was die größten Vorteile von OTel zunichte macht: Datenportabilität und Anbieterunabhängigkeit.