Splunk et Elastic

Vous voulez accélérer vos MTTx ? Splunk offre des capacités de détection précoce et une meilleure couverture de sécurité qu’Elastic pour vous permettre de réagir sans délai.

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Il manque à Elastic des intégrations avancées d’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA), des fonctionnalités SOAR et des outils tiers de détection et de réponse aux endpoints (EDR)¹, ce qui ralentit le processus d’identification et de prise en charge des menaces et limite la flexibilité de l’écosystème.

Réduisez les risques et améliorez l’efficacité des opérations avec le SIEM de pointe, automatisé et flexible de Splunk. La fonction d’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) de Splunk détecte rapidement les menaces internes, les anomalies et les attaques avancées. Les risques sont identifiés sans délai et vous pouvez réagir rapidement grâce aux automatisations SOAR en cas de besoin. De plus, Splunk s’intègre à la plupart des outils tiers de détection et de réponse aux endpoints (EDR) pour que vous soyez libre de choisir celui qui vous correspond le mieux.

En matière de sécurité, personne ne veut prendre de risques inutiles. Elastic est un acteur émergent dans le domaine du SIEM et de la sécurité. Dans son Magic Quadrant™ 2024 pour le SIEM, Gartner® qualifie Elastic de « Visionnaire », mais situe Splunk dans la catégorie des Leaders, pour la robustesse de l’exécution et l’exhaustivité de sa vision. Forrester, IDC et des sites d’évaluation tels que PeerSpot considèrent également Splunk comme un Leader.

Depuis dix ans, Splunk est Leader du Gartner® Magic Quadrant™ dans la catégorie SIEM, pour la robustesse de l’exécution et l’exhaustivité de sa vision. Splunk occupe la première place dans tous les scénarios d’utilisation du rapport Fonctionnalités essentielles de la gestion des informations et des événements de sécurité Gartner® 2024. IDC désigne également Splunk comme Leader dans son rapport IDC MarketScape : Worldwide SIEM for Enterprise 2024 Vendor Assessment.

La gestion des déploiements Elastic autogérés peut être complexe et il faut une expertise spécialisée pour garantir la fluidité du déploiement et de l’évolution.² Ces difficultés peuvent accroître le coût total de possession, retarder la rentabilisation de la solution et donc empêcher les entreprises d’atteindre rapidement leurs objectifs.

Parce que Splunk a une architecture plus simple, les déploiements sont moins complexes et plus faciles à gérer pour vous permettre d’être rapidement opérationnel. Gestion tout-en-un, nombre d’agents réduit, assistants IA intégrés au workflow et assistance complète : Splunk facilite la tâche de vos équipes IT et fait baisser le coût total de possession.

La valeur de Splunk est exceptionnelle. La plateforme maximise les informations que nous obtenons en analysant les scénarios de détection : nous ne perdons plus de temps à créer des règles ou à nous battre avec un outil trop compliqué.

Romaric Ducloux, Analyste SOC, Carrefour

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Splunk et Elastic

	Splunk	Elastic
Langage de requête	SPL et SPL 2 de Splunk sont les seuls langages dont vous avez besoin. Splunk s’appuie entièrement sur la norme SPL, fiable et bien documentée, pour les requêtes et le développement de pipelines. Et avec Splunk AI Assistant for SPL, le langage est encore plus facile à apprendre et à utiliser.	Elastic nécessite plusieurs langages ayant chacun un objectif différent, selon le scénario d’utilisation ou le domaine de la pile ELK que vous gérez. La courbe d’apprentissage est raide et peut rapidement devenir un obstacle pour vos utilisateurs, en particulier s’ils débutent avec Elastic.
Sécurité avancée	Splunk SOAR est mature, stable et convivial. Nos playbooks prédéfinis et nos réponses automatisées allègent la charge de votre équipe. Si vous avez besoin d’aller plus loin, vous pouvez personnaliser les playbooks en agençant des éléments par glisser-déposer, et incorporer du code personnalisé pour créer des intégrations sophistiquées.	Elastic ne propose pas un produit SOAR prêt à l’emploi et accompagné de playbooks, de réponses automatisées et d’intégrations comme Splunk. L’expérience utilisateur est plus ardue : elle vous demande de rédiger un grand nombre d’alertes et de règles personnalisées qui peuvent être difficiles à gérer à grande échelle.
Traitement en périphérie et recherche fédérée	Avec le traitement en périphérie dans Splunk Cloud et la recherche fédérée pour S3, Splunk vous laisse choisir et contrôler les modalités d’acquisition et de stockage des données. Splunk traite les données avant de les indexer pour que vous puissiez rediriger celles qui sont moins utiles vers un système de stockage plus économique, quitte à les récupérer plus tard à l’aide de la recherche fédérée.	Le traitement en périphérie d’Elastic mobilise plusieurs outils, ne serait-ce que pour acheminer et pré-traiter les données de log, ce qui prolonge le délai de création de valeur.
Complexité et coûts	Avec ses outils qui centralisent la gestion, la configuration et la supervision des déploiements de grande envergure, Splunk est plus facile à mettre en œuvre et gérer à grande échelle. Les intégrations, applications et tableaux de bord prêts à l’emploi réduisent le temps et le travail nécessaires pour adapter Splunk à des scénarios d’utilisation spécifiques. L’architecture de Splunk est optimisée pour évoluer. Vous n’aurez aucune difficulté à ajouter de nouvelles entrées de données, de la capacité d’indexation ou des instances de search heads au fil de la croissance de votre environnement. Le redimensionnement devient prévisible et gérable, et votre équipe est soulagée des tâches complexes d’ajustement manuel et de configuration d’infrastructure typiques des grands volumes de données.	Elastic peut être difficile à mettre en œuvre, et sa complexité augmente avec la taille de l’environnement, en particulier dans les déploiements sur site. Il faut d’excellentes connaissances techniques du produit pour faire évoluer correctement Elastic, et ces compétences sont rares. Parce qu’il faut une expertise de niche pour redimensionner Elastic, les entreprises déplorent souvent d’importants retards dans leurs initiatives.
Prise en charge d’OpenTelemetry	Les produits Splunk Observability Cloud prennent nativement en charge OpenTelemetry (OTel), un projet auquel Splunk contribue activement. Vous pouvez très simplement collecter les données OpenTelemetry, les traiter, les transformer, les visualiser et vous en servir de base pour créer des alertes, sans vous inquiéter des exceptions et des contraintes spécifiques à OTel. Vous avez également la possibilité de contribuer directement à la communauté et de profiter pleinement des avantages d’OpenTelemetry.	L’implémentation d’Elastic nécessite un agent propriétaire. Elastic a choisi d’accepter le protocole OTel dans son agent Elastic. Mais lorsqu’on dépend d’un fournisseur unique, il peut être difficile de collecter et d’analyser les données d’application critiques. Elastic ne peut pas exporter des datasets conformes à OTel, neutralisant par là l’un des plus grands avantages d’OTel : la portabilité des données et l’autonomie vis-à-vis du fournisseur.