더 많은 데이터를 검색하고,
Splunk의 가치를 더욱 높이세요

위협을 이해하려면 여러 시스템에 걸친 수개월간의 활동을 연결해야 할 수 있습니다. 데이터 양이 늘어날수록 그 이력을 검색 가능한 상태로 유지하는 비용도 점점 더 커집니다.

Imply Lumi는 기존 Splunk 환경을 확장하여, 팀이 익숙한 Splunk 인터페이스와 SPL 워크플로를 통해 더 많은 데이터를 더 오랫동안 검색할 수 있도록 합니다. 이 아키텍처 가이드는 스토리지 및 컴퓨팅 비용을 관리하면서 보안 데이터에 대한 접근을 확대하는 방법을 살펴봅니다.

글로벌 투자은행 BTG Pactual이 Splunk를 교체하지 않고도 데이터 보존 기간을 90일에서 365일로 늘리고 GB당 비용을 60% 절감한 방법을 확인하세요.

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가이드 주요 내용

Splunk for Lumi KR

탐지와 조사에 서로 다른 인프라가 필요한 이유
지속적인 모니터링, 실시간 탐지, 대규모 과거 데이터 분석이 각각 요구하는 조건을 이해하고, 워크로드별로 스토리지와 쿼리 비용을 최적화하는 방법을 알아보세요.

Lumi가 Splunk에서 검색할 수 있는 데이터를 확장하는 방법
팀에 이미 익숙한 SPL 워크플로를 사용해, 페더레이션 검색(federated search)이 Splunk를 Lumi 및 고객 소유의 Amazon S3 버킷에 있는 데이터와 연결하는 방식을 살펴보세요.

BTG Pactual이 프로덕션 환경에서 달성한 성과
기존 대시보드, 알림, SPL 워크플로를 그대로 유지하면서 검색 가능한 이력을 늘리고 비용을 낮춘 방법을 확인하세요.

데이터를 줄이기 전에, 그 이면의 아키텍처부터 다시 생각해 보세요.

SIEM의 기반 엔진을 바꿀 준비가 되셨나요?
워크플로 변경 없이. 마이그레이션 없이. 더 많은 데이터를 더 적은 비용으로.

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