Ja, mit Hilfe von Log Parsing oder Normalisierung können Sie unstrukturierte Protokolle in strukturierte oder halbstrukturierte Formate umwandeln, um die Analyse zu erleichtern.

Sumo Logic unterstützt alle wichtigen Cloud-Plattformen, einschließlich AWS, Azure und Google Cloud. Viele Kunden überwachen und sichern auch Kubernetes, Docker und andere moderne Microservice-basierte Infrastrukturen mit der Sumo Logic-Plattform.

• Benutzerbedürfnisse ignorieren
• Übersehene Herausforderungen bei der Integration
• Überstürzung des Prozesses
• Unzureichende Kommunikation mit Beteiligten
• Vernachlässigung von Schulung und Support
• Unzureichendes Änderungsmanagement
• Unzureichende Tests neuer Tools
• Vernachlässigung des Performance-Monitoring

Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können riesige Mengen von Bedrohungsdaten sammeln und analysieren, um potenzielle Bedrohungen, Muster und Anomalien zu erkennen, die möglicherweise unbemerkt bleiben. Mit maschinellen Lernmodellen können Unternehmen Bedrohungsdaten automatisieren, um Cyber-Bedrohungen zu erkennen, zukünftige Angriffstrends vorherzusagen, Sicherheitswarnungen zu priorisieren und ihre Mechanismen zur Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen kontinuierlich zu verbessern.

Sumo Logic hilft, typische Fallstricke von Cloud-Migrationsprojekten zu vermeiden. Verfolgen Sie die optimale Leistung, um potenzielle Verschlechterungen zu erkennen, um sicherzustellen, dass Sie den vollen Überblick haben, um Ausfallzeiten zu vermeiden und um während des gesamten Migrationsprozesses Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

Ja, unstrukturierte Protokolle können wichtige sicherheitsrelevante Informationen enthalten, wie z. B. Anomalien oder Fehlermeldungen, die in strukturierten Protokollen möglicherweise nicht im Detail erfasst werden.

Sumo Logic kann Ihre gesamte Cloud-Überwachung in einer einzigen Ansicht auf einer einheitlichen Plattform zusammenfassen. Durch die Verfolgung von Abhängigkeiten und Abläufen in Ihrer gesamten Multi-Cloud-Umgebung erhalten Sie volle Transparenz und einen tieferen Kontext.

Ja. Da Sumo Logic cloud-nativ ist, können wir Logs aus einer Vielzahl von Infrastrukturquellen und -typen einlesen. Wir arbeiten in allen Clouds und hybriden (On-Premise- und Cloud-) Umgebungen.

Achten Sie bei der Auswahl einer Threat-Intelligence-Plattform auf Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit, die Integration in vorhandene Sicherheitstools, die Automatisierung der Bedrohungsanalyse, anpassbare Bedrohungsfeeds, Skalierbarkeit für wachsende Anforderungen und eine benutzerfreundliche Oberfläche für Sicherheitsexperten.

Sie bieten einen tieferen Kontext, indem sie ausführliche oder nuancierte Informationen erfassen, die strukturierte Protokolle möglicherweise nicht enthalten, was Ihnen hilft, die Ursachen des Systemverhaltens zu erkennen.

Während der Einstieg in Sumo Logic einfach ist, erfordert die Migration eine sorgfältige Planung. Wenn Sie eine Alternative zu New Relic in Betracht ziehen, sollten Sie prüfen, welche Datenquellen und Inhalte Sie migrieren müssen, um die Anforderungen Ihrer aktuellen Prozesse und Anwendungsfälle zu erfüllen. Sumo Logic bietet die Migration über unsere Professional Services an, um Sie bei der Planung, Konzeption, Implementierung und Befähigung Ihres Teams während und nach der Umstellung auf unsere Analyseplattform zu unterstützen. Benutzer können auf alle öffentlichen Präsenz- und Videotrainings zugreifen, von Anfängern bis zu Fortgeschrittenen, um das Tool optimal zu nutzen. Sumo Logic bietet Schulungen und Zertifizierungen für alle seine Kundenkonten an.

Wenn Sie mehr über einen Kunden erfahren möchten, der eine groß angelegte Datenmigration und Toolkonsolidierung mit Sumo Logic durchgeführt hat, lesen Sie diese Fallstudie zu Acquia.

• Erfahrung mit Softwaretests
• Ein umfassendes Angebot an Testdienstleistungen
• Die Fähigkeit, den Testaufwand zu skalieren
• Erfahrung mit Leistungs-, Funktions- und Sicherheitstests
• Starker Fokus auf Qualitätssicherung
• Verwendung von Automatisierungstest-Tools 
• Verlässlichkeit bei der Lieferung von Ergebnissen
• Kenntnisse in Anwendungssicherheit und Kompatibilitätstests
• Verfügbarkeit von Managed Testing Services
• Beherrschung von Regressionstests und Benutzerakzeptanztests
• Geschicklichkeit im mobilen Testen und API-Testen
• Bereitstellung von Testlösungen, die auf spezifische Testanforderungen zugeschnitten sind
• Eine robuste Testinfrastruktur für kontinuierliche Testaktivitäten.

• Dokumentieren Sie den Zweck der einzelnen Tools und welche Abteilungen oder Teams sie verwenden
• Identifizieren Sie alle sich überschneidenden Funktionen zwischen den Tools
• Bewerten Sie die Lizenz-, Abonnement- und Wartungskosten der einzelnen Tools
• Messen Sie, wie sich die Ausbreitung von Werkzeugen auf Produktivität und Effizienz auswirkt
• Bewerten Sie die Kompatibilität Ihrer Tools und die Kosten für ihre Integration
• Quantifizieren Sie Sicherheitsrisiken

Sumo Logic ist Cloud-nativ, d. h. unsere Architektur und unser log-orientierter Ansatz sind ideal für die Überwachung Ihrer Cloud, egal ob Sie AWS, Azure, Google Cloud oder eine Kombination von Clouds nutzen. So ist sichergestellt, dass wir skalierbar sind und uns an Ihre saisonalen Anforderungen anpassen können.

Ein Threat-Intelligence-Programm ist eine umfassende Initiative, die die systematische Sammlung, Analyse und Verbreitung von Daten und Erkenntnissen in Bezug auf Cybersicherheitsbedrohungen beinhaltet. Es soll Sicherheitsteams dabei helfen, potenzielle Bedrohungen zu erkennen, die Bedrohungslandschaft zu verstehen und effektiv auf Cyberangriffe zu reagieren.

Wenn Ihr Unternehmen Probleme mit der manuellen und zeitaufwändigen Reaktion auf Vorfälle oder der effektiven Integration verschiedener Sicherheitstools hat, die Reaktion auf Vorfälle beschleunigen und die Genauigkeit verbessern möchte oder die Effizienz der Sicherheitsabläufe insgesamt verbessern will, kann die Implementierung einer SOAR-Plattform hilfreich sein.

Für Unternehmen, die eine einheitliche Quelle wünschen, kann Sumo Logic ihre Investitionen in Analysetools reduzieren und Transparenz über ihren gesamten Stack bieten. Sumo Logic ist eine cloud-native Plattform, die auf Logs für verschiedene Anwendungsfälle basiert, darunter APM und Observability- und Sicherheitsanwendungen, die Sicherheitsanalysen, SIEM und SOAR umfassen. Unser flexibles Lizenzierungsmodell hilft Kunden wie The Pokemon Company, SAP und Alaska Airlines, riesige Mengen an Maschinendaten zu erfassen, um schnell und kostengünstig Erkenntnisse zu gewinnen – ohne Einschränkung der Benutzer oder Anwendungsfälle.

• Durchführung eines Tool-Audit 
• Identifizierung der Kernfunktionalitäten, die zur Erreichung der Geschäftsziele erforderlich sind
• Schwerpunkt auf Tools, die Integration bieten
• Implementierung einer zentralisierten Plattform, um einzelne Tools zu ersetzen

Im Gegensatz zum klassischen Testen können Unternehmen mit TaaS ihre Testvorhaben entsprechend den Projektanforderungen skalieren, was zu größerer Flexibilität und Kosteneffizienz führt. Im Gegensatz dazu sind bei herkömmlichen Testmethoden oft interne Testteams beteiligt, denen es an Fachwissen oder Ressourcen fehlt, die für bestimmte Arten von Tests erforderlich sind, z. B. für Leistungstests, Penetrationstests oder Sicherheitstests. TaaS-Anbieter hingegen haben Zugang zu einer breiten Palette von Testtools, Technologien und qualifizierten Fachleuten, um verschiedene Testanforderungen effizient und effektiv zu erfüllen.

Sumo Logic ist eine Cloud-native, mandantenfähige Plattform, die mit dem Wachstum Ihrer Daten und Ihres Unternehmens mitwachsen kann. Aufbauend auf einer Grundlage von Log-Management und Log-Analyse unterstützt es ein breites Spektrum von Anwendungsfällen, darunter Real User Monitoring, Anwendungsüberwachung, Sicherheitsanalysen sowie Audit und Compliance. Wachsende Teams nutzen es, um Probleme mit der Anwendungsleistung, Sicherheitsverstöße und größere Vorfälle zu beheben. Unternehmenstaugliche Funktionen wie eine unbegrenzte Anzahl von Benutzern, Hilfe für mehrere Organisationen und rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) unterstützen Ihr Unternehmen, wenn es wächst.

Zu den wichtigsten Kennzahlen, die in Telemetriedaten für Cybersecurity-Zwecke zu überwachen sind, gehören Netzwerkverkehrsmuster, Systemleistungsmetriken, Sicherheitsvorfälle, Bedrohungsdaten, Anomalien im Benutzerverhalten, Bewertungen der Sicherheitslage, Datenübertragungsraten, Fernüberwachungswarnungen und aus Telemetrieereignissen abgeleitete verwertbare Erkenntnisse. Durch die genaue Überwachung dieser Metriken können Cybersecurity-Teams proaktiv potenzielle Bedrohungen erkennen und darauf reagieren, die Sicherheitslage ihrer Netzwerke verbessern und Telemetriedaten für die effektive Erkennung von Bedrohungen und die Reaktion auf Vorfälle nutzen.

AWS Lambda bietet Funktionen wie VPC-Netzwerke, Ressourcenrichtlinien, Identitty and Access Management (IAM)-Rollen und Verschlüsselungsoptionen, um Ihre Funktionen und Daten zu sichern. Sie können auch AWS IAM verwenden, um den Zugriff auf Ihre Lambda-Funktionen und andere AWS-Dienste zu steuern

Offene Kommunikation zwischen den Teams, gemeinsame Ziele und eine einheitliche Quelle auf der Grundlage von Protokollen zur Beseitigung von Datensilos und zur Bereitstellung funktionsübergreifender Sicherheitserkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung können die für den DevSecOps-Erfolg notwendige Zusammenarbeit fördern.

Zu den allgemeinen Herausforderungen bei der Implementierung von UEBA gehören die Komplexität der Datenintegration, die Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, die Bewältigung des hohen Volumens an Sicherheitswarnungen, die von UEBA-Systemen generiert werden, die Überwindung des Widerstands von Mitarbeitern gegen das Verhaltensmonitoring, die Zuweisung ausreichender Ressourcen für die Einführung und Wartung, die Integration von UEBA in bestehende Sicherheitstools und -systeme und die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung und Abstimmung zur Optimierung der Fähigkeiten zur Erkennung von Bedrohungen.

Telemetriedaten können die Benutzererfahrung und die Bindung verbessern, indem sie wertvolle Einblicke in das Benutzerverhalten liefern, die dazu beitragen können, Systeme und Dienste so zu optimieren, dass sie den Bedürfnissen und Vorlieben der Nutzer entsprechen. Durch die Nutzung von Telemetriedaten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, um die Benutzeroberflächen zu verbessern, das Benutzererlebnis zu personalisieren und Probleme sofort zu beheben. Dieser proaktive Ansatz, der auf der Sammlung und Analyse von Daten in Echtzeit basiert, ermöglicht es Unternehmen, die Bindung der Nutzer zu verbessern, was zu einem positiveren und maßgeschneiderten Nutzererlebnis führt.

Das JSON-Format ist das bevorzugte Protokollierungs-Framework für die Erstellung strukturierter Logs, da es die Protokolldaten auf logische, durchsuchbare und aufschlussreiche Weise organisieren kann. JSON ermöglicht das einfache Parsen und Durchsuchen von Protokolleinträgen, was die Effizienz der Protokollanalyseerhöht. Darüber hinaus vereinfacht das konsistente Format strukturierter Logs die Korrelation bestimmter Protokolleinträge und die Verfolgung von Leistungstrends, was zu einer verbesserten Skalierbarkeit und Integration von Protokollanalysetools beiträgt.

Agile Softwarebereitstellung ist eine Methode zur Freigabe von Software in kurzen, häufigen Zyklen mit der Fähigkeit, sich schnell anzupassen und auf Veränderungen zu reagieren. Der Schwerpunkt liegt auf der iterativen Entwicklung, der Zusammenarbeit zwischen funktionsübergreifenden Teams und dem Feedback der Kunden. Agile Bereitstellungspraktiken zielen darauf ab, qualitativ hochwertige Software effizient zu liefern, indem der Entwicklungsprozess in kleinere, überschaubare Abschnitte unterteilt wird.

• Schnellere und effizientere Analyse
• Verbesserte Fehlersuche und Ursachenanalyse
• Einfachere Log-Korrelation
• Leichtere Integration und Automatisierung
• Logische, durchsuchbare und aufschlussreiche Protokolle

Ein Informationssicherheitsmanager beaufsichtigt die Sicherheit der Informationssysteme und Daten eines Unternehmens. Seine Hauptaufgabe besteht in der Entwicklung, Umsetzung und Pflege der Informationssicherheitsrichtlinien und -verfahren des Unternehmens, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten.

Natürlich kann jede Softwareentwicklung von einer verbesserten Sicherheit Ihrer Arbeitsabläufe profitieren. Insbesondere Finanztechnologie, Gesundheitstechnologie, E-Commerce und Behörden profitieren am meisten davon, wenn die Sicherheit während des gesamten Prozesses durch DevSecOps-Ansätze implementiert wird.

Protokolle sind die detaillierteste Darstellung aller Vorgänge in der Umgebung. Mit einer einheitlichen Quelle, auf die sich die Teams einigen können, den Protokollen, kann die Zusammenarbeit beginnen. Ansonsten streiten sich die Teams um Datenquellen und Integrität. Protokolle sind grundlegend und akzeptiert.

Der beste Ansatz zur Automatisierung der SIEM-Log-Analyse ist die Implementierung intelligenter Automatisierungstools, die Nutzung maschineller Lernalgorithmen und die Verwendung vordefinierter Korrelationsregeln zur Verarbeitung und automatischen Analyse von Log-Daten in Echtzeit. Durch die Einrichtung automatischer Warnmeldungen für bestimmte Sicherheitsereignisse, die Erstellung maßgeschneiderter Dashboards zur Visualisierung von Protokolldaten und die Integration von Feeds zur Threat Intelligence können Unternehmen einen effizienteren und proaktiven Ansatz für die SIEM-Protokollanalyse entwickeln. Darüber hinaus können automatisierte Reaktionsmechanismen und Orchestrierungs-Tools die Automatisierung der SIEM-Log-Analyse weiter verbessern und schnelle und effektive Maßnahmen zur Reaktion auf Vorfälle ermöglichen.

Sicherheitsteams können Syslog-Server nutzen, um Log-Dateien zu verwalten. Dabei werden die Sammlung, Speicherung und Analyse von Log-Daten verschiedener Geräte und Anwendungen in einem Netzwerk zentralisiert. Sicherheitsteams können dies erreichen, indem sie Geräte so konfigurieren, dass diese ihre Logs an einen zentralen Syslog-Server senden. Auf diese Weise stellen sie sicher, dass alle relevanten Log-Daten an einem Ort erfasst werden, was eine einfachere Überwachung und Analyse ermöglicht.

Ein Syslog-Server bietet außerdem Funktionen wie Log-Rotation, Archivierung und Suchfunktionen. Damit können Sicherheitsteams historische Protokolldaten effizient verwalten und für Untersuchungen und Compliance abrufen. Darüber hinaus kann ein Syslog-Server sichere Log-Übertragungsprotokolle unterstützen. Dadurch werden die Integrität und Vertraulichkeit der Log-Dateien geschützt, sodass sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff oder Manipulationen gesichert sind.

Observability ist für die Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit von Diensten von entscheidender Bedeutung, da sie Einblicke in die Systemleistung gewährt, Probleme schnell identifiziert, zeitnahe Reaktionen ermöglicht und proaktive Maßnahmen zur Vorbeugung von Zwischenfällen ermöglicht. Unternehmen können eine hohe Verfügbarkeit sicherstellen, Kundenerwartungen erfüllen und das Kundenerlebnis verbessern , indem sie wichtige Metriken überwachen und ein Observability-Tool einsetzen. Observability hilft, potenzielle Ausfälle zu erkennen, die Systemzuverlässigkeit zu optimieren und Zuverlässigkeitsstandards effektiv zu erfüllen.

• Gründliche Planung und Vorbereitung
• Freigabe von sicherem Code
• Klare Kommunikation und Koordination zwischen den Teammitgliedern
• Umfassende Tests zur Sicherstellung der Softwarequalität
• Automatisierung von Bereitstellungsprozessen
• Versionskontrolle und Verfolgung von Änderungen
• Überwachung und Protokollierung zur Identifizierung von Problemen
• Einhaltung von Sicherheitsstandards
• Einsatzpläne zur Reduzierung fehleranfälliger Hetze
• Skalierbarkeit für zukünftiges Wachstum
• Sicherung von Daten für die Notfallwiederherstellung
• Dokumentation für einfache Wartung und Fehlersuche

Während Datadog bei der Telemetrie in Cloud-nativen Umgebungen gut abschneidet, bietet Sumo Logic mehr Flexibilität, tiefere Protokollanalysen und eine leistungsfähigere Korrelation über Datentypen hinweg, insbesondere in komplexen oder hybriden Umgebungen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Logs.

• Alle Protokolleinträge halten sich an ein standardisiertes strukturiertes Format
• Einbetten relevanter Kontextinformationen in Protokollnachrichten
• Erweiterung von Protokollnachrichten mit angereicherten Daten wie Zeitstempeln, Protokollstufe und Quellenindikatoren
• Implementierung eines zentralen Log-Management-System
• Einsatz von Filtern mit regulären Ausdrücken und Ektraktion bestimmter Protokolleinträge anhand von vordefinierten Kriterien
• Nutzung von Mapped Diagnostic Context (MDC), um Protokollmeldungen dynamisch während der Laufzeit mit Kontextinformationen anzureichern
• Automatisierung der Logdatenerfassung
• Implementierung der Strategien zur Protokollrotation, um die Größe der Protokolldateien zu verwalten
• Speicherung historischer Logdaten für Compliance- und Analysezwecke

Ein Unternehmen sollte SIEM-Logs auf der Grundlage von Compliance-Anforderungen, Sicherheitsbedürfnissen und betrieblichen Möglichkeiten speichern. Es wird empfohlen, Logs für einen Zeitraum von 90 Tagen bis zu einem Jahr aufzubewahren, um eine effektive Erkennung von Bedrohungen, Reaktion auf Zwischenfälle und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Für bestimmte Branchen gelten besondere Aufbewahrungsfristen, die von Regulierungsbehörden vorgeschrieben sind. Für HIPAA sind es zum Beispiel sechs Jahre.

Eine SIEM-Lösung kann die Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen verbessern, indem sie Log-Daten aus verschiedenen Quellen wie Anwendungsprotokollen, Systemprotokollen, Sicherheitsprotokollen und Endpunktprotokollen konsolidiert und analysiert. Diese einheitliche Ansicht der Logdaten ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Sicherheitsereignissen, die Erkennung von Anomalien und die Korrelation von Vorfällen im gesamten Netzwerk.

Die Skalierung der Softwarebereitstellung umfasst die Optimierung von Prozessen und Infrastrukturen, um größere Arbeitslasten effizient zu bewältigen. Hier sind einige wichtige Strategien zur Skalierung der Softwarebereitstellung:

• Implementierung der Automatisierung für das Erstellen, Testen und Bereitstellen von Software
• Nutzung von Containerisierungstechnologien wie Docker, um Anwendungen und Abhängigkeiten isoliert zu verpacken
• Nutzung von Orchestrierungstools wie Kubernetes zur Verwaltung und Skalierung von containerisierten Anwendungen
• Implementierung von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Test-, Integrations- und Bereitstellungsprozessen
• Programmatische Verwaltung von Infrastruktur mit Tools wie Terraform oder CloudFormation
• Horizontale Skalierung durch Hinzufügen weiterer Anwendungsinstanzen auf mehreren Servern, um die Last effektiv zu verteilen
• Nutzung von Load Balancern, um den Datenverkehr gleichmäßig auf mehrere Server zu verteilen
• Einrichtung von Monitoring- und Protokollierungstools, um Leistungsmetriken zu verfolgen, Probleme zu erkennen und die Ressourcenzuweisung für eine effiziente Skalierung zu optimieren.

Sumo Logic bietet einheitliche Observability und Sicherheit auf einer einzigen Plattform mit nativer Unterstützung für SIEM, SOAR und die Analyse unstrukturierter Daten – Funktionen, die Datadog nicht bietet.

Zuverlässigkeitsstandards beziehen sich auf festgelegte Kriterien oder Richtlinien, um die Zuverlässigkeit eines Dienstes zu gewährleisten. Diese Standards umreißen in der Regel bewährte Verfahren, Anforderungen und Erwartungen in Bezug auf die Zuverlässigkeit eines Dienstes. Im Gegensatz dazu sind Zuverlässigkeitsziele spezifische Ziele, die sich ein Dienstleister gesetzt hat, um ein gewünschtes Maß an Zuverlässigkeit zu erreichen. Zuverlässigkeitsziele sind messbar und quantifizierbar und zielen darauf ab, die festgelegten Standards zu erfüllen oder zu übertreffen, um den Kunden einen zuverlässigen Service zu bieten. Während die Zuverlässigkeitsstandards den allgemeinen Rahmen für die Zuverlässigkeit vorgeben, konzentrieren sich die Ziele eher auf spezifische Leistungsindikatoren, die erfüllt werden müssen.

Hier sind einige KPIs, deren Überwachung besonders nützlich sein kann:

• Einhaltungsquote
• Fehlerquote
• Abschlussquote der Schulung
• Zeit oder Ressourcen, die durch die Einhaltung der Verfahren eingespart werden
• Vorfallrate
• Kundenzufriedenheit
• Bewertung der Einheitlichkeit von Ergebnissen oder Resultaten aus den folgenden SOPs
• Mitarbeiter-Feedback
• Kosteneinsparungen

SIEM-Plattformen helfen Unternehmen bei der Einhaltung von Richtlinien , indem sie Log-Daten aus verschiedenen Quellen zentralisieren und korrelieren, um eine einheitliche Sicht auf Sicherheitsereignisse zu bieten. Durch die proaktive Überwachung und Analyse von Logs in Echtzeit können SIEM-Lösungen potenzielle Compliance-Verstöße, unbefugte Zugriffsversuche oder Verstöße gegen Sicherheitsrichtlinien erkennen und entsprechende Warnmeldungen erstellen. SIEM-Plattformen können auch detaillierte Berichte und Audit Trails auf der Grundlage von Log-Daten erstellen, was Compliance-Audits erleichtert und die Einhaltung gesetzlicher Standards wie GDPR, HIPAA, PCI DSS und anderen nachweist.

Die Entscheidung, welche SLIs verfolgt werden sollen, ist ein gemeinschaftlicher Entscheidungsprozess, an dem funktionsübergreifende Teams – wie etwa das Produkt-, Technik- und Kundendienst-Team – beteiligt sind. Durch die Einbeziehung von Interessengruppen aus verschiedenen Abteilungen können Unternehmen SLIs auswählen, die die Qualität der Dienste genau widerspiegeln und sicherstellen, dass sie die wichtigsten Aspekte der Leistung und der Benutzererfahrung verfolgen.

Die frühzeitige Erkennung von Bedrohungen ermöglicht es IT-Teams, in Echtzeit zu reagieren, was für den Schutz von Netzwerkressourcen unerlässlich ist. Ohne rechtzeitige Erkennung von Bedrohungen riskieren Unternehmen Datenverletzungen und Systemkompromittierungen.

Sumo Logic hilft Unternehmen dabei, Daten zu aggregieren, Muster zu analysieren und Echtzeitwarnungen zu konfigurieren, die eine automatisierte Reaktion und schnellere Wiederherstellung ermöglichen. Die Plattform nutzt fortschrittliches maschinelles Lernen und Datenschutz, um die Erkennung von Bedrohungen in Cloud-Infrastrukturen zu verbessern.

Die Erkennung von Bedrohungen ermöglicht es einem Sicherheitsteam, potenzielle Bedrohungen für das Netzwerk, die Anwendungen oder andere Ressourcen im Netzwerk schnell und genau zu identifizieren. Diese Fähigkeit ist für IT-Sicherheitsanalysten unerlässlich, um effektiv auf Vorfälle zu reagieren und den Schaden zu begrenzen.

• Integration mit vorhandenen Sicherheitstools
• Sicherstellung einer nahtlosen Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen
• Schulung von Sicherheitsanalysten in der effektiven Nutzung des Tools
• Anpassung einer SOAR-Lösung an die Bedürfnisse des Unternehmens
• Effizienter Umgang mit einer großen Anzahl von Sicherheitswarnungen und Vorfällen
• Bewältigung der Komplexität von automatisierten Prozessen
• Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Relevanz von Bedrohungsinformationen

SLIs, SLOs und SLAs sind miteinander verbundene Komponenten, die bei der Gewährleistung der Zuverlässigkeit und Leistung von Diensten eine entscheidende Rolle spielen. SLIs dienen als Maßstäbe für die Leistungsmessung. SLOs legen Leistungsziele fest, und SLAs formalisieren diese Ziele in vertraglichen Vereinbarungen zwischen dem Dienstanbieter und dem Kunden und legen klare Erwartungen und Verantwortlichkeiten fest. Die Beziehung zwischen SLIs, SLOs und SLAs ist hierarchisch, wobei die SLIs Daten für die SLOs bereitstellen. SLOs wiederum bilden die Grundlage für die SLAs, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Erbringung von Diensten zu gewährleisten.

Sicherheitsteams können Syslog -Server für die Verwaltung von SIEM-Log-Dateien nutzen. Indem sie Datenquellen so konfigurieren, dass sie ihre Logs an einen zentralen Syslog-Server senden, können Sicherheitsteams sicherstellen, dass alle relevanten Log-Informationen an einem Ort zusammengefasst werden. Dies ermöglicht eine einfachere Überwachung und Analyse. Ein Syslog-Server kann auch sichere Log-Übertragungsprotokolle unterstützen, um die Integrität und Vertraulichkeit von Log-Dateien zu schützen und so zu gewährleisten, dass sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff oder Manipulationen geschützt sind.

Eine Arbeitsanweisung für Standard-Betriebsvorgänge ist ein detailliertes Dokument, das spezifische Anleitungen für die Durchführung einer bestimmten Aufgabe oder eines bestimmten Prozesses enthält, die in einer SOP beschrieben sind. eiS bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen mit klaren Beschreibungen, Bildern und Beispielen, die den Mitarbeitern helfen, die Verfahren effektiv zu verstehen und auszuführen. Arbeitsanweisungen gliedern komplexe Abläufe in überschaubare Aufgaben auf und gewährleisten so Konsistenz, Qualität und die Einhaltung festgelegter Standards.

Künstliche Intelligenz und Automatisierungsfunktionen von SOAR rationalisieren die Sicherheitsabläufe, indem sie es den Sicherheitsteams ermöglichen, Aufgaben über verschiedene Sicherheitstools hinweg zu orchestrieren und zu automatisieren. Diese Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand für die Reaktion auf einen Vorfall, verbessert die Reaktionszeiten auf Sicherheitsvorfälle und ermöglicht eine schnellere und effektivere Eindämmung und Behebung. Durch die Integration von KI-Algorithmen können SOAR-Plattformen Vorfälle priorisieren und sogar Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen, was die Gesamteffizienz und -effektivität von Sicherheitsabläufen verbessert.

Nicht immer. Die Genauigkeit der Analyse richtet sich nach der Datenqualität, dem Fachwissen der für die Analyse zuständigen Personen und der Gründlichkeit des Untersuchungsprozesses. Protokolldaten befinden sich auf atomarer Ebene der Daten und sind daher bei der Ursachenanalyse am hilfreichsten und genauesten.

Die Dauer einer Ursachenanalyse kann in Abhängigkeit von der Komplexität des Problems variieren. Dies kann von einigen Stunden für einfachere Problemen bis hin zu mehreren Wochen bei komplexeren Fällen reichen.

Eine SLA-Verletzung kann Leistungsgutschriften, Strafen oder finanziellen Entschädigungen an die betroffene Partei zur Folge haben. Um eine SLA-Verletzung zu beheben, muss der Dienstanbieter möglicherweise zusätzliche Dienste anbieten, die Vertragslaufzeit verlängern oder den Kunden entschädigen.

Zu den häufigen Herausforderungen bei der Implementierung von Service-Level-Indikatoren gehören die Definition relevanter und messbarer Kennzahlen, die Abstimmung der SLIs mit den Unternehmenszielen, die Sicherstellung der Korrektheit und Zuverlässigkeit der Datenerfassung, die Festlegung realistischer Ziele, der Umgang mit sich ändernden Nutzererwartungen und die effektive Kommunikation der SLI-Daten an die relevanten Interessengruppen.

• Implementieren Sie Sicherheitsgruppen zur Kontrolle des ein- und ausgehenden Datenverkehrs zu Ihren EC2-Instanzen
• Aktivieren Sie MFA für den Zugriff auf Ihr AWS-Konto und EC2-Instanzen
• Halten Sie Ihre EC2-Instanzen mit den neuesten Sicherheitspatches auf dem neuesten Stand
• Implementieren Sie Netzwerkzugriffskontrolllisten (NACLs) zur Kontrolle des Datenverkehrs auf Subnetzebene
• Verwenden Sie Verschlüsselung für Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung
• Befolgen Sie das Prinzip der geringsten Privilegien und beschränken Sie die IAM-Berechtigungen
• Richten Sie Amazon CloudWatch ein, um Ihre EC2-Instanzen zu überwachen
• Implementieren Sie regelmäßige Backups Ihrer EC2-Instanzen und Daten

• Mangelnde Flexibilität bei der Steuerung von Bereitstellungsstrategien im Vergleich zu anderen kontinuierlichen Integrations-/kontinuierlichen Bereitstellungs- (CI/CD) Tools
• Abhängigkeit von einem anderen AWS-Service für bestimmte Funktionen wie detailliertes Monitoring und erweiterte Bereitstellungstechniken
• Mögliche Engpässe in einer größeren Pipeline mit komplexen Arbeitsabläufen und mehreren Stufen
• Herausforderungen bei der Definition fortgeschrittener Genehmigungs-Workflows, die über einfache manuelle Genehmigungen hinausgehen
• Begrenzte Unterstützung für die Integration von Tools und Services von Drittanbietern außerhalb des AWS-Ökosystems
• Einschränkungen im Zusammenhang mit der Verwaltung und Skalierung von Pipelines für Anwendungen im Unternehmensmaßstab mit hoher Komplexität und Abhängigkeiten

Sie benötigen eine Authentifizierungs-App, die mehrere Authentifizierungsfaktoren unterstützt, einschließlich biometrischer Authentifizierung, sicherer Token-Speicherung, Backup- und Wiederherstellungsoptionen, einer benutzerfreundlichen Oberfläche, Kompatibilität mit verschiedenen Diensten und Anpassungsoptionen. Wenn Sie Apps den Vorzug geben, die eine starke Verschlüsselung, regelmäßige Updates und eine gute Erfolgsbilanz in Sachen Sicherheit bieten, können Sie Ihre Authentifizierungserfahrung insgesamt verbessern.

Bei der Sicherheit von Cloud-Infrastrukturen handelt es sich um verschiedene Verfahren zur Absicherung von Cloud-Umgebungen, sensiblen Daten und unterstützenden Systemen gegen unbefugten Zugriff und Sicherheitsbedrohungen. Dies umfasst Maßnahmen für Cloud-Datensicherheit, Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), Anwendungssicherheit, Netzwerksicherheit sowie den Schutz von Cloud-Ressourcen und -Diensten.

Diese können je nach Unternehmen variieren, reichen jedoch von kulturellen Widerständen über Qualifikationsdefizite bis hin zu Problemen mit dem Tech-Stack bzw. den Tools und mangelnder Akzeptanz.

Eine externe Prüfung durch einen Compliance-Prüfer (auch als externer Prüfer oder Compliance-Beauftragter bekannt) führt einen Prüfungsprozess zur Bewertung der unternehmenseigenen Richtlinien des Compliance-Programms durch und stellt fest, ob das Unternehmen seinen Compliance-Verpflichtungen nachkommt.

Bei der Verwendung von AWS Lambda für die Anwendungsentwicklung sind einige Einschränkungen zu beachten. Dazu gehören Beschränkungen der Ausführungsdauer, des Arbeitsspeichers, der Festplattenkapazität und der Umgebungsvariablen. Außerdem gibt es bei AWS Lambda Beschränkungen für die Größe der Bereitstellungspakete, die Anzahl der gleichzeitigen Ausführungen und die unterstützten Programmiersprachen.
 

1. Richtige Dimensionierung: Wählen Sie den richtigen Instanztyp auf der Grundlage Ihrer Arbeitslastanforderungen, um Unterauslastung oder Leistungsengpässe zu vermeiden.

2. Überwachen Sie die Leistung: Benutzen Sie Amazon CloudWatch zur Überwachung von CPU-Auslastung, Netzwerkverkehr und Festplattenleistung, um Leistungsprobleme proaktiv zu erkennen.

3. Automatische Skalierung: Richten Sie automatische Skalierungsgruppen ein, um die Anzahl der EC2-Instanzen auf der Grundlage von Traffic-Mustern automatisch anzupassen und so Leistung und Kosten zu optimieren.

4. Verwenden Sie Spot-Instances: Nutzen Sie EC2 Spot-Instances für nicht zeitkritische Arbeitslasten, um von Kosteneinsparungen bei gleichbleibender Leistung zu profitieren.

5. Optimieren Sie den Speicher: Nutzen Sie Amazon EBS und Instance-Speicher effizient, indem Sie den passenden Typ und die passende Größe für Ihre Arbeitslast wählen.

6. Netzwerkoptimierung: Konfigurieren Sie Sicherheitsgruppen und Netzwerk-ACLs, um Ihre Instanzen zu sichern und den Netzwerkverkehr effektiv zu verwalten.

7. Regelmäßige Updates: Halten Sie Ihre EC2-Instanzen mit den neuesten Patches und Updates auf dem neuesten Stand, um optimale Leistung und Sicherheit zu gewährleisten.

8. Sicherung und Wiederherstellung: Implementieren Sie regelmäßige Datensicherungen und erstellen Sie Amazon Machine Images (AMIs) für eine einfache Wiederherstellung im Falle von Ausfällen.

• Kompatibilität mit den Prozessen des Entwicklungsteams
• Skalierbarkeit zur Unterstützung des Wachstums
• Integration mit bestehenden Tools
• Flexibilität zur Anpassung an sich ändernde Anforderungen
• Berichts- und Analysefunktionen
• Unterstützung für Zusammenarbeit und Kommunikation
• Sicherheitsmerkmale
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
• Benutzerfreundlichkeit
• Kosteneffizienz
• Ruf und Unterstützung des Anbieters

Amazon CloudWatch hebt sich von seinen Mitbewerbern durch seine nahtlose Integration in das breitere Amazon Web Services (AWS) Ökosystem ab. Auch wenn Wettbewerber ähnliche Überwachungsfunktionen anbieten, bietet die tiefe Integration von CloudWatch in verschiedene AWS-Dienste wie Amazon EC2, Amazon S3 und AWS Lambda eine umfassende Lösung für die Überwachung und Verwaltung von Ressourcen innerhalb der AWS-Umgebung. Dieses Maß an Integration ermöglicht es Benutzern, die Überwachung ihrer AWS-Ressourcen einfach einzurichten, ohne dass komplexe Konfigurationen oder zusätzliche Drittanbieter-Tools erforderlich sind.

Application Whitelisting erlaubt es nur zugelassenen Anwendungen, auf einem System zu laufen, wodurch eine Liste vertrauenswürdiger Software erstellt wird, die ausgeführt werden kann. Im Gegensatz dazu werden beim Blacklisting bekannte bösartige oder nicht autorisierte Anwendungen auf der Grundlage einer Liste identifizierter Bedrohungen blockiert. Whitelisting konzentriert sich darauf, bekannte und vertrauenswürdige Anwendungen zuzulassen und bietet einen proaktiven Sicherheitsansatz, während Blacklisting sich darauf konzentriert, bekannte Bedrohungen zu identifizieren und zu verhindern und eine reaktive Sicherheitsstrategie bietet. Whitelisting ist in der Regel sicherer, da es die Ausführung auf eine vordefinierte Gruppe von zugelassenen Anwendungen beschränkt, die Angriffsfläche reduziert und das Risiko der Infiltration durch Malware minimiert.

Im Gegensatz dazu beruht das Blacklisting auf der Erkennung und Blockierung bestimmter bösartiger Programme, wodurch die Systeme anfällig für neue oder unentdeckte Bedrohungen sein können, die noch nicht auf der Blacklist stehen. Durch die strenge Kontrolle zulässiger Anwendungen verbessert das Whitelisting die Sicherheit, indem es die Wahrscheinlichkeit der Ausführung nicht autorisierter Software verringert und die Auswirkungen potenzieller Sicherheitsverletzungen minimiert.

Beim Vergleich von Classic Load Balancer und Application Load Balancer auf AWS gibt es einige wichtige Unterschiede zu beachten:

Klassischer Load Balancer:

• Funktioniert sowohl auf der Anwendungs- als auch auf der Netzwerkebene
• Ideal für Anwendungen, die auf das TCP-Protokoll angewiesen sind
• Geeignet für einfache Load-Balancing-Anforderungen

Application Load Balancer:

• Arbeitet ausschließlich auf der Anwendungsebene
• Unterstützt mehrere Arten von inhaltsbasiertem Routing
• Bietet erweiterte Routing-Funktionen wie Host-basiertes und Pfad-basiertes Routing

1. Verwenden Sie Sicherheitsgruppen: Definieren Sie Regeln für Sicherheitsgruppen, um den ein- und ausgehenden Datenverkehr zu Ihren EC2-Instanzen auf der Grundlage von Logs, Ports und IP-Adressen zu kontrollieren. Beschränken Sie den Zugriff nur auf die notwendigen Ressourcen, um die Angriffsfläche zu verringern.

2. Implementieren Sie Netzwerk-ACLs: Richten Sie Netzwerk-Zugriffskontrolllisten (ACLs) auf der Subnetzebene ein, um den Datenverkehr zu filtern und zusätzliche Sicherheit für Ihre VPC zu gewährleisten.

3. Befolgen Sie das Prinzip der geringsten Privilegien: Gewähren Sie jeder EC2-Instanz durch die Konfiguration von Sicherheitsgruppenregeln nur die minimal erforderlichen Berechtigungen und vermeiden Sie das unnötige Öffnen von Ports oder Logs.

4. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Regeln: Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig die Regeln für Sicherheitsgruppen und Netzwerk-ACLs, um sicherzustellen, dass sie mit Ihren aktuellen Sicherheitsanforderungen und bewährten Verfahren übereinstimmen.

5. Verwenden Sie Bastion-Hosts: Verwenden Sie Bastion-Hosts, um Ihre EC2-Instanzen in privaten Subnetzen sicher zu verwalten, indem Sie den SSH- oder RDP-Zugriff über den Bastion-Host steuern.

6. Aktivitäten überwachen und protokollieren: Aktivieren Sie VPC-Flow-Protokolle, um Informationen über den IP-Verkehr zu und von den Netzwerkschnittstellen in Ihrer VPC für die Sicherheitsanalyse und Fehlerbehebung zu erfassen.

• Legen Sie präzise Schwellenwerte für die Auslösung von Alarmen auf der Grundlage von Schlüsselmetriken wie CPU-Auslastung, Netzwerkverkehr oder Fehlerratenfest.
• Stellen Sie sicher, dass Ihre Alarme auf einer ausreichenden Datenhistorie beruhen, um Fehlalarme zu vermeiden.
• Erstellen Sie abgeleitete Metriken oder zusammengesetzte Alarme, die mehrere Metriken kombinieren.
• Konfigurieren Sie Simple Notification Service (SNS), um rechtzeitig Benachrichtigungen zu erhalten, wenn Alarme ausgelöst werden.
• Aktivieren Sie die Selbstheilungsfunktionen als Reaktion auf Alarme.
• Überprüfen Sie laufend die Alarmkonfigurationen und passen Sie die Schwellenwerte bei Bedarf an
• Dokumentieren Sie Alarmverfahren, einschließlich Eskalationspfaden und Reaktionsprotokollen, um das Incident Management zu rationalisieren.

ALM-Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in der Softwareentwicklung. Diese Tools helfen Teams bei der Einhaltung von Branchenvorschriften und Standards während des gesamten Softwareentwicklungszyklus. ALM-Tools erleichtern die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie Funktionen für Rückverfolgbarkeit, Dokumentation und Audit Trailsbereitstellen. Darüber hinaus ermöglichen ALM-Tools den Teams die Verwaltung von Versionskontrolle, Genehmigungen und automatisierten Prozessen, die mit den Compliance-Standards übereinstimmen. Insgesamt verbessert der Einsatz von ALM-Tools die Transparenz, Kontrolle und Rechenschaftspflicht bei der Softwareentwicklung und unterstützt damit die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

• Airlock Digital
• ManageEngine Application Control Plus
• Software Restriction Policy (verfügbar auf Windows Server)
• Cryptographic Hash (zur Überprüfung der Integrität von Anwendungen)
• Trusted Application Management-Tools

• Verteilen Sie Ihre Arbeitslasten gleichmäßig auf die Zielinstanzen, um eine optimale Ressourcenauslastung zu gewährleisten und eine Überlastung einer einzelnen Instanz zu vermeiden.
• Überwachen Sie die Traffic-Muster regelmäßig, um Nachfragespitzen vorherzusehen und Ihre LCU-Zuweisung so anzupassen, dass plötzliche Nachfragespitzen effektiv bewältigt werden können.
• Kategorisieren Sie Ihre Zielinstanzen in verschiedene Zielgruppen auf der Grundlage ihrer Funktionalitäten.
• Aktivieren Sie die automatische Skalierung für Ihre EC2-Instanzen, um die Kapazität automatisch an sich ändernde Traffic-Bedingungen anzupassen und einen nahtlosen und reaktionsschnellen Lastausgleich zu gewährleisten.
• Nutzen Sie die AWS ELB-Überwachungstools zur Verfolgung der LCU-Nutzung und der Leistungsmetriken, damit Sie Ihre Einstellungen für optimale Effizienz feinabstimmen können.

Bei der Auswahl des optimalen EC2-Instanztyps für Ihre Arbeitslast sollten Sie die folgenden Faktoren berücksichtigen:

1. Rechenanforderungen: Bestimmen Sie die CPU- und Speicherressourcen, die Ihre Anwendung für eine effiziente Ausführung benötigt.

2. Speicherbedarf: Beurteilen Sie die Menge an Speicherplatz und die Leistungsmerkmale (z. B. SSD, HDD), die Sie für Ihre Arbeitslast benötigen.

3. Netzwerkanforderungen: Bewerten Sie die Anforderungen Ihrer Anwendung an die Netzwerkbandbreite und die Latenzzeit.

4. Instanzgröße: Wählen Sie verschiedene Instanzgrößen auf der Grundlage der Skalierbarkeit und der Leistungsanforderungen Ihrer Arbeitslast.

5. Spezialisierte Arbeitslasten: Wenn Ihre Arbeitslast spezialisiert ist (z. B. für Data Science oder maschinelles Lernen), ziehen Sie Instanzen in Betracht, die auf diese Aufgaben zugeschnitten sind.

6. Kostenüberlegungen: Bringen Sie Leistungsanforderungen und Kosteneffizienz ins Gleichgewicht, indem Sie Instanzen auswählen, die Ihre Anforderungen ohne unnötigen Aufwand erfüllen.

Sie benötigen eine Authentifizierungs-App, die mehrere Authentifizierungsfaktoren unterstützt, einschließlich biometrischer Authentifizierung, sicherer Token-Speicherung, Backup- und Wiederherstellungsoptionen, einer benutzerfreundlichen Oberfläche, Kompatibilität mit verschiedenen Diensten und Anpassungsoptionen. Wenn Sie Apps den Vorzug geben, die eine starke Verschlüsselung, regelmäßige Updates und eine gute Erfolgsbilanz in Sachen Sicherheit bieten, können Sie Ihre Authentifizierungserfahrung insgesamt verbessern.

• Reaktion auf Vorfälle
• Erkennung von Anomalien
• Infrastruktur-Monitoring
• Ereignis-Korrelation
• Performance-Monitoring
• Netzwerkverwaltung

Während Application Performance Monitoring-Tools sich auf die Überwachung und Optimierung der Anwendungsleistung konzentrieren, bietet Application Observability einen breiteren Ansatz zum Verständnis von Anwendungsverhalten, Abhängigkeiten und Leistung in komplexen und verteilten Umgebungen.

• Bezahlung und Preise: On-Demand-Instanzen werden mit einem höheren Stundensatz bezahlt, während reservierte Instanzen entweder mit einer Laufzeit von einem oder drei Jahren und einem niedrigeren Stundensatz verkauft werden.
• Flexibilität: On-Demand-Instanzen ermöglichen es Ihnen, Instanzen nach Bedarf zu starten und zu stoppen, während reservierte Instanzen eine Kapazitätsreservierung bieten, die sicherstellt, dass Ihre Instanzen bei Bedarf immer verfügbar sind.
• Kostenoptimierung: On-Demand-Instanzen eignen sich für kurzlebige Arbeitslasten, während reservierte Instanzen für gleichbleibende Arbeitslasten mit vorhersehbaren Nutzungsmustern geeignet sind.

Adaptive MFA ist eine fortschrittliche Sicherheitsmethode, die die Authentifizierungsanforderungen dynamisch an den wahrgenommenen Risikograd eines bestimmten Anmeldeversuchs anpasst. Durch die Analyse verschiedener Faktoren wie Benutzerverhalten, Geräteinformationen, Standort und Zeitpunkt des Zugriffs kann adaptive MFA die Sicherheit erhöhen, indem sie nur dann zusätzliche Authentifizierungsfaktoren anfordert, wenn dies zur Überprüfung der Identität des Benutzers für den Zugriff erforderlich ist. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, die Sicherheitsrichtlinien zu verbessern und gleichzeitig die Beeinträchtigungen für legitime Benutzer zu minimieren.

• Mean Time to Resolution
• Genauigkeit der Anomalie-Erkennung 
• Reaktionszeit auf Vorfälle 
• Abdeckung des Infrastruktur-Monitoring
• Performance der prädiktiven Analyse.

Wenn Sie AWS CodePipeline verwenden, können andere AWS-Services wie das AWS CodeCommit Repository für die Quellcodeverwaltung, AWS CodeBuild für den Aufbau von Artefakten, AWS CodeDeploy für die Bereitstellung von Anwendungen und AWS Lambda für serverlose Berechnungsaufgaben innerhalb der Pipeline effektiv kombiniert werden. Diese Dienste schaffen eine umfassende CI/CD-Pipeline für die Automatisierung von Software-Release-Prozessen.

Synthetic Monitoring und RUM helfen dabei, optimale Leistung und Benutzerfreundlichkeit für Webanwendungen und -dienste sicherzustellen. Sie bieten einen umfassenden Überblick über den Zustand und die Leistung einer Anwendung. Synthetic Monitoring bietet eine kontrollierte Umgebung zum Testen und Überwachen der Anwendungsleistung, während RUM Einblicke in die tatsächlichen Erfahrungen der Benutzer bietet. Zusammen decken sie sowohl die erwarteten als auch die unerwarteten Aspekte der Anwendungsleistung ab. Durch Synthetic Monitoring können potenzielle Probleme erkannt werden, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken, und RUM kann überprüfen, ob und in welchem Ausmaß sich diese Probleme auf reale Benutzer auswirken. Mit Synthetic Monitoring können Leistungsoptimierungen kontrolliert getestet werden, und RUM kann die Auswirkungen dieser Optimierungen auf echte Benutzer messen.

• Suchen Sie nach Fehlern in den Ereignisprotokollen des Verzeichnisdienstes.
• Prüfen Sie, ob es Probleme mit der DNS-Auflösung gibt, die die Funktionalität von Active Directory beeinträchtigen können.
• Stellen Sie sicher, dass die Gruppenrichtlinienobjekte wie vorgesehen angewendet werden.
• Überprüfen Sie die Sicherheitsprotokolle auf fehlgeschlagene Authentifizierungs- oder Autorisierungsereignisse.
• Überwachen Sie alle Änderungen in den Vertrauenskonfigurationen, die sich auf die Vertrauensbeziehungen auswirken können.

• Stellen Sie sicher, dass die Hardware, die den Active Directory-Dienst beherbergt, dessen Arbeitslast bewältigen kann
• Implementieren Sie geeignete Indexierungs- und Suchoptimierungstechniken
• Stellen Sie sicher, dass Änderungen an Verzeichnisdaten auf einem Domänencontroller mit allen anderen Domänencontrollern synchronisiert werden
• Bereinigen Sie regelmäßig veraltete oder unnötige Daten aus der Active Directory-Datenbank
• Optimieren Sie die Netzwerkbandbreite
• Implementieren Sie Load-Balancing-Techniken

• Transport-Verschlüsselung
• Knotenprüfung
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)
• Secrets Management
• Netzwerksegmentierung
• Immutable Infrastructure

• Implementieren Sie Tools zur statischen und dynamischen Codeanalyse, um Sicherheitsschwachstellen frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beseitigen
• Implementieren Sie strenge Zugriffskontrollen, das Least-Privilege-Principle und Multi-Faktor-Authentifizierung
• Stellen Sie sicher, dass die Konfigurationen für Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen sicher sind
• Implementieren Sie robuste Monitoring- und -Protokollierungsmechanismen
• Integrieren Sie automatisierte Sicherheitstest-Tools in die DevOps-Pipeline
• Halten Sie sich an branchenspezifische Vorschriften und Compliance-Standards
• Entwickeln und testen Sie regelmäßig einen Reaktionsplan für Zwischenfälle
• Bewerten Sie die Sicherheitslage von Drittanbietern und Tools

Künstliche Intelligenz ist entscheidend für die Optimierung des IT-Betriebs durch die Automatisierung von Routineaufgaben und vorausschauender Wartung, die Verbesserung des Störungsmanagements, die Verbesserung der Betriebsanalyse und die Automatisierung des Betriebs. KI ermöglicht es IT-Betriebsteams, Prozesse zu rationalisieren, manuelle Eingriffe zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und proaktive Lösungen anzubieten. Durch den Einsatz von KI im IT-Betrieb können Unternehmen ein verbessertes Servicemanagement und eine bessere Servicebereitstellung erreichen und die betriebliche Effizienz insgesamt steigern.

• AWS X-Ray: Ein Service, der Ihnen hilft, Anfragen zu verfolgen, während sie Ihre AWS-Anwendung durchlaufen. Mit X-Ray können Sie Leistungsengpässe analysieren und beheben, Fehler identifizieren und Ihre Anwendung für eine bessere Leistung optimieren.
• ManageEngine Applications Manager: Ein umfassendes Tool für das Monitoring der Anwendungsleistung, das die Überwachung verschiedener AWS-Services, einschließlich EC2-Instanzen, RDS-Datenbankenund S3-Buckets unterstützt. Es bietet Einblicke in die Leistung Ihrer Anwendungen, die auf AWS laufen.

Die Preise für AWS Lambda basieren auf der Anzahl der Anfragen und der Dauer der Codeausführung. Ihnen werden die Gesamtzahl der Anfragen für alle Ihre Funktionen und die Zeit, die Ihr Code zur Ausführung benötigt, berechnet. Es gibt eine kostenlose Stufe, und Sie zahlen nur für das, was Sie darüber hinaus nutzen. Außerdem bietet AWS einen Preisrechner, mit dem Sie die Kosten auf der Grundlage Ihrer erwarteten Nutzung schätzen können.

Eine Docker-Maschine dient als Provisioner für Docker-Umgebungen, mit dem Benutzer mühelos Docker-Hosts auf lokalen Rechnern oder Cloud-Plattformen erstellen und verwalten können. Sie automatisiert die Einrichtung von Docker-Instanzen, strafft den Arbeitsablauf und steigert die Effizienz. Ein Docker Hub fungiert als cloudbasierter Registry-Service für Docker-Images. Er ist ein Repository, in dem Entwickler Docker-Images privat oder öffentlich speichern, teilen und darauf zugreifen können. Docker Hub ist ein zentraler Knotenpunkt für die Zusammenarbeit und Verteilung von containerisierten Anwendungen.

Der Hauptvorteil einer CRUD-Anwendung besteht darin, dass sie die Datenverwaltungsprozesse rationalisiert und vereinfacht. CRUD-Anwendungen ermöglichen Benutzern die effiziente Interaktion mit gespeicherten Daten. Dies verbessert die Benutzerfreundlichkeit und steigert die Produktivität, indem es eine unkomplizierte Möglichkeit zur Verwaltung von Informationen bietet. CRUD-Apps sind vielseitig und können auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten werden, was sie zu einem grundlegenden Werkzeug für Entwickler in verschiedenen Branchen macht.

CloudWatch Logs dient Log-Management und -Analyse, während CloudTrail sich darauf konzentriert, einen Prüfpfad und Einblick in AWS-API-Aktivitäten und Änderungen innerhalb Ihres Kontos zu bieten. Jeder Service spielt eine bestimmte Rolle bei der Überwachung und Aufrechterhaltung der Sicherheit und Leistung der AWS-Services.
 

• Definieren Sie klare Geschäftsziele und Key Performance Indicators (KPIs), um die Datenerfassung zu fokussieren.
• Investieren Sie in geeignete Datenerfassungstools und Technologien, um relevante Maschinendaten effektiv zu erfassen.
• Nutzen Sie Machine-Learning-Algorithmen, um große Datenmengen zu analysieren und Muster oder Anomalien zu erkennen.
• Implementieren Sie Echtzeit-Datenüberwachungssysteme, um Probleme und Chancen umgehend anzugehen.
• Integrieren Sie Maschinendaten mit Quellen wie Produktionsdaten oder Kundenfeedback für umfassende Einblicke.
• Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig die Datenqualitätsprozesse, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.
• Schulen Sie Ihre Mitarbeiter darin, Daten effektiv zu interpretieren und auf der Grundlage von Erkenntnissen fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Arbeiten Sie mit Data Scientists oder Analysten zusammen, um fortgeschrittene Analysetechniken für tiefere Einblicke zu erforschen.
• Etablieren Sie eine Feedback-Schleife, um Datenerhebungspraktiken und Analysemethoden kontinuierlich zu verbessern
• Stellen Sie sicher, dass Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sind, um sensible Maschinendaten zu schützen
• Nutzen Sie maschinengenerierte Daten, wie Produktions- und Protokolldaten, um Muster und Trends für vorausschauende Wartung, Echtzeit-Datenmonitoring und Produktprozessoptimierung aufzudecken.

Die Sicherung von CRUD-Funktionen in einer Datenbank erfordert die Einhaltung mehrerer Best Practics, um die Datenintegrität zu schützen und unbefugten Zugriff zu verhindern. Einige wichtige Best Practices sind:

• Nutzen Sie die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) oder attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC)
• Verwenden Sie parametrisierte Abfragen oder vorbereitete Anweisungen, um SQL-Injection-Angriffe zu verhindern
• Verschlüsseln Sie sensible Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung
• Halten Sie sich an das Prinzip des geringsten Privilegs
• Pflegen Sie Prüfpfade, um durch CRUD-Abläufe vorgenommene Änderungen nachzuvollziehen
• Verwenden Sie sichere Kommunikationsprotokolle wie HTTPS zur Verschlüsselung der Daten, die zwischen der Programmierschnittstelle (API-Endpunkte) und dem Datenbankserver übertragen werden
• Halten Sie Datenbanksysteme mit Sicherheitspatches und Updates auf dem neuesten Stand
Implementieren Sie Tools zur Überwachung von Datenbankaktivitäten

Eine Continuous-Monitoring-Lösung sollte Echtzeiteinblicke in die Sicherheitskontrollen des gesamten Unternehmens bieten, Sicherheitsbedrohungen umgehend erkennen, potenzielle Bedrohungen kontinuierlich überwachen, die Einhaltung von Sicherheitsstandards und -vorschriften gewährleisten, Funktionen für das Schwachstellenmanagement bieten, eine kontinuierliche Wahrnehmung neuer Bedrohungen ermöglichen und die Sicherheit des Unternehmens durch proaktives Risiko-Monitoring verbessern.

Suchen Sie nach einem Anbieter, der umfassende Funktionen zum Sicherheitsmonitoring, fortschrittliche Sicherheitsanalysen und Threat-Detection-Funktionen, ein Security Operations Center mit 24/7-Support, nahtlose Integration in Ihre bestehende Sicherheitsinfrastruktur, proaktive Threat-Hunting-Services und Incident-Response-Expertise bietet. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Sie sich für einen Managed-SIEM-Anbieter entscheiden, der den Sicherheitsanforderungen Ihres Unternehmens entspricht und potenzielle Bedrohungen wirksam abwehren kann.

KI kann riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, um Anomalien, verdächtige Aktivitäten und potenzielle Bedrohungen zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise unbemerkt bleiben. Mit Machine-Learning-Algorithmen kann KI helfen, die Überwachung zu automatisieren, Fehlalarme zu reduzieren und die Reaktionszeiten auf Sicherheitsvorfälle zu verkürzen.

Continuous Monitoring gewährleistet die Einhaltung von Branchenvorschriften und -standards, indem sie in Echtzeit Einblick in die IT-Sicherheitslage eines Unternehmens gewährt. Unternehmen können Abweichungen von den Compliance-Anforderungen sofort erkennen, indem sie die Sicherheitskontrollen kontinuierlich überwachen und potenzielle Bedrohungen oder Sicherheitsvorfälle schnell erkennen und beheben. Dieser proaktive Ansatz hilft Unternehmen bei der kontinuierlichen Compliance, der Minimierung von Risiken und dem Nachweis der Einhaltung von Vorschriften.

• Jenkins
• GitLab CI/CD
• CircleCI
• Travis CI
• TeamCity
• Bamboo
• Azure DevOps
• Spinnaker
• Concourse
• GitHub Action

• Skalierbarkeit
• Echtzeit-Überwachungsfunktionen
• Anpassbare Dashboards
• Zentralisierte Log-Speicherung
• Unterstützung für das Einlesen von strukturierten und unstrukturierten Logs
• Unbegrenzter Ingest ohne überhöhte Gebühren
• Robuste Suchfunktionalität
• Alarmierungsmechanismen
• Kompatibilität der Sicherheitsfunktionen mit Ihren bestehenden Systemen und Tools

Automatisierte Tests spielen eine wichtige Rolle bei der kontinuierlichen Bereitstellung, da sie sicherstellen, dass Codeänderungen während der Entwicklung gründlich getestet und validiert werden. Ein automatisierter Test zur frühzeitigen Erkennung von Bugs, Fehlern und Problemen ermöglicht es den Teams beispielsweise, diese umgehend zu beheben und die Stabilität und Qualität der Software zu erhalten. Entwicklungsteams können automatisierte Tests häufig und konsistent durchführen, was ein schnelles Feedback über die Auswirkungen von Codeänderungen ermöglicht und schnellere und zuverlässigere Software-Releases ermöglicht

• Führen Sie routinemäßige Audits durch
• Testen Sie Ihre Incident-Response-Verfahren regelmäßig
• Überprüfen Sie, ob Sie Einblick in alle Cloud-Assets und -Aktivitäten haben
• Stellen Sie sicher, dass die Lösung den Compliance-Standards und Vorschriften entspricht
• Überprüfen Sie, ob sie alle Aspekte der Cloud-Sicherheit abdeckt, einschließlich Threat Detection, Schwachstellenmanagement und Datenschutz
• Aktivieren Sie die Echtzeit-Alarmierung
• Implementieren Sie kontinuierliches Monitoring

Public Clouds bieten umfassendere Überwachungsoptionen und -tools, die oft in den Service integriert sind, allerdings unterliegen sie dem Shared-Responsibility-Modell. Auf der anderen Seite bieten private Clouds mehr Kontrolle über die Sicherheitsmaßnahmen, erfordern aber vom Unternehmen die selbstständige Einrichtung und Verwaltung von Überwachungstools und der Sicherheit der Cloud. Beide Umgebungen benötigen eine kontinuierliche Überwachung auf Bedrohungen, Schwachstellen, Zugriffskontrolle und Datenschutz, um die allgemeine Sicherheitslage zu gewährleisten.

Zu den häufigen Herausforderungen bei der Implementierung von Cloud-Infrastrukturlösungen gehören Datensicherheitsbedenken, Compliance-Fragen, die Auswahl des richtigen Cloud-Service-Anbieters, die Integration bestehender Systeme in die Cloud, Cloud-Management-Kosten, die Sicherstellung von Skalierbarkeit und Flexibilität, der Umgang mit potenziellen Ausfallzeiten oder Ausfällen und die Schulung von Mitarbeitern für den kompetenten Umgang mit einer neuen Cloud-Technologie. Zusätzlich zu den Herausforderungen bei der Verwaltung der Cloud-Infrastruktur stehen Unternehmen oft vor Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenmigration, der Netzwerkleistung und der Optimierung der Ressourcennutzung in einer Cloud-Umgebung.

Wenn ein Alarm aufgrund einer verdächtigen Aktivität oder eines Sicherheitsverstoßes in der Cloud-Umgebung ausgelöst wird, automatisieren Cloud Security Monitoring-Lösungen die Incident Response, indem sie vordefinierte Regeln und Remediation-Playbooks verwenden, um Sicherheitsvorfälle schnell und effektiv zu erkennen und automatisch darauf zu reagieren.

Die Sicherheit von Cloud-Infrastrukturen erfährt durch die Integration von KI einen bedeutenden Wandel. KI verbessert Threat Detection, automatisiert die Reaktionen auf Sicherheitsvorfälle und stärkt die allgemeinen Cybersicherheitsmaßnahmen in Cloud-Umgebungen. Durch den Einsatz von KI-gestützten Tools wie Machine-Learning-Algorithmen können Sicherheitsteams Anomalien und potenzielle Bedrohungen in Echtzeit erkennen und so Sicherheitsrisiken  proaktiv eindämmen . Darüber hinaus kann KI dabei helfen, große Mengen an Sicherheitsdaten schnell und genau zu analysieren, was eine schnellere Incident Response ermöglicht und die Zeit zur Identifizierung und Eindämmung von Sicherheitsbedrohungen verkürzt.

Durch die Einbeziehung von Sicherheitspraktiken in jede Entwicklungsphase können Unternehmen proaktiv Compliance-Standards durchsetzen und von Grund auf sichere Systeme aufbauen. DevSecOps hilft dabei, Sicherheitsschwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben, indem beispielsweise Tools für Interactive Application Security Testing (IAST) eingesetzt werden, um die potenziellen Schwachstellen einer Anwendung in einer Produktionsumgebung zu bewerten. Diese Risikomanagementverfahren sind unerlässlich, um die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen und mögliche Strafen bei Nichteinhaltung zu vermeiden. Die Aufrechterhaltung der Compliance wird zu einem natürlichen Nebenprodukt eines gut implementierten DevSecOps-Ansatzes.

Unternehmen können Branchen-Benchmarks wie den Accelerate State of DevOps Bericht heranziehen, der detaillierte Einblicke in die Metriken von High und Low Performern in verschiedenen Branchen bietet. Das DevOps Research and Assessment (DORA)-Team hat außerdem Standards für die Messung von Kennzahlen wie Bereitstellungshäufigkeit, Lead Time, Restore Service und Change Failure Rate festgelegt. Diese Benchmarks helfen Unternehmen dabei, ihre Leistung zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten bei der Softwarebereitstellung und -entwicklung zu erkennen.

Entwickler stehen bei der Implementierung von CRUD-Verfahren oft vor mehreren gemeinsamen Herausforderungen.

• Fehler bei der Datenvalidierung
• Verwaltung des gleichzeitigen Zugriffs
• Fehlerbehandlung
• Leistungsoptimierung
• Implementierung geeigneter Sicherheitsmaßnahmen
• Sicherstellung, dass CRUD-Abläufe atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft sind (ACID-Eigenschaften)
• Verwaltung der Versionierung von Daten und Prüfung von Änderungen
Erstellung umfassender Tests für CRUD-Abläufe und Pflege der Codebasis

• Automatisierte Sicherheitstests in verschiedenen Phasen des Software Development Lifecycle
• Sicherheitsscans innerhalb des Aufbauprozesses, um Sicherheitslücken sofort zu erkennen
• Softwarekompositionsanalyse und dynamische und interaktive Anwendungssicherheitstests
• Echtzeit-Monitoring zur Erkennung von und Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen
• Entwicklung und regelmäßiges Testen eines Notfallplans, um Sicherheitsverletzungen zu beheben.

High Performer

• Sie weisen eine höhere Einsatzhäufigkeit, eine kürzere Lead Time und eine geringere Change Failure Rate auf als ein Low Performer.
• Performen gut in Metriken wie Mean Time to Restore-Service, Betriebsleistung und Gesamtleistung der Softwarebereitstellung.
• Sie nutzen häufig Continuous-Delivery-Verfahren und Value Stream Management, um die Produktivität und Effizienz ihrer Entwicklungsteams zu steigern.

Low Performer

• Sie haben mit einem langsameren Einführungsprozess, einer längeren Lead Time und höheren Change Failure Rates zu kämpfen.
• Es kann schwierig sein, die betriebliche Leistung aufrechtzuerhalten und erfolgreiche Bereitstellungsraten zu erreichen.
• Oft fehlt es an den notwendigen DevOps-Verfahren, wie kontinuierliche Verbesserung und effektive Team-Performance-Strategien, um ihre technischen Metriken und die Gesamtleistung der Softwarebereitstellung zu optimieren.

• Einfache Skalierung von containerisierten Anwendungen durch Hinzufügen oder Entfernen von Knoten
• Gewährleistet eine hohe Verfügbarkeit von Anwendungen
• Eingebaute Load-Balancing-Funktionen
• Vereinfachte Service-Erkennung innerhalb des Clusters, so dass Container über Servicenamen miteinander kommunizieren können
• Unterstützung für Rolling Updates, die eine nahtlose Bereitstellung neuer Containerversionen ohne Ausfallzeiten ermöglichen
• Sichere Kommunikation zwischen Knoten und Containern
• Einfache Bereitstellung
• Flexibilität bei der Bereitstellung

• Fördern Sie eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit
• Implementieren Sie automatisierte Tests, kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungsprozesse, um die Softwarebereitstellung zu rationalisieren
• Etablieren Sie robuste Überwachungssysteme, um Feedback zu Softwareleistung, Benutzererfahrung und Betriebsmetriken für kontinuierliche Verbesserungen zu sammeln
• Investieren Sie in Schulungsprogramme für Mitarbeiter
• Verfolgen Sie einen agilen Ansatz für Entwicklung und Bereitstellung
• Integrieren Sie Sicherheitspraktiken in den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung
• Standardisieren und automatisieren Sie die Toolchain
• Definieren und verfolgen Sie Leistungsindikatoren (KPIs) für die Softwarebereitstellung, wie DORA-Metriken
• Fördern Sie eine Kultur des Experimentierens und der kontinuierlichen Verbesserung

Um die Kapselung in einem Softwareprojekt effektiv zu implementieren, sollten Entwickler gängige Fallstricke wie Überkapselung, übermäßiges Vertrauen in Getter-and-Setter-Methoden, Ignorieren von Zugriffsmodifikatoren, unvollständige Kapselung und Verletzung des Single Responsibility Principle vermeiden. Zu den wichtigsten Praktiken gehören ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Datenschutz und Einfachheit, die angemessene Verwendung von Zugriffsmodifikatoren, die vollständige Kapselung aller relevanten Daten und die Beibehaltung eines einzigen, klar definierten Zwecks für jede Klasse.

Docker Swarm wird häufig in DevOps-Workflows verwendet, um containerisierte Anwendungen zu orchestrieren und hohe Verfügbarkeit, Lastausgleich und Skalierung über mehrere Knoten zu gewährleisten. Zu den Anwendungsfällen gehören die Vereinfachung der Bereitstellung, die Verwaltung der Microservices-Architektur und die Verbesserung der Ressourcennutzung. Durch den Einsatz von Docker Swarm können Teams Bereitstellungsprozesse automatisieren, die Ausfallsicherheit erhöhen und kontinuierliche Integrations-und kontinuierliche Bereitstellungspipelines (CI/CD) rationalisieren. Diese Lösung ermöglicht eine nahtlose Skalierung, Fehlertoleranz und effiziente Ressourcenzuweisung und ist damit ein wertvolles Hilfsmittel für moderne DevOps-Praktiken.

In Python kann die Kapselung mithilfe von Namenskonventionen und Property Decorators implementiert werden. Attribute oder Methoden, denen ein Unterstrich (_) vorangestellt ist, zeigen an, dass sie privat sind und nicht direkt von außerhalb der Klasse aufgerufen werden dürfen. Nehmen wir zum Beispiel eine Klasse, die ein Bankkonto darstellt, bei dem das Attribut Saldo privat sein sollte. In Python können Sie die Kapselung erreichen, indem Sie das Attribut balance als „_balance“ definieren und Getter- and Setter-Methoden bereitstellen oder Property Decorators verwenden, um den Zugriff auf das balance-Attribut zu kapseln. Dieser Ansatz schränkt den direkten Zugriff auf das Balance-Attribut ein und gewährleistet so die Datenintegrität und die Kontrolle darüber, wie außerhalb der Klasse darauf zugegriffen und es verändert wird.

Das Single Responsibility Principle (SRP) ist ein grundlegendes Prinzip in der Softwareentwicklung, das besagt, dass eine Klasse nur einen Grund haben sollte, sich zu ändern, d. h. sie sollte eine einzige Verantwortung oder Aufgabe innerhalb der Anwendung haben. Durch die Einhaltung des SRP konzentriert sich jede Klasse auf die Ausführung einer bestimmten Aufgabe oder Funktion, wodurch die Codebasis modularer und einfacher zu verstehen, zu pflegen und zu testen ist. Dieses Prinzip hilft, Code-Duplikation zu vermeiden, verbessert die Wiederverwendbarkeit von Code und verbessert das gesamte Software-Design, indem es eine hohe Kohäsion und eine geringe Kopplung zwischen Klassen fördert.

Um Fehlerbudgetrichtlinien in einem Entwicklungsteam effektiv umzusetzen, sollten Sie klare Service Level Objectives (SLOs) und Service Level Indicators (SLIs) definieren, die mit den Zielen des Teams übereinstimmen. Von dort aus können Sie die folgenden bewährten Methoden anwenden:

• Etablieren Sie einen strukturierten Prozess zur Verfolgung, Überwachung und Berichterstattung über Fehlerbudgets, Fehlerraten und Verbesserungen der Zuverlässigkeit.
• Fördern Sie die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen dem Entwicklungsteam, Site Reliability Engineers (SRE-Team) und den Produktverantwortlichen, um die Entwicklung neuer Funktionen und die Systemzuverlässigkeit in Einklang zu bringen.
• Überprüfen Sie regelmäßig den Verbrauch des Fehlerbudgets und das verbleibende Fehlerbudget, um fundierte Entscheidungen zu treffen und etwaige SLO-Verstöße umgehend zu beheben.
• Bewerten Sie fortlaufend die Fehlerbudgetrichtlinien und passen Sie sie an, um Zuverlässigkeitsziele, Kundenerfahrungsstandards und Verfügbarkeitsziele zu erreichen.

• Risikobewertung zur Ermittlung potenzieller Bedrohungen und Schwachstellen
• Sicherheitsrichtlinien, die den Ansatz der Organisation zur Informationssicherheit beschreiben
• Sicherheitskontrollen zur Implementierung und Durchsetzung von Sicherheitsmaßnahmen
• Plan zur Reaktion auf Sicherheitsvorfälle, um Sicherheitsverletzungen umgehend zu beheben
• Datenschutzmaßnahmen zum Schutz sensibler Informationen und personenbezogener Daten
• Schulungen zum Sicherheitsbewusstsein, um die Mitarbeiter über bewährte Sicherheitsverfahren zu informieren.
• Einhaltung der einschlägigen Vorschriften
• Kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung der Sicherheitsmaßnahmen
• Informationssicherheits-Risikomanagement zur effektiven Bewertung und Minderung von Risiken
• Verfahren zur Meldung von Vorfällen und Eskalation, um Sicherheitsvorfälle effizient zu behandeln

Fehlerbudgets sollten idealerweise regelmäßig überprüft und neu kalibriert werden, in der Regel in Übereinstimmung mit der Häufigkeit der Überprüfung der Service Level Objectives (SLO). Dies stellt sicher, dass Fehlerbudgets für Leistungskennzahlen und Unternehmensziele relevant bleiben. Je nach den spezifischen Anforderungen des Systems und der Wichtigkeit der bereitgestellten Dienste können die Fehlerbudgets monatlich, vierteljährlich oder jährlich neu bewertet werden, um sicherzustellen, dass sie das akzeptable Fehlerniveau genau widerspiegeln, das ohne Beeinträchtigung der Zuverlässigkeit auftreten kann.

In der klassischen IT-Infrastruktur basiert die Datenspeicherung in erster Linie auf Servern und Speichergeräten vor Ort, die sich in den Räumlichkeiten des Unternehmens befinden. Dieses Setup umfasst häufig Lösungen wie Storage Area Networks (SAN) oder Network Attached Storage (NAS). Auf der anderen Seite nutzen moderne IT-Infrastrukturen Cloud-Speicherdienste, die Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz bieten.

Cloud-Storage ermöglicht die Speicherung und Verwaltung von Daten per Fernzugriff auf der Infrastruktur des Anbieters, so dass keine Wartung und keine Upgrades für die Hardware vor Ort erforderlich sind. Moderne IT-Infrastrukturen können auch hybride Cloud-Speicherlösungen nutzen, die die Vorteile von Vor-Ort- und Cloud-Speicher für optimale Leistung und Datenzugriff kombinieren.

Machine-Learning-Algorithmen können Muster in Aktivitäten und Verhaltensweisen, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen, effektiver erkennen. KI hilft bei der Kontextualisierung von Indicators of Compromise innerhalb der breiteren Cybersicherheitslandschaft für eine bessere Entscheidungsfindung. Deep Learning-Modelle können komplexe Angriffsvektoren und verdächtige Aktivitäten identifizieren, die herkömmlichen Methoden möglicherweise entgehen. KI hilft bei der proaktiven Identifizierung potenzieller Bedrohungen durch kontinuierliches Monitoring auf Verhaltensanomalien und IoCs.

Protokolldateien sind für das Infrastrukturmanagement von entscheidender Bedeutung, da sie wertvolle Einblicke in die Leistung, Sicherheit und den Zustand der IT-Infrastruktur liefern. Durch die Analyse von Protokolldateien, die von verschiedenen Komponenten wie Servern, Anwendungen und Netzwerkgeräten erzeugt werden, können IT-Experten die Systemaktivitäten überwachen, Probleme erkennen, beheben, Benutzeraktionen nachverfolgen und die Zuverlässigkeit des Systems sicherstellen. Protokolldateien werden verwendet, um Anomalien zu erkennen, Leistungsprobleme zu beheben, Sicherheitsereignisse zu überwachen, Änderungen an der Infrastruktur zu verfolgen und Trends für die Kapazitätsplanung zu analysieren.

Während sich IoCs auf Anzeichen einer Kompromittierung konzentrieren, konzentrieren sich IoAs auf die Erkennung der aktiven Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs), die Angreifer in Echtzeit verwenden, um Netzwerke zu infiltrieren. Bei IoAs geht es eher um die Identifizierung eines laufenden Angriffs, während IoCs auf einen bereits erfolgten Verstoß hinweisen können.

Die hyperkonvergente Infrastruktur unterscheidet sich von herkömmlichen Rechenzentren durch die Integration von Rechen-, Speicher- und Netzwerkkomponenten in einer einzigen Appliance. Diese Konsolidierung vereinfacht die Verwaltung, reduziert den Platzbedarf und verbessert die Skalierbarkeit im Vergleich zum isolierten Ansatz herkömmlicher Rechenzentren. Hyperkonvergente Infrastrukturen bieten durch ihre softwaredefinierte Architektur mehr Flexibilität, höhere Effizienz und einfachere Skalierung. Im Gegensatz dazu beinhalten herkömmliche Rechenzentren in der Regel separate Hardware für verschiedene Funktionen, was zu mehr Komplexität und Verwaltungsaufwand führt.

Google Cloud ist bekannt für seinen starken Fokus auf Spitzentechnologien und Innovationen, was es zu einer idealen Wahl für Unternehmen macht, die fortschrittliche Lösungen suchen. Auf der anderen Seite wird Microsoft Azure aufgrund seiner nahtlosen Integration in bestehende Systeme häufig von Unternehmen bevorzugt, die bereits Microsoft-Produkte einsetzen. Google Cloud legt den Schwerpunkt auf Skalierbarkeit und Flexibilität, während Azure Tools und Services bietet, die sich gut in klassische IT-Umgebungen einfügen.

Während sich der Datenschutz auf den Schutz persönlicher und sensibler Informationen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen konzentriert, befasst sich die Datensicherheit mit dem allgemeinen Schutz von Datenbeständen innerhalb eines Unternehmens, einschließlich sensibler Daten und geistigem Eigentum, Finanzinformationen und Betriebsdaten. Sowohl Datenschutz als auch Datensicherheit sind wesentliche Bestandteile einer umfassenden Strategie für das Informationssicherheitsmanagement, um Risiken zu mindern und wertvolle Datenbestände effektiv zu schützen.

• Überprüfen Sie Ihre IT-Infrastruktur--Komponenten.
• Bewerten Sie die Effizienz Ihrer IT-Abläufe.
• Bewerten Sie die Leistung Ihrer technischen Supportdienste.
• Analysieren Sie Ihre Betriebsdaten.
• Überprüfen Sie Ihre ITOM-Tools und deren Wirksamkeit.
• Untersuchen Sie Ihre Praktiken der Serviceerbringung und Ihre Kundenberichte.

Die Anzahl der für das IT-Infrastrukturmanagement erforderlichen Tools kann je nach Größe und Komplexität der Infrastruktur des Unternehmens variieren. Zu den gängigen Tools für das IT-Infrastrukturmanagement gehören Netzwerk-Monitoring, Servermanagement, Konfigurationsmanagement, Performance-Monitoring, Sicherheits- und Automatisierungstools.

Der IT Infrastructure Library (ITIL) Framework ist eine Reihe von detaillierten Praktiken für das IT-Servicemanagement, die sich darauf konzentrieren, IT-Services mit den Bedürfnissen des Unternehmens in Einklang zu bringen. Es bietet Richtlinien für Servicestrategie, Design, Übergang, Betrieb und kontinuierliche Verbesserung. ITIL hilft Unternehmen, ihren IT-Betrieb durch die Standardisierung von Prozessen und die Förderung von Effizienz und Effektivität bei der Bereitstellung von Dienstleistungen zu verbessern.

Synthetisches Monitoring testet synthetische Interaktionen, um Einblicke in die Web-Performance zu erhalten, während RUM aufzeigt, wie Ihre tatsächlichen (realen) Benutzer mit Ihrer Website oder Anwendung interagieren. RUM bietet eine Top-Down-Ansicht einer Vielzahl von Frontend-Browsern, Backend-Datenbanken und Problemen auf Serverebene, so wie Ihre Benutzer sie erleben.

RUM-Daten spiegeln die Erfahrungen aktueller Anwendungsnutzer wider, während synthetisches Monitoring eine eher prädiktive Strategie für Entwickler ist, die Tests auf hypothetischer Basis durchführen. Außerdem geht RUM über das einfache Monitoring der Verfügbarkeit und des Seitenaufrufs beim synthetischen Monitoring hinaus. Es bietet End-to-End-Transaktionsberichte und -analysen, um festzustellen, wo Probleme auftreten und wie sie gelöst werden können.

• Nutzen Sie Kubernetes-Monitoring-Tools wie Metrics Server, Kubernetes Dashboard oder spezialisierte Software, um K8-Umgebungen effektiv zu überwachen.
• Überwachen Sie Metriken zur Ressourcennutzung wie CPU-Auslastung, Speichernutzung und Netzwerkverkehr auf allen Knoten.
• Richten Sie Alarme und Benachrichtigungen basierend auf Schwellenwerten für wichtige Metriken ein, um Leistungsprobleme oder Ausfälle innerhalb des Clusters proaktiv zu erkennen und zu beheben.
• Überwachen Sie den Lebenszyklus von Kubernetes-Pods, einschließlich Ereignissen zur Bereitstellung, Skalierung und Beendigung, um die Stabilität und Verfügbarkeit Ihrer containerisierten Anwendungen zu gewährleisten.
• Verfolgen Sie Metriken zur Anwendungsleistung, um Einblicke in das Verhalten Ihrer auf dem Cluster laufenden Workloads zu erhalten und deren Leistung entsprechend zu optimieren.
• Überwachen Sie Kubernetes-Ereignisse und Protokolle, um Probleme zu beheben, Änderungen zu verfolgen und die Einhaltung von Sicherheits- und betrieblichen Best Practices sicherzustellen.
• Überwachen Sie die Verfügbarkeit und den Zustand der Dienste des Clusters und erleichtern Sie die nahtlose Kommunikation zwischen den Komponenten.

• Ressourcenauslastung über verschiedene Clouds hinweg
• Cloud-Security-Management personenbezogener Daten über mehrere Clouds hinweg
• Die Integration von Monitoring-Tools über verschiedene Cloud-Plattformen hinweg kann komplex sein und eine einheitliche Sicht auf die gesamte Bereitstellung behindern
• Sicherstellung konsistenter Metriken in verschiedenen Cloud-Umgebungen

Es gibt sechs grundlegende Schritte für das RUM:

• Datenerfassung von Details zu Anfragen nach Seiten, Bildern und anderen Ressourcen vom Browser und Webserver.
• Erkennen von ungewöhnlichem oder problematischem Verhalten, wie z. B. langsamen Antwortzeiten, Systemproblemen und Fehlern bei der Webnavigation für verschiedene Seiten, Objekte und Besuche.
• Berichterstattung über einzelne Besuchsaktivitäten mit einer Zusammenfassung der Daten oder Simulation der Benutzererfahrung mit synthetischen Transaktionen.
• Segmentierung aggregierter Daten, um die Verfügbarkeit und Leistung von Seiten in verschiedenen Browsern und Benutzerkohorten zu ermitteln.
• Alarmierung, wenn ein System ein ernsthaftes Problem entdeckt.
• Automatische Verknüpfung von Endbenutzer-Erfahrungsproblemen mit der Backend-Performance bei jeder End-to-End-Transaktion.

Erstellen Sie konkrete Geschäftsziele, um allgemeine Geschäftsziele für RUM festzulegen. Beim Erreichen welcher Ziele werden Ihnen die Daten helfen? Konkrete Ziele stellen sicher, dass Sie die RUM-Tools aus den richtigen Gründen einsetzen und dass sich die Geschäftsführung konsequent dafür einsetzt.

• Stellen Sie sicher, dass die konkreten Geschäftsziele mit den Zielen der Technik- und Entwicklungsteams übereinstimmen. Stellen Sie sicher, dass die technischen Teams Metriken überwachen, die den Geschäftszielen entsprechen.
• Implementieren Sie RUM für alle Benutzererfahrungen
• Testen Sie Ihr RUM in Entwicklungs- und Staging-Umgebungen, bevor Sie es einsetzen und veröffentlichen.

RUM gibt Aufschluss darüber, wie Endbenutzer Ihre Webanwendung in ihrem Browser erleben. Durch die Ermittlung der Dauer von Aktivitäten wie Time to First Paint oder Time to Interactive können Entwickler mit RUM die Kundenerfahrung besser verstehen und die Zuverlässigkeit und Leistung von SaaS-basierten Diensten gewährleisten.

Es ermöglicht auch die Überprüfung des End-to-End-Fortschritts jeder Transaktion, wobei die Daten des Browsers mit jedem Dienst- und Backend-Anwendungsaufruf verknüpft sind. Da RUM kritische KPIs wie die DNS-Such- und SSL-Einrichtungszeit sowie die Zeit, die für das Senden der Anfrage und den Empfang einer vollständigen Antwort vom Browser des Kunden benötigt wurde, erfasst, können Beobachter Benutzerkohorten, die durch ihren Browsertyp oder geografischen Standort definiert sind, vergleichen, um ihre Performance als Gruppe zu ermitteln. Diese Informationen helfen den Performance-Spezialisten bei der Optimierung der Reaktionszeiten von Anwendungen, der Rendering-Leistung, der Netzwerkanforderungen und der Browser-Ausführung, um das Benutzererlebnis zu verbessern.

RUM und Application Performance Monitoring (APM) sind unterschiedliche, aber verwandte Methoden des IT-Monitoring, die ein gemeinsames Ziel haben: die Verbesserung der Anwendungsleistung. APM ist ein Oberbegriff, der RUM als eine seiner Strategien beinhaltet. RUM unterstützt APM, indem es analysiert, wie die Erfahrung des Endbenutzers die Strategien zur Anwendungsoptimierung beeinflusst.

RUM dient nicht nur als Teil einer APM-Strategie. Da RUM die Benutzeraktivitäten mit dem Frontend verfolgt, können RUM-Daten Fragen zur Kundenzufriedenheit beantworten und Entwicklern bei der Optimierung von Anwendungsfunktionen helfen.

Ja, ein Unternehmen kann seinen eigenen Security Data Lake aufbauen. Aber es ist komplex und ressourcenintensiv. Der Aufbau eines Security Data Lake beinhaltet die Einrichtung eines flexiblen und skalierbaren Repositorys, in dem sicherheitsrelevante Rohdaten und unverarbeitete Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb des Unternehmens gespeichert werden. Unternehmen sollten die langfristigen Kosten und die Ressourcenverpflichtungen bedenken, die mit dem Aufbau und der Verwaltung eines benutzerdefinierten Security Data Lake verbunden sind, im Vergleich zur Nutzung bestehender Cloud-basierter Data-Lake-Dienste oder spezieller Security-Data-Lake-Lösungen von Anbietern.

Browser-Traces erzeugen automatisch RUM-Metrik-Aggregate im Sumo-Backend. Sie bieten einen Einblick in die allgemeine Benutzererfahrung Ihrer Website für automatisch erkannte wichtige Benutzeraktionen und Benutzerkohorten, die nach Browsern, Betriebssystemen und Standorten kategorisiert sind.

RUM organisiert die Metriken nach Benutzeraktionen, die Dokumenten-Ladevorgänge darstellen. Dies bedeutet den tatsächlichen Abruf und die Ausführung von Webdokumenten im Browser, XHR-Aufrufe im Zusammenhang mit z. B. der Eingabe von Formularen oder dem Drücken von Schaltflächen sowie Routenänderungen, die typische Navigationsaktionen in Single Page Apps sind. Die Metriken werden in Form von Diagrammen und Karten in den Website-Performance-Panels auf RUM-Dashboards und als individuelle Messungen innerhalb jedes vom Frontend stammenden Spans in End-to-End-Traces, die einzelne Benutzertransaktionen darstellen, präsentiert.

Metrik-Typen umfassen:

• Dokumentladevorgangsmetriken, die für Dokumentlade- und Dokumentabrufanforderungen gesammelt werden, kompatibel mit W3C-Navigationszeitpunkt-Ereignissen. Sie können Ihnen helfen, die Abfolge der Ereignisse von den Klicks des Benutzers bis zu einem vollständig geladenen Dokument zu verstehen.
• Time to first Byte misst die Verzögerung zwischen dem Beginn des Seitenladens und dem Erscheinen des ersten Bytes der Antwort. Es hilft zu erkennen, wenn ein Webserver zu langsam ist, um auf Anfragen zu reagieren.
• Rendering-Ereignisse erklären Rendering-Ereignisse im Browser des Benutzers. Erfahren Sie mehr in unserer Dokumentation.
• Die Core Web Vitals (CWV) konzentrieren sich auf drei Aspekte der Benutzererfahrung:
  • First Input Delay (FID): misst die Interaktivität, um ein gutes Benutzererlebnis zu gewährleisten.
  • Largest Contentful Paint (LCP): misst die Ladeleistung, um ein gutes Benutzererlebnis zu gewährleisten.
  • Cumulative Layout Shift (CLS): misst die visuelle Stabilität, um ein gutes Benutzererlebnis zu gewährleisten.
• XHR-Überwachungsmetriken geben an, wie viel Zeit im Hintergrund für die Ajax/XHR-Kommunikation mit dem Backend im Zusammenhang mit dem Datenabruf aufgewendet wurde. Longtask Delay zeigt an, dass der Haupt-Thread der Benutzeroberfläche des Browsers für längere Zeit (mehr als 50 Millisekunden) blockiert wird und die Ausführung anderer wichtiger Aufgaben (einschließlich Benutzereingaben) verhindert, was die Benutzererfahrung beeinträchtigt. Benutzer nehmen dies möglicherweise als „eingefrorenen Browser“ wahr, auch wenn die Kommunikation mit dem Backend längst abgeschlossen ist.

Infrastruktursicherheit beim Cloud Computing bezieht sich auf die Praktiken, Tools und Maßnahmen zum Schutz der zugrunde liegenden IT-Infrastruktur und Ressourcen, die eine Cloud-Computing-Umgebung ausmachen. Dazu gehört der Schutz der physischen Rechenzentren, Server, Netzwerkkomponenten und anderer Hardware sowie der Virtualisierungs- und Verwaltungssoftware, die Cloud-Dienste ermöglicht. Die Sicherheit der Infrastruktur ist ein wichtiger Aspekt der allgemeinen Cloud-Sicherheit, da die Integrität dieser Komponenten für den sicheren Betrieb von Cloud-Diensten unerlässlich ist.

Zu den Vorteilen der Log-Analyse gehören:

1. Verbesserte Leistung: Durch die Analyse von Protokolldaten können Unternehmen technische Probleme schneller erkennen und beheben und so die Gesamtleistung des Systems verbessern.
2. Verbesserte Sicherheit: Log-Analysen helfen Unternehmen, Sicherheitsbedrohungen und -verletzungen zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um diese Ereignisse zu verhindern oder abzuschwächen.
3. Bessere Entscheidungsfindung: Protokolldaten bieten wertvolle Einblicke in Geschäftsabläufe und Kundenverhalten und ermöglichen es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
4. Compliance: Log-Analysen helfen Unternehmen bei der Einhaltung von Vorschriften und Compliance-Anforderungen, indem sie eine Aufzeichnung der zu prüfenden Aktivitäten liefern.
5. Kosteneinsparungen: Das schnelle Erkennen und Lösen technischer Probleme hilft Unternehmen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Kosten für die Lösung zu minimieren.
6. Verbessertes Kundenerlebnis: Protokolldaten helfen zu verstehen, wie Kunden mit Ihren Produkten oder Dienstleistungen interagieren, und zeigen Möglichkeiten zur Verbesserung auf

Cybersicherheit bezieht sich auf die Gesamtheit der Prozesse, Richtlinien und Techniken, die zusammenwirken, um eine Organisation vor digitalen Angriffen zu schützen. Bei der Cloud-Sicherheit handelt es sich um eine Sammlung von Verfahren und Technologien, die auf externe und interne Sicherheitsbedrohungen für virtuelle Server oder Cloud-Dienste und -Anwendungen abzielen.

Es gibt viele wichtige Metriken für die Überwachung von Kubernetes-Clustern. Die Überwachung erfolgt auf zwei Ebenen: Cluster und Pod. Die Cluster-Überwachung überwacht den Zustand eines gesamten Kubernetes-Clusters, um zu überprüfen, ob die Knoten ordnungsgemäß und mit der richtigen Kapazität funktionieren, wie viele Anwendungen auf einem Knoten laufen und wie der Cluster die Ressourcen nutzt. Die Pod-Überwachung verfolgt Probleme, die sich auf einzelne Pod-Metriken auswirken, wie Ressourcenauslastung, Anwendungs- und Pod-Replikation oder Autoscaling-Metriken.

Auf Clusterebene müssen Sie messen, wie viele Knoten verfügbar und gesund sind, um die Cloud-Ressourcen zu bestimmen, die Sie für den Betrieb des Clusters benötigen. Sie müssen auch messen, welche Rechenressourcen Ihre Knoten nutzen – einschließlich Speicher, CPU, Bandbreite und Speicherauslastung –, um zu wissen, ob Sie die Größe oder Anzahl der Knoten in einem Cluster verringern oder erhöhen sollten.

Auf der Ebene des Pods gibt es drei wichtige Kennzahlen:

Container: Netzwerk-, CPU- und Speichernutzung

Anwendung: spezifisch für die Anwendung und bezogen auf ihre Geschäftslogik

Pod-Gesundheit und -Verfügbarkeit: wie der Orchestrator einen bestimmten Pod, Gesundheitsprüfungen, Netzwerkdaten und die fortschreitende Bereitstellung behandelt.

Log-Management und Log-Analyse sind verwandt, beziehen sich aber auf unterschiedliche Aspekte der Arbeit mit Protokolldaten. Log-Management bezieht sich auf die Prozesse und Tools, die zum Sammeln, Speichern und Verwalten von Protokolldaten verwendet werden.

Log-Analyse bezeichnet den Prozess der Analyse von Protokolldaten, um Erkenntnisse zu gewinnen und nützliche Informationen zu generieren. Das Ziel der Log-Analyse ist die Verwendung von Protokolldaten, um die Effizienz und Effektivität eines Unternehmens zu verbessern, Probleme zu identifizieren und zu beheben und den Zustand und die Leistung von Systemen zu überwachen.

Kubernetes-Monitoring identifiziert Probleme und verwaltet Kubernetes-Cluster proaktiv. Durch die Überwachung von Kubernetes-Clustern können DevSecOps-Teams eine containerisierte Arbeitslast verwalten, indem sie die Betriebszeit und die Auslastung der Cluster-Ressourcen, z. B. Arbeitsspeicher, CPU, Storage und die Interaktion zwischen den Cluster-Komponenten, verfolgen.

Cluster-Administratoren und Benutzer können Cluster überwachen und potenzielle Probleme wie unzureichende Ressourcen, Ausfälle, Pods, die nicht starten können oder Kubernetes-Knoten, die dem Cluster nicht beitreten können, erkennen. Spezialisierte Cloud-native Monitoring-Tools können einen vollständigen Überblick über die Cluster-Aktivitäten bieten.

Die Log-Analyse analysiert Protokolldaten aus verschiedenen Quellen, um die Leistung und Sicherheit von Anwendungs- und Infrastrukturumgebungen zu verstehen und zu verbessern.

Zu den Anwendungsfällen der Log-Analyse gehören:

1. Zentralisierte Log-Aggregation: Unternehmen sammeln und aggregieren alle ihre Protokolle von verschiedenen Systemen und Tools an einem einzigen Ort. Mit zentralisierten Protokollierungstools können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz verbessern, indem sie potenzielle Datensilos und doppelte IT-Tools beseitigen und stattdessen auf die Prinzipien der Cloud setzen, die eine höhere Skalierbarkeit und Zugänglichkeit bieten.
2. Erkennen und Beheben von technischen Problemen: Protokolldaten helfen bei der Identifizierung der Ursache von technischen Problemen wie Serverabstürzen oder Netzwerkausfällen.
3. Überwachung der Systemleistung: Mit Protokolldaten können Sie die Systemleistung überwachen, z. B. die CPU- und Speichernutzung, und potenzielle Probleme erkennen, bevor sie kritisch werden.
4. Sicherheit und Erkennung von Bedrohungen: Protokolldaten helfen bei der Erkennung von Sicherheitsbedrohungen, wie z.B. Malware-Infektionen oder unautorisierte Zugriffsversuche.
5. Auditing und Einhaltung von Vorschriften: Protokolldaten helfen Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Compliance-Anforderungen, indem sie eine Aufzeichnung der zu prüfenden Aktivitäten liefern.
6. Optimierung des Kundenerlebnisses: Protokolldaten zeichnen auf, wie Kunden mit den Produkten oder Dienstleistungen eines Unternehmens interagieren, und identifizieren Verbesserungsmöglichkeiten.
7. Business Intelligence und Datenanalyse: Protokolldaten bieten Einblicke in den Geschäftsbetrieb und ermöglichen datengesteuerte Entscheidungen.

Die Angriffsfläche der Cloud bezieht sich auf alle potenziell gefährdeten Anwendungen, vernetzten Geräte und Infrastrukturkomponenten, die Bedrohungsakteure innerhalb einer Cloud-Infrastruktur oder -Umgebung ausnutzen könnten. Probleme wie ungepatchte Sicherheitslücken in der Microservices-Architektur und Fehlkonfigurationen können die Sicherheit von Cloud-basierten Systemen, Anwendungen und Daten gefährden. Die Angriffsfläche in einer Cloud-Umgebung ist dynamisch und kann sich ändern, wenn sich die Cloud-Infrastruktur weiterentwickelt und neue Dienste, Anwendungen und Konfigurationen eingeführt werden.

Zu den gängigen Komponenten der Cloud-Angriffsfläche gehören:

• Benutzerkonten und Anmeldedaten
• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs)
• Cloud-Datenbanken oder Objektspeicher
• Netzwerkverbindungen, einschließlich virtueller privater Clouds (VPCs) und öffentlicher Internetverbindungen
• Virtuelle Maschinen (VMs) und Container (Kubernetes)
• Daten im Transit (über ein Netzwerk gesendet)
• Daten im Ruhezustand (im Cloud-Speicher)

Eine Kubernetes-Arbeitslast kann viele Probleme aufweisen, und moderne Application-Monitoring-Tools müssen herausfinden, welche Kombination aus Pod und Knoten Probleme hat. Prüfen Sie dann die zugehörigen Containerprotokolle, um die Ursache des Problems zu ermitteln. Idealerweise sollten Ausfälle der Kubernetes-Infrastruktur in einem Monitoring-Tool visualisiert werden, das Container-Metriken, Knoten-Metriken, Ressourcen-Metriken, Kubernetes-Cluster-Logs und Trace-Daten in Histogrammen und Diagrammen erfassen kann.

Herkömmliche Monitoring-Lösungen zwingen einem Microservices-Problem eine serverbasierte Lösung auf. Ihr Team verschwendet wertvolle Minuten damit, ernsthafte Kunden- und Sicherheitsprobleme mit Infrastrukturproblemen auf Pod-, Container- und Knotenebene zu korrelieren. Sumo Logic hat dieses Modell auf den Kopf gestellt.

Mit Sumo Logic können Sie Ihre Kubernetes-Umgebung in Form von Logs, Metriken und Ereignissen in verschiedenen Hierarchien betrachten, so dass Sie Ihren Cluster durch die Linse Ihrer Wahl sehen können. Wir können zum Beispiel native Kubernetes-Metadaten wie einen Namespace verwenden, um die Leistung aller mit einem Namespace verbundenen Pods zu visualisieren.

Richtiges Infrastruktur-Monitoring erfordert die Zusammenführung der IT-Infrastrukturprotokolle und Systemmetriken, um den Zustand Ihrer Infrastruktur zu überwachen. Indem Sie Ihre Logs und Metriken nutzen, sollte eine Infrastruktur-Monitoring-Lösung Ihnen helfen, Probleme zu isolieren und zu beheben, bevor sie größer werden.

Während Metriken Ihnen ein punktuelles Verständnis dessen vermitteln, was mit Ihren Systemen geschieht, können Protokolle Ihnen helfen zu verstehen, warum ein Problem auftritt. Diese Protokolldateien enthalten wichtige Informationen, die Ihnen helfen können, Betriebs- und Kapazitätsprobleme zu erkennen, mögliche Sicherheitsverletzungen oder bösartige Angriffe zu identifizieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu entdecken.

Die Kurzlebigkeit eines Knotens, Containers und Pods macht die Überwachung von Kubernetes-Metriken und Microservices mit einem herkömmlichen APM-Tool (Application Performance Monitoring) schwierig. Bei der Container-Orchestrierung kann es zu Fehlern in der Kubernetes-Anwendung kommen, die auf eine hohe CPU-Auslastung, Probleme mit dem Kubernetes-Operator, Probleme mit der Ressourcenauslastung oder Probleme mit Kubernetes-Pods, Scheduling und Deployment zurückzuführen sind.

Achten Sie bei der Evaluierung einer GC-Monitoring-Lösung auf Folgendes:

• Benutzerfreundlichkeit: Die Monitoring-Lösung sollte einfach einzurichten, zu konfigurieren und zu verwenden sein, mit intuitiven Schnittstellen und optimierten Arbeitsabläufen.
• Skalierbarkeit: Die Lösung sollte in der Lage sein, die Überwachung großer und komplexer Umgebungen zu bewältigen und je nach Bedarf nach oben oder unten zu skalieren.
• Echtzeit-Monitoring: Die Lösung sollte Überwachungs- und Warnfunktionen in Echtzeit bieten, die es Ihnen ermöglichen, schnell auf Probleme zu reagieren und eine hohe Verfügbarkeit Ihrer Ressourcen zu gewährleisten.
• Anpassbarkeit: Die Monitoring-Lösung sollte es Ihnen ermöglichen, Dashboards, Warnmeldungen und Berichte an Ihre speziellen Bedürfnisse und Anforderungen anzupassen.
• Datenerfassung und -analyse: Die Lösung sollte umfassende Möglichkeiten zur Datenerfassung und -analyse bieten, mit der Möglichkeit, Metriken, Logs, Traces und andere Arten von Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen und zu analysieren.
• Integrationen: Die Überwachungslösung sollte sich nahtlos in andere GCP-Dienste und Tools von Drittanbietern integrieren lassen, um einen ganzheitlichen Überblick über Ihre Umgebung zu erhalten.
• Sicherheit: Die Monitoring-Lösung sollte über robuste Sicherheitsfunktionen verfügen, einschließlich sicherer Datenübertragung, Zugangskontrollen und Verschlüsselung sensibler Daten.
• Kosteneffizienz: Die Lösung sollte kosteneffiziente Preismodelle und flexible Abrechnungsoptionen auf der Grundlage Ihrer Nutzung und Anforderungen bieten.

Insgesamt sollte eine gute GC-Monitoring-Lösungen umfassende Überwachungsfunktionen, eine einfache Integration und eine benutzerfreundliche Oberfläche bieten, die Ihnen hilft, Probleme schnell und einfach zu erkennen und zu beheben.

Um sich an moderne Architekturen anzupassen, ist es in erster Linie wichtig, eine skalierbare Cloud-native Infrastruktur-Monitoring-Lösung mit Protokolldatei-Überwachung und -Analyse zu haben, um die Beobachtbarkeit und Transparenz von Cloud Computing-Umgebungen zu verbessern. Weitere Schlüsselfaktoren sind:

• Umfassende Alarmierung
• Unterstützung für Open-Source-Sammlung durch OpenTelemetry
• Anpassbare, vorgefertigte Dashboards
• Daten-Tiering und flexible Preisgestaltung im Vergleich zur alten, auf Hosts konzentrierten Preisgestaltung
• Erstklassige Sicherheitszertifizierungen und -bescheinigungen

Sumo Logic bietet einen End-to-End-Ansatz für Monitoring und Troubleshooting. Sie können anomale Ereignisse schnell über voreingestellte Warnmeldungen erkennen und anschließend eine schnelle Ursachenanalyse durch maschinelles Lernen und robuste Abfragefunktionen für Ihre Protokolle und Metriken ermöglichen. Funktionen wie unser Predict Operator für die Abfrage von Protokollen oder Metriken helfen Ihnen nicht nur dabei, die Ursache von Problemen im Moment zu finden, sondern auch für die Zukunft zu planen, indem sie Engpässe vorwegnehmen und Informationen für die Kapazitätsplanung der Infrastruktur liefern.

Im Vergleich zu anderen Infrastruktur-Monitoring-Lösungen unterstützt Sumo Logic Protokolldaten mit einer professionellen Abfragesprache und Standardsicherheit für alle Benutzer, einschließlich Verschlüsselung im Ruhezustand und Sicherheitsbescheinigungen (PCI, HIPAA, FISMA, SOC2, DSGVO usw.) und FedRAMP – ohne zusätzliche Kosten.

Mit GC-Monitoring behalten Sie den Überblick über eine Vielzahl von Metriken und erhalten Einblicke in die Leistung, Verfügbarkeit und den Zustand Ihrer Cloud-basierten Ressourcen. Hier sind einige Beispiele für Metriken, die Sie mit Google Cloud überwachen können:

• Compute Engine: CPU-Nutzung, Festplatten-E/A, Netzwerkverkehr, Speichernutzung und Betriebszeit.
• Cloud-Speicher: Read-/Write-Anfragen, Latenz und Verfügbarkeit.
• Cloud SQL: CPU-Nutzung, Speichernutzung, Festplattennutzung und Datenbankverbindungen.
• Kubernetes Engine: CPU- und Speichernutzung, Pod-Status und Zustand des Clusters.
• Load Balacing: Anfragen pro Sekunde, Fehlerrate, Latenzzeit und Backend-Status.
• Pub/Sub: Subscription Backlog, Nachrichten-Zustellungsrate und Fehlerrate.
• Cloud-Funktionen: Function Execution Time, Speicherverbrauch und Fehlerrate.
• Bigtable: Read-/Write-Anfragen, Latenz und Verfügbarkeit.
• Cloud CDN: Cache Hit Rate, Cache Fill Rate und Cache Evictions.
• Cloud Run: Request Count, Response Latency und CPU-Auslastung.

Ja, Sumo Logic bietet Log-Management, Infrastruktur-Monitoring, APM und mehr als Teil unserer Fullstack-Observability-Lösung. Jede neue Telemetrie, die Sie über Ihren gesamten Tech-Stack (physische oder virtuelle Maschinen, Clouds, Microservices usw.) sammeln, liefert zusätzlichen Kontext und Einblicke, die Ihnen helfen, einen Überblick über Ihre gesamte Umgebung zu gewinnen.

Google Cloud (GC) Monitoring bezieht sich auf die Überwachung und Analyse der Leistung, Verfügbarkeit und Sicherheit von Anwendungen, Google Cloud-Diensten und der in der Google Cloud gehosteten Infrastruktur. Dazu gehört der Einsatz von Überwachungstools und -diensten, um Daten über das Systemverhalten, die Ressourcennutzung und die Benutzererfahrung zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren und die Beteiligten zu alarmieren, wenn Probleme auftreten. Google Cloud Monitoring hilft Unternehmen, die optimale Leistung ihrer Cloud-basierten Umgebungen sicherzustellen, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben und die Ressourcennutzung zu optimieren, um die betriebliche Effizienz und Kosteneffizienz zu verbessern.

Die flexible Credit-basierte Preisgestaltung von Sumo Logic hilft Kunden bei der Bereitstellung sicherer und zuverlässiger Anwendungen. Egal, ob Sie eine Testversion starten oder unser Enterprise-Flex-Paket einsetzen, wir geben Ihnen die Flexibilität, Ihre Daten ohne Überraschungen zu verwalten.

Mit „Zero Dollar Ingest“ können Sie alle Ihre Log-Daten einlesen und zahlen nur für die Erkenntnisse, die Sie durch Abfragen auf der Plattform gewinnen. Maximieren Sie Ihre Analysen und vermeiden Sie Budgetverschwendung, indem Sie die größtmögliche Leistung für Ihr Geld erhalten.

Viele Unternehmen, die mit Datadog beginnen, wechseln schließlich zu Sumo Logic, da die Gesamtbetriebskosten bei Datadog hoch sind und das Lizenzierungsmodell komplex und undurchsichtig ist. Mit Sumo Logic profitieren Kunden von einer besser kalkulierbaren Preisstruktur, einer flexiblen Lizenzierung und nativen SIEM-Funktionen – und das alles auf einer einzigen, einheitlichen Plattform. Dies senkt nicht nur die Kosten, sondern vereinfacht auch die Abläufe und verbessert die Transparenz in der Unternehmensumgebung.

Von Tool-Wildwuchs spricht man, wenn ein Unternehmen zu viele IT-Tools hat, um verwandte oder sich überschneidende Anwendungsfälle zu bearbeiten. Jedes Tool schafft potenziell ein Datensilo. Informationen werden unzusammenhängend gespeichert und verarbeitet, was zu vermeidbaren Redundanzen und Inkonsistenzen führt. Oft ist eine manuelle Datenumwandlung zwischen den Plattformen erforderlich. Das verursacht Engpässe und andere Entwicklungshindernisse..

Mark Leary, Director of Network Analytics and Automation bei IDC, sagt: „Allein für die Überwachung und Messung nutzen die meisten Unternehmen zwischen sechs und mehr als 20 Tools, weil sie alle etwas anderes tun als die anderen.“ Eine Studie, die Sumo Logic zusammen mit 451 Research durchgeführt hat, ergab, dass der Tool-Wildwuchs ein reales Problem ist und in einigen Unternehmen stärker ausgeprägt ist als in anderen. Acht Prozent der Unternehmen haben zwischen 21 und 30 Tools im Einsatz, was zu erhöhten Kosten, Datensilos und mangelnder Zusammenarbeit führt.

Ein Übermaß an Tools führt oft zu einem negativen ROI, da Teams mehr Zeit damit verbringen, zwischen den Tools zu navigieren, als die Arbeit zu erledigen.

Es beginnt mit unseren Unternehmenswerten. „Wir sind mit unseren Kunden im Geschäft.“ Wir verlassen uns auf dieselbe Plattform wie Sie, um zuverlässige und sichere Cloud-native Anwendungen bereitzustellen.

Unsere Plattform ist für ein enormes Datenwachstum ausgelegt und unsere Abonnementdienste sind so konzipiert, dass Sie Ihre Budgets ordnungsgemäß verwalten können. Die Lizenzierungsfunktionen ermöglichen Ihnen eine Optimierung nach eigenem Ermessen bei unbegrenzter Nutzerkapazität. Mit unseren kostenlosen Schulungen können Sie so viele Teammitglieder einbinden, wie Sie für den Betrieb Ihres Unternehmens benötigen.

Hier finden Sie einige Faktoren, die Sumo Logic von anderen Lösungen abheben:

1. Cloud-native Architektur: Sumo Logic basiert auf einer Cloud-nativen Architektur, d. h. es wurde speziell für die Cloud entwickelt und kann große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit und ohne Infrastrukturmanagement verarbeiten.
2. Analyse von Log- und Maschinendaten: Sumo Logic ist auf die Analyse und Korrelation von Log- und Maschinendaten aus verschiedenen Quellen spezialisiert, darunter Systeme, Anwendungen, Netzwerkgeräte und Cloud-Dienste.
3. Echtzeit-Bedrohungsdaten werden eingespeist und nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens zur Anreicherung von Sicherheitsereignisdaten für eine genauere und proaktive Erkennung von Bedrohungen.
4. Erkennung von Anomalien und Verhaltensanalytik: Sumo Logic wendet fortschrittliche Analysetechniken an, darunter maschinelles Lernen und Verhaltensanalyse, um Anomalien zu erkennen und verdächtige Aktivitätsmuster zu identifizieren. Es legt Grundlinien für normales Verhalten fest und alarmiert Sicherheitsteams, wenn Abweichungen oder ungewöhnliche Aktivitäten entdeckt werden, und hilft so, potenzielle Bedrohungen oder Insider-Angriffe zu erkennen.
5. Umfassende Datenkorrelation und -untersuchung, die es Sicherheitsteams ermöglicht, Sicherheitsereignisse über verschiedene Datenquellen hinweg miteinander zu verbinden.
6. Sichtbarkeit der Cloud-Sicherheit in Cloud-Umgebungen, einschließlich öffentlicher Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und GCP, mit vorgefertigten Dashboards und Analysen, die auf die Überwachung der Cloud-Sicherheit zugeschnitten sind.
7. Automatisierte Erkennung von Bedrohungen und Reaktion auf Vorfälle, die die Erkennung von Sicherheitsereignissen automatisieren, Echtzeitwarnungen erzeugen und vordefinierte Workflows für die Reaktion auf Vorfälle auslösen, was eine schnellere und effizientere Lösung von Vorfällen ermöglicht.
8. Zusammenarbeit und SOC-Integration: Sumo Logic unterstützt die Zusammenarbeit von Sicherheitsteams durch zentralisierte Dashboards, gemeinsame Arbeitsbereiche und Funktionen für das Incident Management. Es erleichtert die Integration mit Security Operations Centern (SOCs) und bestehenden Sicherheitstools und ermöglicht nahtlose Arbeitsabläufe und den Austausch von Informationen für eine effektive Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen.
9. Compliance- und Audit-Unterstützung mit vorgefertigten Compliance-Dashboards, Berichten und Protokollanalysefunktionen, die Ihnen dabei helfen, die Einhaltung von Sicherheitsstandards und -vorschriften nachzuweisen.

Bei der Tool-Konsolidierung werden relevante Daten und Programme von verschiedenen, aber lose miteinander verbundenen Plattformen konsolidiert, so dass sie leichter zugänglich, nutzbar und überwachbar sind.

Dadurch werden vermeidbare Redundanzen und Inkonsistenzen reduziert, die häufig eine manuelle Datenübersetzung zwischen den Plattformen erfordern, was zu Engpässen und anderen Hindernissen bei der Entwicklung führt.

Wenn ein Unternehmen zu viele Überwachungs- und Sicherheitslösungen einsetzt, um unterschiedliche Anwendungsfälle in der CI/CD-Pipeline abzudecken, sinkt die Produktivität des Teams. Die Mitarbeiter müssen dann mehr Zeit damit verbringen, zwischen den Tools zu navigieren, als ihre eigentliche Arbeit zu erledigen.

Die Fragmentierung von Tools bezieht sich auf Situationen, in denen Teams verschiedene Tools für die Zusammenarbeit verwenden und oft nicht wissen, welche Tools von anderen im Unternehmen für genau denselben Zweck oder für andere Zwecke verwendet werden.

Die Fragmentierung von Tools erfolgt aus vielen legitimen Gründen und ist kein Problem, wenn die Tools dem Kunden einen Mehrwert zu akzeptablen Kosten bieten. Wenn Tools keinen Kundennutzen zu akzeptablen Kosten liefern, wird die Tool-Fragmentierung zu einem Problem. Sie verwandelt sich in „Tool-Wildwuchs“, was eine der Ursachen für „Daten-Wildwuchs” ist. Als Daten-Wildwuchs wird das Phänomen bezeichnet, dass die von Tools generierten Daten entweder keinen Nutzwert für die Anwender liefern oder diesen Wert nicht zu akzeptablen Kosten für das Unternehmen bereitstellen.

Die Erkennung von Bedrohungen konzentriert sich auf Folgendes:

• Schnelle und genaue Identifizierung von Bedrohungen
• Verstehen potenzieller Bedrohungen in der Cyberumgebung
• Einsatz effektiver Sicherheitswerkzeuge und Reaktionsstrategien zur Schadensbegrenzung

Cybersecurity-Experten stehen vor zahlreichen Herausforderungen, darunter:

• Endpunkt-Schutz: Verwaltung der Sicherheit über verschiedene Geräte hinweg, insbesondere im Zusammenhang mit Remote-Arbeit und BYOD-Richtlinien.
• Netzwerk-Erkennung: Überwachung komplexer, verschlüsselter Netzwerke zur Erkennung bösartiger Aktivitäten.
• Unbekannte Bedrohungen: Umgang mit fortschrittlichen Bedrohungen wie KI-gesteuerten Angriffen, die sich der herkömmlichen Erkennung entziehen.
• Tool-Wildwuchs: Mehrere Sicherheitstools effektiv verwalten und integrieren.
• Personelle Herausforderungen: Behebung des Mangels an qualifizierten Cybersecurity-Fachkräften und bei Bedarf Nutzung von Erkennungsdiensten Dritter.

Hier sind einige der gängigsten Arten der IT-Tool-Konsolidierung.

Konsolidierung von Sicherheitstools

Blinde Flecken bei der Sicherheit können kostspielig sein. Viele Faktoren beeinflussen die Kosten einer Verletzung der Datensicherheit, und sie steigen auch nach dem Eintreten einer Datenverletzung weiter an. Jüngste Untersuchungen von IBM zeigen, dass die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung bei 4,35 Millionen US-Dollar liegen – Tendenz steigend. 83 % der Unternehmen berichten, dass sie mehr als eine Datenschutzverletzung hatten.

Jedes Unternehmen hat spezifische Sicherheitsbedürfnisse, aber eine einheitliche Sicherheitsplattform ermöglicht es Ihnen, Redundanzen zu vermeiden und maximalen Schutz und Effizienz zu erreichen.

Datenkonsolidierung

Daten und zugehörige Tools lassen sich einfacher abrufen und überwachen, wenn sie sich an einem Ort befinden. Dies verhindert inkongruente Datensätze, die verschiedene Teams und sogar Anwendungen verwirren könnten, wenn diese Probleme nicht angegangen und gelöst werden.

Da Daten-Tools von derselben konsolidierten Plattform aus eingesetzt werden, sprechen sie dieselbe Sprache. Das ermöglicht datengesteuerte Konversationen und erspart Ihnen die Mühe, einen Datensatz manuell zu konvertieren, wenn Sie ihn von einem Programm zum anderen übertragen.

Log-Konsolidierung

Die Konsolidierung des Log-Tools stellt sicher, dass alle Beteiligten über die Ereignisse in Ihren Informationsspeichern auf dem gleichen Stand sind. Bei zu vielen Log-Tools wird möglicherweise nicht jedes auf Leistungsprobleme, Engpässe oder sogar kritische Sicherheitsereignisse aufmerksam gemacht. Außerdem kann es passieren, dass Sie dieselben Logs für mehr als ein System verwenden, was bedeutet, dass Sie zweimal für Ihren Log-Ingest bezahlen.

Der Zweck der Log-Verwaltung besteht darin, Daten zentral zu erfassen, die Einblicke vermitteln. Die Konsolidierung Ihrer Log-Tools und die kosteneffiziente Erfassung der Daten unterstützen diesen Prozess besser.

CI-CD-Pipeline

Wenn Entwickler eine Anwendung erstellen oder veröffentlichen und mehrere Tools verwenden, die nicht richtig in eine einheitliche Plattform integriert sind, landen die Datensätze in Silos. Wenn ein Entwickler nur eine Pipeline hat, ist das vielleicht kein großes Problem. Aber ein moderner Entwickler hat viele, so dass Datensilos schnell zu einem echten Problem werden, weil die Daten der CI-CD-Pipeline nicht richtig für die Optimierung der Softwareentwicklung genutzt werden können.

Die Abkehr von mehreren Überwachungs- und Sicherheitstools hin zu einer einzigen Plattform, die mehrere Anwendungsfälle unterstützt, bietet viele Vorteile, darunter:

• Leichtere Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern
• Geringere Komplexität
• Schnellere Innovation
• Kosten sparen
• Schnellerer ROI
• Einfachere Datenüberwachung, die eine bessere Datensicherheit und eine schnellere Behebung von Vorfällen fördert.
• Leichtere Fehlerbehebung für mehrere IT-Tools und Datensätze.
• Schnellere Abfragen, wenn das Team weniger Quellen zu untersuchen hat.
• Ein besseres Kundenerlebnis, das sich aus den oben genannten Vorteilen ergibt.

Wenn Sie Ihre Daten auf einer Plattform speichern, werden die entsprechenden Prozesse effizienter und effektiver.

Die Erkennung von Bedrohungen konzentriert sich auf Folgendes:

• Schnelle und genaue Identifizierung von Bedrohungen
• Verstehen potenzieller Bedrohungen in der Cyberumgebung
• Einsatz effektiver Sicherheitswerkzeuge und Reaktionsstrategien zur Schadensbegrenzung

Wir haben unsere Plattform mit dem Ziel entwickelt, Kundenanalysen auf einer skalierbaren, zuverlässigen und hochsicheren Grundlage zu unterstützen. Eine Plattform, mehrere Anwendungsfälle.

Wir helfen Ihnen, Ihre maschinellen Daten zu integrieren und diese Daten effizienter und effektiver zu nutzen. So gewinnen Sie Zeit für mehr Produktivität und Innovation.

Die Tool-Konsolidierung ist kein einmaliger Vorgang. Sie ist eine fortlaufende Strategie. Da Ihr Unternehmen wächst und sich verändert, müssen Sie wahrscheinlich Ihre Tools weiterhin konsolidieren und neu konsolidieren und gleichzeitig mit moderner Software auf dem neuesten Stand sein. Hier ist ein effizienter Prozess:

Überprüfen Sie Ihre Tools und deren Zweck regelmäßig. Sehen Sie sich die Tools in Ihrem Unternehmen an, prüfen Sie, welchem Zweck sie dienen und wie wichtig sie für Ihren Betrieb sind. Sie sollten auch Konsolidierungsziele, Schlüsselkennzahlen, die Sie zur Erfolgsmessung verfolgen werden, und Methoden, die Sie anwenden werden, festlegen.

Verstehen Sie Anwendungsfälle. Beschreiben Sie einen Anwendungsfall für alle Tools, die beibehalten oder geändert werden, und finden Sie einen Ort, an dem sie sich am Ende des Prozesses befinden sollen. Legen Sie klare Rollen und Verantwortlichkeiten für die am Konsolidierungsprozess beteiligten Teammitglieder fest.

Überwachen und überprüfen Sie den Prozess. Überwachen und beheben Sie Änderungen und eventuell auftretende Probleme. Entfernen Sie bei Bedarf Tools oder führen Sie sie wieder ein.

Die Hauptunterschiede zwischen einem Data Warehouse und einem Security Data Lake sind Zweck, Datenverarbeitung und Architektur. Data Warehouses sind für die Speicherung strukturierter historischer Daten zur Unterstützung von Business-Intelligence- und Entscheidungsfindungsprozessen konzipiert. Security Data Lakes hingegen sind für die Verarbeitung großer Mengen roher, vielfältiger sicherheitsrelevanter Daten optimiert, die für erweiterte Analysen, die Erkennung von Bedrohungen und die Reaktion auf Vorfälle genutzt werden. Security Data Lakes bieten außerdem den Vorteil, dass die dort gespeicherten Daten strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert sein können und alle für einen schnellen und einfachen Zugriff zur Verfügung stehen.

• Beschränken Sie die Berechtigung zur Ansicht, Änderung oder Löschung von Protokolldateien 
• Verschlüsseln Sie Protokolldateien sowohl beim Speichern als auch bei der Übertragung
• Führen Sie regelmäßige Audits der Protokolldateien durch
• Erstellen Sie regelmäßig Sicherungskopien von Protokolldateien und bewahren Sie diese sicher auf
• Überprüfen Sie die Integrität von Protokolldateien
• Protokollieren Sie den Zugriff auf Protokolldateien
• Zentralisieren Sie die Protokollverwaltung auf einem sicheren Server bzw. einer sicheren Plattform
• Richten Sie Überwachungssysteme mit Warnmeldungen ein

• Common log format (CLF)
• Extended log format (ELF)
• Strukturiertes Datenformat (JSON, XML)
• Apache-Protokoll
• Syslog
• Erweitertes W3C-Protokolldateiformat
• CSV (Comma-Separated Values)

Ein Protokoll-Aggregator sammelt und zentralisiert Protokolldaten aus verschiedenen Quellen an einem einzigen Ort, um die Überwachung, Analyse und Fehlerbehebung zu vereinfachen. Protokoll-Aggregatoren ermöglichen dieeffiziente Verwaltung großer Mengen von Protokolldaten und gewähren wertvolle Einblicke in die Systemleistung, Sicherheitsvorfälle und das Anwendungsverhalten.

• Berücksichtigen Sie den erforderlichen Detaillierungsgrad der Protokollierung, wie etwa Fehler- und Informationsmeldungen sowie Debug-Informationen.
• Ermitteln Sie die verschiedenen, für die Anforderungen der Anwendung verfügbaren Protokollebenen.
• Wählen Sie zunächst eine breitere Protokollebene und passen Sie diese je nach Umfang und Art der während der Tests erhaltenen Protokollmeldungen an, um die Erfassung relevanter Informationen zu gewährleisten, ohne dabei die Protokolle zu überfrachten.
• Überprüfen und passen Sie die Protokollebenen regelmäßig an die sich ändernden Anforderungen und das Anwendungsverhalten an, um eine optimale Konfiguration der Protokollierung zu gewährleisten.

Die Protokollebenen spielen eine Schlüsselrolle bei der Bestimmung der Menge an Details, die in einer Protokollnachricht erfasst werden, wodurch der Einblick in die Systemabläufe und die potenzielle Offenlegung sensibler Informationen beeinflusst wird.

Hohe Protokollebenen
Risiko: Zu niedrig eingestellte Protokollebenen können übermäßig viele Details generieren, einschließlich sensibler Informationen wie Passwörter, API -Schlüssel oder Benutzerdaten, was das Risiko eines unbefugten Zugriffs im Falle einer Sicherheitsverletzung verstärkt.
Empfehlung: Vermeiden Sie die Verwendung von DEBUG- oder TRACE-Ebenen in Produktionsumgebungen, um die Offenlegung sensibler Informationen und mögliche Sicherheitslücken auszuschließen.

Mittlere Protokollebenen
Risiko: Die INFO-Ebene liefert zwar wichtige Informationsmeldungen, kann aber bei unvorsichtiger Gestaltung ungewollt vertrauliche Details preisgeben.
Empfehlung: Achten Sie darauf, dass INFO-Meldungen keine sensiblen Daten enthalten. Berücksichtigen Sie zur Risikominderung die Maskierung oder Verschleierung wichtiger Informationen.

Niedrige Protokollstufen
Risiko: Höhere Protokollstufen erleichtern zwar die Identifizierung von Fehlern und kritischen Problemen, können aber auch Systemschwächen oder potenzielle Angriffsvektoren für böswillige Akteure offenbaren.
Empfehlung: Verarbeiten und überwachen Sie Warn- und Fehlermeldungen bzw. fatale Meldungen ordnungsgemäß, um Angreifer an der Ausnutzung bekannter Schwachstellen zu hindern.

Benutzerdefinierte Protokollebenen
Risiko: Die Einführung einer benutzerdefinierten Ebene kann zu Inkonsistenz oder Unklarheit bei den Verahren zur Protokollierung führen, was sich eventuell auf die allgemeine Sicherheitslage auswirkt.
Empfehlungn: Bei der Einführung benutzerdefinierter Protokollebenen sollten Sie auf eine klare Dokumentation und die Übereinstimmung mit bewährten Sicherheitspraktiken achten, um das Risiko einer Fehlkonfiguration zu minimieren.

Ein Protokollanalyse-Tool bietet Funktionen zum automatisierten Protokoll-Parsing, zur Muster- und Anomalieerkennung. Diese Tools können Protokolldaten aus verschiedenen Quellen automatisch erfassen, in Echtzeit verarbeiten und anhand vordefinierter Kriterien Warnmeldungen oder Berichte generieren. Eine weitere effektive Methode zur Automatisierung der Protokollanalyse sind Protokollverwaltungsplattformen , die Algorithmen für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz integrieren. Mit diesen fortschrittlichen Technologien kann das System normale Protokollmuster lernen und proaktiv Abweichungen oder potenzielle Sicherheitsbedrohungen ohne manuelles Eingreifen identifizieren.

Die Ausrichtung von Protokollverwaltungspraktiken auf Sicherheitsrahmenwerke wie PCI DSS trägt zu einem ganzheitlichen Ansatz für die Informationssicherheit bei. Durch die Korrelation von Protokolldaten mit Sicherheitsereignissen können Unternehmen ihre Fähigkeiten zur Erkennung von Bedrohungen ausbauen und die Reaktionsprozesse auf Vorfälle rationalisieren. Darüber hinaus ermöglicht die Integration der Protokollverwaltung mit Tools für das Schwachstellenmanagement eine vorbeugende Identifizierung und Eindämmung von Sicherheitsrisiken.

Bei der Frage, wie lange Protokolle für die Protokollanalyse gespeichert werden sollten, ist die Abstimmung der Aufbewahrungsrichtlinien auf Ihre spezifischen Anforderungen und gesetzlichen Vorschriften unerlässlich. Während branchenweit bewährte Verfahren generell die Speicherung von Protokollen für mindestens drei bis sechs Monate vorsehen, um operative Erkenntnisse und Speicherkapazität auszugleichen, können Unternehmen Protokolle je nach spezifischen Anforderungen und Risikomanagementstrategien durchaus länger speichern. Bestimmte Protokolle sind nur für sieben Tage erforderlich, während andere eventuell für ein Jahr oder länger benötigt werden.

Die Ausrichtung von Protokollverwaltungspraktiken auf Sicherheitsrahmenwerke wie PCI DSS trägt zu einem ganzheitlichen Ansatz für die Informationssicherheit bei. Durch die Korrelation von Protokolldaten mit Sicherheitsereignissen können Unternehmen ihre Fähigkeiten zur Erkennung von Bedrohungen ausbauen und die Reaktionsprozesse auf Vorfälle rationalisieren. Darüber hinaus ermöglicht die Integration der Protokollverwaltung mit Tools für das Schwachstellenmanagement eine vorbeugende Identifizierung und Eindämmung von Sicherheitsrisiken.
 

• Probleme der Kompatibilität zwischen verschiedenen Datenquellen
• Volumen und Vielfalt der generierten Daten
• Sicherstellung von Datenqualität und -genauigkeit
• Aufbau sicherer Datenverbindungen 
• Datenverarbeitung in Echtzeit
• Angleichung verschiedener Datenformate für Analyse und Integration
• Verarbeitung unstrukturierter Daten
• Effektive Verwaltung von Datenspeicherung und -abruf
• Bewältigung von Datenschutz- und Sicherheitsbedenken
• Optimierung der Datenerfassungsprozesse für Skalierbarkeit und Effizienz

Der von Ihnen gewählte Protokollanalysator muss Ihr derzeitiges Protokollvolumen bewältigen können und mit dem Wachstum Ihrer Protokolldaten skalierbar sein. Achten Sie zudem auf folgende wichtige Funktionen:

1. Erweiterte Funktionen wie Echtzeit- Protokollüberwachung, anpassbare Warnmeldungen und Dashboards
2. Anomalieerkennung
3. Zuverlässigkeitsmanagement mit SLAs
4. KI-gestützte Warnmeldungen
5. Datenerfassung im Cloud-Maßstab
6. Unbegrenzte Anzahl von Benutzern
7. Einfache und robuste Abfragesprache
8. Integration mit SIEM-Systemen (Security Information and Event Management )
9. Robuste Korrelationsanalyse und Fähigkeiten zur Mustererkennung
10. Cloud-Kompatibilität

Traditionelles Data-Warehousing ist auf historische Berichte und Geschäftsanalytik ausgerichtet, während es bei der maschinellen Datenerfassung eher um Echtzeitüberwachung, vorausschauende Wartung und die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus unstrukturierten oder halbstrukturierten maschinengenerierten Daten zur Optimierung von Betrieb und Leistung geht.

• Datenvolumen
• Datenvielfalt
• Datengeschwindigkeit
• Wahrheitsgehalt der Daten
• Extraktion von Datenwerten
• Datenintegration
• Datenqualitätssicherung
• Datensicherheit
• Datenschutzbedenken

Managed SIEM-Services sind sowohl für kleine und mittlere Unternehmen („KMUs“) als auch für große Organisationen geeignet. Für KMUs, denen es an Ressourcen und Fachwissen fehlt, um ihre Sicherheitsumgebung effektiv zu verwalten und zu überwachen, ist ein managed SIEM-Service eine kosteneffiziente Lösung zur Stärkung ihrer Sicherheitslage. Unternehmen mit komplexen IT-Infrastrukturen und höheren Sicherheitsanforderungen können von der Skalierbarkeit, den fortschrittlichen Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen und der Rund-um-die-Uhr-Überwachung durch die managed SIEM-Services nur profitieren.

Anbieter von managed SIEM-Lösungen bieten in der Regel Preismodelle an, die anhand von Faktoren wie dem Umfang der benötigten Dienste, dem Volumen der überwachten Daten und der Komplexität der IT-Umgebung des Unternehmens festgelegt werden. Zu den gängigen Preisstrukturen gehören abonnementbasierte Modelle mit monatlichen oder jährlichen Gebühren, nutzungsbezogene Modelle, bei denen die Kosten mit der Menge der verarbeiteten Daten skalieren, und gestaffelte Preise entsprechend der Tiefe der angebotenen Sicherheitsdienste. Einige Anbieter erheben auch Einrichtungs- und Anpassungsgebühren für kundenspezifische Dienste bzw. zusätzliche Gebühren für Zusatzfunktionen wie Feeds zu  Bedrohungsdaten oder Unterstützung bei Zwischenfällen.

• Implementieren Sie automatisierte Tools zur Konfigurationsverwaltung
• Verwenden Sie Versionskontrollsysteme für Konfigurationen.
• Führen Sie regelmäßig Prüfungen und Vergleiche von Konfigurationen anhand einer Baseline durch
• Setzen Sie strenge Prozesse zum Änderungsmanagement um
• Verwenden Sie eine unveränderliche Infrastruktur zur Vermeidung von Abweichungen durch unveränderliche Serverinstanzen

Die NIST-SP-Richtlinien geben detaillierte Anforderungen und Standards vor, die Unternehmen bei der Entwicklung, Implementierung und Wartung effektiver SIEM-Lösungen unterstützen, welche den bewährten Verfahren der Branche und den gesetzlichen Vorschriften entsprechen. Die Einhaltung der NIST-SP-Richtlinien ist für Unternehmen, die ihre Sicherheitslage verbessern, Risiken mindern und ihre Fähigkeiten zur Reaktion auf Vorfälle verbessern möchten, von entscheidender Bedeutung.

Die Unveränderlichkeit verbessert die Infrastrukturverwaltung , indem sichergestellt wird, dass die Infrastrukturkomponenten nach der Bereitstellung unverändert bleiben. Dieser Ansatz verhindert Konfigurationsabweichungen und nicht autorisierte Änderungen, was zu mehr Stabilität und Sicherheit in der gesamten Infrastruktur führt. Die Unveränderlichkeit vereinfacht die Bereitstellungsprozesse, erleichtert die Skalierung und steigert die Zuverlässigkeit, indem sie konsistente und vorhersehbare Umgebungen schafft. Des Weiteren fördert die Unveränderlichkeit eine bessere Versionskontrolle, mindert das Fehlerrisiko und rationalisiert die Fehlerbehebungsprozesse im Lebenszyklus der Infrastrukturverwaltung.

• Verarbeitung großer Datenmengen, die von verschiedenen Komponenten generiert werden
• Sicherstellung der Zuverlässigkeit und der Datenqualität für genaue Erkenntnisse
• Integration verschiedener Tools zur Überwachung und Beobachtbarkeit des gesamten Stacks
• Verwaltung von Sicherheitsaspekten in einer Cloud-basierten Lösung zur Beobachtbarkeit
• Effektive Fehlerbehebung bei Leistungsproblemen mit umsetzbaren Erkenntnissen
• Bewältigung der Komplexität verteilter Systeme für umfassende Transparenz
• Ausgleich des Bedarfs an Echtzeitüberwachung mit minimaler Beeinträchtigung der Systemleistung
• Skalierung der Beobachtungspraktiken entsprechend dem Wachstum des Systems und Datenteams
• Einbindung bewährter Verfahren für das Störfallmanagement und -reaktion
• Ausrichtung der Beobachtungsmaßnahmen auf die Benutzererfahrung und die Geschäftsziele

Die NIST-SIEM-Anforderungen und -Standards werden in der Regel entsprechend den technologischen Veränderungen, Cybersicherheitsbedrohungen und bewährten Verfahren aktualisiert. Das NIST empfiehlt grundsätzlich, Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich der SIEM-Anforderungen zum Schutz vor sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen und Sicherheitslücken, regelmäßig zu überprüfen und zu aktualisieren.

Telemetriedaten spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Beobachtbarkeit , da sie Echtzeiteinblicke in die Leistung und das Verhalten von Systemen bieten. Mithilfe dieser Daten lassen sich verschiedene Kennzahlen wie Antwortzeiten, Fehlerraten und Ressourcenauslastung verfolgen, was zur Problemerkennung, Leistungsoptimierung und Gewährleistung der Zuverlässigkeit beiträgt. Durch die Erfassung von Telemetriedaten aus verschiedenen Quellen innerhalb eines Systems erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick zur Funktionsweise ihrer Anwendungen und Infrastruktur . Daraus resultieren eine verbesserte Beobachtbarkeit und umsetzbare Erkenntnisse für verbesserte Entscheidungsprozesse.

Die Einhaltung der NIST-SIEM-Anforderungen und -Standards ist sowohl zur Erfüllung gesetzlicher als auch unternehmensinterner Compliance-Anforderungen, wie beispielsweise des NIST Cybersecurity Framework (CSF), unerlässlich. Bei der Erfüllung von Compliance-Anforderungen ist zu beachten, dass diese oftmals nur eine Grundvoraussetzung darstellen, jedoch nicht garantieren, dass die Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor böswilligen Akteuren angemessen sind. Die Einhaltung der NIST-Richtlinien ist eine Grundvoraussetzung für die Ausrichtung der Sicherheitsmaßnahmen an bewährten Verfahren der Informationssicherheit.

Im Gegensatz zu anderen Integrations-Frameworks zeichnet sich das OIF durch seine Ausrichtung auf Flexibilität, Interoperabilität und Erweiterbarkeit aus. Anders als herkömmliche Integrations-Frameworks, die eher starr und geschlossen sind, fördert das OIF über offene Standards und APIs die problemlose Integration mit einer Vielzahl von Systemen und Tools. Dieser Ansatz ermöglicht eine größere Anpassungsfähigkeit, Skalierbarkeit und nahtlose Konnektivität zwischen den verschiedenen Anwendungen, Datenquellen und Systemen von Drittanbietern. Mit der Betonung auf Offenheit und Zusammenarbeit befähigt das OIF Unternehmen zur schnellen Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen und zur Nutzung der Leistungsfähigkeit moderner Anwendungen, Cloud-Computing und künstlicher Intelligenz für erweiterte Funktionalität und effizientere Geschäftsprozesse.

• Fachkenntnisse in den Bereichen Anwendungsintegration, Datenintegration, Cloud-Computing und Softwareentwicklung.
• Vertrautheit mit der Anbindung verschiedener Systeme, kundenspezifischer Integration und Datenquellen.
• Kenntnisse über moderne Anwendungen, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Drittanbietern.

Zu den Herausforderungen im Bereich der operativen Intelligenz zählen die Datenintegration aus verschiedenen Quellen, die Sicherstellung der Datengenauigkeit, die Datenverarbeitung in Echtzeit und die Schaffung einer effektiven Datenvisualisierung für umsetzbare Erkenntnisse. Darüber hinaus sehen sich Unternehmen oft mit Herausforderungen konfrontiert, wenn es um die Einführung neuer Technologien, die Wahrung der Datensicherheit und die Ausrichtung von operativen Intelligence-Initiativen auf strategische Geschäftsziele geht.

Künstliche Intelligenz (KI) automatisiert die Datenanalyse, bietet Einblicke in Echtzeit, erleichtert die vorausschauende Wartung und steigert die betriebliche Effizienz. Durch die Nutzung von  KI -Technologien wie maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen können operative Intelligenz -Plattformen große Datenmengen aus verschiedenen Quellen, einschließlich historischer und Echtzeitdaten, verarbeiten, um verwertbare Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen zu gewinnen. KI-Algorithmen können außerdem bei der Erkennung von Mustern, Trends und Anomalien innerhalb der Daten helfen, sodass Unternehmen ihre Betriebsabläufe optimieren und operative Exzellenz erbringen können.

Beispiele für Polymorphismus in Java sind die Methodenüberschreibung, wobei eine Unterklasse eine spezifische Implementierung einer bereits in ihrer Oberklasse definierten Methode bereitstellt, sowie die Methodenüberladung, bei der Methoden innerhalb der gleichen Klasse den gleichen Namen, jedoch unterschiedliche Parameter haben. In Python zeigt sich Polymorphismus in der Funktionsüberladung, bei der sich Funktionen gleichen Namens je nach Anzahl oder Art der Parameter unterschiedlich verhalten können, und in der Operatorüberladung, bei der sich Operatoren je nach den von ihnen bearbeiteten Operanden unterschiedlich verhalten können.

PCF kann Hybrid-Cloud -Umgebungen effektiv unterstützen, indem es eine einheitliche Plattform zur Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen in öffentlichen und privaten Clouds bietet. Mit PCF können Unternehmen die Flexibilität hybrider Umgebungen einsetzen, um die Ressourcennutzung zu optimieren, die Skalierbarkeit zu erhöhen und die betriebliche Effizienz insgesamt zu verbessern.

Polymorphie in der Datenanalyse und Datenwissenschaft bringt bedeutende Vorteile, da sie die Erstellung von flexiblen und wiederverwendbaren Codes zur Anpassung an verschiedene Datentypen und -strukturen ermöglicht. Eine effizientere Verarbeitung unterschiedlicher Datensätze erhöht die Skalierbarkeit und Modularität von Datenanalyseprozessen. Durch den Einsatz von Polymorphie können Datenanalysten generische Algorithmen schreiben, die auf verschiedenen Datentypen operieren, ohne dass eine explizite Typüberprüfung nötig ist, wodurch die Wartung des Codes vereinfacht und die Wiederverwendbarkeit des Codes gefördert wird. Darüber hinaus erleichtert Polymorphie die Implementierung von Vererbungshierarchien, was die Organisation des Codes und die Verwaltung komplexer Datenstrukturen begünstigt, die üblicherweise in der Datenwissenschaft zum Einsatz kommen.

Mit PCF können sich Entwickler auf die Entwicklung und Programmierung ihrer Microservices beschränken , ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur sorgen zu müssen. PCF unterstützt Funktionen wie Service-Discovery, Lastausgleich und automatische Skalierung, wodurch die Bereitstellung und der Betrieb von Microservices rationalisiert werden. Des Weiteren unterstützt PCF kontinuierliche Bereitstellungspraktiken, sodass Teams schnell und effizient Updates für ihre auf Microservices basierenden Anwendungenbereitstellen können. Insgesamt steigert PCF die Agilität, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Microservices-Architektur und erleichtert es Unternehmen, diesen modernen Ansatz der Anwendungsentwicklung zu übernehmen und davon zu profitieren.

In der objektorientierten Programmierung dient die Vererbung dazu, Attribute und Methoden einer existierenden Klasse an eine neue Klasse zu vererben. Dieses Konzept ist von Bedeutung, da es die Wiederverwendbarkeit von Code fördert, Redundanz reduziert und die Bildung einer Hierarchie zwischen Klassen begünstigt. Die Vererbung ermöglicht die Bildung von Eltern-Kind-Beziehungen, wodurch Unterklassen das Verhalten ihrer Oberklassen erweitern oder überschreiben können. Das Ergebnis ist eine besser organisierte und effizientere Codestruktur, welche die Wartung und Skalierung von Softwareprojekten erleichtert.

• Kompatibilität der Cloud-Infrastruktur
• Komplexität bei der Verwaltung von Cloud-Plattform -Ressourcen
• Komplizierte Anwendungsentwicklung und -bereitstellung
• Sicherstellung der nahtlosen Integration mit verschiedenen Cloud-Plattformen
• Effiziente Verwaltung von Leistungsmetriken und Anwendungsinstanzen
• Bewältigung von Sicherheitsfragen in Bezug auf Benutzerkonten und persönliche Daten
• Effiziente Verwaltung von kontinuierlicher Bereitstellung und Lastausgleich
• Optimierung der Anwendungsleistung bei Cloud-nativen Anwendungen und Containern

Bei der Implementierung von PCF auf verschiedenen Cloud-Plattformen wie Google Cloud, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und weiteren sowie bei der Gewährleistung einer reibungslosen Anwendungsmigration in die Cloud-Umgebung können sich Herausforderungen ergeben.

• Apache Kafka
• Amazon Kinesis
• Apache Flink
• Spark SQL
• Apache Hadoop
• Google Cloud
• Tableau
• Power BI

Bei der traditionellen Datenanalyse werden historische Daten zur Erkennung von Trends und zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung ausgewertet. Die Echtzeitanalyse hingegen konzentriert sich darauf, Daten zu analysieren , sobald sie erzeugt werden, um sofortige Einblicke zu erhalten und rasche Entscheidungsprozesse zu ermöglichen. Die Echtzeit-Big-Data-Analyse kombiniert die Geschwindigkeit der Echtzeitanalyse mit den riesigen Datenbeständen großer Datensätze, wodurch sofortige Einblicke in große, komplexe Datensätze geliefert werden.

Maschinelles Lernen erleichtert automatisiertes Modelltraining und Vorhersagen in Echtzeit. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens können Unternehmen gewaltige Datenmengen in Echtzeit analysieren, wertvolle Erkenntnisse extrahieren, Muster erkennen und sofortige prädiktive Entscheidungen treffen. Algorithmen des maschinellen Lernens sind fähig, sich anzupassen und spontan aus neuen Daten zu lernen, wodurch sich die Genauigkeit und Effizienz von Echtzeitanalysen fortlaufend steigert. Diese dynamische Eigenschaft des maschinellen Lernens erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenverarbeitung in Echtzeit und befähigt Unternehmen, angesichts der sich rasant wandelnden Datenströme umgehend verwertbare Erkenntnisse abzuleiten und fundierte Entscheidungen zu treffen.

SecOps und DevOps sind zwei unterschiedliche, aber sich ergänzende Disziplinen innerhalb des IT-Betriebs. Während sich DevOps auf die Beschleunigung des Softwareentwicklungsprozesses durch Förderung der Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams ausrichtet, definiert SecOps die Sicherheitspraktiken des Unternehmens als Ganzes. Aus der Kombination dieser beiden Disziplinen entsteht DevSecOps, d. h. die Praxis, die Sicherheit von Anwendungen während des gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu gewährleisten, was auch den Code selbst einschließt.

Zu den für SecOps unverzichtbaren Instrumenten gehören Tools für Sicherheitsinformationen und Ereignismanagement (SIEM), Threat-Intelligence, Endpoint Detection and Response (EDR), Schwachstellenmanagement, Analyse des Netzwerkverkehrs und Tools zur kontinuierlichen Überwachung. Mit diesen Tools können Sicherheitsteams potenzielle Bedrohungen proaktiv abwehren, effizient auf Vorfälle reagieren und ein starkes Sicherheitsniveau im gesamten Unternehmen wahren.

• Die Fehlerbaumanalyse dient der visuellen Darstellung der verschiedenen Faktoren, die zu einem Problem beitragen.
• Bei der Auswirkungsanalyse werden die Folgen oder Auswirkungen eines Ereignisses oder Problems untersucht, um die Ursache für das betreffende Ergebnis zu ermitteln.
• Die Faktorenanalyse dient dazu, spezifische Faktoren bzw. Ereignisse zu untersuchen, die direkt zum Auftreten eines Problems oder Ereignisses beitragen.
• Streudiagramme stellen die Beziehung zwischen zwei Variablen dar und helfen bei der Identifizierung von Mustern oder Korrelationen, die Aufschluss über die zugrunde liegende Ursache eines Problems geben können.
• Die Pareto-Analyse, auch bekannt als die 80-zu-20-Regel, ist eine Technik zur Priorisierung potenzieller Ursachen, bei der die wichtigsten, für die meisten Probleme oder Anliegen verantwortlichen Faktoren ermittelt werden.
• Ursache-Wirkungs-Diagramme, auch Ishikawa- oder Fischgrät-Diagramme genannt, kategorisieren die potenzielle Ursache eines Problems in verschiedene Zweige bzw. Kategorien, was die Identifizierung der Grundursache erleichtert.

Threat-Intelligence dient der Identifizierung und dem Verständnis potenzieller Bedrohungen, wie Cyber- oder physische Sicherheitsrisiken. Die Security-Intelligence hingegen umfasst ein breiteres Spektrum, einschließlich der Threat-Intelligence, schließt aber auch das Erfassen von Informationen über Sicherheitsrisiken, Schwachstellen und die allgemeine Sicherheitsposition ein. Threat-Intelligence fließt in die Security-Intelligence ein, indem sie konkrete Erkenntnisse über potenzielle Risiken liefert, die zur Entwicklung effektiverer Sicherheitsstrategien und Abwehrmaßnahmen zum Schutz vor verschiedenen Bedrohungen beitragen.

• Ein engagiertes Sicherheitsteam
• Ein sorgfältig ausgearbeiteter Plan zur Vorfallsreaktion 
• Erweiterte Sicherheitstools, wie SIEM
• Kontinuierliche Echtzeit-Überwachung von Netzwerkverkehr, Systemprotokollen und Benutzeraktivitäten
• Regelmäßige Bewertung der Sicherheitsrisiken von Systemen und Anwendungen
• Automatisierte Sicherheitsprozesse und Arbeitsabläufe
• Laufende Schulungen zum Sicherheitsbewusstsein

• Datenerfassung
• Datenverarbeitung
• Bedrohungserkennung
• Vorfallsreaktion
• Threat Intelligence
• Berichterstellung und Visualisierung
• Compliance-Überwachung
• Automatisierung und Orchestrierung
• Analyse des Benutzerverhaltens
• Integrationsfähigkeit

Sicherheitsteams können ihre Behebungsmaßnahmen durch die Implementierung von Automatisierungstools zur schnelleren Identifizierung und Beseitigung von Sicherheitslücken, die Durchführung regelmäßiger Schulungen zu aktuellen Sicherheitstrends, die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen, die Nutzung von Bedrohungsdaten und Risikobewertungen zur proaktiven Erkennung und Priorisierung von Risiken, die Überprüfung von Vorfällen zu Lernzwecken sowie die Zusammenarbeit mit externen Sicherheitsexperten und die Einführung kontinuierlicher Überwachungssysteme zur Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf Bedrohungen in Echtzeit verbessern.

Künstliche Intelligenz ist für die Sicherheitsaufklärung von entscheidender Bedeutung, denn sie verbessert die Erkennung von Bedrohungen, automatisiert Reaktionsmaßnahmen und ermöglicht eine vorausschauende Analyse potenzieller Bedrohungen. KI-Algorithmen können große Datenmengen analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren. Auf diese Weise können Sicherheitsteams Cyberbedrohungen effizienter aufspüren und darauf reagieren. Des Weiteren können KI-Technologien bei der Identifizierung von Schwachstellen, der Vorhersage von Sicherheitsrisiken und bei der Bereitstellung umsetzbarer Informationen zur Verbesserung der allgemeinen Cybersicherheitslage beitragen.

Die wichtigsten Komponenten einer wirksamen SLA:

• Definieren Sie klar und deutlich die zu erbringenden Dienstleistungen und die Verantwortlichkeiten der beteiligten Parteien.
• Legen Sie spezifische Metriken bzw. Leistungskennzahlen (KPI) fest, wie Reaktionszeit, Betriebszeit und Lösungszeit.
• Setzen Sie klare, messbare Ziele für jede Kennzahl, um die Verantwortlichkeit zu gewährleisten.
• Geben Sie genau an, wie die Leistung gemessen, berichtet und überprüft werden soll.
• Legen Sie Schritte zur Eskalation von Problemen fest, die nicht innerhalb des vereinbarten Zeitrahmens behoben werden.
• Definieren Sie ganz klar die Funktionen und Verantwortlichkeiten des Dienstleisters und des Auftraggebers.
• Stellen Sie sicher, dass die Dienstleistungsvereinbarung den einschlägigen Gesetzen und Vorschriften entspricht und legen Sie eine Verwaltungsstruktur fest.
• Klären Sie, wie Änderungen der Vereinbarung gehandhabt und kommuniziert werden sollen.
• Legen Sie die Bedingungen für die Kündigung der Vereinbarung durch eine der beiden Parteien fest.
• Bestimmen Sie etwaige Leistungsgutschriften oder Strafen für die Nichteinhaltung der vereinbarten Leistungsstufen.

• Identifizierung von Bedrohungen und Schwachstellen anhand von Bewertungen
• Priorisierung der Bedrohungen und Schwachstellen anhand des Risikos
• Entwicklung eines Behebungsplans
• Implementierung von Patches oder Fixes
• Durchführung von Tests, um die Wirksamkeit der Behebungsmaßnahmen sicherzustellen
• Mitteilung des Fortschritts an die relevanten Interessengruppen
• Kontinuierliche Überwachung auf neue Bedrohungen und Schwachstellen.

Die Sicherheitsbehebung dient der Identifizierung und Behebung von Bedrohungen und Sicherheitslücken, um weitere Sicherheitsverstöße zu verhindern und den Aktionsradius eines Angriffs zu begrenzen. Die Vorfallsreaktion ist der gesamte Prozess zur Bewältigung von Sicherheitsvorfällen, nachdem sie eingetreten sind. Bei der Behebung von Sicherheitslücken handelt es sich um die Behebung der zugrundeliegenden Probleme zur Stärkung der Sicherheit, während sich die Vorfallreaktion mit der Eindämmung, Untersuchung und Behebung von Sicherheitsverstößen oder -vorfällen befasst.

Ein bemerkenswerter Trend ist der Einsatz von generativer KI zur Automatisierung von SLA-Managementprozessen, um die Genauigkeit zu erhöhen und den manuellen Aufwand zu verringern. Darüber hinaus rückt die Integration von Leistungskennzahlen und Key-Performance-Indicators ( KPIs) in SLAs zunehmend in den Vordergrund, was eine bessere Messung der Servicequalität und der Einhaltung der Kundenerwartungen ermöglicht.

Cloud-Services haben die SLAs durch erhöhte Serviceverfügbarkeit und Skalierbarkeit ebenfalls revolutioniert. Hinzu kommt, dass die Ausrichtung auf Kundenerfahrungen und klare Erwartungen die Gestaltung effektiverer SLAs begünstigt, die sich an den Bedürfnissen der Kunden orientieren. Der technologische Fortschritt und der Wandel hin zu kundenorientierten Praktiken prägen die Zukunft der Dienstleistungsvereinbarungen.

Wie bei jeder kollaborativen Aktivität sind Kommunikationsfähigkeiten unerlässlich. Ähnlich wie bei jedem sicherheitsorientierten Ansatz ist die Vertrautheit mit den Sicherheits- und DevSecOps-Prinzipien für alle Beteiligten unabdingbar. Die wichtigste und oftmals übersehene Fähigkeit ist die Wachstums- oder Lernbereitschaft – Teams müssen neue Frameworks und Ansätze für ihre technische Aufgabe übernehmen, was das Erlernen neuer Fähigkeiten oder das Aufgeben alter Gewohnheiten erfordern kann.

Unternehmen wurden bisher von der Herausforderung, ihre Informationsinfrastruktur zu erweitern, zurückgehalten. Der Wechsel in die Cloud bedeutet jedoch einen greifbaren Mehrwert für ihre Aussichten. Hier sind einige Vorteile:

• Agilität und Geschwindigkeit
  Mit der Cloud beschränkt sich die Beschaffung von neuem Inventar und Speicherplatz auf wenige Tage oder sogar Stunden, was Unternehmen die nötige Agilität verleiht, um auf ein sich schnell veränderndes technologisches Umfeld zu reagieren.
• Operative Effizienz
  Cloud-Lösungen machen Teams produktiver. In verteilten Teams beseitigt die Cloud regionsspezifische Abhängigkeiten und bildet somit die Grundlage für eine bessere Zusammenarbeit.
• Sicherheit
  Die meisten gängigen Cloud-Lösungen verfügen über robuste integrierte Sicherheitsprogramme.
• Gebündelte Dienste
  Cloud-Anbieter packen nützliche Funktionen wie Disaster-Recovery, automatische Protokollierung, Überwachung und kontinuierliche Bereitstellung als Teil ihrer Lösung in ein Paket.
• Höhere Ressourcenverfügbarkeit
  Cloud-Systeme mit begrenzten Ausfallzeiten versprechen eine höhere Ressourcenverfügbarkeit, was wiederum zu einer besseren Ressourcenauslastung und Kundenzufriedenheit führt.
• Kosteneinsparungen
  Bei großen Volumina sinkt der Einheitspreis von Servern im Vergleich zu heimischen Rechenzentren merklich. Das Pay-as-you-use-Modell bietet die Flexibilität, der saisonalen Nachfrage entgegenzuwirken und die Leistung je nach Bedarf des Unternehmens zu erhöhen bzw. zu verringern.

Zu den beliebten SIEM-Anwendungsfällen gehören:

Compliance – Optimieren Sie den Compliance-Prozess, um die Vorschriften bezüglich Datensicherheit und Datenschutz einzuhalten. Um beispielsweise den PCI DSS einzuhalten, den Datensicherheitsstandard für Händler, die Kreditkarteninformationen von ihren Kunden sammeln, überwacht SIEM den Netzwerkzugriff und die Transaktionsprotokolle innerhalb der Datenbank, um sicherzustellen, dass kein unbefugter Zugriff auf Kundendaten stattgefunden hat.

Reaktion auf Vorfälle – Erhöhen Sie die Effizienz und Zeitnähe der Reaktion auf Vorfälle. Wenn eine Sicherheitsverletzung entdeckt wird, können SecOps-Teams mithilfe von SIEM-Software schnell feststellen, wie der Angriff in die Sicherheitssysteme des Unternehmens eingedrungen ist und welche Hosts oder Anwendungen von der Verletzung betroffen waren. SIEM-Tools können sogar durch automatisierte Mechanismen auf diese Angriffe reagieren.

Schwachstellen-Management – Testen Sie Ihr Netzwerk und Ihre IT-Infrastruktur proaktiv, um mögliche Einfallstore für Cyberangriffe zu erkennen und zu beseitigen. SIEM-Software-Tools sind eine wichtige Datenquelle für die Entdeckung neuer Schwachstellen, zusammen mit Tests auf Netzwerkschwachstellen, Mitarbeitermeldungen und Herstellerankündigungen.

Bedrohungsdaten – Arbeiten Sie eng zusammen, um Ihre Anfälligkeit für Advanced Persistent Threats (APTs) und Zero-Day-Bedrohungen zu verringern. SIEM-Software-Tools bieten einen Rahmen für das Sammeln und Analysieren von Protokolldaten, die innerhalb Ihres Anwendungs-Stacks erzeugt werden. Mit UEBA können Sie Insider-Bedrohungen proaktiv aufdecken.

Die Cloud-Infrastruktur besteht aus der Hard- und Software, die zur Unterstützung von Cloud-Diensten für Kunden benötigt wird. Sie umfasst drei Hauptmodelle:

• Private Cloud: Ausschließlich von einer einzelnen Organisation genutzt. Eine private Cloud-Infrastruktur kann von IT-Mitarbeitern vor Ort oder einem externen Anbieter verwaltet werden und bedingt, dass Unternehmen in ihre eigene Hardware investieren.
• Öffentliche Cloud: Wird von Drittanbietern wie Google Cloud, AWS und Microsoft Azure betrieben und beruht auf einem mandantenfähigen Modell. Kunden zahlen pro Nutzung für Speicherplatz und Rechenleistung.
• Hydrid-Cloud: Kombiniert private und öffentliche Cloud-Umgebungen, wobei sich sensible Daten auf privaten Servern speichern lassen, während weniger kritische Anwendungen in der öffentlichen Cloud ausgeführt werden.

Fördern Sie eine Kultur der Zusammenarbeit, die sich auf gemeinsam genutzte Daten stützt. Wenn sich alle Beteiligten auf die Wahrheit einigen können, ist die Bereitschaft zur Zusammenarbeit größer. Integrieren Sie frühzeitig Sicherheitspraktiken und automatisieren Sie soviel wie möglich, sodass DevSecOps nicht nur als zusätzliche Arbeitsbelastung empfunden wird.

Die Anwendungsmigration bezeichnet den Prozess, bei dem eine Anwendung mitsamt den zugehörigen Daten und Hostservern von einer Umgebung in eine andere verschoben wird. Da eine zunehmende Zahl von Unternehmen öffentliche und private Cloud-Infrastrukturen nutzt, bezieht sich die Anwendungsmigration häufig auf die Migration von Unternehmensanwendungen von lokalen Servern in private, öffentliche oder hybride Cloud-Umgebungen.

Die Herausforderungen hierbei sind die Unterschiede zwischen der ursprünglichen Umgebung und der Zielumgebung, die Änderungen an den Funktionen oder der Architektur der Anwendung bedingen können. Ungewohnte Sicherheits- und Compliance-Herausforderungen erfordern eventuell, dass das Unternehmen neue Tools und Fähigkeiten zur Sicherung von Anwendungen und Daten entwickelt. Unternehmen, die eine Anwendungsmigration ohne definierte Strategie verfolgen, müssen damit rechnen, dass ihre Projekte zum Scheitern verurteilt sind.

Unternehmen, die auf die Herausforderungen der Anwendungsmigration vorbereitet sind, finden eine Reihe möglicher Strategien und Software-Tools, die den Prozess der Anwendungsmigration erleichtern und sichern.

Sie können den Erfolg anhand verschiedener KPIs messen, z. B. der Erkennungsrate von Schwachstellen, MTTD/MTTR, Zeitaufwand für die Einhaltung von Richtlinien und benötigte Ressourcen sowie Effizienz der Teamzusammenarbeit. Da DevSecOps-Praktiken die Ausbreitung von Tools reduzieren können, werden Ihnen wahrscheinlich auch Verbesserungen beim Budget, der Datenausbreitung und der Alarmermüdung auffallen.

Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM):

• Verwenden Sie eine Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC).
• Überprüfen Sie regelmäßig die Berechtigungen nach dem Prinzip der geringsten Privilegien.

Datenverschlüsselung:

• Verschlüsseln Sie Daten sowohl bei der Übertragung als auch bei der Speicherung und verwenden Sie Tools wie AWS KMS oder Azure Key Vault für die Schlüsselverwaltung.

Netzwerksicherheit:

• Nutzen Sie Virtual Private Clouds (VPCs) und Sicherheitsgruppen zur Kontrolle des Datenverkehrs.
• Überwachen Sie den Netzwerkverkehr auf verdächtige Aktivitäten.

Überwachung und Protokollierung:

• Aktivieren Sie eine ausführliche Protokollierung und verwenden Sie Tools wie SIEM-Lösungen (Security Information and Event Management) zur Überwachung.
• Stellen Sie Alarme für potenzielle Sicherheitsvorfälle ein.

Reaktion auf Vorfälle und Wiederherstellung:

• Erarbeiten und testen Sie einen Plan zur Reaktion auf Vorfälle.
• Sichern Sie regelmäßig wichtige Daten und testen Sie Wiederherstellungsprozesse.

Patch-Management:

• Aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Software und implementieren Sie automatisierte Patches.
• Führen Sie Schwachstellenanalysen und Penetrationstests durch.

Compliance und Governance:

• Halten Sie die branchenspezifischen Compliance-Anforderungen ein und führen Sie regelmäßige Audits durch.API-Sicherheit:

API-Sicherheit:

• Sichern Sie APIs mit einer Authentifizierung, verwenden Sie API-Gateways und richten Sie Web Application Firewalls (WAFs) ein.

Container-Sicherheit (falls zutreffend):

• Wenden Sie Container-Sicherheitspraktiken an, wie das Scannen von Bildern und die Verwendung sicherer Orchestrierungs-Tools wie Kubernetes.

Die Gartner 5-R – Rehost, Refactor, Revise, Rebuild und Replace – sind ein hervorragender Ausgangspunkt für die Wahl einer Cloud-Migrationsstrategie. Hier eine kurze Zusammenfassung:

Rehost

Beim Rehosting, das auch als „Lift-and-Shift“ bezeichnet wird, werden die vorhandenen Datenanwendungen einfach auf Cloud-Servern neu bereitgestellt. Dies eignet sich besonders für Anfänger, die noch nicht an die Bereitstellung von Arbeitslasten in der Cloud gewöhnt sind, sowie für Systeme, bei denen Codeänderungen extrem schwierig sind.

Refactor

Beim Refactoring, das auch als „lift, tinker, and shift“ bezeichnet, werden einige Optimierungen und Änderungen für die Cloud vorgenommen und ein Platform-as-a-Service-Modell (PaaS) verwendet. Dabei bleibt die Kernarchitektur der Anwendungen unverändert, aber es kommen cloudbasierte Frameworks und Tools zum Einsatz.

Revise

Bei diesem Ansatz werden vor der Migration in die Cloud Änderungen an Architektur und Code durchgeführt. Ziel hierbei ist es, die Anwendung für die vollständige Nutzung der Cloud-Dienste zu optimieren, z. B. durch wesentliche Änderungen des Codes.

Rebuild

Ähnlich wie Revise in seinem Big-Bang-Ansatz, verwirft Rebuild die bestehende Codebasis zugunsten einer neuen. Beispielsweise die Umstellung von Java auf .NET. Dies ist ein zeitaufwändiger Prozess und wird nur eingesetzt, wenn ein Konsens darüber besteht, dass die bisherige Lösung den veränderten Geschäftsanforderungen nicht gerecht wird.

Replace

Mit dieser Strategie wird eine bestehende native Anwendung auf eine herstellerbasierte Anwendung eines Drittanbieters migriert. Die Daten der bestehenden Anwendung werden in das neue System migriert, aber alles andere wird erneuert.

Cloud-Migration ist der Prozess, bei dem Anwendungen, Daten und andere Komponenten, die auf Servern innerhalb eines Unternehmens gehostet werden, in eine Cloud-basierte Infrastruktur verschoben werden.

Einige der führenden Cloud-Anbieter sind Amazon AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform. Diese Anbieter stellen nicht nur die Hardware zur Verfügung, sondern bieten auch eine Vielzahl umfangreicher Anwendungen und Dienste für kontinuierliche Integration, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und vieles mehr. Die Cloud-neutralen Produkte von Sumo Logic lassen sich problemlos in die meisten führenden Cloud-basierten Lösungen integrieren.

Bei dem Active Directory handelt es sich um ein spezielles Software-Tool für Administratoren und Sicherheitsmanagement-Teams von Windows-Domain-Netzwerken zur Verwaltung und Bereitstellung von Netzwerkänderungen sowie Änderungen an System- oder Sicherheitsrichtlinien für alle mit der Domäne verbundenen Rechner bzw. definierten Gruppen von Benutzern oder Endpunkten. Active Directory verwendet eine einzigartige Methodik zur Strukturierung von Netzwerkobjekten, mit der Netzwerkadministratoren Änderungen auf organisierte und rationalisierte Weise bereitstellen können, ohne jedes Objekt einzeln ändern zu müssen.

Die meisten Unternehmen sind entweder bereits in die Cloud verlagert oder befinden sich im Prozess der Migration.

Cloud-Computing bietet zwar viele Vorteile, hat aber auch seine Tücken , wenn die Cloud-Prozesse nicht gesichert sind. Wenn Ihre Mitarbeiter beispielsweise aus der Ferne tätig sind und ihre persönlichen Geräte für den Zugriff auf sensible arbeitsbezogene Daten verwenden, ist das Risiko, Opfer von Cyberangriffen zu werden, größer. Gleiches gilt für Mitarbeiter, die öffentliche Netzwerke anstelle von sichereren privaten Netzwerken nutzen.

Cloud-basierte Umgebungen bieten viele verschiedene Angriffspunkte. Die Sicherung dieser Bereiche setzt eine bessere Übersicht sämtlicher Endpunkte voraus. Die schnelle Einführung der Cloud muss mit einer überzeugenden Sicherheitsstrategie einhergehen, um auf die sich entwickelnde Bedrohungslandschaft zu reagieren und wichtige Unternehmensressourcen effektiv zu schützen.

Selbst erfolgreiche Cloud-Migrationsstrategien sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, komplexe, miteinander verflochtene Anwendungen zu entwirren und einen begrenzten Einblick in die ursprüngliche Computing-Umgebung zu erlangen.

Allzu oft führen Cloud-Computing-Initiativen nicht zu den erwarteten Ergebnissen. Mitunter gerät das gesamte Unterfangen ins Stocken oder die Leistungsfähigkeit von Anwendungen in der Cloud ist so gering, dass sie „repatriiert“, d. h. zurück in die ursprüngliche Umgebung verlagert werden müssen.

Um einen erfolgreichen Wechsel von On-Premises zu Cloud-Computing zu unterstützen, stellen wir Ihnen hier acht bewährte Methoden für die Migration in die Cloud unter Verwendung einer Plattform zur Aggregation und Analyse von Maschinendaten vor:

• Planung der Migration
• Festlegung wichtiger KPIs
• Überwachung der Anwendungsleistung
• Validierung der Sicherheit
• Gewährleistung der Einhaltung
• Benchmarking und Optimierung
• Kodifizierung von Überwachungsabläufen
• Sicherstellung der Datenportabilität und Interoperabilität

Sumo Logic kann Anwendungs- und Infrastrukturdaten – Azure-Protokolle und Metriken – zur Überwachung zusammenführen:

• Aktivitätsprotokolle – Protokolle auf Abonnementebene mit Einblicken in Vorgänge, die mit Ressourcen in Ihrem Abonnement durchgeführt werden, z. B. die Erstellung einer virtuellen Maschine oder das Löschen einer Logik-App.
• Diagnoseprotokolle – Protokolle auf Ressourcenebene mit Einblick in Vorgänge, die innerhalb einer Ressource selbst ausgeführt wurden, wie etwa das Abrufen eines Geheimnisses aus einem Key Vault.
• Metriken – Leistungsstatistiken für verschiedene Ressourcen und das Betriebssystem in einer virtuellen Maschine.

Sumo Logic ist mit Azure Monitor integriert, sodass Benutzer ein umfassendes Bündel von Azure-Diensten überwachen können.

Der Wechsel in die Cloud ist ein großes Vorhaben, egal ob es sich um Rehosting, Replatforming oder Refactoring handelt. Um sicherzustellen, dass alles funktioniert und eine kategorische Verbesserung gegenüber der Zeit vor der Migration gegeben ist, müssen KPIs festgelegt werden.

Im Folgenden finden Sie einige KPIs, anhand derer sich die Ziele der Cloud-Migration operationalisieren lassen:

• Sowohl Dauer- als auch Spitzenauslastung des Servers, ausgedrückt in % der Werte vor der Migration.
• Verfügbarkeit der Anwendungen (Verfügbarkeits-SLAs), ausgedrückt in % der Werte vor der Migration.
• Vergleich der neuen Metriken mit dokumentierten Benchmarks vor der Migration. Anwendungen, die Spitzen- und Tiefstwerte bei der Nutzung aufweisen, müssen mehrere und/oder saisonale Basiswerte dokumentiert und festgelegt werden, die nach der Migration als Benchmarks dienen.

Ihre KPIs für die Cloud-Migration können in spezifischere Kennzahlen aufgeschlüsselt werden. Allerdings führt die Verfolgung von Kennzahlen ohne Festlegung der wesentlichen Basiskennzahlen zu subjektiven Annahmen.

Plattformprotokolle liefern detaillierte Diagnose- und Audit-Informationen für Azure App Service-Ressourcen und die Azure Cloud Services-Plattform, von der sie abhängen.

Microsoft Azure-Dienste erzeugen drei Kategorien von Plattformprotokollen, die jeweils unterschiedliche Aktionen aufzeichnen:

• Azure Active Directory meldet Änderungen in Azure AD und Anmeldeaktivitäten.
• Aktivitätsprotokolle zeichnen Azure Service Health-Ereignisse und Vorgänge auf, die mit einer Azure-Ressource durchgeführt werden, z.B. die Erstellung einer virtuellen Maschine.
• Ressourcenprotokolle erfassen Vorgänge, die in einer Azure-Ressource ausgeführt werden, z. B. die Abfrage einer Datenbank oder das Schreiben in einen Storage-Bucket.

Sowohl die Observability-Lösung von Sumo Logic als auch Amazon CloudWatch sind Cloud-basierte Überwachungs- und Beobachtungstools, unterscheiden sich aber in einigen wesentlichen Aspekten voneinander:

1. Datenquellen jenseits von AWS: Sumo Logic kann Protokolle, Metriken und Traces aus einer Vielzahl von Datenquellen aus Multi-Cloud- und On-Premises-Umgebungen sammeln und analysieren. Sumo Logic bietet eine zentralisierte Plattform für eine umfassende Beobachtung, die Ihnen tiefe Einblicke in die Leistung Ihrer Anwendungen und Infrastruktur gewährt. Amazon CloudWatch hingegen erfasst und analysiert hauptsächlich Metriken und Protokolle von AWS-Diensten.
2. Integrationen und vorgefertigte Visualisierungen: Sumo Logic bietet eine breite Palette an Integrationen mit Tools und Plattformen von Drittanbietern. Benutzer können die Vorteile von über 175 Anwendungen nutzen, die sofort einsatzbereite Dashboards für die beliebtesten Webserver, Datenbanken und andere gängige Datenquellen zur Verfügung stellen. Amazon CloudWatch verfügt über weniger Integrations- und Dashboard-Anpassungsoptionen als Sumo Logic.
3. Erweiterte Analytik: Die robuste Suchabfragesprache von Sumo Logic bietet Teams eine umfangreiche Operator-Bibliothek und benutzerfreundliche Suchvorlagen zur schnellen Filterung von Erkenntnissen und Ergebnissen in Echtzeit. Identifizieren und prognostizieren Sie Anomalien in Echtzeit mit der Ausreißererkennung und ermitteln Sie die Ursachen mit LogReduce®- und LogCompare-Musteranalysen. Amazon CloudWatch bietet zwar auch Alarm- und Benachrichtigungsfunktionen, doch Sumo Logic verfügt über mehr Alarmfunktionen.

Auch wenn sowohl Sumo Logic als auch Amazon CloudWatch leistungsstark sind, bietet die Plattform von Sumo Logic dennoch eine robuste Beobachtungsfunktion für Unternehmen, die sofortige Transparenz für AWS und andere Datenquellen benötigen.

Active Directory vereinfacht nicht nur die Verwaltung von Gruppen von Netzwerkobjekten, sondern bietet in Form von AD DS auch wichtige Sicherheitsdienste. Diese Dienste umfassen:

• Domänendienste – übernimmt die Authentifizierung der Benutzeranmeldung und bietet Suchfunktionen, verwaltet die Interaktionen zwischen Benutzern bzw. Domänen und speichert Daten an einem zentralen Ort.
• Rechteverwaltung – unterbindet den unbefugten Zugriff oder Diebstahl digitaler Inhalte und schützt das geistige Eigentum.
• Zertifikatsdienste – verwaltet die Erstellung, Zuweisung und Überwachung von Sicherheitszertifikaten.
• Lightweight Directory Services – verwendet das LDAP-Protokoll zur Unterstützung verzeichnisfähiger Anwendungen.
• Directory Federation Services – bietet Single-Sign-On-Services, um den Benutzerzugriff auf Webanwendungen zu optimieren.

In der DevOps-Welt gibt es viele Diskussionen zum Unterschied zwischen Monitoring und Observability. Monitoring ist per Definition der Prozess des Sammelns, Analysierens und Nutzens von Daten zur Überwachung verschiedener Systeme. Observability hingegen nutzt alle Daten aus Protokollen, Metriken und Traces, um Entwicklungsteams bei der Erkennung und Behebung von Problemen zu unterstützen. Observability konzentriert sich auf das Verständnis des Kontexts aller Metriken und des internen Zustands Ihrer Infrastruktur.

Einfach ausgedrückt: Monitoring erfasst und zeigt Daten an, und Observability bedeutet, den Zustand des Systems durch Inputs und Outputs zu verstehen.

Auch wenn der spezifische Umfang je nach Branche, Unternehmensgröße und gesetzlichen Anforderungen variieren kann, sind hier einige allgemeine Bereiche aufgeführt, die bei einem Audit zur Einhaltung von Sicherheitsvorschriften abgedeckt werden sollten:

• Aktuelle Sicherheitsrichtlinien, Verfahren und Vorgaben sowie die Historie von Sicherheitsvorfällen
• Zugangskontrollen, einschließlich der Verwaltung des Benutzerzugriffs, Authentifizierungsmechanismen, Passwortrichtlinien und Aufgabentrennung.
• Netzwerksicherheitskontrollen, einschließlich Firewalls, Intrusion Detection and Prevention-Systeme und Netzwerksegmentierung.
• Datenschutzmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, Datenklassifizierung, Datenspeicherung und Datenschutzkontrollen.
• Verfahren und Prozesse zur Reaktion auf Vorfälle, einschließlich der Berichterstattung und Analyse von Vorfällen.
• Physische Sicherheitskontrollen, wie z. B. Zugangskontrollsysteme, Überwachung und Sicherheitsmonitoring
• Security Awareness und Schulungsprogramme für Mitarbeiter
• Verfahren zur Verwaltung von Anbietern, einschließlich Due-Diligence-Verfahren, vertragliche Verpflichtungen und fortlaufende Überwachung der Sicherheitskontrollen von Anbietern.
• Einhaltung relevanter branchenspezifischer Vorschriften wie HIPAA, GDPR, PCI DSS oder SOX, je nach Branche und geografischem Standort.

Wenn ein Audit ansteht, sorgt die Sumo Logic-Plattform für mehr Transparenz, strafft den Audit-Prozess und gewährleistet die fortlaufende Einhaltung verschiedener Sicherheitsvorschriften und -rahmenwerke auf folgende Weise:

• Zentralisierung und Erfassung eines breiten Spektrums von Unternehmensdaten, unabhängig von deren Ursprung, wodurch Unternehmen befähigt werden, diese Daten zu überwachen und zu nutzen.
• Bereitstellung verschiedener Datentypen mit 100-prozentiger Transparenz und Visualisierung in ansprechenden, konfigurierbaren Dashboards für Echtzeitüberwachung und -einsichten.
• Durch die Verwendung von Abfragesprachen zur Erstellung von Filtern und Suchparametern lassen sich beliebige Daten jederzeit finden – unabhängig von der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder internen Sicherheitskontrollen.
• Nutzung von Analysen durch maschinelles Lernen, um Audit-Prozesse zu verbessern und zu rationalisieren und die Einhaltung von Vorschriften durch Tools wie unser PCI-Dashboard zu beschleunigen.
• Kosteneffiziente Datenspeicherung, die Zertifizierungen wie SOC2 Typ II, HIPAA, PCI Service Level 1 Provider und ein gemäßigt autorisiertes  FedRAMP -Angebot aufrechterhält.
• Echtzeitüberwachung eingehender Daten und Sicherheitskontrollen, um Anomalien zu erkennen, die auf Sicherheitsrisiken, Cyberbedrohungen, Schwachstellen, Sicherheitsbedrohungen oder Nichteinhaltung von Vorschriften hindeuten könnten.

Zahlreiche Datenintegrationen und sofort einsatzbereite Anwendungen , die sämtliche Daten ordnungsgemäß erfassen und katalogisieren.

Als Cloud-native SaaS-Lösung hat Sumo Logic schon früh in seiner Unternehmensgeschichte strategisch auf AWS gesetzt. Im Jahr 2021 wurde Sumo Logic zum AWS ISV Partner of the Year ernannt und damit unser jahrzehntelanges Engagement gewürdigt, Kunden bei der Innovation auf AWS voranzutreiben. Unsere Lösung unterstützt Unternehmen dabei, ihre AWS-Migrationen zu beschleunigen, die AWS-Infrastruktur zuverlässig zu überwachen und Leistungsprobleme zu diagnostizieren und zu beheben. Mehr über die Erfolgsgeschichten unserer Kunden zur AWS-Überwachung erfahren Sie hier.

Darüber hinaus haben wir uns im Laufe der Jahre verschiedene AWS-Service-ready-Bezeichnungen verdient. Bezeichnungen wie AWS-Lambda-Ready-Partner und AWS-Graviton-Ready-Partner zeigen unser technisches Engagement für die Förderung von bewährten Verfahren für Unternehmen, die ihre Investitionen in AWS ausbauen.

Die konkreten Regeln können je nach dem verwendeten Audit-Rahmenwerk oder Standard variieren, es gibt jedoch einige universell gültige Regeln.

Die Auditoren müssen während des gesamten Auditprozesses ihre Unabhängigkeit und Objektivität wahren, den Prozess mit einem vollständigen Bericht gründlich dokumentieren und sich an einen anerkannten Compliance-Rahmen oder -Standard wie ISO 27001, NIST Cybersecurity Framework, PCI DSS oder branchenspezifische Vorschriften halten.

Der Prüfungsumfang sollte klar definiert sein, einschließlich der zu prüfenden Systeme, Prozesse und Bereiche des Unternehmens. Audits sollten einen risikobasierten Ansatz verfolgen, bei dem Bereiche mit höherem Risiko für eine detaillierte Sicherheitsbewertung identifiziert und priorisiert werden. Anschließend wird eine repräsentative Probe von Systemen, Prozessen oder Transaktionen für die Prüfung ausgewählt, anstatt jedes einzelne Element zu prüfen.

Um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, benötigen Unternehmen schnellen Zugriff auf Erkenntnisse aus ihren AWS-Diensten, z. B. Klarheit darüber, ob ein Anwendungsproblem Instanzen in bestimmten Regionen oder Verfügbarkeitszonen beeinträchtigt. Die AWS-Überwachung ist für eine optimale Anwendungsleistung von zentraler Bedeutung.

Die Herausforderung? Eine einheitliche Ansicht Ihrer Konten, Regionen und Services für die AWS-Überwachung zu erhalten, kann sich als schwierig erweisen. Sumo Logic vereinfacht die AWS-Überwachung, indem es Ihnen einen klaren, einheitlichen Gesamtüberblick über Ihre AWS-Umgebung bietet.

Mit einer einheitlichen Ansicht für die AWS-Überwachung können Sie die Fehlerbehebung effektiver angehen. Unsere Technologie zur Ursachenanalyse unterstützt Teams bei der Visualisierung von anormalen Ereignissen, die über mehrere AWS-Dienste hinweg von Interesse sind. Mit dem Root Cause Explorer können Benutzer zugehörige Protokolle detailliert einsehen, um die Ursache von Vorfällen zu ermitteln. Diese Funktionen helfen Unternehmen, die Betriebszeit zu maximieren und die Behebung von Vorfällen zu beschleunigen.

Die Sicherheit von Webanwendungen ist aus verschiedenen Gründen wichtig:

Zum Schutz sensibler Daten: Anwendungen verarbeiten und speichern häufig sensible Benutzerdaten. Eine wirksame Anwendungssicherheit hilft, diese Informationen vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl oder Missbrauch zu schützen.

Vermeidung von unberechtigtem Zugriff: Anwendungen können ein Einfallstor für Angreifer sein, um sich unberechtigten Zugang zu Systemen oder Netzwerken zu verschaffen. Dies wird als Sicherheitsschwachstelle bezeichnet. Durch die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen, wie etwa Lösungen für Anwendungssicherheit, können nur autorisierte Benutzer auf die Anwendung und ihre Ressourcen zugreifen.

Behebung von Schwachstellen: Tools und Praktiken für die Anwendungssicherheit, einschließlich sicherer Codierungstechniken, regelmäßiger Schwachstellenbewertungen und Penetrationstests, helfen bei der Erkennung und Behebung dieser Schwachstellen, bevor sie von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden.

Aufrechterhaltung des Rufs und des Vertrauens des Unternehmens: Indem Unternehmen der Anwendungssicherheit Priorität einräumen, demonstrieren sie ihre Verpflichtung, Benutzerdaten vor Sicherheitsverletzungen zu bewahren, das Vertrauen der Kunden zu fördern und ein positives Markenimage zu pflegen.

Einhaltung von Vorschriften: Für viele Branchen gelten spezifische Sicherheitsvorschriften und -standards, die Unternehmen einhalten müssen. Die Implementierung robuster Maßnahmen zur Anwendungssicherheit gewährleistet die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und -standards und trägt zur Vermeidung von Strafen oder rechtlichen Verpflichtungen bei.

Absicherung gegen Angriffe: Durch die Behebung von Schwachstellen und die Implementierung von Sicherheitskontrollen können Unternehmen das Risiko erfolgreicher Angriffe und deren mögliche Auswirkungen auf ein Minimum reduzieren.

Die Funktionen von Sumo Logic für Protokollaggregation, maschinelles Lernen und Mustererkennung bieten Unternehmen detaillierte Überwachungstransparenz in AWS-Bereichen, um die Anwendungsüberwachung und -leistung zu verwalten, die Sicherheit von AWS-Cloud-Umgebungen zu wahren und die internen und externen Standards für Cloud-Computing einzuhalten.

Integrationen sehen

Der Zweck eines Sicherheits-Compliance-Audits ist die Beurteilung und Bewertung der Einhaltung bestimmter Sicherheitsstandards, Vorschriften oder Rahmenwerke durch ein Unternehmen. Im Wesentlichen wird damit die Frage beantwortet, inwieweit Ihre aktuellen Sicherheitskontrollen die Anforderungen an Sicherheit und Datenschutz der zu schützenden Werte erfüllen.

Neben der Bewertung der Konformität hilft das Cybersicherheits-Audit bei der Erkennung potenzieller Sicherheitslücken, Schwachstellen und Risiken, bewertet die Effektivität der Sicherheitskontrollen und -maßnahmen eines Unternehmens, überprüft die Existenz und Angemessenheit sicherheitsbezogener Richtlinien, Verfahren und Dokumentationen und stellt sicher, dass Unternehmen die rechtlichen und regulatorischen Anforderungen der jeweiligen Branche erfüllen.

Auf diese Weise trägt ein Cybersicherheits-Audit zur Verbesserung der allgemeinen sicherheitstechnischen Lage eines Unternehmens bei und ist ein Beweis für dessen Engagement, seine Vermögenswerte vor potenziellen Bedrohungen und Risiken zu schützen.

Compliance-Risikomanagement bezieht sich auf die Identifizierung, Bewertung und Minderung von Risiken in Bezug auf die Nichteinhaltung von Gesetzen, Vorschriften, Branchenstandards und internen Sicherheitsrichtlinien in einem Unternehmen. Es handelt sich dabei um einen fortlaufenden Prozess, der Engagement, Ressourcen und einen proaktiven Ansatz voraussetzt, um sicherzustellen, dass ein Unternehmen rechtskonform arbeitet. Außerdem müssen systematische Ansätze und Kontrollen eingeführt werden, um die Einhaltung der gesetzlichen und behördlichen Vorschriften zu gewährleisten.

Durch ein effektives Management der Compliance-Risiken können Unternehmen rechtliche und finanzielle Belastungen reduzieren, ihren Ruf schützen, Vertrauen bei den Stakeholdern aufbauen und ein nachhaltigeres und ethischeres Geschäftsumfeld schaffen.

Um den zahlreichen Bedrohungen der Anwendungssicherheit effektiv entgegenzuwirken, können Softwareentwicklungsunternehmen die folgenden wichtigen Schritte befolgen, um sicherzustellen, dass sie über die erforderlichen Tools und Prozesse verfügen:

Durchführung einer Sicherheitsbewertung: Beginnen Sie mit einer Bewertung des aktuellen Stands der Anwendungssicherheit in Ihrem Unternehmen. Führen Sie eine umfassende Sicherheitsbewertung durch, um Anfälligkeiten, Schwachstellen und Lücken in den bestehenden Prozessen und Tools zu identifizieren. Diese Bewertung kann Codeüberprüfungen, Sicherheitstests, Schwachstellen-Scans und Penetrationstests einbeziehen.

Festlegung einer Sicherheitsrichtlinie: Legen Sie eine klare und umfassende Sicherheitsrichtlinie fest, die den Ansatz des Unternehmens in Bezug auf die Anwendungssicherheit darlegt. Die Richtlinie sollte Funktionen und Verantwortlichkeiten, Richtlinien zur zulässigen Nutzung, Maßnahmen zur Reaktion auf Vorfälle sowie Standards und bewährte Verfahren festlegen, die während des gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu befolgen sind.

Implementierung sicherer Entwicklungspraktiken: Fördern Sie sichere Kodierungspraktiken innerhalb des Entwicklungsteams. Schulen Sie die Entwickler in Richtlinien zur sicheren Kodierung, zur Verwendung von APIs und zu allgemeinen Sicherheitsschwachstellen. Ermutigen Sie Codeüberprüfungen und Paarprogrammierung, um Sicherheitsprobleme frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben.

Einführung von Sicherheitstests: Führen Sie regelmäßige Sicherheitstests als integralen Bestandteil des Lebenszyklus der Softwareentwicklung ein. Hierzu können Techniken wie statische Code-Analysen, dynamische Tests der Anwendungssicherheit (DAST) und interaktive Tests der Anwendungssicherheit (IAST) gehören. Setzen Sie automatisierte Tools zur Unterstützung von Schwachstellen-Scans ein und stellen Sie sicher, dass die Sicherheitstests regelmäßig durchgeführt werden.

Implementierung von sicherem Konfigurationsmanagement: Stellen Sie die sichere Konfiguration von Anwendungen und zugehörigen Komponenten sicher. Befolgen Sie branchenübliche bewährte Verfahren und Härtungsrichtlinien für Webserver, Datenbanken, Betriebssysteme und andere Infrastrukturkomponenten. Überprüfen Sie die Konfigurationen regelmäßig und aktualisieren Sie sie bei Bedarf.

Einrichtung von Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle: Erarbeiten Sie einen soliden Plan zur Reaktion auf Vorfälle, um Sicherheitsvorfälle effektiv zu bewältigen. Definieren Sie Funktionen und Zuständigkeiten, richten Sie Kommunikationskanäle ein und schulen Sie die zuständigen Mitarbeiter in den Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle. Führen Sie regelmäßig praktische Übungen durch, um die Reaktionsfähigkeit auf Vorfälle zu testen.

Ständige Fortbildung und Sensibilisierung: Sicherheit ist eine gemeinsame Verantwortung. Durchführung kontinuierlicher Sicherheitsschulungen und Sensibilisierungsprogramme für sämtliche am Softwareentwicklungsprozess beteiligten Mitarbeiter. Hierzu gehören Entwickler, Prüfer, Projektmanager und Systemadministratoren. Unterrichten Sie das Team über neue Sicherheitsbedrohungen, bewährte Verfahren und Aktualisierungen.

Engagement in der sicheren Verwaltung von Drittanbietern: Bewerten Sie das Sicherheitsniveau von Drittanbietern und Partnern, die zum Softwareentwicklungsprozess beitragen. Setzen Sie vertragliche Sicherheitsanforderungen fest, führen Sie eine Due-Diligence-Prüfung durch und bewerten Sie regelmäßig deren Sicherheitspraktiken, um die Übereinstimmung mit den Standards Ihres Unternehmens sicherzustellen.

Aufrechterhaltung aktueller Sicherheitskenntnisse: Verfolgen Sie Sicherheitsnachrichten, Veröffentlichungen und Community-Ressourcen, um über die jüngsten Sicherheitsbedrohungen und bewährte Verfahren informiert zu bleiben. Beteiligen Sie sich an Sicherheitsgemeinschaften, nehmen Sie an Konferenzen teil und fördern Sie den Wissensaustausch unter den Teammitgliedern. Auf diese Weise bleibt das Unternehmen immer auf dem neuesten Stand in Bezug auf die sich entwickelnden Sicherheitsherausforderungen.

Durchführung regelmäßiger Audits und Überprüfungen: Führen Sie regelmäßig Sicherheitsaudits und -überprüfungen durch, um die Effektivität der implementierten Sicherheitsmaßnahmen einzuschätzen. Dies umfasst die Überprüfung von Sicherheitsprotokollen, Zugriffskontrollen und Systemkonfigurationen. Ziehen Sie externe Sicherheitsexperten für unabhängige Bewertungen hinzu, um zusätzliche Erkenntnisse und Empfehlungen zu erhalten.

Indem Sie diese Schritte befolgen, können Softwareentwicklungsunternehmen eine solide Grundlage für die Bewältigung von Bedrohungen der Anwendungssicherheit schaffen. Diese Bemühungen erfordern ein proaktives und wachsames Vorgehen, um eine kontinuierliche Anpassung der Tools, Prozesse und Praktiken an die sich entwickelnden Sicherheitsrisiken zu gewährleisten.