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Warum Sumo Logic?
Entdecken Sie, warum Sumo Logic besser abschneidet als Coralogix
Sumo Logic ist für ergebnisoffene Untersuchungen konzipiert und gibt Teams die Freiheit, ihre Daten durch schemalose Erfassung, leistungsstarke Abfragen und integrierte KI zu durchsuchen, zu analysieren und völlig neue Fragen an sie zu stellen.
Coralogix mag auf dem Papier einfacher erscheinen, doch sein Pipeline-gesteuerter Ansatz schränkt Suchanfragen oft ein und erfordert zusätzliche Konfigurationen, sobald sich Fragen – und Umgebungen – zwangsläufig ändern.
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Betriebliche Einfachheit bei skalierenden Umgebungen
Sumo Logic reduziert den laufenden Betriebsaufwand durch schemalose Datenerfassung und ein SaaS-Modell, das keinerlei Pipeline-Tuning oder ständige Rekonfiguration erfordert. Dies ermöglicht es Teams, neue Fragen zu untersuchen, sobald sich ihre Anforderungen ändern. Coralogix ist auf benutzerverwaltete Pipelines und Parsing-Regeln angewiesen, die bei jeder Änderung von Datenformaten und Anwendungsfällen aktualisiert werden müssen. Dies erhöht den betrieblichen Aufwand erheblich, sobald Umgebungen skalieren. | Sumo Logic | Coralogix |
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Freiheit bei der Suche und Flexibilität bei den Ermittlungen
Sumo Logic ermöglicht es Teams, Daten frei zu explorieren, mit flexiblen Abfragen über strukturierte und unstrukturierte Logs hinweg – selbst wenn neue Fragen erst nach der Datenerfassung aufkommen. Untersuchungen in Coralogix hängen stärker davon ab, wie Daten im Vorfeld analysiert und weitergeleitet wurden. Dies kann die Flexibilität einschränken, wenn neue oder unerwartete Probleme behoben werden müssen. | Sumo Logic | Coralogix |
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Entwickelt für ungeplante Fragen
Sumo Logic ist für Umgebungen konzipiert, in denen Teams nicht immer im Voraus wissen, was sie untersuchen müssen. Dies ermöglicht es, historische Daten für völlig neue Analysen wiederzuverwenden. Coralogix geht grundsätzlich davon aus, dass Daten um bekannte Anwendungsfälle herum strukturiert sind, was Anpassungen erforderlich machen kann, sobald neue Fragen aufkommen. | Sumo Logic | Coralogix |
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KI-gesteuerte Fehlersuche
Sumo Logic Dojo AI nutzt koordinierte, erklärbare KI-Agenten, um Untersuchungen aktiv zu leiten. Dies hilft Teams dabei, den Weg vom Alarm zur Lösung durch strukturierte Analysen und klare, in den Workflow eingebettete nächste Schritte zu verkürzen. Coralogix Olly AI konzentriert sich darauf, Antworten in natürlicher Sprache zu liefern und Erkenntnisse aus Observability-Daten hervorzuheben, während die tiefergehende Untersuchung und Problemlösung in der Regel weiterhin erfordern, dass Benutzer die zugrunde liegenden Daten manuell explorieren und verknüpfen. | Sumo Logic | Coralogix |
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Vorhersehbare Kosten für den realen Einsatz
Sumo Logic nutzt ein einheitliches Credit-Modell, das darauf ausgelegt ist, flexible Untersuchungen zu unterstützen, ohne dass bereits zum Zeitpunkt der Datenerfassung kostensensible Entscheidungen getroffen werden müssen. Coralogix nutzt ebenfalls ein einheitenbasiertes Modell, doch der Verbrauch wird stärker durch die Konfiguration der Pipelines beeinflusst. Dies kann eine intensivere operative Verwaltung erforderlich machen, sobald sich die Nutzung weiterentwickelt. | Sumo Logic | Coralogix |
Strong Weak
Leistungsstarke Logsuche
Die Abfragesprache von Sumo Logic und die patentierten LogReduce- und LogCompare-Funktionen ermöglichen die Suche in strukturierten und unstrukturierten Daten, von Metriken und Traces bis hin zu Logs, ohne Stichproben nehmen zu müssen.
Einheitliche Plattform
Die integrierte Log-Analyse-Plattform von Sumo Logic bietet eine einzige Lösung für Observability und Sicherheit.
Cloud-natives SIEM
Sumo Logic Cloud SIEM bietet Sicherheitsanalysten und SOC-Managern einen verbesserten Einblick in das gesamte Unternehmen, um den Umfang und den Kontext eines Angriffs genau zu erfassen. Optimierte Workflows sortieren automatisch Alarme, um bekannte und unbekannte Bedrohungen schneller zu erkennen.
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