一目でわかる成果
課題
規制対象のフィンテックプラットフォームとして、法定通貨とデジタル資産市場にまたがって事業を展開するOpenPaydは、スピードとセキュリティという2つの相反する要求の間で板挟みになっていました。
OpenPaydは急速に成長しており、新しい市場、新しいエンジニアリングチーム、そしてその下で拡張する完全なクラウドベースのマイクロサービスアーキテクチャを備えていました。セキュリティと運用ツールは分散していて、増加する需要に対応できませんでした。
セキュリティが最大の打撃を受けました。複数のポイントツール全体でイベントを相関させる中央集約的な方法がなく、システムの依存関係を理解したり、脅威に先手を打つことができませんでした。調査には数十のダッシュボード間でのピボットが必要でした。コンプライアンスはほぼ手動で、監査ログの収集だけで2人が2週間かかりました。環境は成長し続けましたが、可視性は向上しませんでした。
プラットフォームおよびセキュリティ部門のディレクターであるMariya Harsevaは、Sumo Logic導入前の状況を次のように述べています。「Sumo Logicを導入する前は、統一された一元化されたオブザーバビリティプラットフォームがなかったため、データを相関させてシステムの依存関係を理解することが困難でした。当社のアプローチは主に対応的であり、調査にはかなりの時間がかかりました。パターンの明確な可視性がなければ、正確なインサイトと結論を導き出すことは課題でした。」
OpenPaydは、当面のセキュリティとコンプライアンスのニーズに対応しながら、ビジネスとともに成長できるプラットフォームが必要でした。理想的なソリューションは、複数の管轄区域にわたるコンプライアンスをサポートし、最終的にテクノロジー部門全体のすべてのチームに、環境全体で何が起きているかについて単一の高速ビューを提供することになります。
そして、彼らはSumo Logicでそれを実現しました。
ソリューション
OpenPaydはSumo Logicを採用して、2つの直面する問題を解決しました。セキュリティ監視の一元化と、多管轄区域の監査全体でのコンプライアンスの簡素化です。クラウドインフラ全体からのデータを一元化されたプラットフォームに取り込むことで、Sumo Logic SIEMはチームがガバナンスを損なうことなく迅速に動くために必要な統一された可視性を提供しました。
しかし、この関係はすぐにソリューション購入以上のものになりました。当初から、Sumo Logicチームはプラットフォームが実際の価値を提供することを確認するためにOpenPaydと密接に協力し、この協力は今日まで続いており、過去5年間で深まったパートナーシップがあります。
Harsevaにとって、そのパートナーシップの質はテクノロジーと同じくらい重要でした。「Sumo Logicチームに真のパートナーを見出しました。彼らのドキュメント、専門知識、ガイダンスは、当社の成功に重要な役割を果たしました。当社のカスタマーサクセスマネージャーは、当社との強い信頼関係を構築し、前に進み、当社の目標を達成するために必要な適切なリソースへのアクセスを確保することを一貫して確認しています。」
Mariya Harseva
プラットフォーム・セキュリティ部長
成果
テクノロジー部門全体のための単一プラットフォーム
OpenPaydの環境が完全なマルチクラウドアーキテクチャに進化するにつれて、Sumo Logicもそれとともに進化しました。セキュリティとコンプライアンスソリューションとして始まったものが、テクノロジー部門全体のための単一のペインオブグラスになりました。
その変革の規模は、プラットフォームが今日どのように使用されているかに示されています。初期段階では、Sumo Logicは主にコンプライアンスと監査ツールであり、Azureにデプロイされ、小規模なセキュリティチームによって使用されていました。今日では、マルチクラウド本番環境、リアルタイムセキュリティ運用、パフォーマンス監視、ゼロダウンタイムデプロイメントにまたがる、テクノロジー部門全体の運用バックボーンです。
セキュリティと運用全体のリアルタイム可視性
スピードはOpenPaydのSumo Logicジャーニーのあらゆる段階での決定的な成果です。高速な可視性。高速な検知。高速な調査。高速な配信。SLAが譲歩できず、脅威が待てない規制対象のフィンテック環境では、Sumo Logicはチームが問題が顧客に到達する前に行動するために必要なリアルタイム認識を提供します。
セキュリティチームは現在、Sumo Logic導入前のベースラインと比較して、平均検知時間（MTTD）と平均対応時間（MTTR）を80%削減して運用しており、アナリストはセキュリティ調査ごとにおよそ2時間を節約しています。これらのメトリクスは、プラットフォームがテクノロジー部門全体をサポートするように拡張されても一貫性を保っています。
Harsevaにとって、対応的から積極的への転換は基本的なものでした。「Sumo Logicを採用して以来、当社のセキュリティ態勢は、主に対応的なものから積極的に管理され、インテリジェンス主導のものへと転換しました。Sumo Logicが導入されたことで、環境全体にわたる統一されたリアルタイム可視性が得られるようになりました。これにより、異常を早期に検知し、システムの動作を理解し、潜在的な脅威がエスカレートする前に対応する能力が大幅に向上しました。最も意味のある成果には、より迅速なインシデント検知と解決、改善された根本原因分析、およびSLAを維持することへの確信の向上が含まれます。」
スケールでのコンプライアンスとガバナンス
OpenPaydが新しい市場と規制環境に拡大するにつれて、Sumo Logicはコンプライアンス戦略の重要な部分を果たしています。かなりの手動作業が必要だったプロセスは、現在大幅に短縮されています。かつて2人が2週間かかった監査ログ収集は、現在1日で完了できます。
規制要件はより複雑になっており、データの主権と地域ガバナンスに関連するものが含まれます。プラットフォームはそれらに対応するようにスケーリングされ、GCPとAzure環境全体で一貫した監視を提供しています。
データの主権はOpenPaydがコンプライアンスについてどのように考えるかの中心になりつつあります。「規制要件は、データがどこに保存され、処理され、アクセスされるかについてのより強い制御をますます要求しています」とHarsevaは述べています。「地域のコンプライアンスを維持することは、ガバナンスだけでなく、顧客の信頼を保つためにも不可欠です。Sumo Logicは、分散環境全体で一元化されたオブザーバビリティと一貫したセキュリティ監視を実現するのに役立ち、コンプライアンスと運用効率を維持しながら問題を迅速に検知する能力を向上させています。」
信頼、スケーラビリティ、成長を通じたビジネス価値
経営幹部の観点からは、OpenPaydでのSumo Logicの価値はセキュリティメトリクスだけでなく、ビジネス全体に表れています。より迅速な検知と積極的なインシデント解決により、検知されない問題が顧客に影響を与える可能性が低減され、クライアントと規制当局の信頼が強化されます。成長するマルチクラウド環境全体での一貫した監視は、エンジニアリングチームとセキュリティチームが複雑さの相応の上昇なしにビジネスを成長させることができることを意味します。
「一元化されたオブザーバビリティは、高度に分散された高性能インフラストラクチャを運用するための重要な実現要因になりました」とHarsevaは述べています。「これにより、エンジニアリングチームとセキュリティチームは、オーバーヘッドやリスクの比例的な増加なしに運用をスケーリングできます。」
Harsevaはそれを制約から実現要因への転換として位置付けています。「セキュリティとオブザーバビリティをプラットフォームに組み込むことで、新しい機能のリリースと新しい市場への参入における摩擦を軽減しながら、コンプライアンスと回復力を維持します。最終的に、これは持続可能なビジネス拡張をサポートする安全な基盤を作成し、それを制約するのではなく。」
DojoAIを使用した、より自動化されたインテリジェントなSOC
強固なオブザーバビリティの基盤を構築したOpenPaydは、次の進化段階に焦点を当てています。それは、リアクティブな監視からプロアクティブなAI駆動型オペレーションへの移行です。プラットフォームの複雑性が増し続ける中、チームはDojoAIを、認知的負荷を軽減し、調査を加速させ、グローバルなフィンテックプラットフォームが求めるプロアクティブなセキュリティ体制を実現するための重要な次のステップと見なしています。
Harsevaにとって、AIはOpenPaydが構築したオブザーバビリティプラットフォームの上に自然に積み重ねられる次のレイヤーです。「AIは、環境の規模と複雑性が増し続ける中で、セキュリティ戦略の重要な要素になりつつあります。従来のリアクティブなアプローチはもはや十分ではありません。私たちは、AIを活用して可視性を向上させ、意思決定を加速させ、運用効率を高めることに注力しています。」とHarsevaは述べています。
DojoAIの影響は、チームが日々の業務をどのように行うかに最も顕著に現れるでしょう。「DojoAIは、チームがリアクティブな監視からより予測的でインテリジェントなオペレーションへの移行を支援すると考えています。分析を自動化し、調査を加速させる能力により、インシデント対応時間を大幅に短縮できます。AIはまた、シグナルを優先順位付けし、異常をより早期に特定することで認知的負荷を軽減し、エンジニアリングチームとセキュリティチームが反復的な運用タスクではなく、戦略的な改善により多くの時間を費やすことができるようにします。」とHarsevaは述べています。
