セキュリティと運用チームは、これまで以上に多くのテレメトリを収集しており、AIがその曲線を加速させています。IDCの予測によると、世界は2028年に393.9ゼタバイトのデータを生成し、2024年の149ゼタバイトから増加し、AIと機械学習のワークロードがその成長の大部分を占めています。
この成長は難しいトレードオフを強いられます。すべてを取り込めば、その分の料金が発生します。積極的にフィルタリングすれば、重要なシグナルを見落とすリスクがあります。断片化されたソース、接続されていないツール、手動調査は選択をさらに難しくし、すべてのステップでノイズを追加し、対応を遅くし、コストを増加させます。
チームは長い間、すべての運用データを取り込み、後で分析する計画でデフォルトを設定してきました。このデフォルトは、このスケールでのインジェストとストレージのコストに対抗することはできなくなりました。さらに悪いことに、低品質なテレメトリの量が多いほど、ビジネス価値を追加することに失敗するだけではありません。生成AIと大規模言語モデルがそのデータで実行できることを積極的に制限します。
言い換えれば、より多くのデータは自動的により良い答えを意味しません。より悪い答えを意味することもあります。
コストが発生する前にどのデータが価値があるかを決定する
ほとんどのチームは、テレメトリについての決定をすでに取り込まれて保存された後に行い、コストが沈み、ノイズがシグナルと混在しています。その呼び出しを行うより良い瞬間は、データが作成される瞬間です。
これがデータパイプラインの背景にあり、Sumo LogicのIntelligent Operations Platformの次の進化です。Sumo Logicは15年間、テレメトリの収集、変換、ルーティングを管理してきており、今日、プラットフォームを実行している数千のセキュリティと運用チームのために、1日あたりほぼ7エクサバイトのデータを取り込み、分析しています。
データパイプラインは、ライフサイクル全体にAIを組み込み、チームがテレメトリの価値を表示される瞬間に決定でき、エンジニアが別の脆弱なスクリプトを維持する代わりにAIが大部分の分類を行います。
Sumo Logicは2026年9月22日にロンドンでこのビジョンを発表し、9月24日までのブース#823でさらに詳しく説明しています。
ビジョン、ピース・バイ・ピース
- ライブパイプラインプレビュー。パイプラインを流れるテレメトリのビジュアル、リアルタイムビュー。チームはノイズをフィルタリングし、ストレージ前により費用効果的なティアまたは外部の宛先にデータをルーティングできます。
- データパイプラインの概要。パイプラインの健全性（健全、問題、無効）の単一の概要ビュー、テレメトリタイプ別の総取り込み量、およびストレージ前に削減されたデータ量。
- AI支援構成。数時間かかっていたルール作成を自動化し、異常とフォーマットシフトをブラインドスポットが作成された後ではなく、発生時にフラグを立てます。
- インテリジェントパイプラインアシスタント。ルーティング、変換、またはドロップするものを推奨し、すべてのステップで人間が関与する状態で、すべての推奨事項をレビューして承認します。
- プラットフォーム中立パイプライン。Sumo Logicだけでなく、外部ツールとプラットフォームに向かうテレメトリに同じインテリジェント制御を拡張します。
- OpenTelemetry ネイティブ管理レイヤー。OpenTelemetryコレクターとパイプラインをグループ化、監視、構成、デプロイするための単一のペイン・オブ・グラス。AI支援構成が組み込まれています。
これらの機能は開発中です。可用性、タイミング、および機能は変更される可能性があり、一般提供までは方向性のあるものとして扱う必要があります。
1つのプラットフォーム、ギャップなし
このマーケットのほとんどのベンダーは、データを別のオブザーバビリティ製品またはSIEMに宛先として引き渡しています。オブザーバビリティプラットフォームはパイプライン機能を追加し始めており、テレメトリパイプラインはセキュリティテレメトリ処理を追加し始めています。Sumo Logicはそのギャップを埋める必要はありません。データパイプライン管理、オブザーバビリティ、およびSIEMはすでに1つのプラットフォームに存在するため、テレメトリを形成する同じシステムが分析し、保護します。
いくつかの原則がビジョンをガイドしています。
AIはライフサイクルに組み込まれており、インターフェースにボルトで固定されていません。多くのAIセキュリティツールはインターフェースと言語モデルで始まり、その後、データの問題をあなたに任せます。Sumo Logicは、代わりに収集、構成、ルーティングにAIを組み込んでいます。これは、エージェント型ツールを含む下流のAIが推論する良いデータを持っているかどうかを決定するレイヤーです。
人間がループに留まります。インテリジェントパイプラインアシスタントが推奨します。人々が決定します。これはあなたとの制御を保ち、本番テレメトリを静かにドロップまたは変更するシステムのガバナンスリスクを回避します。
追加のツールやエージェントはありません。別のポイントソリューションやコレクターエージェントを導入するよう求めるのではなく、既存のプラットフォームを拡張するというビジョンです。
チームへの影響
データが保存される前に行われるフィルタリング、マスキング、ルーティングの決定により、ノイズと重複に対する高額な分析層コストの支払いを回避でき、予算を解放して、以前はスキップせざるを得なかった高価値のテレメトリを取り込むことができます。
AI支援の設定により、かつてはエンジニアの貴重な時間を何時間も費やしていたルール作成と異常監視が自動化され、手書きのスクリプトと異なり、ソースやフォーマットが変わっても静かに破損することはありません。自動異常検出とフォーマットシフト検出により、パイプラインの問題が発生時に浮上し、調査中の数週間後ではなくなります。また、Sumo Logicではパイプライン管理、オブザーバビリティ、セキュリティが別々の製品ではないため、スタンドアロンツールを統合・保守することなく、このコントロールを実現できます。
よりクリーンで、より適切に構成されたテレメトリは、ストレージ料金での効果に留まりません。これは、DojoAIのエージェント（SOC Analyst Agentを含む）がLog AnalyticsおよびSIEMで推論する対象でもあるため、メリットは下流の検知と対応の高速化へと複合的に波及します。
次のステップ
初期段階のロールアウトはSumo Logicとクラウドストレージに流入するデータに焦点を当てていますが、これは出発点であり、最終目的地ではありません。計画されているプラットフォーム中立的なパイプラインとOpenTelemetry対応の管理層により、このコントロールはSumo Logic内に存在するデータだけに限定されません。スタックが進化するにつれて、目標はツールごとにデータ戦略を管理するのではなく、環境全体にわたって1つの一貫性のあるインテリジェントなコントロールポイントを実現することです。
Sumo Logicは、2026年9月22日～24日にロンドンで開催されるGartner Security and Risk Management Summitのブース#823で、Data Pipelinesビジョンについてさらに詳しく説明します。ライブパイプラインプレビューとデータパイプラインの概要を直接ご覧いただき、アップストリームデータコントロールがチームにもたらす可能性についてお話しします。
