Protokollanalyse-Software Ressourcen

Was ist der Unterschied zwischen Coralogix und anderen gehosteten Maschinendaten-Diensten?

Beim Betrachten der Daten auf der Log-Analyse Kategorieseite stechen mehrere Plattformen für Teams hervor, die eine starke Erkennung von Sicherheitsbedrohungen in Logs benötigen. Diese Lösungen helfen Organisationen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen, Signale über Umgebungen hinweg zu korrelieren und Vorfälle schneller durch Alarmierung, Anomalieerkennung und sicherheitsorientierte Analysen zu untersuchen. Siehe unten meine Top-Plattformliste:

Panther – Sicherheitsorientierte Log-Analyse, die für Detection Engineering entwickelt wurde. Stark für Cloud-SIEM-ähnliche Bedrohungserkennung, Alarmierung und regelbasierte Erkennungen über AWS, GCP und SaaS-Logs hinweg.

Datadog – Stark für Bedrohungserkennung, wenn Sie Sicherheitsüberwachung mit Observability integrieren möchten. Nützlich zur Korrelation von Log-Ereignissen mit Infrastruktur- und Anwendungsverhalten, um Anomalien und verdächtige Muster zu erkennen.

Sumo Logic – Hervorragend für zentralisierte Sicherheitsanalysen im großen Maßstab, mit starker Log-Suche, Dashboards und Alarmierung, die SOC-Workflows und Bedrohungsuntersuchungen unterstützt.

Dynatrace – Am besten für Unternehmen, die KI-gesteuerte Korrelation über Logs, Metriken und Traces hinweg wünschen, um Sicherheitsanomalien neben betrieblichen Problemen in komplexen Cloud-Umgebungen aufzudecken.

ManageEngine Log360 – Stark für compliance-gesteuerte Sicherheitsüberwachung und Log-Auditing. Eine gute Wahl, wenn SIEM-ähnliches Tracking, Reporting und Alarmierung für IT-Sicherheits- und Governance-Teams erforderlich sind.

Für diejenigen, die Log-Analyse für Sicherheit nutzen: Wo haben Sie den größten ROI gesehen – schnellere Erkennung, bessere Korrelation, reduzierte Fehlalarme oder einfachere Untersuchungen – und welche Plattform hat sich in der realen Bedrohungserkennung am besten bewährt?

Hallo G2-Community! Ich tauche ein in Log-Analyse-Software, die nicht nur Logs speichert, sondern sich auch nahtlos in Cloud-Überwachungssysteme integriert—APM, Infrastrukturüberwachung, Metriken, Traces und Alarmierungs-Workflows. Basierend auf der G2 Log-Analyse-Kategorie sind hier einige starke Anwärter:

Datadog: Datadog ist eine starke Wahl, da Logs, Metriken, Traces und Infrastrukturüberwachung alle in einer einheitlichen Plattform vereint sind. Es ist ideal, wenn Teams eine End-to-End-Überwachung mit Korrelation zwischen Log-Ereignissen und Leistungsproblemen über Cloud-Dienste hinweg wünschen.

New Relic: New Relic ist für Full-Stack-Überwachung gebaut und integriert Logs eng mit APM und Infrastrukturüberwachung. Es ist besonders nützlich für Teams, die möchten, dass Logs durchsuchbar und direkt im Kontext von Anwendungsleistung und Service-Gesundheit dargestellt werden.

Dynatrace: Dynatrace ist stark für Unternehmen, die eine tiefe Cloud-Überwachung mit automatischer Korrelation über Metriken, Traces und Logs hinweg wünschen. Es ist eine gute Wahl, wenn Teams KI-unterstützte Ursachenanalyse und einheitliche Überwachung in großen, komplexen Umgebungen benötigen.

Cloud-Überwachung + Log-Integration läuft normalerweise auf drei Dinge hinaus: native Korrelation über Logs/Metriken/Traces, zentrale Dashboards und Alarmierung sowie schnelle Ursachenanalyse-Workflows über Cloud-Dienste hinweg—Bereiche, in denen Datadog, New Relic und Dynatrace hervorstechen.