Внедрение Microsoft Sentinel Data Lake для долгосрочного хранения

Внедрение Microsoft Sentinel Data Lake для долгосрочного хранения

22 февраля 2026 г.

Введение: растущая потребность в безопасном хранении данных

К 2026 году объем данных, генерируемых системами безопасности, сетями и приложениями, достигнет экспоненциального уровня. Сбор и анализ этих данных имеет решающее значение для обнаружения угроз, расследования инцидентов и поддержания вашего уровня безопасности. Однако хранение журналов безопасности в течение длительного времени представляет собой серьезные проблемы, в основном связанные со стоимостью и возможностью эффективного доступа и анализа [1].

Нормативы соответствия, такие как GDPR, LGPD, HIPAA и другие отраслевые правила, были развиты и теперь требуют от организаций вести журналы безопасности в течение все более продолжительных периодов времени, часто превышающих 90 дней, традиционно предлагаемых решениями по управлению информацией о безопасности и событиями (SIEM) для горячего хранения. Хранение этих данных в высокопроизводительном хранилище в течение многих лет может стать непомерно дорогим, вынуждая организации делать трудный выбор между соблюдением требований, возможностями проведения расследований и бюджетом [2].

Чтобы решить эту дилемму, Microsoft представила Microsoft Sentinel Data Lake, инновационное решение, которое позволяет организациям хранить огромные объемы данных безопасности со значительно меньшими затратами, не ставя под угрозу возможности быстрого поиска и анализа. Sentinel Data Lake легко интегрируется с Microsoft Sentinel, расширяя возможности хранения данных за пределы Log Analytics за счет использования недорогого, но все же доступного уровня хранения для запросов KQL (Kusto Query Language) [3].

Эта техническая и образовательная статья призвана помочь аналитикам безопасности, архитекторам данных и ИТ-администраторам понять и внедрить Microsoft Sentinel Data Lake. Мы расскажем о преимуществах, предварительных требованиях и подробном пошаговом руководстве по настройке и управлению долгосрочным хранением ваших журналов безопасности, обеспечению соответствия требованиям и эффективным возможностям проведения расследований.

Проблема хранения журналов и решение Sentinel Data Lake

Хранение журналов безопасности в течение длительного времени необходимо по нескольким причинам:

  • Соответствие нормативным требованиям. Многие отрасли и юрисдикции требуют хранения данных безопасности в течение многих лет в целях аудита и обеспечения соответствия.

  • Постоянное расследование угроз (APT): сложные, постоянные атаки могут оставаться незамеченными в течение нескольких месяцев. Исторические данные имеют решающее значение для поиска угроз и понимания полной хронологии инцидента.

  • Криминалистический анализ. В случае взлома старые журналы необходимы для криминалистического анализа, помогающего определить основную причину, масштаб компрометации и действия, предпринятые злоумышленником.

  • Анализ тенденций и улучшение состояния. Исторические данные позволяют командам безопасности выявлять тенденции атак, оценивать эффективность защиты с течением времени и постоянно улучшать состояние безопасности.

Основным препятствием для долгосрочного хранения всегда была стоимость «горячего» хранилища в Log Analytics, которое оптимизировано для приема и выполнения запросов в реальном времени. Sentinel Data Lake решает эту проблему следующим образом:

  • Использовать недорогое хранилище. Исторические данные перемещаются на недорогой уровень хранилища, например Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2), который оптимизирован для больших объемов данных и периодического доступа, но при этом имеет приемлемую производительность для аналитических запросов [4].

  • Поддержание возможности запросов KQL. В отличие от традиционных решений архивирования, которые требуют полной регидратации данных для запросов, Sentinel Data Lake позволяет Sentinel запускать запросы KQL непосредственно к данным, хранящимся в ADLS Gen2. Это означает, что аналитики могут получать доступ к историческим данным и анализировать их без перебоев или значительных задержек.

  • Упрощенное управление. Встроенная интеграция с Microsoft Sentinel упрощает управление жизненным циклом данных за счет автоматизации перехода данных из Log Analytics в Data Lake на основе определенных политик хранения.

Принципы работы Microsoft Sentinel Data Lake

Функционирование Sentinel Data Lake основано на нескольких ключевых принципах:

  1. Уровни хранения: изначально данные журналаи передаются в Log Analytics («горячий» слой) для анализа в реальном времени. По истечении настраиваемого периода времени они автоматически перемещаются в Azure Data Lake Storage Gen2 («холодный» или архивный уровень).

  2. Открытый формат. Данные хранятся в Data Lake в открытом формате (например, Parquet), что позволяет не только выполнять запросы через Sentinel, но и использовать другие аналитические инструменты Azure (например, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks) для более глубокого анализа или интеграции с другими системами.

  3. Единый запрос. Microsoft Sentinel имеет унифицированный интерфейс запросов, с помощью которого аналитики могут запускать запросы KQL, охватывающие как «горячие» данные в Log Analytics, так и «холодные» данные в Data Lake, без необходимости знать, где данные физически хранятся [5].

  4. Безопасность и управление. Data Lake наследует возможности безопасности хранилища Azure, включая шифрование при хранении и передаче, управление доступом на основе ролей (RBAC) и интеграцию с Azure Purview для управления данными.

Предварительные условия для реализации

Для реализации Microsoft Sentinel Data Lake вам потребуются следующие элементы:

  • Активная подписка Azure: с разрешениями на создание ресурсов учетной записи хранения и настройку Microsoft Sentinel.

  • Настроен Microsoft Sentinel: рабочая область Log Analytics с уже развернутым Microsoft Sentinel и собирающим журналы.

  • Лицензирование Microsoft Sentinel: стоимость Sentinel Data Lake рассчитывается на основе хранилища ADLS Gen2 и выполнения запросов, а также затрат на прием и хранение Log Analytics.

  • Административный доступ: учетные записи с разрешениями участника или владельца в подписке Azure и рабочей области Log Analytics.

Пошаговое руководство: настройка Microsoft Sentinel Data Lake

Настройка Sentinel Data Lake включает подготовку учетной записи хранения и интеграцию с Microsoft Sentinel.

Шаг 1. Подготовка Azure Data Lake Storage Gen2

Azure Data Lake Storage Gen2 — это основа долгосрочного хранения журналов безопасности.

  1. Создайте учетную запись хранения. На портале Azure найдите «Учетные записи хранения» и нажмите + Создать. Заполните основные данные:

  2. Подписка: выберите подписку Azure.

  3. Группа ресурсов: создайте новую или выберите существующую. Хорошей практикой является создание выделенной группы ресурсов для ресурсов безопасности.

  4. Имя учетной записи хранения: выберите уникальное глобально уникальное имя (например, sentinellakedata).

  5. Регион: выберите тот же регион, что и ваша рабочая область Log Analytics, чтобы оптимизировать производительность и минимизировать затраты на передачу данных.

  6. Производительность: выберите Стандарт (для большинства случаев архивирования).

  7. Тип учетной записи: выберите StorageV2 (общего назначения v2).

  8. Резервирование: выберите вариант резервирования, который лучше всего соответствует вашим требованиям к долговечности и стоимости (например, GRS для высокой надежности, LRS для более низкой стоимости).

  9. Включить иерархическое пространство имен. На вкладке Дополнительно во время создания учетной записи хранения убедитесь, что функция "Иерархическое пространство имен" Включена. Это требование для функциональности ADLS Gen2 и Sentinel Data Lake.

  10. Просмотр и создание. Проверьте настройки и нажмите Создать.

Шаг 2. Подключение Azure Sentinel к озеру данных

После подготовки хранилища вам необходимо интегрировать Data Lake с рабочей областью Azure Sentinel.

  1. Перейдите на портал Microsoft Sentinel. На портале Azure найдите «Microsoft Sentinel» и выберите свою рабочую область.

  2. Перейдите к настройкам рабочей области. В меню навигации Sentinel выберите Настройки > Настройки рабочей области.

  3. Выберите параметр «Хранение и архивирование данных». В настройках рабочей области вы найдете новый параметр (введенный в 2026 г.) под названием ** «Хранение и архивирование данных»**.

  4. Подключиться к озеру данных. Нажмите Подключиться к озеру данных. Интерфейс поможет вам выбрать учетную запись хранения ADLS Gen2, созданную на шаге 1. Sentinel автоматически установит необходимые разрешения.

Шаг 3. Определение политик архивирования данных

Подключив Data Lake, вы теперь можете определить, какие таблицы журналов будут архивироваться и как долго..

  1. Выберите таблицы журналов. В разделе "Хранение и архивирование данных" вы увидите список всех таблиц журналов, добавленных в вашу рабочую область Log Analytics. Выберите таблицы, которые вы хотите заархивировать в озере данных (например, SecurityEvent, SigninLogs, AzureActivity, Syslog). Рекомендуется архивировать критически важные журналы безопасности для обеспечения соответствия требованиям и расследования.

  2. Установите время хранения в Log Analytics. Для каждой выбранной таблицы установите время хранения для «горячего» хранилища в Log Analytics (например: 30, 60 или 90 дней). По истечении этого периода данные будут перемещены в Data Lake.

  3. Определите срок хранения в озере данных. Затем определите срок хранения данных в озере данных (например: 1 год, 3 года, 7 лет). Этот период должен соответствовать вашим требованиям соответствия и внутренней политике хранения данных.

  4. Сохранить изменения. Подтвердите политику архивирования. Azure Sentinel автоматически начнет перемещать данные в озеро данных после периода хранения Log Analytics без необходимости вмешательства вручную.

Мониторинг и управление озером данных Sentinel

  • Мониторинг состояния: Sentinel предоставляет панели мониторинга для отслеживания состояния архивирования данных, включая объем перемещенных данных, любые ошибки и пространство хранения, используемое в озере данных.

  • Унифицированные запросы KQL. Продолжайте использовать язык запросов Kusto (KQL) в Azure Sentinel для запроса данных. Sentinel абстрагирует место хранения, позволяя беспрепятственно выполнять запросы как к «горячим», так и к «холодным» данным. Например, запрос SecurityEvent | где TimeGenerated >ago(2y) при необходимости будет извлекать данные как из Log Analytics, так и из Data Lake.

  • Оптимизация затрат: отслеживайте расходы, связанные с ADLS Gen2, и при необходимости корректируйте политику хранения. Рассмотрите возможность использования различных уровней доступа (горячий, прохладный, архивный) в ADLS Gen2, чтобы дополнительно оптимизировать затраты на данные, к которым обращаются реже.

  • Безопасность озера данных. Примените передовые методы обеспечения безопасности хранилища Azure к ADLS 2-го поколения, включая управление доступом на основе ролей (RBAC), шифрование данных, политики доступа и мониторинг активности.

Заключение

Внедрение Microsoft Sentinel Data Lake в 2026 году — это важная стратегия для организаций, стремящихся сбалансировать долгосрочные требования соответствия требованиям с необходимостью управлять расходами на хранение данных безопасности. Расширяя возможности хранения Microsoft Sentinel и обеспечивая унифицированные запросы KQL к недорогим историческим данным, Data Lake дает возможность группам безопасности проводить углубленные судебные расследования, постоянный поиск угроз и поддерживать соответствие нормативным требованиям без ущерба для бюджета. Принятие этого решения — это не просто вопрос соблюдения требований, это стратегическое решение по усилению киберустойчивости и возможностей реагирования на инциденты в постоянно меняющейся среде угроз.

Ссылки

[1] Техническое сообщество Microsoft. «Новости месяца – апрель 2026 г.». Доступно по адресу: https://techcommunity.microsoft.com/blog/microsoftthreatprotectionblog/monthly-news---april-2026/4508050. [2] ОблакоЭто. «Дорожная карта Azure DevOps и безопасности на 2026 год: навыки и сертификаты». Доступно по адресу: https://www.cloudthat.com/resources/blog/azure-devops-and-security-roadmap-for-2026-skills-and-certifications/ [3] Microsoft Learn. «Новые функции Microsoft Defender для конечной точки». Доступно по адресу: https://learn.microsoft.com/en-us/defender-endpoint/whats-new-in-microsoft-defender-endpoint [4] Microsoft Azure. «Хранилище Azure Data Lake Gen2». Доступно по адресу: https://azure.microsoft.com/en-us/products/storage/data-lake-storage. [5] Microsoft Learn. «Запрос данных в Azure Data Lake Storage Gen2 из Azure Synapse Analytics». Доступно по адресу: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/query-data-lake-storage-gen2