Die 7 besten Log-Management Tools im Jahr 2026 und wie Sie das richtige auswählen

Was sind Log-Management?

Protokollverwaltungstools sind Softwaresysteme, die Protokolldaten erfassen, verarbeiten und speichern, die von verschiedenen Geräten und Anwendungen in der IT-Infrastruktur eines Unternehmens generiert werden. Diese Tools dienen der Überwachung und Analyse von Protokolldaten, um potenzielle Probleme zu identifizieren, die Leistung zu verfolgen und Einblicke in das Verhalten der Systeme und Geräte eines Unternehmens zu gewinnen.

Zu den allgemeinen Funktionen von Protokollverwaltungstools gehören die Möglichkeit, Protokolldaten zu suchen und zu filtern, Berichte und Warnungen zu erstellen und sie in andere IT-Verwaltungstools zu integrieren.

Editor’s note: Updated the article to cover recent market trends, updated information for log management tools to reflect features and capabilities in 2026, and added one new tool.

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Den Log-Management Markt verstehen

Laut aktuellen Marktstudien wächst der Markt für Log-Management rasant. Sein Wert liegt aktuell bei 3,76 Milliarden US-Dollar und soll bis 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 15,64 % auf 8,99 Milliarden US-Dollar ansteigen. Dieses Wachstum spiegelt den Wandel wider: Logs werden nicht mehr nur als operative Nebenprodukte, sondern als strategische Datenressourcen betrachtet. Moderne Plattformen integrieren Sicherheitsanalysen, IT-Betrieb und Kostenkontrolle und ersetzen damit fragmentierte Toolchains.

Cloud-Lösungen sind Marktführer und werden 2025 voraussichtlich fast 70 % des Umsatzes generieren. Treiber dieser Entwicklung sind Skalierbarkeit, nutzungsbasierte Abrechnung und globale Verfügbarkeit. Cloud-native Systeme reduzieren Speicher- und Abfragekosten und ermöglichen so eine einfachere Protokollierung großer Datenmengen. Gleichzeitig entwickelt sich generative KI zu einer Kernfunktion und ermöglicht Abfragen in natürlicher Sprache, automatisierte Erkenntnisse und eine schnellere Störungsbehebung. KI verbessert zudem die Effizienz durch Datenfilterung und -komprimierung und wandelt sich von einer optionalen Funktion zu einem entscheidenden Kriterium bei der Plattformauswahl.

Regulierung, verteilte Systeme und betriebliche Einschränkungen prägen die Nachfrage. Compliance-Anforderungen wie HIPAA, OMB-Vorgaben und der EU-AI-Act erhöhen den Bedarf an Audit-Trails und strukturierter Protokollierung. Das Wachstum von Edge-Geräten und IoT treibt neue Architekturen voran, die Daten lokal verarbeiten, bevor sie in die Cloud übertragen werden.

Hauptmerkmale von Log-Management

Log-Management-Tools bieten eine Reihe von Kernfunktionen, die Teams bei der Erfassung, Organisation und Analyse großer Mengen an Protokolldaten unterstützen. Diese Funktionen unterstützen Überwachung, Fehlerbehebung, Sicherheitsuntersuchungen und Compliance-Berichte in komplexen IT-Umgebungen:

• Protokollerfassung und -verarbeitung: Protokolle von Servern, Netzwerkgeräten, Anwendungen, Containern und Cloud-Diensten werden erfasst. Es werden verschiedene Protokolle wie Syslog, Agents und APIs unterstützt. Große Protokollmengen können mit skalierbaren Verarbeitungspipelines bewältigt werden.
• Zentrale Speicherung: Protokolle werden in einem zentralen Repository gespeichert, um den Zugriff und die Verwaltung zu vereinfachen. Strukturierte und unstrukturierte Daten werden unterstützt. Die Langzeitaufbewahrung wird gemäß Richtlinien und Compliance-Anforderungen ermöglicht.
• Parsing und Normalisierung: Wichtige Felder aus Rohdaten extrahieren. Unterschiedliche Protokollformate in eine einheitliche Struktur konvertieren. Daten aus verschiedenen Quellen leichter durchsuchen und analysieren.
• Suche und Filterung: Schnelle Suche in großen Datensätzen. Unterstützung für Stichwortsuche, feldbasierte Abfragen und Zeitbereichsfilter. Teams können so relevante Ereignisse schnell identifizieren.
• Indizierung: Erstellen Sie Indizes, um die Abfrageleistung zu beschleunigen. Optimieren Sie die Speicherung und den Abruf von Protokolldaten. Verbessern Sie die Reaktionsfähigkeit bei Untersuchungs- und Überwachungsaufgaben.
• Echtzeitüberwachung und -benachrichtigungen: Muster oder Schwellenwerte in Protokolldatenströmen erkennen. Benachrichtigungen anhand vordefinierter Regeln auslösen. Benachrichtigungen per E-Mail, Messenger oder Incident-Management-Plattform versenden.
• Dashboards und Visualisierung: Bieten Sie visuelle Ansichten von Protokolldaten durch Diagramme und Grafiken. Verfolgen Sie Trends, Fehlerraten und Systemaktivitäten. Helfen Sie Teams, das Systemverhalten auf einen Blick zu verstehen.
• Berichtswesen: Erstellen Sie geplante oder bedarfsgesteuerte Berichte. Unterstützen Sie die Anforderungen an Prüfungs-, Compliance- und Betriebsberichte. Exportieren Sie Daten in gängigen Formaten.
• Integration mit anderen Tools: Integration mit Überwachungssystemen, SIEM-Plattformen und Ticketing-Systemen. Austausch von Protokolldaten mit Sicherheits- und Betriebsabläufen. Unterstützung von Automatisierungs- und Orchestrierungsprozessen.
• Zugriffskontrolle und Sicherheit: Rollenbasierte Zugriffskontrolle durchsetzen. Sensible Protokolldaten durch Verschlüsselung schützen. Audit-Trails der Benutzeraktivitäten im System führen.

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Top-Tools Log-Management

Vollständige Log-Management und Analyseplattformen

1. Splunk

Lizenz: Enterprise- und kostenlose Lizenzen
GitHub:https://github.com/splunk

Splunk ist eine Enterprise-Datenplattform für Sicherheit und Überwachung im großen Maßstab. Sie erfasst Maschinendaten aus verschiedenen Quellen und ermöglicht Echtzeitsuche, -analyse und -maßnahmen. Die Plattform unterstützt einheitliche Sicherheitsoperationen und Überwachungsszenarien und kombiniert Datenpipelines, Analysen, KI und Automatisierung in einem einzigen System.

Hauptmerkmale:

• KI-native Datenplattform: Sucht, analysiert und verarbeitet Maschinendaten aus beliebigen Quellen mit Echtzeit-Einblicken und steuert gleichzeitig Datenpipelines zur Kostenkontrolle.
• Einheitliche Sicherheitsoperationen: Unterstützt Bedrohungserkennung, -untersuchung und -abwehr durch integrierte Transparenz, Bedrohungsanalysen und Automatisierung.
• Überwachung über verschiedene Umgebungen hinweg: Überwacht und behebt Probleme in Systemen über Infrastruktur, Anwendungen, Netzwerke und KI-Umgebungen hinweg.
• Breites Integrationsökosystem: Unterstützt Tausende von Integrationen zur Erfassung von Protokollen, Metriken, Traces und Ereignissen mithilfe von OpenTelemetry, SDKs und Agenten.
• Unterstützung bei der Compliance-Überwachung: Automatisiert die Nachverfolgung und Berichterstattung zur Einhaltung von Standards wie PCI, HIPAA und DSGVO.

2. ELK-Stack

Lizenz: Apache-Lizenz 2.0
GitHub: https://github.com/elastic

Logstash ist eine Open-Source-Datenverarbeitungspipeline für Server innerhalb des Elastic-Ökosystems. Sie erfasst Daten aus verschiedenen Quellen, transformiert sie während der Übertragung und leitet sie an Speicher- oder Analyse-Backends wie Elasticsearch weiter. Logstash unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten und ermöglicht durch eine Plugin-basierte Architektur die Erstellung benutzerdefinierter Pipelines.

Hauptmerkmale:

• Multi-Source-Ingestion: Sammelt Streaming-Daten aus Protokollen, Metriken, Webanwendungen, Datenspeichern und Cloud-Diensten mithilfe einer breiten Palette von Eingabe-Plugins.
• Dynamisches Parsen und Transformieren: Verwendet Filter, um Felder zu extrahieren, unstrukturierte Daten zu strukturieren, Ereignisse anzureichern, sensible Daten zu anonymisieren und Formate zu normalisieren.
• Flexibles Ausgaberouting: Sendet verarbeitete Daten an Elasticsearch oder andere Ziele und unterstützt so mehrere nachgelagerte Anwendungsfälle.
• Erweiterbare Architektur: Bietet über 200 Plugins und unterstützt die Entwicklung kundenspezifischer Plugins zur Erweiterung von Eingängen, Filtern und Ausgängen.
• Mindestens einmalige Zustellung: Umfasst persistente Warteschlangen und Warteschlangen für unzustellbare Nachrichten, um Datenverlust zu verhindern und die Wiedergabe fehlgeschlagener Ereignisse zu ermöglichen.

3. Graylog

Lizenz: Serverseitige öffentliche Lizenz
GitHub: https://github.com/Graylog2/graylog2-server

Graylog ist eine Plattform für Log-Management und Sicherheitsanalysen zur zentralen Erfassung, Untersuchung und Überwachung von Protokollen. Sie unterstützt Sicherheits- und IT-Teams mit Such-, Alarmierungs-, Dashboard- und Datenroutingfunktionen für Cloud- und On-Premises-Bereitstellungen.

Hauptmerkmale:

• Zentralisierte Protokollverwaltung: Sammelt und verwaltet Protokolle aus verschiedenen Systemen auf einer einzigen Plattform.
• Integrierte Sicherheitsanalyse: Unterstützt Erkennungs-, Untersuchungs- und Reaktionsabläufe innerhalb derselben Umgebung.
• Pipeline- und Datenrouting: Leitet Protokolle weiter und verwaltet Datenebenen, ohne dass separate Tools erforderlich sind.
• Such- und Untersuchungswerkzeuge: Bietet strukturierte Such- und Untersuchungsfunktionen für große Protokollmengen.
• Flexible Bereitstellungsmodelle: Unterstützt Cloud-, kundenverwaltete Cloud- und On-Premises-Umgebungen.

Grafana Loki

Lizenz: GNU Affero General Public License (v3.0)
GitHub: https://github.com/grafana/loki

Grafana Loki ist ein horizontal skalierbares Log-Aggregationssystem, das von Prometheus inspiriert wurde. Es speichert komprimierte, unstrukturierte Logs und indiziert lediglich Metadaten-Labels anstelle des vollständigen Log-Inhalts. Dieses labelbasierte Modell reduziert den Indizierungsaufwand und vereinfacht die Operationen.

Hauptmerkmale:

• Labelbasierte Indizierung: Indiziert Metadatenbezeichnungen anstatt des vollständigen Protokolltextes, wodurch Speicherplatz und Betriebsaufwand reduziert werden.
• Kosteneffiziente Architektur: Speichert komprimierte Protokolle und minimiert die Indizierung, um die Infrastrukturanforderungen zu senken.
• Prometheus-Label-Kompatibilität: Verwendet die gleichen Labels wie Prometheus und ermöglicht so die Korrelation zwischen Metriken und Protokollen.
• Kubernetes-Integration: Automatische Erfassung und Indizierung von Kubernetes-Pod-Metadaten für containerisierte Umgebungen.
• Modularer Logging-Stack: Verwendet Agenten (Alloy) zur Protokollerfassung, Loki zur Speicherung und Abfrage sowie Grafana zur Visualisierung.

5. Fluentd

Lizenz: Apache-Lizenz 2.0
GitHub: https://github.com/fluent/fluentd

Fluentd ist ein Open-Source-Datensammler, der die Protokollerfassung und -nutzung systemübergreifend vereinheitlicht. Er fungiert als einheitliche Protokollierungsschicht, die mehrere Datenquellen über eine gemeinsame Schnittstelle mit verschiedenen Zielen verbindet.

Hauptmerkmale:

• Einheitliche Protokollierungsschnittstelle: Verbindet verschiedene Protokollproduzenten und -konsumenten über ein konsistentes Datenformat wie JSON.
• Horizontale Skalierbarkeit: Unterstützt skalierbaren Datentransport zur Bewältigung wachsender Protokollmengen.
• Zuverlässige Datenübertragung: Antizipiert Netzwerkausfälle und unterstützt Wiederholungsmechanismen, um Datenverlust zu verhindern.
• Modulare Architektur: Ermöglicht das Hinzufügen neuer Eingabe- und Ausgabemodule mit minimalen Änderungen an bestehenden Pipelines.
• Erweiterbarkeit für sich entwickelnde Systeme: Unterstützt neue Datenquellen und Speichersysteme, ohne dass die Infrastruktur neu gestaltet werden muss.

6. GoAccess

Lizenz: MIT-Lizenz
GitHub: https://github.com/allinurl/goaccess

GoAccess ist ein Open-Source-Weblog-Analysator für Echtzeitanalysen, der im Terminal ausgeführt wird oder browserbasierte Dashboards generiert. Er wurde für die schnelle Analyse von HTTP-Logs entwickelt und unterstützt die interaktive Erkundung von Serverstatistiken.

Hauptmerkmale:

• Echtzeitanalyse: Aktualisiert Metriken in Millisekunden im Terminal und generiert Live-HTML-Dashboards.
• Mehrere Ausgabeformate: Erzeugt sowohl terminalbasierte Ansichten als auch HTML-, JSON- und CSV-Berichte.
• Umfassende Unterstützung für Logformate: Funktioniert mit gängigen Webserver-Logs wie Apache, NGINX, Amazon S3 und anderen.
• Geringer Abhängigkeitsbedarf: Benötigt nur minimale externe Abhängigkeiten und läuft effizient in Terminalumgebungen.
• Transparenz der Sicherheitsüberwachung: Hilft bei der Identifizierung verdächtiger Aktivitäten wie Brute-Force-Angriffe, Bots und ungewöhnlicher Verkehrsmuster.

7. Logstash

Lizenz: Apache-Lizenz 2.0
GitHub: https://github.com/elastic/logstash 

Elasticsearch ist die zentrale Such- und Analyse-Engine der Elastic-Plattform. Sie ermöglicht Such-, Überwachungs- und Sicherheitsanwendungen mit Echtzeit-Indexierung und -Analyse. Sie wird häufig für die Analyse großer Datenmengen eingesetzt und unterstützt KI-gestützte sowie Vektorsuchfunktionen.

Hauptmerkmale:

• Such- und Analyse-Engine: Bietet Echtzeit-Indexierung und -Abfrage für strukturierte und unstrukturierte Daten.
• Unterstützung von Beobachtbarkeit und Sicherheit: Leistungsstarke Analysen für die operative Überwachung und Sicherheitsanwendungsfälle.
• Skalierbare Architektur: Konzipiert für verteilte Bereitstellungen zur Verarbeitung großer Datenmengen.
• Vektor- und KI-Funktionen: Unterstützt erweiterte Suchfunktionen, einschließlich Vektorsuche und KI-gestützter Anwendungen.
• Cloud- und On-Premises-Bereitstellung: Verfügbar für Cloud-Bereitstellung oder selbstverwaltete Umgebungen.

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Überlegungen zur Auswahl einer zentralisierten Log-Management

Datenaufnahmelimits

Datenaufnahmelimits sind für zentralisierte Protokollverwaltungslösungen wichtig, da sie bestimmen, wie viele Protokolldaten die Lösung verarbeiten kann. Die Fähigkeit, große Mengen an Protokolldaten aufzunehmen, ist für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie so alle Protokolldaten in Echtzeit erfassen und analysieren können. Dies liefert wertvolle Erkenntnisse und ermöglicht eine schnelle Fehlerbehebung.

Darüber hinaus können sich Datenaufnahmebeschränkungen auf die Kosten einer Protokollverwaltungslösung auswirken. Lösungen, die große Mengen an Protokolldaten verarbeiten können, erfordern möglicherweise leistungsfähigere Hardware und Infrastruktur, was die Gesamtkosten der Lösung erhöhen kann. Cloud-native Lösungen können einen Großteil dieser Herausforderung lösen und die Datenaufnahme als Engpass eliminieren. Je mehr Verarbeitung Sie jedoch für jedes Protokoll durchführen müssen, desto mehr Verzögerungen kann es im System geben.

Toleranz für Datenquellenänderungen

Die Toleranz gegenüber Datenquellenänderungen bestimmt, wie gut sich die Lösung an Änderungen in den Datenquellen anpassen kann, aus denen sie Protokolle sammelt. In vielen Organisationen können sich die Datenquellen, aus denen Protokolle generiert werden, im Laufe der Zeit ändern, beispielsweise wenn neue Server hinzugefügt oder vorhandene Server außer Betrieb genommen werden.

Eine Protokollverwaltungslösung mit guter Toleranz gegenüber Datenquellenänderungen kann neue Datenquellen nahtlos integrieren und ohne Unterbrechung weiterhin Protokolle daraus erfassen. Dies ist wichtig, da es die Vollständigkeit und Genauigkeit der Protokolldaten gewährleistet und es dem Unternehmen ermöglicht, weiterhin wertvolle Erkenntnisse aus seinen Protokolldaten zu gewinnen. Neue Quellen sollten mit minimalen Verzögerungen eingebunden werden können.

Andererseits kann eine Protokollverwaltungslösung mit geringer Toleranz gegenüber Datenquellenänderungen zu Störungen oder Lücken in den Protokolldaten führen, wenn Datenquellen hinzugefügt oder entfernt werden. Dies kann die Analyse der Protokolldaten erschweren und zu unvollständigen oder ungenauen Erkenntnissen führen. Unternehmen sollten eine Protokollverwaltungslösung mit guter Toleranz gegenüber Datenquellenänderungen wählen, um sicherzustellen, dass die Protokolldaten auch bei sich im Laufe der Zeit weiterentwickelnden Datenquellen vollständig und korrekt bleiben.

Benutzerfreundlichkeit und Produktivität

Dieser Aspekt bestimmt, wie gut die Lösung die Anforderungen und Erwartungen der Benutzer erfüllt. In vielen Organisationen werden Protokolldaten von verschiedenen Teams und Einzelpersonen verwendet, die jeweils ihre eigenen spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen haben.

Eine Log-Management-Lösung, die auf die Bedürfnisse der Endbenutzer zugeschnitten ist, bietet Funktionen und Möglichkeiten, die auf die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Teams und Benutzer zugeschnitten sind. Beispielsweise kann sie unterschiedliche feste Dashboards und Visualisierungen für verschiedene Teams bieten oder es Benutzern ermöglichen, Layout und Inhalt ihres Dashboards an ihre individuellen Vorlieben anzupassen.

Indem eine Protokollverwaltungslösung auf die Bedürfnisse der Endbenutzer eingeht, kann sie verschiedenen Teams und Benutzern den Zugriff auf die Protokolldaten und deren Verwendung erleichtern. Dies kann zu einer verbesserten Zusammenarbeit beitragen und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen.

Machine-Learning-Funktionen

Integrierte Machine-Learning-Funktionen können dazu beitragen, eine Protokollverwaltungslösung leistungsfähiger und effektiver zu machen, sodass Unternehmen den Nutzen ihrer Protokolldaten steigern können. Zentralisierte Protokollverwaltungslösungen nutzen häufig Machine Learning, um die Analyse von Protokolldaten zu automatisieren und zu verbessern. Machine-Learning-Algorithmen können große Mengen an Protokolldaten analysieren und Muster und Trends erkennen, die für Menschen möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.

Beispielsweise kann eine Protokollverwaltungslösung mit integrierten Funktionen für maschinelles Lernen Anomalien in den Protokolldaten automatisch erkennen, etwa ungewöhnliche Spitzen im Datenverkehr oder Fehler. Sie kann dazu beitragen, potenzielle Probleme zu identifizieren und Unternehmen so zu ermöglichen, Maßnahmen zu ergreifen, um diese zu verhindern oder zu beheben.

Darüber hinaus können Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden, um die Leistung und Genauigkeit von Such- und Abfragefunktionen zu verbessern, sodass Sie die benötigten Informationen in Ihren Protokolldaten einfacher und schneller finden können.

Kontrolle und Anpassung von Warnmeldungen

Diese Funktion bestimmt, wie gut eine Protokollverwaltungslösung Sie über wichtige Ereignisse und Probleme in Ihren Protokolldaten informieren kann. Warnmeldungen werden ausgelöst, wenn bestimmte Bedingungen in Ihren Protokolldaten erfüllt sind, z. B. wenn ein Fehler erkannt wird oder es zu einer plötzlichen Verkehrsspitze kommt.

Durch die Kontrolle und Anpassung Ihrer Warnmeldungen können Sie die Bedingungen festlegen, unter denen eine Warnmeldung ausgelöst wird, sowie Inhalt und Übermittlungsmethode der Warnmeldung anpassen. So stellen Sie sicher, dass Sie über die wichtigsten Ereignisse und Probleme in Ihren Protokolldaten informiert werden und die Warnmeldungen so übermittelt werden, dass sie für Sie möglichst nützlich und relevant sind.

Ohne die Kontrolle und Anpassung von Warnmeldungen kann eine Protokollverwaltungslösung Sie möglicherweise nicht über wichtige Ereignisse und Probleme in Ihren Protokolldaten informieren, oder die Warnmeldungen werden nicht sinnvoll oder relevant übermittelt. Dies kann die Identifizierung und Lösung von Problemen erschweren und zu Warnmeldungsmüdigkeit und ungelösten Problemen führen.

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Kann ein Log-Management als Sicherheitslösung dienen?

Die Branche hat sich weiterentwickelt, und einfache Warnmeldungen bei Datenereignissen oder Anbieterauslösern reichen nicht mehr aus. Ein generisches, vielseitiges Tool zur Verwaltung von Sicherheitsprotokollen bietet den meisten Sicherheitsteams nicht die Präzision und Effizienz, die sie zur Abwehr heutiger Bedrohungen benötigen.

Als Grundlage eines modernen Sicherheitsüberwachungsprogramms muss die Protokollverwaltungsebene intelligenter sein als ihre Vorgängertechnologien. Daten müssen mit einer Sicherheitslinse erfasst und analysiert werden, um schnellere und präzisere Erkennungen, reaktionsschnellere Vorfalluntersuchungen sowie umfassendere Berichte und Analysen zu ermöglichen.

Ein Protokollverwaltungstool kann auf verschiedene Weise als Sicherheitslösung dienen:

• Einrichten von Warnmeldungen– Viele Protokollverwaltungstools bieten Warn- und Benachrichtigungsfunktionen, die so konfiguriert werden können, dass Benutzer auf potenzielle Sicherheitsprobleme oder ungewöhnliche Aktivitäten aufmerksam gemacht werden. Beispielsweise kann eine Warnung so eingestellt werden, dass sie ausgelöst wird, wenn ein Benutzer mehrmals versucht, sich mit einem falschen Passwort bei einem System anzumelden und dabei einen Schwellenwert überschreitet, der auf einen möglichen Brute-Force-Angriff hindeuten könnte.
• Verfolgung von Bedrohungsdaten– Verfolgen und überwachen Sie Daten zu Sicherheitsbedrohungen, wie z. B. Zugriffsversuche nicht autorisierter Benutzer auf Systeme oder Anwendungen. Dies kann Unternehmen helfen, potenzielle Sicherheitsprobleme rechtzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren.
• Berichterstattung über Sicherheitsergebnisse– Berichts- und Visualisierungsfunktionen können genutzt werden, um Trends oder Muster in Sicherheitsdaten zu erkennen. Dies kann Unternehmen helfen, Art und Ausmaß von Sicherheitsbedrohungen zu verstehen und Strategien zu deren Eindämmung zu entwickeln.
• Dokumentation der Compliance– Sicherheitsstandards verlangen oft, dass Organisationen sicherheitsrelevante Ereignisse über mehrere Jahre hinweg dokumentieren. Protokollverwaltungstools können eine umfassende Aufzeichnung solcher Ereignisse bereitstellen und so die Einhaltung von Vorschriften nachweisen.

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Exabeam Security Log Management und SIEM

Die Protokollverwaltung ist für jede Unternehmenssicherheitsarchitektur von grundlegender Bedeutung und unterstützt Sicherheitsanalysen, Compliance-Berichte und Forensik. Das Sammeln, Speichern und Verwalten von Protokolldaten in großem Umfang sollte einfach sein und keine fortgeschrittenen Programmier- oder Abfragekenntnisse erfordern. Viele Unternehmen müssen eine oder mehrere Compliance-Vorschriften einhalten. Die Erstellung und Pflege von Compliance-Daten kann zeitaufwändig und teuer sein.

Die meisten Unternehmen erhalten Warnmeldungen von verschiedenen Sicherheitsprodukten wie Endpunkt-, Identitäts- und SSO-Tools, Cloud-Workload-Schutz, Angriffserkennung/Firewalls, Datenverlustprävention und mehr. Die Kombination dieser sicherheitsspezifischen Tools in einem allgemeinen Datenpool mit der Lieferkette oder anderen kunden- oder IT/OT-gesteuerten Protokollquellen ist möglicherweise nicht die effizienteste Nutzung von Speicher und Lizenzen.

Aus diesem Grund erweitern viele Unternehmen ihre Protokollverwaltungstools mit Exabeam oder nutzen eine separate Instanz, die ausschließlich ihren Sicherheitsvorgängen dient. Exabeam wurde speziell für die Verwaltung von Sicherheitsprotokollen verschiedener Anbieter und Protokollverwaltungstools entwickelt und bietet Sicherheitsteams das richtige Tool außerhalb des allgemeinen IT/OT-Protokollverwaltungs-Stacks.

Exabeam Security Analytics kann eigenständig arbeiten oder Ihr SIEM oder Ihren Datensee mit erweiterten Funktionen erweitern, indem es Benutzer- und Entitätsverhaltensanalysen (UEBA) mit Korrelations- und Bedrohungsinformationen kombiniert, um Bedrohungen zu erkennen, die andere Tools nicht erkennen können.

Exabeam SIEM nutzt die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz der Cloud und bietet eine bahnbrechende Kombination von Funktionen, die Sicherheitsabläufe in einem Produkt benötigen, das sie nutzen möchten. Exabeam SIEM kombiniert leistungsstarke Such-, Korrelationsregeln, Warn- und Fallmanagement mit Dashboards, die Ihnen helfen, Bedrohungen zu erkennen und zu visualisieren, die andere Tools übersehen, und Ihre Vorfälle bis zur Lösung zu verwalten.

Unternehmen, die die Vorteile von SIEM, UEBA und SOAR auf einer Plattform vereinen möchten, können Exabeam Fusion in Betracht ziehen. Teams, die Insider-Bedrohungen erkennen möchten, benötigen möglicherweise lediglich die Erkennungsfunktion von Exabeam Security Analytics als Ergänzung zu ihren bestehenden Log-Management-Lösungen oder Sicherheitsuntersuchung, wenn sie Erkennung und Reaktion in einem einzigen Tool wünschen.