Azure Sentinel 도입을 통한 Multi-Cloud SIEM TCO 89% 절감 및 쿼리 성능 42% 향상

Context

분산된 Multi-Cloud 환경에서 1.2PB 규모의 보안 로그 통합 관리 시 발생하는 높은 TCO와 쿼리 지연 시간 해결이 필요함. 기존 Splunk 기반의 On-prem hybrid 구조는 강력한 커스텀 룰 작성이 가능하나, 클라우드 네이티브 환경에서의 비용 효율성과 확장성 한계가 존재함.

Technical Solution

• Native Multi-Cloud Connector(127종) 기반의 데이터 파이프라인 구축을 통한 수집 경로 최적화
• KQL(Kusto Query Language) 기반의 쿼리 최적화로 Splunk SPL 대비 낮은 p99 Query Latency 구현
• AWS CloudTrail 및 GCP Cloud Logging의 직접 연동 구조를 설계하여 외부 Lambda 함수 경유로 인한 1.2s 추가 지연 및 처리량 40% 감소 문제 해결
• 3-node cluster(128GB RAM/32 vCPU) 기반의 벤치마크를 통해 14,000 EPS Sustained Ingestion Rate 검증
• Compliance 대응을 위한 ISO 27001, SOC 2 및 FedRAMP High 인증 기반의 보안 거버넌스 체계 적용

Impact

• TCO: Splunk 10.0 대비 89% 절감 (GB/day당 $1.10 $\to$ $0.12)
• Query Latency: p99 기준 Splunk 대비 42% 향상 (2.1s $\to$ 1.2s)
• Ingestion Throughput: AWS Security Hub 대비 3.1x 성능 우위
• Alert Fatigue: AWS Security Hub 도입 시 Single-account 대비 67% 감소

Key Takeaway

Cloud-native SIEM 선택 시 단순 기능 비교보다 데이터 Egress 비용과 Native Connector의 유무에 따른 Ingestion Latency를 우선 고려해야 함. 특히 대규모 로그 처리 환경에서는 관리형 서비스의 TCO 절감분이 초기 Migration 공수(100룰당 4시간)를 상회하므로 과감한 아키텍처 전환이 유효함.