স্কেলেবল SIEM আর্কিটেকচার ডিজাইন করার জন্য শীর্ষ বিবেচনা

সিকিউরিটি ইনফরমেশন অ্যান্ড ইভেন্ট ম্যানেজমেন্ট (SIEM) সিস্টেম আধুনিক সাইবার নিরাপত্তা কার্যক্রমের মেরুদণ্ড হয়ে উঠেছে। প্রতিষ্ঠানগুলো যখন ক্রমবর্ধমান পরিমাণে নিরাপত্তা তথ্য এবং ক্রমবর্ধমান জটিল হুমকির মুখোমুখি হচ্ছে, তখন স্কেলেবল SIEM আর্কিটেকচারের প্রয়োজনীয়তা আগের চেয়ে আরও বেশি চাপের মধ্যে রয়েছে। একটি খারাপভাবে ডিজাইন করা সিস্টেম একটি বাধা হয়ে উঠতে পারে যা দৃশ্যমানতা সীমিত করে, ঘটনার প্রতিক্রিয়া ধীর করে এবং সম্পদ অপচয় করে। এই নিবন্ধটি একটি SIEM আর্কিটেকচার তৈরির জন্য মূল বিবেচনাগুলি অন্বেষণ করে যা কর্মক্ষমতা এবং কার্যকারিতা বজায় রেখে আপনার প্রতিষ্ঠানের চাহিদার সাথে বৃদ্ধি পেতে পারে।

SIEM আর্কিটেকচারের ভিত্তি বোঝা

SIEM সিস্টেমের আর্কিটেকচার নির্ধারণ করে যে আপনার নিরাপত্তা দল কতটা কার্যকরভাবে হুমকি সনাক্ত, তদন্ত এবং প্রতিক্রিয়া করতে পারে। এর মূলে, SIEM আর্কিটেকচারকে অবশ্যই বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ পরিচালনা করতে হবে, সেই ডেটা স্বাভাবিক এবং সমৃদ্ধ করতে হবে, সম্ভাব্য নিরাপত্তা ঘটনা সনাক্ত করতে ইভেন্ট সহসম্পর্ক করতে হবে, বিশাল পরিমাণ তথ্য সংরক্ষণ করতে হবে এবং বিশ্লেষকদের কাছে কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপন করতে হবে।

অনেক প্রতিষ্ঠান কার্যকর SIEM আর্কিটেকচার ডিজাইনের সাথে জড়িত জটিলতাকে অবমূল্যায়ন করে। তারা সঠিক বিক্রেতা বা পণ্য নির্বাচনে মনোনিবেশ করে ডেটার পরিমাণ বৃদ্ধি পেলে, নতুন নিরাপত্তা সরঞ্জাম যোগ করা হলে বা প্রতিষ্ঠান ক্লাউড অবকাঠামোর মতো নতুন পরিবেশে সম্প্রসারিত হলে সিস্টেমটি কীভাবে স্কেল হবে তা পর্যাপ্তভাবে পরিকল্পনা ছাড়াই।

স্কেলেবিলিটি শুধুমাত্র আরও ডেটা পরিচালনা করা নয়—এটি কোয়েরি পারফরম্যান্স বজায় রাখা, সহসম্পর্ক নিয়ম কার্যকর রাখা, স্টোরেজ খরচ নিয়ন্ত্রণযোগ্য নিশ্চিত করা এবং সিস্টেমের আকার নির্বিশেষে আপনার নিরাপত্তা দলকে দক্ষতার সাথে কাজ করতে দেওয়ার বিষয়ে। শুরু থেকেই এই মৌলিক বিষয়গুলি সঠিকভাবে পেতে পারলে পরে উল্লেখযোগ্য সমস্যা এড়ানো যায়।

মূল SIEM আর্কিটেকচার উপাদান

ডেটা সংগ্রহ এবং ইনজেশন লেয়ার

ডেটা সংগ্রহ লেয়ার আপনার SIEM আর্কিটেকচারের প্রবেশ বিন্দু গঠন করে। এই উপাদানটিকে ফায়ারওয়াল, ইন্ট্রুশন ডিটেকশন সিস্টেম, এন্ডপয়েন্ট, অ্যাপ্লিকেশন, ক্লাউড সেবা এবং অগণিত অন্যান্য উৎস থেকে লগ এবং ইভেন্ট সংগ্রহ করতে হবে। SIEM ডেটা সংগ্রহের আর্কিটেকচার সামগ্রিক সিস্টেম পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটিতে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাব ফেলে।

প্রতিষ্ঠানগুলো প্রায়শই ফিল্টারিং বা প্রিপ্রসেসিং ছাড়াই তাদের SIEM-এ সবকিছু পাঠানোর ভুল করে। এই পদ্ধতি দ্রুত নিম্ন-মূল্যের ডেটা দিয়ে সিস্টেমকে অভিভূত করে দেয় এবং খরচ বাড়ায়। স্মার্ট SIEM আর্কিটেকচারে বুদ্ধিমান সংগ্রহ এজেন্ট বা ফরোয়ার্ডার অন্তর্ভুক্ত থাকে যা ট্রান্সমিশনের আগে উৎসে ডেটা ফিল্টার, একত্রিত এবং সংকুচিত করতে পারে।

একটি স্তরবিন্যাসিত সংগ্রহ কৌশল বাস্তবায়নের কথা বিবেচনা করুন যেখানে উচ্চ-মূল্যের নিরাপত্তা ডেটা অগ্রাধিকার প্রক্রিয়াকরণ পায় যখন কম গুরুত্বপূর্ণ লগ নমুনা বা সংক্ষিপ্তকরণ করা হয়। এই পদ্ধতি আপনার পরিবেশ বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে ডেটা ভলিউম নিয়ন্ত্রণযোগ্য রেখে নিরাপত্তা দৃশ্যমানতা বজায় রাখে।

পার্সিং এবং নরমালাইজেশন ইঞ্জিন

কাঁচা লগ ডেটা শত শত বিভিন্ন ফর্ম্যাটে আসে, যা বিশ্লেষণ কঠিন করে তোলে। SIEM আর্কিটেকচারের পার্সিং এবং নরমালাইজেশন উপাদান এই বৈচিত্র্যময় ডেটাকে একটি সাধারণ স্কিমায় রূপান্তরিত করে যা কার্যকর সহসম্পর্ক এবং অনুসন্ধান সক্ষম করে।

স্কেলেবল SIEM আর্কিটেকচারের জন্য দক্ষ পার্সিং প্রয়োজন যা ডেটার পরিমাণ বাড়ার সাথে সাথে বাধা হয়ে না ওঠে। এর অর্থ হল অপ্টিমাইজড পার্সার ব্যবহার করা, সম্ভাব্যভাবে একাধিক নোড জুড়ে পার্সিং ওয়ার্কলোড বিতরণ করা এবং পারফরম্যান্সের অবনতি না ঘটিয়ে নতুন লগ উৎস পরিচালনা করতে পার্সিং নিয়ম ক্রমাগত টিউন করা।

সহসম্পর্ক এবং বিশ্লেষণ ইঞ্জিন

সহসম্পর্ক ইঞ্জিন যেখানে SIEM আর্কিটেকচার কাঁচা ডেটাকে নিরাপত্তা বুদ্ধিমত্তায় রূপান্তরিত করে। এই উপাদানটি সম্ভাব্য নিরাপত্তা ঘটনা নির্দেশ করে এমন প্যাটার্ন সনাক্ত করতে নিয়ম এবং মেশিন লার্নিং মডেল প্রয়োগ করে। আপনার SIEM আর্কিটেকচার স্কেল হওয়ার সাথে সাথে সহসম্পর্ক পারফরম্যান্স বজায় রাখা ক্রমশ চ্যালেঞ্জিং হয়ে ওঠে।

কার্যকর সহসম্পর্কের জন্য সতর্ক নিয়ম ডিজাইন প্রয়োজন। সমস্ত আগত ডেটার বিরুদ্ধে চলমান অনেক জটিল নিয়ম এমনকি একটি শক্তিশালী আর্কিটেকচারকেও অভিভূত করবে। প্রতিষ্ঠানগুলির উচ্চ-বিশ্বস্ততা সনাক্তকরণ নিয়মকে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত যা প্রকৃত হুমকি সনাক্ত করে এবং বিশ্লেষকের সময় অপচয় করে এমন শব্দ ফিল্টার করে।

স্টোরেজ এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট লেয়ার

স্টোরেজ সম্পর্কিত এর উপাদানগুলি কিছু সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য স্কেলেবিলিটি চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে। নিরাপত্তা ডেটা নিরলসভাবে বৃদ্ধি পায় এবং প্রবিধান প্রায়শই মাস বা বছরের জন্য ধরে রাখার প্রয়োজন। সঠিক পরিকল্পনা ছাড়া স্টোরেজ খরচ দ্রুত নিয়ন্ত্রণের বাইরে চলে যেতে পারে।

স্তরবিন্যাসিত স্টোরেজ কৌশল স্কেলেবল SIEM আর্কিটেকচারের ভিত্তি তৈরি করে। হট স্টোরেজ সক্রিয় তদন্ত এবং রিয়েল-টাইম সহসম্পর্কের জন্য সাম্প্রতিক ডেটাতে দ্রুত অ্যাক্সেস সরবরাহ করে। ওয়ার্ম স্টোরেজ সাম্প্রতিক মাসের ডেটা ধারণ করে যা মাঝে মাঝে কোয়েরি করা হতে পারে। কোল্ড স্টোরেজ সম্মতির জন্য প্রয়োজনীয় পুরানো ডেটা সংরক্ষণাগার করে, তবে এটি খুব কমই অ্যাক্সেস করা হয়।

স্কেলেবল SIEM আর্কিটেকচারের জন্য মূল স্টোরেজ বিবেচনা:

• ব্যবসা এবং সম্মতি প্রয়োজনীয়তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ধরে রাখার নীতি বাস্তবায়ন করুন
• অনুসন্ধানযোগ্যতা হারানো ছাড়াই স্টোরেজ ফুটপ্রিন্ট কমাতে কম্প্রেশন ব্যবহার করুন
• কোয়েরি পারফরম্যান্স এবং স্টোরেজ ওভারহেডের মধ্যে ভারসাম্য রাখে এমন ইনডেক্সিং কৌশল বিবেচনা করুন
• বয়সের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা সরানো বা মুছে ফেলার জন্য ডেটা লাইফসাইকেল ম্যানেজমেন্টের পরিকল্পনা করুন
• খরচ-কার্যকর কোল্ড স্টোরেজের জন্য ক্লাউড স্টোরেজ বিকল্পগুলি মূল্যায়ন করুন
• ব্যাকআপ এবং দুর্যোগ পুনরুদ্ধার পদ্ধতি ডিজাইন করুন যা আপনার ডেটা বৃদ্ধির সাথে স্কেল করে

SIEM স্টোরেজের আর্কিটেকচারকে বিভিন্ন ডেটা টাইপের জন্যও হিসাব করতে হবে। সম্পূর্ণ প্যাকেট ক্যাপচারের জন্য লগ ডেটার চেয়ে অনেক বেশি স্টোরেজ প্রয়োজন, যখন মেটাডাটা-ভিত্তিক পদ্ধতি একটি মধ্যম ভিত্তি প্রদান করে যা স্টোরেজ খরচ নিয়ন্ত্রণ করার সময় তদন্ত ক্ষমতা সংরক্ষণ করে।

অনুসন্ধান এবং তদন্ত ইন্টারফেস

SIEM আর্কিটেকচার অবশ্যই নিরাপত্তা বিশ্লেষকদের দ্রুত বিশাল ডেটাসেটের মাধ্যমে অনুসন্ধান করতে এবং সম্ভাব্য ঘটনা তদন্ত করতে সক্ষম করতে হবে। আপনার পরিবেশ স্কেল হওয়ার সাথে সাথে কোয়েরি পারফরম্যান্স বজায় রাখা একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ হয়ে ওঠে যা বিশ্লেষক উৎপাদনশীলতা এবং ঘটনা প্রতিক্রিয়া সময়কে প্রভাবিত করে।

বিতরণকৃত অনুসন্ধান আর্কিটেকচার যা একাধিক নোড জুড়ে কোয়েরি সমান্তরাল করে ডেটা ভলিউম বৃদ্ধির সাথে সাথে পারফরম্যান্স বজায় রাখতে সহায়তা করে। তবে, খারাপভাবে ডিজাইন করা কোয়েরি এখনও সিস্টেমকে অভিভূত করতে পারে। আপনার আর্কিটেকচারে কোয়েরি অপ্টিমাইজেশন ক্ষমতা এবং সম্ভবত এমনকি কোয়েরি গভর্নর অন্তর্ভুক্ত থাকা উচিত যা সম্পদ-নিবিড় অনুসন্ধানগুলিকে সিস্টেম পারফরম্যান্সে প্রভাব ফেলা থেকে বাধা দেয়।

তদন্ত ইন্টারফেসটি বিশ্লেষকদের ডেটা অন্বেষণ করা, টাইমলাইন তৈরি করা এবং কোয়েরি ভাষা বিশেষজ্ঞ হওয়ার প্রয়োজন ছাড়াই ইভেন্ট সহসম্পর্কের জন্য স্বজ্ঞাত সরঞ্জাম সরবরাহ করা উচিত। 

অনুভূমিক এবং উল্লম্ব স্কেলিংয়ের জন্য পরিকল্পনা

স্কেলেবল SIEM আর্কিটেকচার অবশ্যই উল্লম্ব স্কেলিং (বিদ্যমান উপাদানগুলিতে সম্পদ যুক্ত করা) এবং অনুভূমিক স্কেলিং (ওয়ার্কলোড বিতরণ করতে আরও নোড যুক্ত করা) উভয়ের মাধ্যমে বৃদ্ধি সামঞ্জস্য করতে হবে। বেশিরভাগ আধুনিক SIEM প্ল্যাটফর্ম বিতরণকৃত আর্কিটেকচার সমর্থন করে, তবে প্রতিষ্ঠানগুলির পরিকল্পনা করা দরকার যে তারা প্রতিটি উপাদান কীভাবে স্কেল করবে।

ডেটা সংগ্রহ সাধারণত আনুভূমিকভাবে স্কেল হয় যখন আপনি অতিরিক্ত সিস্টেম মনিটর করার সাথে সাথে আরও ফরোয়ার্ডার বা সংগ্রাহক যোগ করে। পার্সিং এবং সহসম্পর্ক আপনার প্ল্যাটফর্মের উপর নির্ভর করে অনুভূমিক এবং উল্লম্ব উভয়ভাবেই স্কেল হতে পারে। স্টোরেজ প্রায় সবসময়ই অনুভূমিক স্কেলিং থেকে উপকৃত হয় বিতরণকৃত স্টোরেজ ক্লাস্টারে অতিরিক্ত নোড যুক্ত করে।

আপনার SIEM আর্কিটেকচারের স্কেলিং বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝা আপনাকে যথাযথভাবে বাজেট করতে এবং আপনার পরিবেশ বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে পারফরম্যান্স সমস্যা এড়াতে সহায়তা করে। শুধুমাত্র বর্তমান প্রয়োজনীয়তার পরিবর্তে প্রত্যাশিত ভবিষ্যত লোডের অধীনে আপনার আর্কিটেকচার পরীক্ষা করুন।

ইন্টিগ্রেশন এবং ইকোসিস্টেম বিবেচনা

আধুনিক SIEM আর্কিটেকচার খুব কমই বিচ্ছিন্নভাবে বিদ্যমান। আপনার সিস্টেমকে হুমকি বুদ্ধিমত্তা প্ল্যাটফর্ম, নিরাপত্তা অর্কেস্ট্রেশন সরঞ্জাম, টিকিটিং সিস্টেম, পরিচয় ব্যবস্থাপনা সমাধান এবং অসংখ্য অন্যান্য নিরাপত্তা এবং IT সরঞ্জামগুলির সাথে সংহত করতে হবে।

API-ভিত্তিক ইন্টিগ্রেশন ক্ষমতা আপনার SIEM আর্কিটেকচার ডিজাইনে একটি মূল বিবেচনা হওয়া উচিত। প্রোগ্রামেটিকভাবে ডেটা কোয়েরি করার, অটোমেশন ট্রিগার করার এবং অন্যান্য সিস্টেমের সাথে তথ্য বিনিময় করার ক্ষমতা আপনার নিরাপত্তা কার্যক্রম পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে।

ক্লাউড এবং হাইব্রিড বিবেচনা

প্রতিষ্ঠানগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে অন-প্রিমাইসেস অবকাঠামো, একাধিক ক্লাউড সরবরাহকারী এবং SaaS অ্যাপ্লিকেশন সহ হাইব্রিড পরিবেশে কাজ করে। আপনার SIEM আর্কিটেকচার অবশ্যই কার্যকরভাবে এই সমস্ত উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং সহসম্পর্ক করতে হবে এবং প্রতিটি পরিবেশ উপস্থাপন করা অনন্য চ্যালেঞ্জগুলি পরিচালনা করতে হবে।

ক্লাউড-নেটিভ SIEM বিকল্পগুলি উল্লেখযোগ্য ক্লাউড অবকাঠামো সহ প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য সুবিধা প্রদান করে, ক্লাউড সেবার সাথে নিরবচ্ছিন্ন ইন্টিগ্রেশন এবং ইলাস্টিক স্কেলিং সরবরাহ করে যা ক্লাউড ওয়ার্কলোড প্যাটার্নের সাথে মেলে। তবে, উল্লেখযোগ্য অন-প্রিমাইসেস অবকাঠামো বা নির্দিষ্ট ডেটা রেসিডেন্সি প্রয়োজনীয়তা সহ প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য একটি হাইব্রিড আর্কিটেকচার প্রয়োজন হতে পারে।

ডেটা উৎস এবং আপনার SIEM-এর মধ্যে নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথ বিতরণকৃত পরিবেশে একটি উল্লেখযোগ্য বিবেচনা হয়ে ওঠে। সংগ্রহ এজেন্ট কোথায় স্থাপন করা হবে, ক্লাউড-ভিত্তিক বা অন-প্রিমাইসেস SIEM অবকাঠামো ব্যবহার করা হবে কিনা এবং ডেটা ট্রান্সফার খরচ কীভাবে পরিচালনা করা হবে সে সম্পর্কে স্থাপত্য সিদ্ধান্ত সবই স্কেলেবিলিটি এবং মোট মালিকানার খরচকে প্রভাবিত করে।

পারফরম্যান্স মনিটরিং এবং অপ্টিমাইজেশন

এমনকি ভালভাবে ডিজাইন করা SIEM আর্কিটেকচারও সিস্টেম স্কেল হওয়ার সাথে সাথে পারফরম্যান্স বজায় রাখতে চলমান মনিটরিং এবং অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন। ইনজেশন রেট, পার্সিং থ্রুপুট, সহসম্পর্ক নিয়ম পারফরম্যান্স, কোয়েরি রেসপন্স টাইম এবং স্টোরেজ খরচের জন্য মনিটরিং বাস্তবায়ন করুন।

অনেক SIEM পারফরম্যান্স সমস্যা স্থাপত্য সীমাবদ্ধতার পরিবর্তে খারাপভাবে অপ্টিমাইজড সহসম্পর্ক নিয়ম বা অনুসন্ধান থেকে উদ্ভূত হয়। সনাক্তকরণ নিয়ম, অনুসন্ধান প্যাটার্ন এবং ডেটা ধরে রাখার নীতিগুলির নিয়মিত পর্যালোচনা এবং টিউনিং আপনার SIEM আর্কিটেকচার পুরানো হওয়ার সাথে সাথে ধীরে ধীরে পারফরম্যান্স অবনতি প্রতিরোধ করে।

দীর্ঘমেয়াদী সাফল্যের জন্য নির্মাণ

স্কেলেবল SIEM আর্কিটেকচার ডিজাইন করার জন্য ভবিষ্যত বৃদ্ধির বিপরীতে বর্তমান চাহিদা, খরচ সীমাবদ্ধতার বিপরীতে পারফরম্যান্স প্রয়োজনীয়তা এবং জটিলতার বিপরীতে নমনীয়তার ভারসাম্য প্রয়োজন। যে প্রতিষ্ঠানগুলি যথাযথ আর্কিটেকচার পরিকল্পনায় সময় বিনিয়োগ করে তারা তাদের পরিবেশ রক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় নিরাপত্তা দৃশ্যমানতা বজায় রেখে পরে বেদনাদায়ক এবং ব্যয়বহুল পুনর্ডিজাইন এড়ায়।

সবচেয়ে সফল SIEM মোতায়েন ডেটা ভলিউম, ধরে রাখার সময়কাল, কোয়েরি পারফরম্যান্স এবং ইন্টিগ্রেশন প্রয়োজনের জন্য স্পষ্ট প্রয়োজনীয়তা দিয়ে শুরু হয়। তারা মডুলার আর্কিটেকচার বাস্তবায়ন করে যা পৃথক উপাদানগুলিকে স্বাধীনভাবে স্কেল করতে দেয়। তারা পারফরম্যান্স সমস্যা প্রতিক্রিয়াশীল পরিবর্তন বাধ্য না হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করার পরিবর্তে শুরু থেকেই বৃদ্ধির জন্য পরিকল্পনা করে।
techbullion থেকে আরও পড়ুন