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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Cloud-Analytik

Was ist Cloud-Analytik? Vorteile, Tools und Plattformen

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von Cloud-Analysen in unserem umfassenden Leitfaden. Erfahren Sie mehr über die zahlreichen Vorteile, die verfügbaren wichtigen Tools und Plattformen und wie Sie die richtige Lösung für Ihr Unternehmen auswählen.

Autor: SentinelOneRezensent: Cameron Sipes

Heutzutage ist die Welt datenintensiv, und Unternehmen sehen sich mit riesigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen konfrontiert, darunter Kundeninteraktionen, Social-Media-Nutzung und IoT-Geräte. Traditionelle Analysemethoden sind oft durch die lokale Infrastruktur ressourcengebunden. Diese Systeme können mit solch schnellen Datenmengen nicht Schritt halten, was es für Unternehmen schwierig macht, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Cloud-Analysen bieten enorme Möglichkeiten durch Cloud-Computing-Umgebungen, die einen äußerst effizienten Zugriff, eine effiziente Analyse und Visualisierung von Daten ermöglichen. Im Gegensatz dazu bieten traditionelle Analyselösungen eine feste Skalierbarkeit und Flexibilität, aber ein Unternehmen kann mit einer flexiblen Cloud-Analyseumgebung seine Ressourcen je nach Bedarf ändern oder schnell auf Schwankungen am Markt reagieren.

Der weltweite Markt für Cloud-Analysen belief sich 2023 auf 33,05 Milliarden US-Dollar und wird bis 2032 voraussichtlich 147,19 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17,7 % entspricht. Nordamerika führte 2023 mit einem Anteil von 33,22 % die Rangliste an, gefolgt von Asien-Pazifik und Europa, was die starke Verbreitung cloudbasierter Lösungen in dieser Region verdeutlicht.

Dieser Artikel befasst sich mit der facettenreichen Welt der Cloud-Analytik, erläutert deren Vorteile und diskutiert die wichtigsten verfügbaren Tools und Plattformen sowie die Faktoren, die bei der Auswahl der richtigen Lösung für Ihr Unternehmen zu berücksichtigen sind. Durch die Nutzung der Möglichkeiten von Cloud-Analysen können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und Innovationen auf dem Markt vorantreiben.

Cloud Analytics – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Cloud Analytics?

Cloud Analytics ist ein Prozess, bei dem Daten verarbeitet werden, ohne dass sie auf lokalen Servern oder Systemen gespeichert werden. Bei dieser Methode erfolgen die Verarbeitung, Visualisierung und Berichterstellung von Daten mithilfe cloudbasierter Tools und Technologien. Aus organisatorischer Sicht ermöglicht die Nutzung der Cloud-Infrastruktur die Verarbeitung einer viel größeren Datenmenge, die Integration von mehr Datenquellen und die Bereitstellung von Echtzeit-Erkenntnissen in einem Bereich, in dem das Team keine umfangreiche lokale Hardware warten muss.

Warum Cloud Analytics nutzen?

Unternehmen setzen zunehmend auf Cloud-Analysen, da diese zahlreiche Vorteile bieten, die die Fähigkeit von Unternehmen verbessern, ihre Daten und ihre allgemeine Geschäftsleistung zu verwalten. Angesichts der zunehmenden Datenmenge und -komplexität kann die Lösung für die heutigen Anforderungen in Bezug auf Geschwindigkeit, Flexibilität und Effizienz nur durch Cloud-Analysen erreicht werden. Die wichtigsten Gründe für die Umstellung auf Cloud Analytics sind:

  1. Kosteneffizienz: Dadurch werden teure lokale Hardware und Wartungskosten erheblich reduziert. Unternehmen können dann von hohen Investitionsausgaben in Form von Serverkäufen und -aufrüstungen zu besser kalkulierbaren Betriebskosten durch Cloud-Dienste übergehen. Viele Cloud-Anbieter bieten flexible Preismodelle mit nutzungsabhängiger Abrechnung an, bei denen Unternehmen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen bezahlen. Dies ist besonders hilfreich für kleine Unternehmen und Start-ups, die nur über ein geringes Budget verfügen und so wenig Geld wie möglich riskieren möchten.
  2. Skalierbarkeit: Skalierbarkeit ist einer der größten Vorteile von Cloud-Analysen, da Unternehmen ihre Ressourcen je nach Bedarf problemlos erhöhen oder verringern können. Dies ist besonders nützlich, wenn das Unternehmen Spitzenzeiten bei der Durchführung von Marketingkampagnen für die Einführung neuer Produkte erreicht. In solchen Zeiten kann es seine Analysekapazitäten schnell erhöhen. Umgekehrt kann es in mageren Zeiten seine Ressourcen reduzieren, um die Kosten zu kontrollieren. Diese Flexibilität ermöglicht eine einfache Anpassung an sich ändernde Geschäftsbedingungen, da Unternehmen sich nicht um die physische Infrastruktur kümmern müssen.
  3. Zugänglichkeit: Die Cloud-Analytik bietet einen einfachen und transparenten Zugriff auf Daten und Analysetools von jedem Ort aus, an dem eine Internetverbindung besteht. Genau diese Art von Zugänglichkeit ist in den heutigen Remote- und Hybrid-Arbeitsumgebungen erforderlich, in denen selbst die am weitesten entfernten Mitarbeiter von jedem beliebigen Ort aus arbeiten. Dashboards, Berichte und Echtzeit-Datenanalysen müssen für Benutzer über Laptop, Tablet oder Smartphone zugänglich sein. Auf diese Weise geben Unternehmen ihren Teams die erforderlichen Tools an die Hand, um von jedem Standort aus zu guten Schlussfolgerungen zu gelangen, was die Produktivität fördert und die Flexibilität am Arbeitsplatz erhöht.
  4. Zusammenarbeit: Cloud-Analysen ermöglichen durch gemeinsam genutzte Analyse-Dashboards und Berichte eine hervorragende Zusammenarbeit sowohl zwischen Teams als auch über geografische Grenzen hinweg. Cloud-basierte Tools ermöglichen es mehreren Personen, gleichzeitig mit denselben Datensätzen zu interagieren, Erkenntnisse auszutauschen und gemeinsam datengestützte Entscheidungen zu treffen. Das kollaborative Szenario überwindet Abteilungsgrenzen, fördert den Wissensaustausch und treibt Innovationen voran. Eine bessere Koordination und Kommunikation zwischen den Teams führt zu noch kohärenteren Strategien und Maßnahmen, die letztlich zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

Funktionen und Fähigkeiten von Cloud-Analysen

Cloud-Analyseplattformen sind für die vielfältigen Anforderungen moderner Unternehmen konzipiert und umfassen alle Funktionen und Fähigkeiten, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten optimal zu nutzen. Cloud-Analytics-Plattformen bieten in der Regel eine breite Palette an Funktionen und Fähigkeiten, darunter:

  1. Datenintegration: Sie integriert Daten aus verschiedenen Quellen, d. h. Datenbanken, Anwendungen und IoT-Geräten, um die Daten des Unternehmens für den Zugriff zu konsolidieren. Mit Hilfe von Tools, die eine Vielzahl von Datenformaten und -typen unterstützen, können Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre Abläufe erstellen, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen beiträgt. Dieser Ansatz reduziert Datensilos und fördert einen einheitlicheren Ansatz für die Datenstrategie.
  2. Echtzeit-Analysen: Cloud-Analysen ermöglichen auch Echtzeit-Analysen, die es Unternehmen erleichtern, Daten in Echtzeit zu analysieren, und ihnen somit zum richtigen Zeitpunkt Erkenntnisse liefern, um eine schnelle Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die meisten Unternehmen führen ihre Geschäfte in sich schnell verändernden Umgebungen durch. Die Bedingungen ändern sich schnell, und Echtzeitanalysen ermöglichen es Unternehmen, schnell auf Trends und Anomalien zu reagieren. Sie helfen ihnen, Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren, sobald diese auftreten.
  3. Erweiterte Visualisierung: Cloud-Analyseplattformen bieten leistungsstarke Datenvisualisierungstools, mit denen interaktive und benutzerfreundliche Dashboards erstellt werden können. Diese Visualisierungsfunktionen wandeln komplexe Datensätze in klare, umsetzbare Erkenntnisse um und erleichtern es den Benutzern, die Informationen zu verstehen und zu interpretieren. Indem sie den Beteiligten die Visualisierung von Daten in verschiedenen Formaten – wie Grafiken, Diagrammen und Heatmaps – ermöglichen, können Unternehmen ihre Ergebnisse effektiv kommunizieren und datengestützte Diskussionen zwischen den Teams erleichtern. Dies verbessert die Zusammenarbeit und hilft dabei, Trends und Muster zu erkennen, die in den Rohdaten möglicherweise nicht ersichtlich sind.
  4. Predictive Analytics: Mit Predictive Analytics in Cloud-Analyseplattformen können Unternehmen auf der Grundlage ihrer historischen Daten zukünftige Trends und Ergebnisse vorhersagen. Häufig helfen hier eingesetzte Algorithmen für maschinelles Lernen Unternehmen dabei, bestimmte Muster zu erkennen, die das Kundenverhalten vorhersagen können, und so ihre Abläufe zu optimieren. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht strategischere Entscheidungen, indem er Unsicherheiten reduziert und Veränderungen auf dem Markt vorhersieht.
  5. Skalierbarkeit und Flexibilität: Cloud-Analysen zeichnen sich auch durch Skalierbarkeit und Flexibilität aus. Wenn die Datenmenge zunimmt, können Cloud-basierte Plattformen sofort skaliert werden, um die erhöhte Arbeitslast zu bewältigen, ohne dass in umfangreiche Hardware investiert werden muss. Sie können dann von einem Unternehmen an verschiedene Geschäftsanforderungen und Datenanforderungen angepasst werden, wodurch Leistung und Kosteneffizienz gewährleistet sind. Außerdem bieten Cloud-Plattformen Funktionen, die an spezifische Geschäftsanforderungen angepasst werden können.

Arten von Cloud-Analysen

Es gibt viele Arten von Cloud-Analysen, und jede spielt eine sehr wichtige Rolle für jedes Unternehmen, das seine Datenstrategie verbessern und so viel Wert wie möglich aus seinen Analysebemühungen ziehen möchte. Hier sind die grundlegenden Arten von Cloud-Analysen, die alle unterschiedliche Zwecke im Bereich der Analyse erfüllen:

  1. Deskriptive Analytik: Die deskriptive Analytik beschreibt historische Daten, um zu verstehen, was in der Vergangenheit geschehen ist. Bei dieser Art der Analyse werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und so dargestellt, dass Trends und Muster im Zeitverlauf deutlich werden. Zu den gängigen Techniken hierfür gehören Berichterstellung und Datenvisualisierung, damit die Beteiligten die Hintergründe der Zahlen verstehen können.
  2. Diagnostische Analytik: Die diagnostische Analytik erweitert die Analyse noch weiter, da sie Daten über Muster oder Ursachen vergangener Ereignisse überprüft. Diese Art der Analyse versucht, das "Warum" der Dinge aufzudecken und somit zu erklären, warum bestimmte Ergebnisse erzielt wurden. Zu den Techniken gehören Data Mining, Korrelationsanalyse und statistische Tests, um Zusammenhänge und Erkenntnisse zu finden, die vergangenes Verhalten erklären. Durch die Aufdeckung der Ursachen von Trends ermöglicht die diagnostische Analyse dem Unternehmen, aus der Vergangenheit zu lernen und sie entsprechend zu verändern, um in Zukunft gute Ergebnisse zu erzielen.
  3. Prädiktive Analyse: Die prädiktive Analytik nutzt statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um auf der Grundlage historischer Daten zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese Art der Analyse hilft Unternehmen, Trends, Verhaltensweisen und potenzielle Risiken zu antizipieren, sodass sie proaktive Entscheidungen treffen können. Prädiktive Modelle können in verschiedenen Kontexten angewendet werden, von Umsatzprognosen und Vorhersagen zum Kundenverhalten bis hin zur Risikobewertung und Optimierung der Lieferkette. Durch die Nutzung der Möglichkeiten der prädiktiven Analytik können Unternehmen ihre strategische Planung und Ressourcenallokation verbessern, was letztlich zu einer Leistungssteigerung führt.

Wie funktioniert Cloud-Analytik?

Cloud-Analytik nutzt im Wesentlichen die enormen Ressourcen des Cloud-Computing, darunter skalierbare Speicherkapazitäten, robuste Rechenleistung und viele andere fortschrittliche Datenmanagement-Tools. Der vereinfachte Arbeitsablauf sieht wie folgt aus:

  1. Datenerfassung: Die Datenerfassung aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Anwendungen, IoT-Geräten oder APIs von Drittanbietern ist der erste Schritt im Cloud-Analytics-Workflow. Diese Daten werden sicher in der Cloud gespeichert, häufig in einem zentralisierten Data Warehouse oder Data Lake, wodurch sie leicht zugänglich und verwaltbar sind. Die zentralisierte Datenerfassung hilft Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass alle für die Analyse erforderlichen Informationen bereit und verfügbar sind, im Gegensatz zu weniger zentralisierten Quellen, die häufig unter Datensilos leiden und die Datenintegrität beeinträchtigen.
  2. Datenverarbeitung: Die Cloud-Plattform verarbeitet die Daten mithilfe leistungsstarker Algorithmen und Tools. Dieser Prozessschritt kann die Bereinigung, Transformation und Aggregation von Daten umfassen, damit diese für die Analyse geeignet sind. Die meisten Analyseprodukte nutzen verteilte Rechenressourcen, um große Datensätze auch bei ihrer Größe schnell verarbeiten zu können. Zu den erweiterten Funktionen gehören Verarbeitungsstile wie ETL (Extract, Transform, Load), Echtzeit-Streaming oder andere der oben genannten Methoden, um sicherzustellen, dass die Daten das richtige Format und die richtige Struktur für die Analyse haben.
  3. Analyse: Nach mehreren Prozessen können Benutzer verschiedene analytische Aufgaben wie Abfragen, Visualisierungen und Modellierungen durchführen. Die Cloud-Analyseplattform verfügt häufig über benutzerfreundliche Oberflächen und nutzt leistungsstarke Analysewerkzeuge, mit denen die zugrunde liegenden Daten untersucht und Erkenntnisse gewonnen werden können. Eine solche Analyse kann anhand komplexer Abfragen zur Auswahl bestimmter Daten, interaktiver Visualisierungen zur Erkennung von Trends oder der Erstellung von Vorhersagemodellen zur Prognose zukünftiger Ergebnisse durchgeführt werden. Die Flexibilität der Cloud-Analytik bezieht sich auf die zahlreichen Analysen, die Unternehmen entsprechend ihren spezifischen Geschäftsanforderungen durchführen können.
  4. Berichterstellung: Anschließend sollen den Stakeholdern im Unternehmen über zugängliche Dashboards und Berichte Erkenntnisse in irgendeiner Form bereitgestellt werden. Diese Berichterstellungstools bieten in der Regel anpassbare Visualisierungen, KPIs und sogar interaktive Elemente, mit denen Benutzer die Daten für weitere Einblicke detailliert untersuchen können. Die Möglichkeit, den Stakeholdern klare, umsetzbare Informationen zur Verfügung zu stellen, macht Cloud-Analysen zu einem Mittel für fundierte Entscheidungen und unterstützt die strategische Planung.

Vorteile von Cloud-Analysen

Angesichts eines zunehmend wettbewerbsorientierten Umfelds und steigender Datenmengen werden Agilität, Zusammenarbeit, Sicherheit und betriebliche Effizienz, die durch Cloud-Analysen ermöglicht werden, zu wichtigen Faktoren für fundierte Entscheidungen und Wettbewerbsvorteile. Das Verständnis dieser Punkte kann einem Unternehmen ein gutes Gefühl dafür vermitteln, wie wichtig die Einführung cloudbasierter Analyselösungen ist. Zu den wichtigsten Vorteilen von Cloud-Analysen gehören:

  1. Erhöhte Agilität: Die größte Stärke von Cloud-Analysen ist ihre Agilität. Unternehmen können sich in Echtzeit auf veränderte Datenanforderungen einstellen, ohne die Einschränkungen, die mit einer herkömmlichen Infrastruktur verbunden sind. Sie können ihre Analyse-Ressourcen entsprechend den aktuellen Anforderungen skalieren und schnell auf neue Entwicklungen in den Märkten, Kundenwünsche und andere interne Faktoren reagieren. Cloud-Analysen ermöglichen es Unternehmen, neue Dateninitiativen und Technologien zu testen und befreien sie gleichzeitig von langwierigen Beschaffungsprozessen und Hardware-Beschränkungen, was eine Innovationskultur fördert.
  2. Verbesserte Zusammenarbeit: Die Zusammenarbeit wird verbessert, da Teams gemeinsam besser arbeiten können als alleine. Da Analysetools und Daten zentral zugänglich sind, wird Wissen zwischen verschiedenen Abteilungen sofort ausgetauscht. In einer solchen kollaborativen Umgebung werden Silos aufgebrochen und der Wissensaustausch wird vereinfacht. Inkohärente Strategien und Initiativen werden seltener, da Unternehmen beginnen, unterschiedliche Perspektiven und Fachkenntnisse zu nutzen, um die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen voranzutreiben.
  3. Verbesserte Datensicherheit: Die besten Cloud-Anbieter bieten verbesserte Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten vor Missbrauch. Cloud-Analysen sind daher eine sichere Option für Unternehmen. Sie werden in der Regel durch Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und branchenspezifische Compliance-Vorschriften wie DSGVO und HIPAA ergänzt. Dies wird durch das technische Know-how eines Cloud-Anbieters beim Schutz seiner Systeme gewährleistet, wodurch die Datensicherheit eines Unternehmens vor unbefugtem Zugriff und Verstößen gewährleistet ist. Darüber hinaus bieten viele Cloud-Dienstleister regelmäßige Sicherheitsupdates und -überwachungen an, wodurch die allgemeine Sicherheitslage des Unternehmens verbessert wird.
  4. Kosteneffizienz: Cloud-Analysen minimieren teure lokale Hardware und Wartungskosten und reduzieren so die Investitionsausgaben für ein Unternehmen erheblich. Die Unternehmen zahlen nur für das, was sie benötigen, und diese Lösung ist daher kostengünstiger. Durch das Pay-as-you-go-Modell kann eine bessere Verwaltung der Mittel erreicht werden, da das Unternehmen je nach Bedarf skalieren kann, um Verschwendung zu vermeiden. Cloud-Plattformen bündeln in der Regel verschiedene Dienste, wodurch die Kosten für Softwarelizenzen und System-Upgrades reduziert werden.

Anwendungsfälle für Cloud-Analysen

Angesichts dieser Anwendungsbereiche von Cloud-Analysen ist es möglich, sie innovativ im Alltag einzusetzen, um Lösungen zu finden, die speziell auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind. Zu den bekanntesten Anwendungsfällen für Cloud-Analysen in verschiedenen Branchen gehören die folgenden:

  1. Einzelhandel: Einzelhandel Cloud-Analysen sind ein wichtiges Instrument zum Verständnis des Kundenverhaltens und der Verkaufsdaten, das zur Optimierung der Bestandsverwaltung und der Marketingstrategien im Einzelhandel beiträgt. Außerdem können damit Konsumgewohnheiten, Trends und saisonale Produkte verfolgt werden, was eine bessere Nachfrageprognose ermöglicht. Mithilfe von Echtzeitanalysen können Unternehmen ihre Lagerbestände so anpassen, dass sie auf beliebte Saisonartikel vorbereitet sind, ohne Überbestände anzuhäufen. Drittens kann Cloud Analytics das gezielte Marketing verbessern, indem es das Verhalten und die Präferenzen der Verbraucher profiliert und so eine effektivere Zielgruppenansprache und eine höhere Kundenbindung ermöglicht.
  2. Gesundheitswesen: Cloud-Analysen verändern die Gesundheitsbranche, indem sie Patientendaten überwachen, um die Versorgungsqualität und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Gesundheitsdienstleister können Daten aus elektronischen Patientenakten, Wearables und anderen Quellen sammeln, um Trends und Ergebnisse im Gesundheitszustand der Patienten besser zu verstehen. Die Analyse der Daten hilft Organisationen dabei, Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Beispielsweise kann die prädiktive Analyse die Aufnahme von Patienten vorhersagen, sodass die Planung in Krankenhäusern entsprechend angepasst werden kann, um Wartezeiten effektiv zu reduzieren. Darüber hinaus kann das Bevölkerungsgesundheitsmanagement durch cloudbasierte Analysen unterstützt werden, indem Bevölkerungsgruppen mit besonderen Risiken identifiziert und proaktive Versorgungsmethoden initiiert werden.
  3. Finanzen: Auch im Finanzwesen spielt Cloud-Analytik eine wichtige Rolle. Die zeitnahe Analyse von Transaktionen kann dabei helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und vor möglichen Betrugsfällen zu warnen, wodurch die Vermögenswerte von Finanzinstituten und Kunden geschützt werden. Mit historischen Daten in Kombination mit Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen Vorhersagemodelle erstellen, die die Kreditwürdigkeit eines Kunden bewerten und so fundiertere Kreditentscheidungen ermöglichen. Neben dem Risikomanagement verbessern solche Funktionen direkt das Kundenerlebnis, indem sie personalisierte Finanzprodukte anbieten, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen.

Überlegungen zur Auswahl einer Cloud-Analyseplattform

Anhand der Benutzerfreundlichkeit, Integrationsmöglichkeiten, Skalierbarkeit und Sicherheitsfaktoren kann ein Unternehmen relevante Entscheidungen treffen, um den Erfolg seiner Analysen sicherzustellen. Hier sind einige wichtige Überlegungen, die ein Unternehmen bei der Auswahl einer Cloud-Analyseplattform berücksichtigen sollte:

  1. Benutzerfreundlichkeit: Bewerten Sie einen Cloud-Analysedienst unter besonderer Berücksichtigung der Benutzerfreundlichkeit. Suchen Sie nach Diensten, die über intuitive Benutzeroberflächen verfügen und sehr einfach zu bedienen sind. Eine benutzerfreundliche Plattform fördert die Akzeptanz im gesamten Unternehmen, da auch nicht-technische Benutzer effektiv mit Daten interagieren können. Darüber hinaus sind Drag-and-Drop-Funktionen zum Erstellen von Visualisierungen und andere vereinfachte Abfrageoptionen von Vorteil, um die Benutzerfreundlichkeit insgesamt zu verbessern. Die Investition in eine benutzerfreundliche Plattform mit geringer Lernkurve ermöglicht es Teams, Analysen mit weniger Schulungsaufwand zu nutzen und öffnet die Tür zu einer Datenkultur im Unternehmen.
  2. Integrationsfähigkeiten: Die richtige Integrationsfähigkeit der Cloud-Analyseplattform ist sehr wichtig. Wählen Sie eine Plattform, die alle Ihre Datenquellen und Systeme, die in der Organisation laufen, integriert. Die Anwendungen von Drittanbietern sollten in die Datenbank, CRM- und ERP-Lösungen integriert werden können. Ein umfangreiches Integrationsframework ermöglicht die einfache Verbindung verschiedener Datenquellen und bietet eine einheitliche Ansicht aller zu analysierenden Daten. APIs und Konnektoren für die Erfassung von Daten aus verschiedenen Plattformen sollten ebenfalls berücksichtigt werden. Eine effektive Integration macht nicht nur Daten leichter zugänglich, sondern erleichtert auch die Analyse ganzer Datensätze und liefert so genauere Erkenntnisse.
  3. Skalierbarkeit: Skalierbarkeit ist ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Auswahl einer Cloud-Analyseplattform, da Unternehmen ihr voraussichtliches Wachstum in Bezug auf Datenvolumen und Analyseanforderungen prognostizieren müssen. Wählen Sie eine Cloud-Plattform, die sich je nach Schwankungen der Geschäftsanforderungen schnell nach oben oder unten skalieren lässt. So wird sichergestellt, dass sie Spitzen in der Arbeitslast problemlos bewältigen kann und die Leistung nicht beeinträchtigt wird. Diese Art der Skalierbarkeit ist besonders wichtig für Unternehmen, die ein schnelles Wachstum verzeichnen oder deren Datennutzung saisonalen Schwankungen unterliegt. Eine flexible Cloud-Analyselösung passt sich den sich ständig ändernden Anforderungen an und minimiert gleichzeitig die Verschwendung von Ressourcen.

Wie kann SentinelOne helfen?

Angesichts des rasanten Wandels in der digitalen Landschaft ist die Sicherung Ihrer Cloud-Umgebung eines der wichtigsten Elemente, über die Sie verfügen müssen. SentinelOne Singularity™ Cloud Security bietet eine Komplettlösung, die die Sicherung Ihrer Cloud-Ressourcen von der Erstellungsphase bis zur Laufzeit unterstützt. Singularity™ nutzt fortschrittliche Bedrohungsinformationen und autonome KI-basierte Abwehrmechanismen, um Unternehmen dabei zu helfen, eine robuste Sicherheitslage in verschiedenen Umgebungen zu erreichen. So kann Singularity™ Cloud Security Ihrem Unternehmen helfen:

  1. Einheitliche Kontrolle über Cloud-Umgebungen hinweg: Singularity™ Cloud Security bietet eine integrierte Plattform mit vollständiger Kontrolle über Ihre gesamte Cloud-Infrastruktur. Unabhängig davon, ob sich Ihre Ressourcen in einer öffentlichen, privaten, lokalen oder hybriden Umgebung befinden, bietet Ihnen die Plattform vollständige Transparenz und Verwaltungsfunktionen. Unternehmen können mit dieser Integration einen Großteil der Komplexität vereinfachen, die oft mit Multi-Cloud-Strategien einhergeht, und so ihre Sicherheitsabläufe optimieren. Mit Singularity™ Cloud Security können sie ihr gesamtes Cloud-Ökosystem über eine einzige Schnittstelle einfach überwachen und schützen.
  2. Echtzeit-Reaktionsfähigkeiten: Die Bedrohungslage wird von Tag zu Tag komplexer. Die Echtzeit-Reaktionsfähigkeiten von Singularity™ Cloud Security ermöglichen es dem gesamten Unternehmen, viel schneller auf potenzielle Bedrohungen zu reagieren, bevor sie sich zu etwas viel Größerem entwickeln. Alle diese Unternehmen können diese hochmoderne Lösung nutzen, um proaktiv gegen die steigende Zahl von Risiken vorzugehen, bevor sie zu kritischen Vorfällen werden. Kontinuierliche Überwachung und automatisierte Reaktionsmechanismen bleiben stets auf strategische Initiativen ausgerichtet und neutralisieren die Bedrohungen kontinuierlich und effizient.
  3. Hyperautomatisierung für mehr Effizienz: Hyperautomatisierung ist eine der einzigartigen Funktionen von Singularity™ Cloud Security. Unternehmen können diese Funktion nutzen, um die Effizienz ihrer Abläufe zu steigern und das Risiko menschlicher Fehler zu minimieren, indem sie alltägliche Sicherheitsaufgaben automatisieren. Durch intelligente Automatisierung werden wertvolle Ressourcen freigesetzt, sodass sich Sicherheitsteams nun auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Mit Singularity™ Cloud Security können Unternehmen einen nahtlosen Sicherheits-Workflow realisieren.
  4. Modernste Analysen und Bedrohungsinformationen: Singularity™ Cloud Security nutzt fortschrittliche Analysefunktionen, um bessere Einblicke zu liefern als jede normale Cloud-Sicherheitslösung. Die Bedrohungsinformationen sind erstklassig und bieten Unternehmen ausreichend Wissen, um sich im Voraus auf neue Bedrohungen vorzubereiten und darauf zu reagieren. Unternehmen, die die autonome, KI-basierte Bedrohungsabwehr von SentinelOne einsetzen, können proaktiv gegen potenzielle Cloud-Angriffe vorgehen, da sie nicht nur reaktiv, sondern auch präventiv an Cloud-Sicherheit, und schützen ihre Ressourcen so vor einer Vielzahl potenzieller Angriffe.

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Fazit

Cloud-Analysen haben die Art und Weise, wie Unternehmen Datenanalysen angehen, grundlegend verändert, da sie unübertroffene Flexibilität und Skalierbarkeit mit Möglichkeiten zur Zusammenarbeit bieten. Durch die Nutzung von Analysen in der Cloud können Unternehmen nun umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, um Innovationen voranzutreiben, die Effizienz ihrer Abläufe zu verbessern und die Qualität ihrer Entscheidungsfindung zu steigern. Dies würde es Unternehmen erleichtern, sich schnell an veränderte Markttrends anzupassen und aufkommende Muster zu nutzen, um so ihre Wettbewerbsfähigkeit in einer datengesteuerten Welt zu erhalten.

Mit der Weiterentwicklung der Cloud-Analytik ist es für Unternehmen von Vorteil, mit neuen Tools, Technologien und Best Practices Schritt zu halten, um den Nutzen von Analytik-Initiativen zu maximieren. Der proaktive Ansatz für Cloud-Analytik wird Unternehmen dabei helfen, sich zu einem leistungsfähigeren Datenökosystem zu entwickeln, das strategische Ziele unterstützt und gleichzeitig eine Kultur der täglichen Verbesserung schafft.

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FAQs

Cloud-Analytik bezeichnet die Analyse von Daten im Cloud-Computing, bei der geeignete Tools und Technologien einer Cloud genutzt werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können Millionen von Datensätzen verarbeiten, ohne durch die Einschränkungen herkömmlicher lokaler Infrastrukturen behindert zu werden. Mit Cloud Analytics können Unternehmen alle Vorteile des Cloud Computing nutzen: Flexibilität, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit. Benutzer können Daten aus mehreren Quellen in Echtzeit analysieren, während Teams dank der durch die Zusammenarbeit generierten Echtzeit-Erkenntnisse effektiv zusammenarbeiten können.

Viele cloudbasierte Analysetools bieten starke Integrationsmöglichkeiten mit bestehenden Systemen wie CRM, ERP und anderen Datenmanagementplattformen. Das bedeutet, dass das Unternehmen gemeinsame Daten in einem einheitlichen System anzeigen kann, wodurch ein reibungsloser Datenfluss und eine reibungslose Analyse über verschiedene Anwendungen hinweg gewährleistet sind. Die Integration unterschiedlicher Systeme kann umsetzbare Erkenntnisse erleichtern, gleichzeitig maximale Effizienz im Betrieb bieten und fundierte Entscheidungen unterstützen, wodurch es einfacher wird, bestehende Investitionen in Technologie zu nutzen.

Während Datenanalyse jede Form der Datenanalyse umfasst, unabhängig davon, ob sie vor Ort oder in der Cloud durchgeführt wird, bezieht sich Cloud-Analytik speziell auf die Analyse, die unter Verwendung von Cloud-Computing-Ressourcen durchgeführt wird. Zu den Hauptvorteilen von Cloud-Analysen gehören eine verbesserte Skalierbarkeit, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Analysefähigkeiten leicht an sich ändernde Anforderungen anzupassen, und eine verbesserte Zugänglichkeit, die sicherstellt, dass Daten von jedem Ort aus abgerufen und analysiert werden können. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an neue Anforderungen anzupassen und Erkenntnisse zu nutzen, um strategische Initiativen voranzutreiben.

Cloud-Analyselösungen integrieren KI und maschinelles Lernen in das System, wodurch die Datenverarbeitung, die Vorhersagemodellierung und die automatische Vorschlagsfunktion für Erkenntnisse verfeinert werden. Dank dieser Fortschritte können Unternehmen die Muster in ihren Datensätzen analysieren, zukünftige Trends vorhersagen und die Berichterstellung automatisieren. Die Integration rationalisiert nicht nur Prozesse, sondern hilft Unternehmen auch, fundiertere Entscheidungen zu treffen, proaktiv auf Probleme zu reagieren und Chancen zu erkennen.

Zu den führenden cloudbasierten Analysetools, die derzeit verfügbar sind, gehören Google Analytics, das wertvolle Einblicke in den Web-Traffic und das Nutzerverhalten bietet, Microsoft Power BI, das für seine robusten Datenvisualisierungs- und Freigabefunktionen bekannt ist, Tableau Online, das leistungsstarke Datenvisualisierungsfunktionen und interaktive Dashboards bietet, Amazon QuickSight, ein skalierbarer Business-Intelligence-Dienst, mit dem Benutzer aufschlussreiche Berichte erstellen können, und Snowflake, eine Cloud-Datenplattform, die die Datenkonsolidierung und -analyse in verschiedenen Umgebungen erleichtert. Diese Tools bieten eine Reihe von Funktionen für die Datenintegration, -visualisierung und -analyse und sind damit unverzichtbar für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit von Cloud-Analysen nutzen möchten.

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Es besteht kein Zweifel daran, dass die Containertechnologie dazu beiträgt, die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen zu beschleunigen. Allerdings stellen fehlerhafte Images oder falsch konfigurierte Container mittlerweile ein erhebliches Sicherheitsrisiko für Unternehmen dar. Untersuchungen zeigen, dass ganze 75 % der Container-Images potenziell risikobehaftet sind und hohe oder kritische Schwachstellen aufweisen, was eine ständige Überwachung erforderlich macht. Durch das Scannen von Containern auf Schwachstellen werden diese Probleme während der Erstellung und zur Laufzeit identifiziert, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer Sicherheitsverletzung minimiert wird. Um das Konzept besser zu verstehen, wollen wir uns damit befassen, wie das Scannen funktioniert, warum es so wichtig ist und welche Lösungen zum Schutz containerisierter Workloads es gibt. Dieser Artikel befasst sich mit den Grundlagen des Scannens von Container-Schwachstellen und der Notwendigkeit, sowohl Images als auch laufende Instanzen zu scannen. Wir untersuchen Best Practices für das Scannen von Container-Schwachstellen, die das Scannen mit DevOps-Zyklen, Codeänderungen und schnellen Patches in Einklang bringen. Sie erfahren mehr über wichtige Scan-Komponenten, von der Analyse von Basis-Images bis hin zur Behebung von Konfigurationsfehlern, sowie über die Bedeutung des Managements von Container-Schwachstellen für große Containerflotten. Der Artikel beschreibt auch typische Container-Bedrohungen, z. B. veraltete Betriebssystemebenen oder unsichere Docker-Konfigurationen, und wie das Scannen zur Lösung dieser Probleme beiträgt. Abschließend untersuchen wir, wie die KI-gestützte Plattform von SentinelOne die Prozesse zum Scannen von Schwachstellen in Containern stärkt und einen einheitlichen Ansatz für die Containersicherheit fördert. Was ist das Scannen von Container-Schwachstellen? Das Scannen von Container-Schwachstellen ist der Prozess des Scannens von Container-Images und den Instanzen, auf denen sie ausgeführt werden, auf Sicherheitsprobleme wie veraltete Bibliotheken, falsche Berechtigungen oder neu entdeckte CVEs. Auf diese Weise können DevOps-Teams Probleme beheben, die wahrscheinlich in Images zu finden sind, bevor diese in die Produktionsumgebung ausgeliefert werden. Während das Konzept des herkömmlichen Server-Scannings realisierbar ist, ist das Scannen von kurzlebigen Containern oder Microservices nur mit dynamischen, ereignisbasierten Methoden möglich. Einige Tools arbeiten mit Container-Registries, und CI/CD-Pipelines scannen jede neue Version auf Probleme, die noch nicht gemeldet wurden. Dieser Ansatz ermöglicht es, Images von bekannten Risiken fernzuhalten und so die Wahrscheinlichkeit einer Ausnutzung zu verringern. Langfristig trägt das Scannen dazu bei, ein effektives Schwachstellenmanagementprogramm zu gewährleisten, das gesunde und sichere Containerumgebungen aufrechterhält. Notwendigkeit des Scannens von Container-Schwachstellen Laut dem Google Cloud Bericht glauben 63 % der Sicherheitsexperten, dass KI die Erkennung und Bekämpfung von Bedrohungen grundlegend verändern wird. Bei Containern sind Anwendungen nur von kurzer Dauer, und Workloads werden schnell gestartet oder beendet, was Cyberkriminellen kurze Gelegenheiten bietet, wenn die Bedrohungen bestehen bleiben. Das Scannen von Container-Schwachstellen stellt sicher, dass ständig Scans durchgeführt werden, die das Versenden von Schwachstellen verhindern, die mit kurzlebigen Containern verbunden sind. Hier sind fünf Gründe, warum das Scannen wichtig ist: Fehler frühzeitig erkennen: In DevOps-Pipelines werden Images oft innerhalb weniger Stunden vom Entwicklungsteam an das Testteam und dann an das Produktionsteam übertragen. Während der Build-Zeit können durch Scans anfällige Pakete oder Fehlkonfigurationen identifiziert werden, die vom Entwicklungsteam übersehen wurden, und vor der Veröffentlichung behoben werden. Dieser Schritt fördert das Management von Container-Schwachstellen und verhindert, dass bekannte CVEs in Live-Umgebungen gelangen. Die Kombination aus DevOps und Scans hilft, Situationen zu vermeiden, in denen sich im letzten Moment herausstellt, dass nicht alle Schwachstellen abgedeckt sind. Gemeinsam genutzte Infrastruktur schützen: Container laufen oft auf demselben Kernel und haben Zugriff auf dieselbe Hardware, was bedeutet, dass bei einer Kompromittierung eines Containers auch andere betroffen sein können. Das Scannen von Images verringert durch seine sorgfältige Umsetzung auch die Wahrscheinlichkeit, dass ein einzelner fehlerhafter Container den gesamten Cluster beeinträchtigt. Multi-Tenant-Entwicklungscluster oder große Produktionsorchestrierungen sind auf das Scannen angewiesen, um die allgemeine Integrität sicherzustellen. Dies steht im Einklang mit Strategien zum Cloud-Schwachstellenmanagement, die stabile und gemeinsam genutzte Plattformen ermöglichen. Umgang mit schnellen Code-Updates: Einer der Vorteile der Verwendung eines Prime-Containers ist die schnelle Iterationsrate, bei der Teams täglich oder wöchentlich Änderungen veröffentlichen. Diese Agilität kann auch zur Wiederholung einiger Probleme führen, wenn die Basisimages nicht aktualisiert werden. Durch automatisiertes Scannen wird die Pipeline sofort angehalten, sobald ein kritischer Fehler entdeckt wird, der einen Patch oder eine neue Bibliothek erfordert. Mit der Zeit wird das Scannen in die Entwicklungszyklen integriert, um sicherere Releases zu liefern, die den Geschäftsanforderungen entsprechen. Erfüllung von Compliance- und regulatorischen Anforderungen: Jedes Unternehmen, das bestimmten Standards wie HIPAA, PCI-DSS oder DSGVO unterliegt, muss den Nachweis erbringen, dass es in angemessenen Abständen Scans und Patches durchführt. Container für Schwachstellenscans zeigen, dass kurzlebige Workloads denselben Sicherheitsregeln unterliegen wie ältere Server. Detaillierte Protokolle zeichnen die identifizierten Mängel, die Zeit, die zu ihrer Behebung benötigt wurde, und das Endergebnis auf, um den Auditprozess zu vereinfachen. Dies schafft Vertrauen bei Kunden, Lieferanten und auch bei den Aufsichtsbehörden. KI für Geschwindigkeit und Effizienz: Moderne Tools verwenden KI oder ML, um mögliche Schwachstellen in Containern oder laufenden Prozessen innerhalb von Images zu identifizieren. Dieser fortschrittliche Ansatz identifiziert neue Muster, die von einfachen Signaturen nicht erkannt werden. 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Im Folgenden werden die wichtigsten Komponenten erläutert, die die Grundlage für Container-Schwachstellen-Scans bilden: Basis-Image-Analyse: Die meisten Container weisen eine Vielzahl von Schwachstellen auf, die auf veraltete Bibliotheken oder Betriebssystemschichten im Basisimage zurückzuführen sind. Sie scannen jede Schicht nach bekannten Schwachstellen gemäß CVEs und identifizieren, welche Pakete aktualisiert werden müssen. Durch die Sauberhaltung und Aktualisierung des Basisimages wird die Angriffsfläche minimiert. Durch gründliches Scannen wird auch die Möglichkeit ausgeschlossen, dass Schwachstellen, die zuvor in älteren Strukturen ausgenutzt wurden, in den neuen Konstruktionen erneut auftreten. Registry-Scanning: Die meisten Teams speichern Container-Images in privaten oder öffentlichen Registries, sei es Docker Hub, Quay oder eine andere gehostete oder selbst gehostete Lösung. Durch regelmäßiges Scannen dieser Registries wird festgestellt, ob Images, die einst akzeptabel waren, im Laufe der Zeit Schwachstellen enthalten. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass zuvor verwendete Images nicht erneut in der Produktion verwendet werden. Die Integration des Scannens in CI/CD garantiert, dass die neu gepushten Images sicher und auf dem neuesten Stand sind. Überprüfungen der Laufzeitumgebung: Obwohl das Image zum Zeitpunkt der Erstellung sauber war, können Fehlkonfigurationen bei den Orchestratoren oder sogar bei den Umgebungsvariablen auftreten. Das Scannen laufender Container zeigt Privilegieneskalationen, unsachgemäße Dateiberechtigungen oder offene Ports auf. In Verbindung mit einer Echtzeit-Erkennung verhindert dies Einbruchsversuche, die auf kurzlebige Container abzielen. Dieser Schritt steht im Einklang mit der Container-Schwachstellenverwaltung und stellt sicher, dass kurzlebige Zustände weiterhin abgedeckt sind. Automatisierte Patch-Vorschläge: Sobald ein Scan-Prozess Probleme identifiziert hat, schlägt eine gute Lösung Korrekturen in Form von Patches oder besseren Bibliotheken vor. Einige Tools werden mit DevOps-Pipelines verwendet, um Images mit korrigierten Paketen automatisch neu zu erstellen. Im Laufe der Zeit fördert die teilweise oder vollständige Automatisierung eine konsistente und schnelle Behebung der entdeckten Mängel. Durch die Einbindung dieser Vorschläge in die Entwicklungsaufgaben gehen die Ergebnisse eines Scans nicht so leicht verloren. Compliance und Durchsetzung von Richtlinien: Unternehmen können interne Richtlinien haben, wie z. B. "Es dürfen keine Images mit kritischen CVE eingesetzt werden." Das Scansystem vergleicht Images mit diesen Regeln und lässt die Erstellung des Images nicht zu, wenn ein Verstoß vorliegt. Diese Synergie stellt sicher, dass Entwicklungsteams Probleme, die sie an der Weiterarbeit hindern, so schnell wie möglich beheben können. Langfristig sorgt die Einhaltung dieser Richtlinien dafür, dass Basisbilder nur minimale Inhalte haben und Patches für bekannte Probleme regelmäßig bereitgestellt werden. Wie funktioniert das Scannen von Container-Schwachstellen? Das Scannen von Container-Schwachstellen ist in der Regel ein systematischer Prozess, bei dem Container von der Build-Phase bis zur Laufzeitphase gescannt werden. Durch die Integration von DevOps-Pipelines, Container-Registern und Orchestrierungsebenen stellt das Scannen sicher, dass die vorübergehenden Workloads genauso sicher sind wie die dauerhaften. Hier finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten Scan-Phasen und wie sie einen kohärenten Sicherheitszyklus bilden: Image-Abruf und -Analyse: Wenn DevOps einen Build oder einen Abruf aus einem Repository initiiert, scannen Scanner Betriebssystempakete, Bibliotheken und Konfigurationsdateien. Sie greifen auf bekannte CVE-Datenbanken zurück und suchen nach Übereinstimmungen im Basis- oder Layered-Image. Wenn kritische Elemente vorhanden sind, lassen die Dev-Pipelines keinen Fortschritt zu. Dieser Schritt unterstreicht auch die Notwendigkeit, frühzeitig mit dem Scannen zu beginnen – "Shift Left" –, um Probleme zu erkennen, bevor sie die Produktionsinstanzen erreichen. On-Push- oder On-Commit-Scans: Einige der Lösungen werden durch Versionskontrollereignisse oder Container-Registry-Pushes ausgelöst. Jedes Mal, wenn ein Entwickler Code kombiniert oder ein Image ändert, wird ein Scanvorgang initiiert. Das bedeutet, dass alle Änderungen, die aufgrund von Ereignissen vorgenommen werden, sofort nach dem Ereignis überprüft werden. Wenn die Ergebnisse auf schwerwiegende Probleme hinweisen, stoppt die Pipeline die Bereitstellung, bis diese durch neue Patches behoben sind. Registry-Rescans: Im Laufe der Zeit können neue CVEs auftreten, die sich auf Images auswirken, die zuvor als sicher galten. Registry-Rescans werden in regelmäßigen Abständen durchgeführt, um den Inhalt alter Images zu überprüfen, die remote gespeichert sind. Wenn das Image, das im Vormonat als sauber eingestuft wurde, eine neue Schwachstelle aufweist, die nun erkannt wird, informiert das System die Entwickler- oder Sicherheitsteams. Diese Synergie trägt dazu bei, dass ältere Images nicht mit der Abhängigkeit von der älteren Version in die Produktionsumgebung zurückkehren. Laufzeitüberwachung: Auch wenn ein Image als sicher gekennzeichnet ist, kann seine Ausführung zu Live-Fehlkonfigurationen oder gefährlichen Umgebungsvariablen führen. Laufzeitscans oder aktive Instrumentierung überwachen Container auf Aktivitäten wie ungewöhnliche Prozesse, übermäßige Berechtigungen oder bekannte Exploits. Auf diese Weise bleiben Zero-Days oder unerwartete Fehler nicht unentdeckt und werden in Echtzeit erkannt. Dieser Ansatz ist Teil des Schwachstellen-Scans von Containern, der über die statische Analyse hinausgeht. Berichterstellung und Behebung: Nach Abschluss des Scanvorgangs fasst das System die Ergebnisse in nach Risikostufen geordneten Listen zusammen. Administratoren oder Entwicklerteams können kritische Probleme beheben, beispielsweise durch Anwenden von Hotfixes auf Bibliotheken oder Ändern der Dockerfiles. Diese Aufgaben werden in DevOps-Boards oder IT-Ticketingsystemen nachverfolgt. Sobald die aktualisierten Images gescannt wurden, werden sie zur Archivierung an das Repository zurückgesendet, wodurch der Image-Aktualisierungszyklus abgeschlossen ist. Häufige Schwachstellen in Containern Wie Sie vielleicht schon vermutet haben, können Container trotz ihrer Leichtigkeit zahlreiche Probleme mit sich bringen, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden: veraltete Betriebssystemschichten, missbräuchlich verwendete Anmeldedaten oder zu freizügige Konfigurationen. Hier finden Sie eine Liste häufiger Probleme, die mit dem Scan identifiziert werden können, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, wie die kurzlebige Landschaft solche Probleme verschärft. Regelmäßige Scans und ein klar definierter Ansatz für das Scannen von Schwachstellen in Containern sorgen dafür, dass diese Fallstricke selten übersehen werden. Veraltete Basisimages: Eine zugrunde liegende Betriebssystemschicht kann veraltete Pakete oder Bibliotheken enthalten. Wenn diese nie aktualisiert werden, bleiben diese Schwachstellen in jedem Container erhalten. Bei regelmäßigen Scans wird geprüft, ob neu veröffentlichte CVEs vorhanden sind, die sich auf diese älteren Schichten beziehen. Langfristig ist es vorteilhaft, das Basisimage häufiger zu aktualisieren, um den Code auf dem neuesten Stand zu halten und weniger anfällig für Angriffe zu machen. Offene Ports: Manchmal öffnen Entwickler Ports, die nicht benötigt werden, oder sie vergessen, diese beim Schreiben von Dockerfiles zu blockieren. Das Netzwerk ist für Angreifer anfällig, da diese leicht offene und ungeschützte Ports identifizieren können, die ihnen Zugriff gewähren. Diese fragwürdigen Schwachstellen werden durch die Tools, die sich auf Best Practices beziehen, gut veranschaulicht. Das Schließen unnötiger Ports oder die Anwendung von Firewall-Regeln ist eine der gängigsten Lösungen. Falsch konfigurierte Benutzerrechte: Einige Container sind privilegiert und können als Root ausgeführt werden oder verfügen über Rechte, die nur in sehr seltenen Fällen benötigt werden. Im Falle einer Kompromittierung des Hosts können Angreifer jederzeit leicht entkommen oder die Kontrolle über den Host übernehmen. Ein gut strukturierter Scan-Ansatz identifiziert Container, die keine Konten mit geringeren Berechtigungen verwenden. Die Umsetzung des Prinzips der geringsten Berechtigungen reduziert die Anzahl der Möglichkeiten für Angreifer, Schwachstellen auszunutzen, erheblich. Nicht gepatchte Bibliotheken von Drittanbietern: In vielen Docker-Images gibt es Frameworks oder Bibliotheken von Drittanbietern, die möglicherweise mit bekannten CVEs in Verbindung stehen. Cyberkriminelle suchen häufig nach Exploits für häufig heruntergeladene Pakete. Software zum Scannen von Container-Images auf Schwachstellen deckt diese Bibliotheksversionen auf und ermöglicht es den Entwicklerteams, sie zu aktualisieren. Wenn die früheren Schwachstellen nicht gescannt werden, tauchen sie wahrscheinlich in den nachfolgenden Builds wieder auf. Anmeldedaten oder Geheimnisse in Images: Einige Entwickler fügen versehentlich Schlüssel, Passwörter oder Tokens in die Dockerfiles oder Umgebungsvariablen ein. Angreifer, die diese Images abrufen, können sie lesen, um sich lateral zu bewegen. In diesem Fall gibt es Scanner, die nach Geheimnissen oder anderen verdächtigen Dateimuster suchen können, um ein Durchsickern von Anmeldedaten zu vermeiden. Die beste Lösung, die manchmal möglich ist, besteht darin, externe Geheimnismanager zu verwenden und den Build-Prozess in Bezug auf Bilder zu verbessern. Unsichere Docker-Daemons oder -Einstellungen: Wenn der Docker-Daemon offen zugänglich ist oder über ein schwaches TLS verfügt, können Angreifer die Kontrolle über die Erstellung von Containern erlangen. Ein offener Daemon kann potenziell für Cryptomining oder Datenexfiltration genutzt werden. Diese Versäumnisse lassen sich mit Tools erkennen, die die Einstellungen des Host-Betriebssystems und die Docker-Konfigurationen scannen. Aus diesem Grund sollte der Daemon ausschließlich mit SSL und IP-basierten Regeln verwendet werden. Privilegiertes Host-Netzwerk: Einige Container arbeiten im "Host-Netzwerk"-Modus, wodurch sie den Netzwerkstack des Host-Systems gemeinsam nutzen können. Wenn der Datenverkehr auf Host-Ebene zum Ziel eines Angreifers wird, kann dieser den Datenverkehr abfangen oder sogar verändern. Diese Einstellung wird für die meisten Anwendungen nicht häufig verwendet, da sie dazu führt, dass Container beim Scannen erkannt werden und Administratoren zur besseren Isolierung auf Standard-Bridging umsteigen müssen. Bewährte Verfahren für das Scannen von Container-Schwachstellen Bewährte Verfahren für das Scannen von Container-Schwachstellen vereinheitlichen Scan-Intervalle, die Abstimmung mit DevOps und strenge Patch-Prozesse. Auf diese Weise verhindern Teams potenzielle Ausnutzungen, indem sie sich gründlich mit kurzlebigen Container-Images oder Laufzeitstatus befassen. Hier sind fünf bewährte Verfahren, die befolgt werden sollten, um die Konsistenz und Nützlichkeit des Scannens über Microservices in großem Maßstab aufrechtzuerhalten: Integrieren Sie das Scannen in CI/CD: DevOps arbeitet nach dem Prinzip häufiger Code-Zusammenführungen, daher ist die Integration des Scannens in die Pipeline-Schritte von entscheidender Bedeutung. Wenn ein Build eine veraltete Bibliothek enthält, schlägt der Job fehl oder es wird zumindest eine Warnung an die Entwickler ausgegeben. Außerdem wird so sichergestellt, dass keine neuen Images die letzten Gates erreichen, wenn sie nicht von schwerwiegenden Fehlern befreit wurden. Langfristig betrachten Entwicklerteams das Sicherheitsscannen als einen regulären Bestandteil des Code-Review-Prozesses. Minimale Basis-Images verwenden: Durch Distributionen wie Alpine oder distroless wird die Anzahl der Pakete minimiert. Denn weniger Bibliotheken bedeuten weniger Möglichkeiten für CVEs. Das Scannen von Containern auf Schwachstellen liefert gezieltere Listen mit zu installierenden Patches und führt zu einer schnelleren Behebung. Langfristig reduzieren kleine Images auch die Build-Zeiten und Patch-Prüfungen, wodurch die Entwicklungszyklen effizienter werden. Registries regelmäßig scannen: Auch wenn ein Image zu einem bestimmten Zeitpunkt als sauber getestet wurde, können einige Monate später neue CVEs entdeckt werden. Eine neue Reihe von Images sollte regelmäßig überprüft werden, um das Risiko zu verringern, dass neu identifizierte Fehler übersehen werden. Durch diesen Ansatz wird vermieden, dass ältere Images verwendet werden, die Schwachstellen enthalten könnten, die erneut bereitgestellt würden. Einige Scan-Tools können Images in den Registries in bestimmten Zeitintervallen oder bei Verfügbarkeit neuer CVE-Feeds erneut scannen. Konsistenz in Patch-Zyklen gewährleisten: Es ist wichtig, einen regelmäßigen Zeitplan für die Aktualisierung von Basis-Images, Bibliotheken und benutzerdefiniertem Code einzuhalten. Dadurch werden Patches besser vorhersehbar und es ist weniger wahrscheinlich, dass eine bekannte Schwachstelle über einen längeren Zeitraum bestehen bleibt. Langfristig ermöglicht die Integration von geplanten Updates mit ereignisgesteuerten Scans regelmäßige Überprüfungen und die Erkennung von Bedrohungen. Denn ein gut dokumentiertes Patch-Verfahren trägt auch zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben bei. Echtzeitüberwachung implementieren: Während Container noch ausgeführt werden, enthält das ursprüngliche saubere Image möglicherweise keine Schwachstellen, aber im Laufe der Zeit können neue entstehen. Tools, die das Systemverhalten zur Laufzeit überwachen, erkennen solche Prozesse oder Privilegieneskalationen. Wenn solche Situationen auftreten, verringert entweder eine automatisierte oder eine manuelle Reaktion das Risiko. Durch die Kopplung von Scans mit Echtzeit-Erkennung gewährleisten Sie eine robuste Schwachstellenüberprüfung für Container vom Build bis zur Laufzeit. Herausforderungen beim Scannen von Container-Schwachstellen Die kontinuierliche Durchführung von Scans auf Containern und Microservices kann jedoch gewisse Herausforderungen mit sich bringen. Es gibt einige Herausforderungen, die einen reibungslosen Ablauf erschweren: Reibungsverluste in der DevOps-Pipeline, Scan-Overhead usw. Im Folgenden untersuchen wir fünf zentrale Herausforderungen, denen Sicherheitsteams häufig bei der Implementierung oder Skalierung des Container-Schwachstellenmanagements gegenüberstehen: Kurzlebige und kurzzeitige Container: Container können innerhalb weniger Minuten oder sogar Stunden erstellt und wieder gelöscht werden. Wenn die Scans täglich oder wöchentlich durchgeführt werden sollen, erfassen sie möglicherweise keine temporären Bilder. Stattdessen können ereignisbasierte Scans oder die Einbindung in Orchestrierungsprogramme verwendet werden, um Schwachstellen zum Zeitpunkt der Erstellung der Container zu identifizieren. Dieser ereignisbasierte Ansatz erfordert eine umfassende Pipeline-Integration, was sowohl für Entwicklungs- als auch für Sicherheitsteams eine neue Herausforderung darstellen kann. Mehrschichtige Abhängigkeiten: Container-Images basieren oft auf vielen Schichten von Dateisystemen, von denen jede über einen eigenen Satz von Bibliotheken verfügt. Manchmal ist es nicht einfach zu bestimmen, welche Schicht zur Einführung eines Fehlers oder einer Bibliothek beigetragen hat. Einige Scan-Tools zerlegen die Unterschiede der einzelnen Schichten, jedoch besteht die Gefahr von Fehlalarmen und Duplikaten. Im Laufe der Zeit müssen die Mitarbeiter diese mehrschichtigen Ergebnisse entschlüsseln, um den richtigen Patch in der richtigen Schicht anzuwenden. Widerstand der Entwickler: Sicherheitsscans, insbesondere Gating-Merges, können für DevOps zu einem Problem werden, wenn sie häufig durchgeführt werden und Probleme erkennen. Einige Entwickler betrachten Scans möglicherweise als Unannehmlichkeit, die potenzielle Gefahren für die "Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen" mit sich bringt. Durch die Herstellung eines Gleichgewichts zwischen Scan-Richtlinien und Entwicklungs-Workflow sowie durch das Aufzeigen, wie Workarounds zukünftige Probleme verhindern, fördern Teams die Zusammenarbeit. Messbare Werte wie die Zeit, die zur Erledigung einer Aufgabe benötigt wird, oder die Anzahl der verhinderten Verstöße können die Akzeptanz fördern. Hoher Aufwand: Auf Unternehmensebene kann es Hunderte oder sogar Tausende verschiedener Container-Images geben. Das vollständige Scannen jedes Builds kann sehr kostspielig und zeitaufwändig sein. Einige Tools, beispielsweise solche mit Teil-Scan- oder Caching-Mechanismen, tragen dazu bei, den Aufwand zu reduzieren. Wenn sie nicht gut verwaltet werden, können diese groß angelegten Scans die CI-Pipeline beeinträchtigen oder die Mitarbeiter mit Tausenden von trivialen Schwachstellen überfluten. Konsistente Patch-Zeitpläne: Es ist üblich, dass Container neu erstellt werden, anstatt sie vor Ort zu patchen. Wenn DevOps-Teams diesen Zyklus nicht einhalten oder Images nur gelegentlich aktualisieren, können Probleme unentdeckt bleiben. Ein Nachteil der kurzlebigen Natur ist, dass es durchaus möglich ist, zu einer früheren Version zurückzukehren, die möglicherweise weniger sicher ist. Dieser Ansatz bedeutet, dass Basis-Images nicht veralten und keine ständigen Patches in das System eingeführt werden müssen. Wie verbessert SentinelOne das Scannen von Container-Schwachstellen mit KI-gestützter Sicherheit? SentinelOne Singularity™ Cloud Security nutzt Bedrohungsinformationen und KI, um Container von der Entwicklung bis zur Produktion zu schützen. Durch die Integration fortschrittlicher Analyse- und Scan-Funktionen deckt es kurzlebige Container-Images oder dynamische Orchestrierungen umfassend ab. Hier sind die wichtigsten Komponenten, die ein zuverlässiges Scannen von Containern und eine schnelle Behebung von Schwachstellen gewährleisten: Echtzeit-CNAPP: Es handelt sich um eine Cloud-native Anwendungsschutzplattform, die Container-Images und Laufzeitbedingungen proaktiv scannt und analysiert. Die Plattform umfasst auch Funktionen wie CSPM, CDR, AI Security Posture Management und Schwachstellenscans. Durch die Integration von Scans in Build-Pipelines wird verhindert, dass fehlerhafte Images veröffentlicht werden. In der Produktion erkennen lokale KI-Engines verdächtiges Verhalten und verhindern das Entstehen von ausnutzbaren Sicherheitslücken. Einheitliche Sichtbarkeit: Unabhängig davon, ob Entwicklungsteams Docker, Kubernetes oder andere Orchestrierungen verwenden, bietet Singularity™ Cloud Security eine zentrale Kontrollstelle. Administratoren können temporäre Containerstatus, geöffnete Schwachstellen und vorgeschlagene Korrekturen an einem Ort einsehen. Dieser Ansatz steht im Einklang mit dem Container-Schwachstellenmanagement und verbindet Scan-Ergebnisse mit Echtzeit-Erkennung. Im Laufe der Zeit fördert diese Synergie eine konsistente Abdeckung, selbst über Multi-Cloud-Umgebungen hinweg. Hyperautomatisierung und Reaktion auf Bedrohungen: Zu den Automatisierungsschritten kann das Neuerstellen von Images gehören, sobald kritische Probleme auftreten oder wenn Konfigurationsregeln geändert werden, um eine bestimmte CVE zu beheben. Wenn die Scandaten in Orchestrierungen integriert sind, erfolgen automatische Patch-Zyklen oder die Durchsetzung von Richtlinien in einem schnelleren Tempo. Diese Synergie garantiert, dass die kurzlebigen Container stets den geltenden Sicherheitsstandards entsprechen. Andererseits ist die KI-basierte Bedrohungserkennung in der Lage, Zero-Day- oder neue Exploits umgehend zu behandeln. Compliance und Geheimnisscan: Unternehmen benötigen kontinuierliche Compliance-Prüfungen. Die Plattform garantiert, dass die Container mit Frameworks wie PCI-DSS oder HIPAA konform sind. Darüber hinaus sucht das System nach weiteren versteckten Informationen im Image und blockiert versehentliche Offenlegungen. Die Suche nach Geheimnissen oder verdächtigen Umgebungsvariablen hindert Angreifer daran, sich lateral zu bewegen. Diese Abdeckung festigt einen umfassenden Ansatz für Cloud-Sicherheit Schwachstellenmanagement. Fazit Das Scannen von Containern auf Schwachstellen ist in einer Umgebung, in der Microservices, kurzlebige Anwendungen und umfangreiche DevOps-Integrationen die neue Normalität sind, von entscheidender Bedeutung. Container sind zwar leichtgewichtig und hochgradig portabel, doch jede der kurzlebigen Instanzen oder gemeinsam genutzten Basisimages kann erhebliche Schwachstellen enthalten, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht werden. Das parallele Scannen mit den DevOps-Pipelines, die Verwendung minimaler Basisimages und die Überwachung der kurzlebigen Cluster tragen zur Aufrechterhaltung der Stabilität bei. Sicherheitsaufgaben beschränken sich nicht auf die Suche nach älteren Bibliotheken, sondern umfassen auch die Suche nach Geheimnissen, Fehlkonfigurationen und neuen Schwachstellen. Auf diese Weise sorgen Unternehmen für die Sicherheit und einfache Skalierbarkeit ihrer Container-Ökosysteme, indem sie die Scan-Ergebnisse mit nachfolgenden Patch-Zyklen korrelieren. Darüber hinaus minimiert diese Kombination aus kontinuierlichem Scannen und Integration in die DevOps-Pipeline den Zeitrahmen, in dem Angreifer entdeckte Schwachstellen ausnutzen können. Im Laufe der Zeit verbessert ein systematischer Ansatz für das Scannen, Patchen und Verifizieren von Container-Images die Containersicherheit. Wenn Sie Ihr Container-Ökosystem weiter stärken möchten, können Sie eine Demo für die Singularity™ Cloud Security-Plattform von SentinelOne anfordern. Erfahren Sie, wie die Plattform KI-gestütztes Scannen, schnelle Bedrohungserkennung und automatisierte Patch-Routinen für ein optimiertes Container-Schwachstellenmanagement kombiniert. Die Integration dieser Funktionen schafft eine dynamische, kontinuierlich geschützte Umgebung, die geschäftliche Innovationen ermöglicht und gleichzeitig vor Bedrohungen schützt."

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