Singularity™ Data Lake. 無限制的安全資料。每個訊號。隨時就緒。

傳統 SIEM 架構依賴分層或冷儲存模型，在成本、效能與保留期限之間形成取捨。Singularity™ Data Lake 採用永遠熱資料儲存以及儲存與運算分離的架構，以消除這些妥協，讓您能夠在多年資料中快速搜尋，同時在資料量成長時維持可預測的成本。

Singularity™ Data Lake 並非獨立產品——而是內建於 Singularity Platform 的資料基礎。

它不是需要另外購買的項目，而是讓平台其餘部分得以運作的架構層。AI SIEM、Purple AI 與 Hyperautomation 的偵測、調查與回應皆在相同的共享資料基礎上運作——這就是為什麼相較於資料分散在不同工具中的架構，其關聯分析更快、調查更完整，而且 AI 驅動的偵測更準確。

Singularity™ Data Lake 透過雲端原生、高度平行化的查詢引擎來有效處理大量資料，該引擎將運算與儲存分離。此架構讓平台能夠同時將複雜的搜尋任務分散到多個節點上執行，即使面對 PB 級遙測資料，也能提供近乎即時的結果。

由於此引擎運作於全熱資料儲存基礎之上，因此搜尋較舊資料時不會有「rehydration」延遲或效能損失。分析師可在數秒內查詢雲端、端點與身分資料，將龐大的資料湖轉化為即時調查資產。

透過將資料儲存與處理能力分開，Singularity™ Data Lake 讓組織能夠將保留期限的擴展與分析工作負載分別獨立擴充。儲存成本會隨資料量可預測地成長，而不會連帶觸發處理成本增加。 

此外，SentinelOne 採用每月平均擷取量計價，而非每日上限。這表示在事件期間資料量激增時，不會立即觸發超額費用——使用量會以整月平均值計算，並在續約時檢視。

Singularity™ Data Lake 可擷取端點安全、雲端工作負載、身分系統、網路來源以及第三方安全工具中的結構化與非結構化遙測資料。這個統一的安全資料基礎可在整個平台上實現更深入的關聯分析、更快速的調查，以及更強大的 AI 驅動偵測。