Snyft se spojil se Stormitem, aby ověřil svůj cloudový návrh prostřednictvím review AWS Well-Architected Framework. Snyft tento proces úspěšně dokončil a oba týmy nadále aktivně spolupracují na optimalizaci architektury tak, aby zůstala vysoce škálovatelná, nákladově efektivní a připravená na budoucí růst na enterprise úrovni.
Architektura platformy je postavena nativně na AWS, izoluje jednotlivé zákaznické clustery a zároveň integruje pokročilé AI funkce:
1. Jednotný sběr logů a mikroslužby
Platforma využívá pětifázovou architekturu: Ingesce -> Detekce -> Triage -> Vyšetřování -> Reakce. Zákaznické zdroje dat (například AWS CloudTrail, Microsoft 365 a Google Workspace) posílají telemetrii prostřednictvím aktivního pollingu přes Celery nebo pomocí front Amazon SQS řízených událostmi. Kontejnerizovaní workeři běžící na Amazon ECS Fargate tyto záznamy normalizují do jednotného datového modelu (UDM).
2. Multi-tenantní úložiště a inteligentní vrstvení
Pro zajištění důsledné izolace platforma vynucuje zabezpečení na úrovni řádků (RLS) v Amazon RDS pro PostgreSQL spolu s pg_partman pro časové dělení logů. Aby se předešlo vysokým nákladům na úložiště, SNYFT implementuje hybridní analytickou vrstvu:
- Hot Storage (aktivní úložiště): Nedávné bezpečnostní logy (méně než 7 dní) zůstávají v RDS pro dotazování v řádu submilisekund.
- Cold Storage (studené úložiště): Starší data jsou průběžně přesouvána do Amazon S3 jako archivy ve formátu Parquet komprimovaném pomocí Snappy, s aktivovaným Object Lock pro splnění WORM požadavků.
- Federované vyhledávání: Amazon Athena zpracovává ad-hoc historické dotazy, běží asynchronně spolu s vyhledáváním v aktivních datech a poskytuje transparentní jednotné výsledky.
3. AI automatizační engine
Amazon Bedrock (využívající modely Anthropic Claude) slouží jako klíčový inteligenční rámec a funguje výhradně v rámci EU geografických inferenčních profilů, aby byla zachována přísná evropská rezidence dat:
- Auto-Triage: Bedrock automaticky vyhodnocuje a skóruje každou novou výstrahu, aby odfiltroval šum ještě před kontaktem s člověkem.
- Podpora vyšetřování: Generuje kontextové narátivy, časové osy chování a pohaní agentní chat v přirozeném jazyce pro rychlejší reakci na incidenty.
