GigamonとSplunkがAI対応の分散データ統合で提携

GigamonとSplunkは6月1日、AI対応の分散データへの統合アクセスに向けて提携したと発表しました。
Gigamon Deep Observability PipelineとSplunk Federated Searchを統合し、分散環境にあるテレメトリデータを検索・分析できるようにしました。
データを集中化・複製せず、セキュリティとオブザーバビリティの可視性を高めます。

記事の概要

Gigamonと、Cisco傘下のSplunkが戦略的パートナーシップを発表しました。
Gigamon Deep Observability Pipelineは、南北および東西の通信からアプリケーションメタデータを抽出・強化します。
Splunk Federated Searchは、分散したデータセットをその場でクエリし、環境全体を横断して分析できます。
両サービスの統合により、Splunk Cloud Platform indexes、Amazon S3、Azure Blob Storageなどにデータを置いたままアクセスできます。
Gigamon Federated Search Appには、Splunk EdgeとIngest Processor向けの処理パイプラインや検索テンプレート、統合ダッシュボードが含まれます。
顧客はテレメトリをソース近くで処理・ルーティング・フィルタリング・強化し、不要なデータ移動を減らせます。
Gartnerは、2030年までに新規SIEM購入の90%がフェデレーションデータなどを必須にすると予測しています。
両社によるソリューションは、2026年6月1日から顧客向けに提供されています。

記事のポイント

1. データ保存先を選択： Splunk Cloud PlatformのインデックスやAmazon S3などを選べ、性能、コスト、コンプライアンス、データ主権を両立しやすくします。
2. 分散環境を横断分析： Gigamonがネットワークトラフィックから抽出・強化したテレメトリを、Splunkで分散環境のまま検索・分析できます。
3. 処理をデータ源近くで実施： Splunk EdgeとIngest Processors向けの処理パイプラインなどを備え、価値の高いテレメトリに絞って保存できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 分散環境のデータを一元移行する前に、保存場所ごとの性能・コスト・コンプライアンス要件を比較し、必要なテレメトリだけを分析する設計が求められそうです。
• SIEM提供企業： 独自のデータストアへの集約を前提にせず、顧客が選んだ保存先をまたいで検索できる構成が、セキュリティ製品の選定条件として重視される可能性があります。
• セキュリティ部門： ネットワーク由来のテレメトリをソース近くで絞り込めるため、データ量の増加に伴う運用負荷を抑えながら、脅威調査の対象範囲を広げる打ち手になり得ます。

このニュースの背景

ハイブリッドクラウドやAI駆動型環境ではデータ量が増え、セキュリティチームとITチームは、管理コストの増加と可視性の維持を両立する必要に迫られています。
フェデレーションデータを使えば、データを各種ストレージに置いたまま、複数のデータセットを横断して検索・分析できます。
Gartnerは、2030年までに新規SIEM購入の90%がフェデレーションデータなどを必須にすると予測しています。
また、1,000人以上のセキュリティ・ITリーダーを対象にした2026年調査では、79%がセキュリティ上の懸念からパブリッククラウドのデータをプライベートクラウドへ戻すことを検討していました。

関連するニュース

• Gigamonは、世界1,023人調査でAI関与の侵害83％と防御側の可視性不足を報告しました。
• Progress SoftwareがDomoのETL、AI分析、利用監査機能を拡充しました。
• シスコはSplunk向けオンプレミスAI基盤と、エージェントのコスト可視化機能を提供します。

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