L'article examine en profondeur les considérations techniques pour le choix des supports de stockage dans les systèmes SIEM (Security Information and Event Management), qui doivent gérer d'énormes volumes d'événements de sécurité. L'auteur souligne que la sélection appropriée des supports de stockage et de l'architecture de stockage influence directement la vitesse d'écriture des événements, la rapidité de recherche, l'évolutivité et la fiabilité de l'ensemble du système de surveillance.
L'analyse couvre plusieurs aspects critiques, notamment l'intensité d'écriture des événements (mesurée en événements par seconde), où les disques SSD et NVMe sont recommandés pour les flux intensifs en raison de leurs performances IOPS supérieures et de leur faible latence. L'article aborde également l'impact de l'indexation des données, qui accélère les recherches mais augmente la charge sur les disques, nécessitant des supports performants comme les SSD pour les nœuds d'indexation. Les différences entre accès séquentiel et aléatoire sont expliquées, avec des implications pour le choix entre HDD et SSD selon les besoins de recherche.
L'auteur explore les volumes de données et les stratégies de mise à l'échelle, ainsi que les approches de stockage multi-niveaux (données chaudes, tièdes, froides et archivées) pour optimiser les coûts et les performances. Les types de supports (HDD, SSD, NVMe, SATA) sont comparés avec leurs avantages et inconvénients respectifs, tandis que les options de stockage (disques locaux, SAN/NAS, bases de données cloud, lacs de données) sont évaluées selon différents scénarios d'infrastructure.
La séparation calcul-stockage est présentée comme une architecture moderne permettant une meilleure évolutivité, et des recommandations spécifiques sont fournies pour les petites, moyennes et grandes entreprises, ainsi que pour les déploiements cloud. L'article conclut par des conseils pratiques pour dimensionner correctement les systèmes de stockage en tenant compte des pics de charge et de la croissance future des données.