Das Beste aus der Analytik herausholen: Ein Fall für multidimensionale Transparenz

DIAGNOSE VON PROBLEMEN DURCH DIE INFORMATIONSINTEGRATION

Wenn ein Patient aufgrund von Symptomen, jedoch ohne offensichtliche Ursache, einen Arzt aufsucht, dienen zur Identifizierung der Erkrankungsursache in der Regel zwei Komponenten: Das Erfassen von Daten und die Bewertung dieser Daten. Für den Patienten werden möglicherweise MRT- oder Röntgenaufnahmen angefertigt, die dann von Ärzten mit unterschiedlicher Spezialisierung überprüft werden. Verschiedene Ärzte können in demselben Datensatz unterschiedliche Hinweise finden: ein orthopädischer Chirurg und ein Onkologe suchen in derselben MRT-Aufnahme nach unterschiedlichen Anomalien. Ebenso nutzen verschiedene Arten von Ärzten unterschiedliche diagnostische Informationsquellen. Der Onkologe fordert vielleicht Bluttests an, die für den orthopädischen Chirurgen nicht hilfreich sind, die aber dennoch wichtige Informationen für die Gesundheit des Patienten liefern. Die Art und Weise, wie Ärzte zusammenarbeiten, um den Gesundheitszustand bei einem komplizierten Patientenfall zu beurteilen, ähnelt der Art und Weise, wie die Anwendungsintegrität von verschiedenen Teams innerhalb einer Organisation verwaltet werden muss. Es bietet zahlreiche Vorteile, die optimalen Möglichkeiten zur Zusammenfassung neuer und einzigartiger Daten zu verstehen, wenn mehrere Informationsquellen zusammen als ein vollständiges System betrachtet werden. Multidimensionale Transparenzmodelle machen es einfacher, die Integrität von Anwendungen zu bewahren, indem verteilte Daten kombiniert werden, um die Transparenz einer Kundenanwendung zu erhöhen.

Was ist die multidimensionale Transparenz?

Die multidimensionale Transparenz ist eine neue Art, die Datensegmentierung und -visualisierung zu konzipieren. Das Ziel der multidimensionalen Transparenz besteht darin, Datensilos zu beseitigen und Informationen innerhalb einer Organisation zugänglich zu machen. Dadurch wird ein besserer Einblick in die Funktion einer Anwendung als Ganzes ermöglicht, indem leichter zu erkennen ist, wie verschiedene Systeme interagieren und sich gegenseitig beeinflussen.

Der erste Schritt ist die Definition einer Datendimension. Wählen Sie die Granularitätsebene, die für die Art und Weise, wie die Daten verwendet werden, und die Personen, die sie verwenden, am besten geeignet ist. Für Sicherheitsexperten können Sie beispielsweise detailliertere Sicherheitsdaten bereitstellen als für UX-Teams. Sobald mehrere Datendimensionen definiert wurden, können sie in einem einzelnen Bericht oder einer einzelnen Visualisierung zusammengefasst werden, der bzw. die einzelne Dimensionen detailliert darstellt und eine Darstellung der Beziehung zwischen diesen Dimensionen liefert – daher der Begriff multidimensionale Transparenz. Mit genügend Datendimensionen können Sie eine durchgehende, ganzheitliche Transparenz Ihrer Anwendung erstellen.

Wie kann die multidimensionale Transparenz bei der Anwendungsanalyse helfen?

Ähnlich wie Schmerzen bei einem Patienten könnte ein Sicherheitsereignis das erste Anzeichen dafür sein, dass etwas in Ihrem System Aufmerksamkeit benötigt. Mithilfe von Daten, die wir von einem Sicherheitsinformations- und Ereignismanagementsystem (SIEM) erhalten, können wir Anwendungs- oder Infrastrukturereignisse, wie z. B. Ereignisse einer Webanwendungs-Firewall (WAF), DDoS-Metriken oder Meldungen von externen Scannern, anzeigen. Dies liegt für gewöhnlich im Aufgabenbereich der SecOps-Teams. Unter Verwendung eines multidimensionalen Transparenzansatzes werden diese Ereignisse mit anderen Datenquellen kombiniert und von mehreren Teams überprüft, wobei die Sicherheitsdimensionen mit anderen verfügbaren Daten verglichen werden und nach Verbindungen zwischen den Datensätzen gesucht wird. Da wir die Beziehungen zwischen den Systemen leichter erkennen können, können wir schwerwiegenden Problemen vorbeugen, indem wir kleine Probleme identifizieren, bevor sie sich auf andere Systeme auswirken, und neue Probleme schneller lösen, indem wir ihre Ursachen identifizieren und isolieren, unabhängig davon, wo diese Ursachen in der Anwendung als Ganzes liegen.

Durch die Kombination mehrerer Datenquellen, die Dokumentation der Beziehungen zwischen diesen Dimensionen und die Demokratisierung dieser Daten, sodass sie einem breiteren Publikum zur Verfügung stehen, können Sie neue Einblicke innerhalb Ihres Unternehmens gewähren, die zuvor in einem Silo isoliert waren.

Diese Visualisierung zeigt, wie die Identifizierung von Beziehungen zwischen Dimensionen Einsichten liefern kann, die aus unidimensionalen Daten nicht ersichtlich sind. Die Komplexität multidimensionaler Modelle kann skaliert werden, um den Anforderungen Ihrer Organisation gerecht zu werden.

Herausforderungen bei der Datentransparenz

Damit es Anwendungs-, Infrastruktur- und Sicherheitsteams einfacher haben, multidimensionale Modelle erfolgreich zu verwenden, ohne sich in der Menge an Daten zu verlieren, ist es wichtig, die folgenden Herausforderungen zu beseitigen:

• Stellen Sie sicher, dass die Daten aller Teams in der Transparenzlösung Ihres Unternehmens angemessen dargestellt werden.
• Kombinieren Sie sicherheitsrelevante Erkenntnisse mit Erkenntnissen aus anderen Systemen. Dies hilft Anwendungseigentümern und -verwaltern zu verstehen, wie sich Änderungen auf die Sicherheitslage anderer Anwendungen auswirken können.
• Richten Sie die Metriken dezentralisierter Teams an den zentralen Anforderungen Ihres Unternehmens aus.
• Wenn Sie ein Hybrid- oder Multi-Cloud-Modell nutzen, legen Sie eine klare Strategie fest, die die Beziehungen zwischen den Daten aus verschiedenen Teilen Ihrer Cloud definiert. Die Modellierung der multidimensionalen Transparenz kann hier besonders wirkungsvoll sein, da sie ein besseres Verständnis der Zusammenhänge innerhalb von Multi-Cloud- und Hybrid-Implementierungen ermöglicht.

Marktforschungen zeigen, dass das Versäumnis, diese Probleme anzugehen, zu einem erhöhten Auftreten von Sicherheitsvorfällen, Ausfällen der Anwendungsleistung und kompletten Ausfällen beitragen kann, die alle zu einem Verlust von Einnahmen und des Vertrauens Ihrer Kunden führen können.

Nächste Schritte

Initiativen zur digitalen Transformation rücken die Bedeutung des Kundenerlebnisses als Maß für die Integrität der Anwendung in den Vordergrund. Mithilfe eines multidimensionalen Transparenzansatzes können Sie erkennen, wie eine Überlastung in der Cloud mit einer Beschwerde über eine langsame Bezahlung zusammenhängt. Um diesen Ansatz am effektivsten nutzen zu können, müssen Sie hilfreiche Datendimensionen auswählen, die Beziehungen zwischen diesen Dimensionen ermitteln, den Teams in Ihrer gesamten Organisation Zugang zu mehreren Datendimensionen bieten und sicherstellen, dass diese Teams über Tools verfügen, die ihnen helfen, die Zusammenhänge zwischen den Datendimensionen zu visualisieren und zu verstehen.

Multidimensionale Transparenzmodelle erfüllen das Bedürfnis nach einer ganzheitlichen Anwendungsintegrität und bieten eine flexible Möglichkeit, Anwendungen zu modellieren. Indem diese Techniken es einfacher machen, die Interoperabilität zwischen allen Komponenten Ihres Unternehmensanwendungsportfolios zu erkennen, legen sie die beste Patientendiagnostik in die Hände der besten Ärzte Ihrer Anwendung – Ihre Anwendungseigentümer und -verwalter.