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Log Analytics Workspace

cloud

Définition

Un Log Analytics Workspace est l'environnement de stockage et d'analyse des logs dans Azure Monitor et Microsoft Sentinel. Il constitue une base de données de logs cloud hautement scalable, interrogeable via le langage KQL (Kusto Query Language), et représente le cœur technique de la stratégie de journalisation et de détection dans les environnements Azure. Un workspace est caractérisé par sa région Azure (toutes les données sont stockées dans la région), son tier de tarification (Pay-As-You-Go ou Commitment Tiers pour les volumes élevés), sa rétention des données (30 jours par défaut, extensible jusqu'à 730 jours payants ou 2 ans en archive), et ses paramètres de contrôle d'accès (workspace-context ou resource-context RBAC). La conception de l'architecture des workspaces est un choix architectural important. Un workspace unique centralisé simplifie la gestion et facilite la corrélation cross-ressources, idéal pour les organisations de taille moyenne. Des workspaces multiples par région, par équipe, ou par sensibilité des données permettent une séparation des accès et le respect des exigences de souveraineté des données, au prix d'une corrélation plus complexe. Microsoft Sentinel peut agréger plusieurs workspaces. La gestion des accès aux workspaces utilise Azure RBAC : Log Analytics Reader (lecture seule des logs), Log Analytics Contributor (lecture + écriture des données de configuration), et les rôles Microsoft Sentinel dédiés (Sentinel Reader, Responder, Contributor). La fonctionnalité Table-level RBAC permet de restreindre l'accès à des tables spécifiques (ex: les analystes Tier-1 voient tous les logs sauf les tables contenant des données RH ou financières). Les Diagnostic Settings de chaque ressource Azure définissent les tables Log Analytics vers lesquelles les logs sont envoyés. La Table Transformation permet de filtrer et transformer les logs à l'ingestion pour réduire les coûts et améliorer la pertinence des données stockées.

Tables critiques pour la sécurité

Tables essentielles à activer : SignInLogs (connexions Azure AD), AuditLogs (changements Azure AD), AzureActivity (opérations sur les ressources), SecurityEvent (événements Windows Security), Syslog (logs Linux), AzureFirewallApplicationRule et NetworkRule, KeyVaultLogs, NSGFlowLogsV2, MicrosoftDefenderForCloudAlerts. Configurez ces sources en priorité absolue ; sans ces tables, votre capacité de détection et de forensique est sévèrement limitée.

KQL pour la chasse aux menaces

Requête KQL exemple pour détecter des connexions suspectes : SignInLogs | where ResultType == 0 | where Location !in ("France", "Belgium") | where AppDisplayName contains "Azure" | summarize count() by UserPrincipalName, Location | where count_ > 5 | order by count_ desc. Adaptez selon votre politique de pays autorisés. Les Community Hunting Queries GitHub de Microsoft Sentinel fournissent des centaines de requêtes prêtes à l'emploi.

Gestion des coûts Log Analytics

L'ingestion de logs peut rapidement devenir coûteuse ($2-3/Go selon le tier). Optimisez : activez les Commitment Tiers pour les volumes supérieurs à 100 Go/jour (réduction jusqu'à 60%), utilisez les Table Transformations pour filtrer les logs verbeux à faible valeur sécurité (ex: health probes des load balancers), envoyez les logs d'archive (compliance, pas de requêtes fréquentes) vers le tier Archive à $0.05/Go/mois.

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