Vectra AI può essere distribuito in ambienti Cloud, On-Prem e Virtuali per soddisfare i requisiti di sicurezza dei clienti. Per il Cloud, supportiamo i vSensor in AWS, Azure e GCP. Per gli ambienti On-Prem, disponiamo di sensori hardware (serie S, serie X) e di sensori virtuali (VMware ESXi, Hyper-V, Nutanix e KVM) per offrire una distribuzione e una copertura flessibili.
Inclusi nell'abbonamento a Vectra AI , gli aggiornamenti del software con nuovi algoritmi di rilevamento delle minacce vengono forniti regolarmente al sistema per garantire una protezione continua dalle minacce avanzate più recenti.
Per estendere la portata di Vectra AI, i sensori della serie X e della serie S possono essere facilmente implementati in siti remoti o con switch di accesso su segmenti di rete interni. Monitorano passivamente il traffico di rete, estraggono i metadati critici e li inoltrano a Vectra per l'analisi e il rilevamento delle minacce. I sensori possono essere distribuiti fuori banda su una porta SPAN, un TAP di rete o un packet broker.
Sensori virtuali
I sensori virtuali, noti come vSensor, vengono eseguiti in VMware ESXi, Microsoft Hyper-V, Nutanix e KVM, semplificando l'estensione della copertura di rilevamento delle minacce Vectra alla rete fisica e ai data center virtualizzati. I vSensor VMware supportano entrambi i tipi di switch VMware VSS e VDS per fornire visibilità su tutto il traffico e rilevare le minacce che passano tra i carichi di lavoro nell'ambiente virtuale. Vectra AI si integra anche con VMware vCenter, in modo da avere una visione autorevole e sempre aggiornata dell'ambiente virtuale.
Prestazioni fisiche del dispositivo
Note relative al grafico di performance di cui sopra:
- Sensori accoppiati - Si riferisce al numero di sensori (fisici, virtuali o cloud) che un dispositivo può accoppiare.
- N/A - Si riferisce a modalità non supportate. Ad esempio, un S11 non può essere usato come Brain, quindi l'unica metrica rilevante per un S11 è la prestazione in modalità Sensore.
- Prestazioni - Si riferisce alla quantità di traffico di rete osservato dai sensori per cui un sensore può produrre metadati, o alla quantità di traffico osservato dai sensori per cui un cervello può elaborare metadati. I numeri delle prestazioni si basano sul throughput medio che un determinato sensore/cervello è in grado di elaborare. Le prestazioni effettive possono variare a seconda della composizione del traffico. Per ulteriori informazioni, contattare Vectra AI .
- Interfaccia di gestione 10Gbps supportata nella versione 6.19 o successiva. Consuma una delle interfacce di traffico 10Gbps per funzionare come interfaccia di gestione.
- Accesso alla console delle appliance Vectra dettagliato in: Assistenza
Vectra Match Performance
Specifiche fisiche del dispositivo
Virtual Brains - Distribuzione di Hypervisor presso il cliente
Sensori virtuali - Distribuzione di Hypervisor presso il cliente
Cloud - Distribuzione IaaS
Dispiegamento del cervello
Distribuzione di vSensor
- Le configurazioni AWS vSensor includono tipi di istanze r5 "n" e non "n".
- Le prestazioni di rete sono indicate da AWS come "fino a 10Gbps" sulle istanze r5 e possono essere influenzate dalle istanze vicine allocate sullo stesso hardware fisico in AWS.
- Le prestazioni di rete sono indicate da AWS come "fino a 25Gbps" sulle istanze r5n. Queste istanze sono ancora condivise con i vicini, ma sono ottimizzate da AWS per avere un throughput di rete complessivo più elevato.
- I clienti possono collaborare con AWS per utilizzare istanze dedicate e distribuire le istanze per fornire il throughput di rete richiesto alle loro istanze vSensor su tale hardware dedicato.
- Il tipo di istanza vSensor di grandi dimensioni c5n.18x non dispone di un buffer di cattura mobile e pertanto non può supportare la generazione di PCAP per i rilevamenti originati dal traffico elaborato da tali istanze.
- A causa della variabilità delle configurazioni di rete cloud dei clienti e delle modalità di configurazione del mirroring, non è possibile garantire le prestazioni su istanze con più di 2 core (i numeri sono approssimativi e si basano su una distribuzione uniforme dei pacchetti tra i thread). Contattare Vectra per ulteriori informazioni.
- Se si utilizza il port mirroring tramite VXLAN, contattare Vectra AI per discutere delle prestazioni.
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