この4部構成のブログ・シリーズ "Lessons learned from building Cybersecurity Lakehouses," では、サイバーセキュリティ・データ用のレイクハウスを構築する際に、組織がデータ・エンジニアリングで直面する多くの課題について議論し、それを克服するために私たちが現場で使用したソリューション、ヒント、コツ、ベスト・プラクティスを紹介する。 パート1では 、まず統一されたイベントのタイムスタンプ抽出から始めた。 パート 2では、ログの取り込みの遅れを発見し、対処する方法について見てきた。 そして パート3では 、半構造化された機械生成データの解析方法に取り組んだ。 このシリーズの最終回では、サイバーアナリティクスの最も重要な側面の1つである、 共通の情報モデルを使用したデータの正規化について 説明します。 このブログが終わるころには、サイバーセキュリティ・レイクハウスにデータを正規化する際に直面するいくつかの問題と、それを克服するために使用できるテクニックについて、しっか