--- title: "Cisco TalosがClickHouse Cloudで脅威リサーチャーを支援し、TCOを75%削減した方法" date: "2026-09-18T05:15:33.367Z" author: "ClickHouse" category: "User stories" excerpt: "Cisco TalosはClickHouse Cloud上で脅威インテリジェンスのレピュテーションサービスを運用し、ファイルハッシュを分類することで、リサーチャーによる迅速かつ正確なセキュリティ判断を支えています。" --- # Cisco TalosがClickHouse Cloudで脅威リサーチャーを支援し、TCOを75%削減した方法 ## 概要 * Cisco TalosはClickHouse Cloud上で脅威インテリジェンスのレピュテーションサービスを運用し、ファイルハッシュを分類することで、リサーチャーによる迅速かつ正確なセキュリティ判断を支えています。 * 同チームは、2兆行近くに及ぶ2 PBのデータセットを、セルフマネージドのOSS ClickHouseからClickHouse Cloudへ、ダウンタイムなし・データ一致率100%で移行しました。 * この移行により、ストレージコストを約90%削減、TCOを約75%削減し、年間300時間以上のエンジニア工数を新製品の開発に充てられるようになりました。 [Cisco Talos](https://talosintelligence.com/) は、専門の研究者、アナリスト、インシデントレスポンダー、エンジニアで構成される、世界で最も信頼されているサイバーセキュリティ脅威インテリジェンスチームの一つです。同チームは [Cisco](https://www.cisco.com/site/us/en/index.html) の顧客を保護し、進化する脅威への認識をサイバーセキュリティコミュニティ全体で高めながら、世界中の産業界や政府機関と連携しています。 Senay Goitom 氏は、そのミッションを支える一元化されたデータレイクとエンリッチメントを提供する少人数のエンジニアリングチームに所属しています。同チームが提供する最も重要な機能の一つが、膨大なハッシュデータセット上に構築されたレピュテーションサービスです。このサービスは、Talos が検出したすべてのファイルアーティファクトの性質を分類し、Cisco 製品のテレメトリから収集された個々のファイルハッシュに対する判定結果を保持しています。 > 「当社の脅威リサーチャーは、無害なハッシュに対する誤検知を防ぐガードレールとしてこのデータを使用しており、脅威ハンターはマルウェアキャンペーンの兆候となる可能性のある出現頻度の低いハッシュを探すために利用しています。いずれの場合も、彼ら、ひいては当社の顧客は、迅速かつ正確な回答を必要としています」 — Cisco ソフトウェアエンジニア、Senay Goitom 氏 しかし、そうした回答を提供することは、Senay 氏が言うように「干し草の山から針を探す」ようなものです。本番環境において、このデータセットは 2 兆行近くを保持しており、毎日 270 億行の新しいデータが取り込まれています。ディスク上では、圧縮データで約 192 TB、非圧縮では約 2 PB に相当します。これらのシステムは Cisco の顧客向け脅威インテリジェンスサービスを支えているため、レイテンシと精度が同社のセキュリティ製品に直接影響を及ぼします。 [2026 Open House SF ユーザーカンファレンス](https://clickhouse.com/openhouse/san-francisco) において Senay 氏は、自身とチームがこのワークロードを OSS ClickHouse から AWS 上の [ClickHouse Cloud](https://clickhouse.com/cloud) へ移行した方法と、ダウンタイムゼロで Cisco のコストを大幅に削減できた経緯を紹介しました。 ## 従来のアーキテクチャの限界 従来の設計では、データは S3 に Parquet ファイルとして保存されている Databricks Delta テーブルから生成されていました。カスタムのイベント駆動型サーバーレス取り込みパイプラインがセルフマネージドの Kubernetes (EKS) クラスターにデータを供給し、そこでステージングテーブルが API エンドポイントの背後にある集計テーブルへとロールアップされていました。以前の保持ポリシーでは、チームは約 1 PB の圧縮・レプリケーション済みデータを 32 台の高性能コンピュートノード (各ノードに 7 つの EBS ボリュームを接続) で運用していました。 ![](https://clickhouse.com/uploads/ciscotalos_jun2026_image1_63d917b06b.jpg) *Cisco Talos の従来のセルフマネージドアーキテクチャ: カスタムの取り込みパイプラインが EKS クラスターにデータを供給し、データはステージングテーブルから API エンドポイントの背後にある集計テーブルへと流れます。* 「機能はしていました」と Senay 氏は言います。「しかし、いくつかの課題が生じ始めました」。脅威リサーチ組織内の少人数チームである彼らにとって、その規模のクラスターを運用することは本来のミッションから遠ざかる要因となっていました。「脅威リサーチャー向けの新プロダクトを開発する代わりに、アップグレード、バックアップ、トラブルシューティングに時間を取られていました」と同氏は説明します。 また、そのセットアップではチームのストレージとコンピュートが高コストな形で結びついていました。「クエリパフォーマンスの要件上、増え続けるストレージのニーズを高価なコンピュートノードと結びつけざるを得ませんでした」と Senay 氏は述べています。「トラフィックに応じたスケールアップやスケールダウンは高コストなプロセスであり、利用者へのサービス中断のリスクもありました。顧客の信頼を確保しなければならないため、最終的にはオーバープロビジョニングを行わざるを得ませんでした」 同氏は、運用面とコスト面の負担に加えて、さらに 2 つの課題を挙げています。1 つ目は SOC 2 コンプライアンスでした。「脆弱性管理には常に気を配らなければなりませんでした」と Senay 氏は述べ、これがすでに少人数のチームにとってさらなるオーバーヘッドになっていたと指摘します。もう 1 つはアーキテクチャの複雑さでした。カスタムの取り込み、カスタムの集計、カスタムの最適化によって構築されたシステムは「保守が難しく、進化させるのはさらに困難」であり、「保守やインシデント対応のために追加のエンジニア工数」が必要となっていました。 --- ## 今すぐ始める 自社のデータでClickHouseがどのように機能するか試してみませんか? 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