Una pipeline di telemetria è diventata un livello fondamentale nelle moderne operazioni di sicurezza perché i team non inviano più i dati da applicazioni, infrastruttura e servizi cloud direttamente in un unico backend sperando per il meglio. Nel 2026, la maggior parte degli ambienti è distribuita tra cloud, ibrido e sistemi on-prem, il che significa più servizi, più sorgenti dati, più formati e maggiore complessità operativa per team che già faticano a mantenere la visibilità, controllare i costi e rispondere rapidamente.
Il report Splunk’s State of Security 2025 ha rilevato che il 46% dei professionisti della sicurezza dedica più tempo alla manutenzione degli strumenti che alla difesa dell’organizzazione. La ricerca di Cisco aggiunge che il 59% deve gestire troppi alert, il 55% affronta troppi falsi positivi e il 57% perde tempo prezioso nelle indagini a causa di lacune nella gestione dei dati. Quando troppa telemetria grezza confluisce nello stack senza filtraggio, arricchimento o instradamento, il risultato sono fatture più alte, indagini più lente e più rumore per team già sotto pressione.
Per questo le pipeline di telemetria stanno guadagnando slancio. Offrono alle organizzazioni un livello di controllo per normalizzare, arricchire, instradare e governare la telemetria prima che raggiunga SIEM, piattaforme di observability o di storage. Ciò che è iniziato principalmente come un modo per controllare volume e costi sta rapidamente diventando un requisito per le moderne operazioni di sicurezza. Gartner suggerisce che entro il 2027 il 40% di tutti i dati di log verrà elaborato tramite prodotti di telemetry pipeline, rispetto a meno del 20% nel 2024.
Man mano che questo modello matura, il passo successivo più логico non è solo gestire meglio la telemetria, ma renderla utile prima. Se i team stanno già aggiungendo una pipeline per ridurre il rumore, controllare la spesa e migliorare l’instradamento, ha senso spostare una parte del processo di detection più vicino allo stream stesso, anziché aspettare che ogni evento arrivi prima negli strumenti a valle. Soluzioni come DetectFlow di SOC Prime fungono da ulteriore livello di rilevamento che gira direttamente sullo stream. Invece di usare la pipeline solo per trasporto e ottimizzazione, DetectFlow applica decine di migliaia di regole Sigma su stream Kafka live con Apache Flink, tagga e arricchisce gli eventi in transito e aiuta i team ad agire molto prima, nel flusso, su segnali di maggior valore.
Che cos’è la telemetria?
Prima di parlare di pipeline di telemetria, è importante definire la telemetria stessa.
La telemetria è l’evidenza che i sistemi lasciano dietro di sé mentre funzionano. Mostra come applicazioni, infrastruttura e servizi si comportano in tempo reale, includendo prestazioni, guasti, utilizzo e stato di salute.
Per le aziende, questa evidenza è preziosa perché mostra cosa stanno effettivamente sperimentando gli utenti, dove si formano i colli di bottiglia, quando iniziano i guasti e dove l’attività sospetta comincia a manifestarsi. Per i team di sicurezza, la telemetria è ancora più importante perché diventa la materia prima per detection, investigation, hunting e response.
In altre parole, la telemetria è la scia di impronte digitali che il tuo ambiente lascia dietro di sé. Utile di per sé, ma molto più potente quando viene organizzata prima che le tracce scompaiano nel fango.
Quali sono i principali tipi di dati di telemetria?
La maggior parte dei team lavora con quattro principali categorie di telemetria raggruppate nel modello MELT: Metrics, Events, Logs e Traces.
Metrics
Le metriche sono misurazioni numeriche raccolte nel tempo, come utilizzo CPU, consumo di memoria, latenza, throughput, volume di richieste e tasso di errore. Aiutano i team a monitorare lo stato di salute dei sistemi, identificare trend e individuare anomalie prima che diventino outage visibili.
Events
Gli eventi catturano azioni rilevanti o cambiamenti di stato all’interno di un sistema. Di solito indicano qualcosa di importante che è accaduto, come un login utente, un deployment, un aggiornamento di configurazione, un acquisto o un failover. Gli eventi sono particolarmente utili perché spesso collegano l’attività tecnica all’attività di business.
Logs
I log sono registrazioni con timestamp di attività discrete all’interno di un’applicazione, di un sistema o di un servizio. Forniscono evidenze dettagliate su cosa è successo, quando è successo e spesso chi o cosa lo ha innescato. I log sono essenziali per debugging, troubleshooting, auditing e indagini di sicurezza.
Traces
Le trace mostrano il percorso end-to-end di una richiesta mentre si sposta tra diversi servizi e componenti. Aiutano i team a capire come i sistemi interagiscono, quanto tempo richiede ogni passaggio e dove si verificano ritardi o guasti. Le trace sono particolarmente preziose nei sistemi distribuiti e negli ambienti a microservizi.
Alcune piattaforme suddividono la telemetria anche in categorie più specifiche, come richieste, dipendenze, eccezioni e segnali di disponibilità. Queste aiutano i team a comprendere operazioni in ingresso, chiamate a servizi esterni, guasti e uptime.
Pro e contro dei dati di telemetria
I dati di telemetria possono essere uno degli asset più preziosi nelle operazioni moderne, ma solo quando vengono gestiti con uno scopo. Se gestiti bene, offrono ai team una vista in tempo reale di come i sistemi si comportano, come gli utenti interagiscono con i servizi e dove iniziano a formarsi rischi o inefficienze. Se gestiti male, diventano solo un altro flusso di dati rumoroso e costoso.
Vantaggi dei dati di telemetria
Il principale vantaggio della telemetria è la visibilità. Raccogliendo e analizzando metriche, log, trace ed eventi, i team possono vedere in tempo reale cosa sta accadendo su applicazioni, infrastruttura e servizi.
I benefici chiave includono:
- Visibilità in tempo reale sullo stato di salute dei sistemi, le prestazioni e l’attività degli utenti
- Rilevamento proattivo dei problemi individuando anomalie prima che si trasformino in outage o incident
- Migliore efficienza operativa grazie al monitoraggio automatizzato e a workflow più rapidi
- Troubleshooting più rapido offrendo ai team il contesto necessario per identificare velocemente le root cause
- Migliore processo decisionale grazie a insight basati sui dati per team di prodotto, operations e sicurezza
Per ottenere tutto il valore, la telemetria deve essere consolidata e gestita in modo coerente. Un livello di telemetria unificato aiuta a ridurre il caos tra gli strumenti, migliora la scalabilità e rende i dati più facili da analizzare e su cui agire.
Sfide dei dati di telemetria
La telemetria comporta anche sfide reali, soprattutto con l’aumentare dei volumi di dati. Le più comuni includono:
- Rischi per sicurezza e privacy quando dati sensibili vengono raccolti o archiviati senza controlli robusti
- Integrazione con sistemi legacy tra formati, sorgenti e tecnologie più datate
- Aumento dei costi di storage e ingestion quando si conserva troppa telemetria a basso valore in piattaforme costose
- Frammentazione degli strumenti rende più difficile la correlazione e l’investigazione
- Problemi di interoperabilità quando i sistemi non seguono standard o schemi coerenti
Ecco perché la strategia di telemetria conta davvero. L’obiettivo non è raccogliere più dati fine a sé stesso, ma raccogliere i dati giusti, modellarli in anticipo e instradarli dove creano il maggior valore. Nella cybersecurity, questa differenza è critica. La telemetria giusta può accelerare detection e response, mentre la telemetria non gestita può seppellire segnali importanti sotto costi e rumore.
Come analizzare i dati di telemetria
Il modo migliore per analizzare i dati di telemetria è smettere di trattare l’analisi come l’ultimo passaggio. In pratica, una buona analisi inizia molto prima, con obiettivi chiari, raccolta strutturata, instradamento intelligente e policy di storage che mantengono accessibili i dati utili senza inondare gli strumenti a valle.
Definire gli obiettivi
Parti dalla domanda che sta dietro ai dati. Stai cercando di migliorare le prestazioni, ridurre l’MTTR, monitorare la customer experience, rilevare minacce di sicurezza o controllare i costi del SIEM? Una volta chiarito, decidi quali segnali contano di più e quali KPI mostreranno i progressi. Per un team di prodotto, potrebbero essere latenza e tasso di errore. Per un SOC, potrebbero essere copertura di detection, falsi positivi e velocità di investigazione. Questa è anche la fase in cui impostare confini di privacy e compliance, così i team sanno fin dall’inizio quali dati vanno raccolti, mascherati o esclusi.
Configurare la raccolta
Una volta che gli obiettivi sono chiari, configura gli strumenti che raccoglieranno la telemetria giusta nei posti giusti. Di solito significa decidere quali applicazioni, host, servizi cloud, API, endpoint e sistemi di identità devono inviare log, metriche, trace ed eventi. Significa anche impostare regole pratiche per sampling, selezione dei campi, filtraggio e coerenza dello schema.
Modellare e instradare i dati
Prima che i dati raggiungano SIEM, piattaforme di observability o di storage, dovrebbero essere modellati in funzione dell’obiettivo. Questo può significare normalizzare i record in schemi coerenti, arricchire gli eventi con contesto di identità o asset, filtrare dati rumorosi, redigere campi sensibili e instradare ogni segnale verso la destinazione in cui crea il maggior valore.
Archiviare i dati con intenzionalità
Non tutta la telemetria richiede lo stesso periodo di retention, tier di storage o velocità di query. I dati operativi e di sicurezza ad alto valore possono dover restare “hot” per ricerche rapide e alerting, mentre i dati storici in grandi volumi possono passare a storage a lungo termine più economico. La chiave è allineare la retention alle esigenze di investigazione, agli obblighi di compliance e alla tolleranza ai costi.
Analizzare, generare alert e perfezionare
Solo dopo che questa base è in piedi l’analisi diventa davvero utile. Dashboard, alert, anomaly detection e visualizzazioni funzionano molto meglio quando la telemetria sottostante è già pulita, coerente e instradata con uno scopo. Machine learning e AI possono rendere questo processo più efficace aiutando i team a individuare pattern insoliti, rilevare anomalie più velocemente e identificare cambiamenti che possono passare facilmente inosservati in ambienti ad alto volume.
Questo è particolarmente importante nelle security operations, dove la vera sfida è trasformare la telemetria in decisioni migliori con meno rumore. È proprio per questo che un approccio basato su pipeline diventa così prezioso. Quando la telemetria viene già normalizzata, arricchita e instradata upstream, l’analisi può iniziare prima, prima che gli eventi grezzi si accumulino in costose piattaforme SIEM.
Soluzioni come DetectFlow posizionano la logica di detection, la correlazione delle minacce e le capacità di Agentic AI direttamente nella pipeline. Nella fase pre-SIEM, DetectFlow può correlare eventi tra sorgenti log di più sistemi, mentre Flink Agent e l’AI aiutano a far emergere in tempo reale le catene di attacco che contano e a ridurre i falsi positivi. In pratica, questo significa che i team possono spostare la detection a sinistra e fornire a valle segnali più puliti, più ricchi e più azionabili.
Telemetria e monitoraggio: differenza principale
Telemetria e monitoraggio sono strettamente correlati, ma non sono la stessa cosa. La telemetria è il processo di raccolta e trasmissione dei dati da sistemi e applicazioni. Cattura segnali grezzi come metriche, log, trace ed eventi, poi li invia in un punto centrale per l’analisi. Il monitoraggio è ciò che i team fanno con quei dati per comprendere stato di salute, prestazioni e disponibilità dei sistemi. Trasforma la telemetria in dashboard, alert e report che aiutano le persone ad agire su ciò che vedono.
La differenza è importante perché molte organizzazioni costruiscono ancora la propria strategia basandosi solo su dashboard e alert. Il monitoraggio è importante, ma è solo un utilizzo della telemetria. I team di sicurezza fanno affidamento sulla telemetria anche per investigation, hunting, root-cause analysis e detection engineering. In altre parole, la telemetria è la base, mentre il monitoraggio è uno dei modi in cui questa base viene utilizzata.
In effetti, la telemetria è come il sistema nervoso, che raccoglie costantemente segnali da ogni parte del corpo. Il monitoraggio è come il cervello, che interpreta questi segnali e decide cosa richiede attenzione. La telemetria alimenta il monitoraggio. Senza telemetria, non c’è nulla da monitorare. Senza monitoraggio, la telemetria rimane un segnale grezzo senza un’azione chiara associata.
Che cos’è una telemetry pipeline?
Una telemetry pipeline è il livello operativo tra le sorgenti di telemetria e le destinazioni della telemetria. Raccoglie segnali da applicazioni, host, piattaforme cloud, API, sistemi di identità, endpoint e reti, quindi elabora quei dati prima di inoltrarli.
Il modo più semplice per pensarla è che le sorgenti di telemetria producono dati, ma la pipeline dà una direzione a quei dati. Senza una pipeline, gli strumenti a valle diventano magazzini “catch-all”. Con una pipeline, la telemetria può essere standardizzata, instradata in base al valore e governata secondo policy. Questo è particolarmente importante per le security operations, dove una classe di dati può richiedere detection in tempo reale mentre un’altra può essere destinata a retention a costo inferiore o a storage per investigazioni di lungo periodo.
Dal punto di vista del business, il valore è immediato:
- Costi inferiori riducendo l’ingestion non necessaria a valle
- Migliore qualità del segnale grazie a normalizzazione e arricchimento
- Meno fatica per gli analisti tagliando prima eventi rumorosi e a basso valore
- Maggiore flessibilità nell’inviare ogni tipo di dato dove crea più valore
- Governance più solida tramite filtraggio, redazione e routing basato su policy
Come funziona la telemetry pipeline?
A livello generale, una telemetry pipeline funziona attraverso tre fasi principali: ingest, process e route. Insieme, queste fasi trasformano la telemetria grezza proveniente da molte sorgenti in dati puliti e utili su cui agire.
Ingest
La prima fase è l’ingestion. È qui che la pipeline raccoglie la telemetria in tutto l’ambiente: applicazioni, servizi cloud, container, endpoint, sistemi di identità, strumenti di rete e componenti infrastrutturali. Negli ambienti moderni, questa fase deve gestire più tipi di segnale contemporaneamente, inclusi log, metriche, trace ed eventi, spesso in arrivo con volumi e velocità molto diversi.
Process
La seconda fase è l’elaborazione, ed è qui che si crea la maggior parte del valore. I dati vengono puliti, normalizzati, arricchiti, filtrati e ottimizzati prima di raggiungere i sistemi a valle. Questo può includere rimozione di duplicati, standardizzazione degli schemi, arricchimento dei record con contesto di identità o di minaccia, redazione di campi sensibili o riduzione di dati rumorosi che generano costi senza aggiungere molto valore.
Qui entrano in gioco anche ottimizzazione e governance. Invece di trattare tutta la telemetria come ugualmente importante, i team possono modellare i dati in base a priorità di business e sicurezza. I segnali ad alto valore possono essere arricchiti e preservati. I record a basso valore possono essere ridotti, spostati di tier o scartati. Le informazioni sensibili possono essere gestite secondo le policy di compliance. In altre parole, l’elaborazione è il punto in cui la pipeline smette di essere un meccanismo di trasporto e diventa un meccanismo di controllo.
Route
La fase finale è l’instradamento. Una volta che la telemetria è stata modellata, la pipeline la invia alle destinazioni corrette. Gli eventi rilevanti per la sicurezza possono andare a un SIEM o a un livello di in-stream detection. Le metriche operative possono andare a strumenti di observability. I log in grandi volumi possono andare su storage a costo inferiore. I dati archiviati possono essere conservati per compliance o per investigazioni di lungo periodo. Il punto è che gli stessi dati non devono più andare ovunque nella stessa forma.
Integrando raccolta, elaborazione e instradamento in un unico flusso, una telemetry pipeline trasforma i dati da un’inondazione a un flusso controllato. Non si limita a spostare la telemetria. Rende la telemetria utilizzabile.
Quali aziende hanno bisogno di pipeline di dati di telemetria?
Qualsiasi azienda che esegue sistemi digitali moderni ha bisogno di telemetria. La vera differenza è quanto urgentemente debba gestire bene quella telemetria. Le pipeline di telemetria diventano particolarmente importanti quando i punti ciechi sono costosi, cosa che di solito significa infrastruttura complessa, dati regolamentati, servizi customer-facing o pressione costante sulla sicurezza. Le linee guida di AWS sull’observability sono esplicitamente pensate per ambienti cloud, ibridi e on-prem, che descrivono già la maggior parte dei patrimoni enterprise.
Questa esigenza emerge in molti settori. Le aziende tecnologiche e SaaS si affidano alle pipeline di telemetria per proteggere uptime e customer experience. Gli istituti finanziari le usano per monitorare le transazioni, migliorare il rilevamento delle frodi e tenere sotto controllo i dati di audit. Le organizzazioni sanitarie le usano per bilanciare affidabilità con privacy e compliance. Retailer, provider telecom, produttori, aziende logistiche e agenzie del settore pubblico ne hanno bisogno perché scala e continuità lasciano pochissimo spazio alle supposizioni.
Per i team di sicurezza, il caso è ancora più netto. La telemetria diventa il livello di evidenza alla base di detection, triage, investigation e response. Per questo la domanda migliore non è più se un’azienda abbia bisogno di telemetria, ma se stia ancora trattando la telemetria come un semplice scarico grezzo oppure se finalmente la stia gestendo come l’asset strategico che è diventato.
Come SOC Prime trasforma le pipeline di telemetria in pipeline di detection
Le pipeline di telemetria sono nate come un modo più intelligente per spostare, modellare e controllare i dati prima che raggiungessero piattaforme a valle costose. SOC Prime estende ulteriormente questa idea con DetectFlow, che trasforma la pipeline in un livello di rilevamento attivo invece di usarla solo per trasporto e ottimizzazione.
DetectFlow può eseguire decine di migliaia di rilevamenti Sigma su stream Kafka live, concatenare i rilevamenti alla velocità della linea, ridurre drasticamente il volume di potenziali alert e far emergere catene di attacco che vengono poi ulteriormente correlate e pre-triagiate da Agentic AI prima di arrivare al SIEM. Offre anche visibilità in tempo reale, tagging e arricchimento in-flight e garantisce una scalabilità infrastrutturale che va oltre i limiti dei SIEM tradizionali. Questo sposta la detection a sinistra, più vicino ai dati, prima nel flusso e molto meno dipendente da costose soluzioni a valle.
Per i team di cybersecurity, questo è il messaggio più importante. Le pipeline di telemetria non sono solo un upgrade di observability o una tattica di controllo dei costi. Stanno diventando una componente centrale della difesa cyber moderna. E quando logica di detection, correlazione e AI entrano nella pipeline stessa, la telemetria smette di essere solo qualcosa che i team archiviano e cercano più tardi, e diventa invece qualcosa su cui agire in tempo reale.
