Qu'est-ce que l'AIOps ?

Actuellement, 91 % des décideurs informatiques reconnaissent que l'automatisation change la donne pour demain : ils prévoient qu'au cours des trois à cinq prochaines années, tous les systèmes informatiques seront capables de réagir de manière autonome en fonction des objectifs de l'entreprise. La clé du fonctionnement automatisé (AO) dans l'informatique est l'utilisation de l'intelligence artificielle via AIOps. Il s'agit d'un système qui utilise la technologie de l'IA pour anticiper/identifier les événements proactifs et réactifs à partir de données non structurées générées par divers instruments de surveillance et d'autres sources. Cela a des implications majeures pour l'informatique telle que nous la connaissons aujourd'hui.

Qu'est-ce que l'AIOps ?

Gartner définit l'AIOps comme un moyen de « combiner le Big Data et l'apprentissage automatique pour automatiser les processus d'exploitation informatique, y compris la corrélation des événements, la détection des anomalies et la détermination de la causalité ». Gartner a inventé l'expression en 2016 en tant que classification de l'industrie pour les technologies d'analyse d'apprentissage automatique qui améliorent l'analyse des opérations informatiques.

Depuis lors, nous avons assisté à l'essor de l'AIOps non seulement en tant que méthodologie, mais également en tant que type de plate-forme logicielle qui regroupe tous les outils dont l'informatique a besoin pour l'analyse et la gestion des données d'événements/machines, sans avoir à la créer à partir de zéro.

En termes simples, AIOps fusionne diverses solutions d'opérations informatiques manuelles en une seule plate-forme d'opérations informatiques intuitive, intelligente et automatisée. Grâce à une visibilité et un contexte de bout en bout, votre équipe et vous-même pouvez réagir plus rapidement, même de manière préventive, aux ralentissements et aux perturbations. À la base, se trouve un déluge de données (maintenant correctement organisées) et des algorithmes avancés d'analyse de données.

( Lire aussi: Qu'est-ce que l'interface de programmation d'application)

Quels sont les composants d'AIOps ?

L'AIOps utilise les éléments suivants pour améliorer les opérations informatiques :

1. Consolidation des données provenant de différentes sources

AIOps collecte des données à partir de plusieurs flux d'infrastructure informatique, tels que les enregistrements d'événements, la surveillance du système, les applications, les données de travail et les tickets. L'élimination des silos d'informations simplifie la gestion, la surveillance et la connexion des événements réseau pour identifier les causes.

2. Algorithmes d'IA

Il couvre les algorithmes ML et AI qui sont spécifiques à l'industrie ou à l'informatique. Les principaux objectifs et ressources d'une entreprise informatique déterminent son contenu et ses structures. Ces algorithmes établissent les objectifs opérationnels que l'intelligence artificielle va prioriser.

3. Règles commerciales

AIOps utilise la logique métier et la classification des modèles pour identifier de manière fiable les événements exigeant une réaction. Il peut même utiliser des méthodes d'apprentissage automatique qui leur permettent de créer des règles uniques pour repérer les anomalies en fonction d'ensembles de données de formation. La distinction entre l'activité réseau « régulière » et « anormale » est établie via des règles et des modèles.

4. Traitement des données

Le traitement des données en temps réel permet aux équipes ITOps d'atteindre leurs objectifs d'optimisation des performances et aide les analystes de sécurité à déployer des contre-mesures. L'IA permet l'ingestion et l'analyse efficaces d'énormes quantités de données à grande échelle et également en temps réel. Par conséquent, vous pouvez détecter des anomalies et réagir plus rapidement aux événements reconnus par les outils AIOps.

5. Technologies cognitives

C'est la fonctionnalité qui définit AIOps. L'examen intelligent de grandes quantités de données est réalisé par l'intelligence artificielle. Grâce à des équations mathématiques qui corrèlent et passent au crible les données de la machine pour générer des histogrammes, des graphiques et des visuels, il effectue une analyse approfondie. De plus, l'apprentissage automatique peut «apprendre» de vos actions et ajuster le modèle en conséquence, de manière autonome. Les informations sont présentées à l'aide de tableaux de bord dynamiques (et souvent en temps réel).

6. Flux de travail connectés

AIOps peut être utilisé pour automatiser et coordonner plusieurs opérations informatiques. Il peut, par exemple, effectuer une évaluation en temps réel des fonctionnalités nouvellement introduites ou une inspection détaillée des journaux pour découvrir les défauts et les anomalies. Pour ce faire, les plates-formes AIOps sont connectées à d'autres composants de l'écosystème de surveillance informatique via des interfaces de programmation d'applications (API).

Comment fonctionne l'AIOps ?

Le fonctionnement de l'AIOps peut être décomposé en trois étapes.

• Tout d'abord, il rassemble et agrège les quantités massives et sans cesse croissantes de données générées par les différents composants de l'infrastructure informatique. Cela peut contenir des exigences d'application, des instruments de surveillance des performances ou des systèmes de billetterie de service.

• Deuxièmement, il différencie intelligemment les « signaux » et le « bruit ». Il organise et relie ensuite ces informations pertinentes selon divers paramètres, tels que la langue, la chronologie et la topologie. Cela facilite l'identification des incidents critiques et des modèles associés aux problèmes de performances et de disponibilité du système, ainsi qu'un minimum de faux positifs et de faux négatifs.

• Troisièmement, il identifie les causes sous-jacentes des incidents et informe les services informatiques et DevOps pour une résolution rapide. Dans certains cas, il peut même résoudre ces difficultés automatiquement sans intervention humaine.

• Enfin, il facilite la collaboration entre les personnes qui gèrent l'infrastructure informatique. Non seulement l'AIOps alertera les agents et les groupes concernés, mais il encouragera également la collaboration entre eux, en particulier lorsque les personnes sont géographiquement dispersées. En outre, il conserve des données d'événement qui permettent d'accélérer le diagnostic futur de circonstances similaires.

6 principaux avantages de l'AIOps

Les entreprises technologiques et les entreprises dotées d'équipes informatiques importantes adoptent de plus en plus l'AIOps pour les raisons suivantes :

1. Une plus grande observabilité

L'observabilité est la capacité à consommer, agréger et analyser un flux continu de données de performances provenant de programmes dispersés et du matériel sur lequel ils fonctionnent. Cela permet une surveillance, un dépannage et un débogage plus efficaces de l'application afin de satisfaire les accords de niveau de service (SLA) et d'autres besoins commerciaux.

2. Automatisez les actions prédictives

Les systèmes AIOps peuvent analyser et corréler les données pour fournir des analyses avancées et des actions automatisées. Grâce à l'analyse prédictive, vous pouvez automatiser l'optimisation dynamique des ressources, en garantissant les performances des applications tout en réduisant en toute sécurité le coût des ressources, même en cas d'imprévisibilité importante de la demande.

3. Minimisez les temps d'arrêt

Les temps d'arrêt du système et des applications peuvent être coûteux en raison de la perte de revenus, de la baisse de productivité et des atteintes à la réputation. AIOps permet aux équipes informatiques, DevOps, DevSecOps ou d'ingénierie de la fiabilité du site (SRE) de reconnaître et de répondre aux problèmes en développement avant qu'ils ne deviennent des problèmes importants et calamiteux.

4. Tenez-vous au courant des menaces de sécurité

À mesure que les environnements évoluent en termes de complexité et de taille, le nombre de dangers à traiter augmente également. Les techniques manuelles ne peuvent pas suivre le rythme du changement, mais les solutions AIOps vous permettent d'identifier, d'évaluer, de hiérarchiser et de résoudre les problèmes de vulnérabilité.

5. Optimiser l'utilisation des ressources humaines

La détection automatique des problèmes opérationnels et les scripts de réaction reprogrammés réduiront les coûts opérationnels en permettant une allocation efficace des ressources. Cela libère également des ressources humaines pour se concentrer sur des tâches nouvelles et compliquées, ce qui se traduit par une meilleure expérience employé.

6. Améliorer les résultats

En éliminant l'encombrement opérationnel informatique et en intégrant les données opérationnelles de divers paramètres informatiques, l'AIOps peut identifier les problèmes fondamentaux et suggérer des solutions plus rapidement et plus précisément qu'un humain ne le pourrait. Cela permet aux entreprises d'établir et d'atteindre des objectifs de temps moyen de résolution (MTTR) qui étaient auparavant inaccessibles. Cela fait une énorme différence pour les organisations de services partagés et les fournisseurs de services gérés.

Y a-t-il un inconvénient à AIOps ?

L'AIOps présente plusieurs avantages ; cependant, son déploiement a sa part d'inconvénients. La mise en œuvre de l'AIOps nécessite l'introduction de modifications substantielles des processus informatiques. En outre, cela modifie les rôles et les tâches du personnel informatique. Les employés pourraient considérer cela comme une menace car ils craignent que cela n'entraîne une réinstallation ou un licenciement.

De plus, vous avez besoin d'une compréhension complète de l'AIOps pour automatiser efficacement les activités. Bien que cette technologie automatise la majorité des processus, elle n'est pas entièrement indépendante. Cela nécessite la présence d'une personne au sein de l'organisation qui connaît parfaitement ses opérations.

AIOps automatise principalement les opérations régulières qui ne nécessitent pas de connaissances spécialisées. Cela permet aux employés informatiques de se concentrer sur d'autres activités productives, telles que l'amélioration des processus et l'optimisation du système. À l'inverse, si les gens sont désormais confinés à des activités que les AIOps peuvent facilement accomplir, cela pourrait créer un problème de ressources.

Dernières pensées

Certaines des principales options à considérer sont AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic et Afin de tirer pleinement parti des avantages de l'AIOps, les organisations doivent faire plus qu'adopter des outils avec des algorithmes basés sur la corrélation statistique. Les organisations doivent déployer une plate-forme AIOps qui offre une transparence, une observabilité et une responsabilité de bout en bout. Instantana ; votre décision dépendra des avantages commerciaux exacts de l'AIOps que vous cherchez à obtenir, des cas d'utilisation et de votre paysage informatique actuel.