Qu’est-ce que l’AIOps ? Pourquoi les équipes informatiques doivent envisager de l’adopter ? –

2
Qu’est-ce que l’AIOps ?  Pourquoi les équipes informatiques doivent envisager de l’adopter ?  –

Le terme AIOps a été utilisé pour la première fois par Gartner en 2016 pour décrire l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) au profit des opérations informatiques. Les déploiements informatiques modernes doivent de plus en plus faire face à des demandes constantes pour plus de données et un accès plus rapide aux données. Souvent, ces données ne sont pas structurées et sont diffusées en temps réel à partir d’un vaste réseau de sources cloisonnées. Une grande partie de l’AIOps implique la collecte de cette masse de données provenant de diverses sources et l’analyse de ces données pour donner des informations exploitables aux organisations. En utilisant ces mégadonnées au moyen de l’apprentissage automatique moderne et d’autres technologies d’analyse avancées, les équipes informatiques peuvent, directement et indirectement, améliorer les fonctions opérationnelles telles que la surveillance, l’automatisation et les processus de centre de service. Les plates-formes AIOps peuvent être utilisées pour aider les équipes informatiques à donner un sens au volume de données volumineuses en utilisant la corrélation et, dans certains cas, l’apprentissage automatique pour identifier et résoudre les problèmes, déclencher des réponses automatiques aux problèmes actuels ou potentiels et, dans certains cas, suggérer des solutions.

L’un des principaux objectifs de l’AIOps est de réduire la fatigue décisionnelle. De nombreux fournisseurs ont ajouté des fonctionnalités d’IA aux outils de gestion des performances des applications ou des systèmes existants, ou vice versa, et proposent l’AIOps en tant que service. Si le système lui-même peut prendre des décisions et agir sur les tâches banales et aider les opérateurs en période de réduction ou de violation des SLA, il est plus facile d’avoir un système robuste et les incidents peuvent être évités.

Les organisations se tournent de plus en plus vers l’IA pour gérer, optimiser et sécuriser des systèmes informatiques complexes. Cet article décompose AIOps, expliquant comment fonctionne l’IA, ses avantages et ses inconvénients, et comment les professionnels de l’informatique peuvent en tirer le meilleur parti.

Comment fonctionne l’AIOps ?

Le concept d’AIOps n’est pas nouveau. Les professionnels de l’informatique décisionnelle ont toujours utilisé l’analyse de données et l’IA pour prendre des décisions commerciales plus intelligentes et plus rapides. AIOps peut également être utilisé par les professionnels de l’informatique pour exploiter la puissance de l’apprentissage automatique et de la science des données afin d’automatiser l’analyse du flux de données à partir d’outils de surveillance informatique.

Si vous souhaitez commencer à explorer AIOps, vous devrez d’abord étudier l’utilisation d’une plate-forme AIOps. Le travail d’une plate-forme AIOps consiste à ingérer, indexer et normaliser des données sur des milliers d’événements par seconde à partir de composants de votre infrastructure informatique, allant des PC et des capteurs sur l’Internet des objets aux serveurs, routeurs réseau et pare-feu. Les outils avancés d’analyse de données et d’apprentissage automatique corrèlent et examinent ensuite les données, en les comparant souvent aux lignes de base de l’activité « normale » et aux modèles qui ont précédé les pannes, les ralentissements ou les cyberattaques précédents. Les outils alertent les administrateurs système, les opérations de sécurité ou les utilisateurs professionnels des problèmes potentiels. Certains fournisseurs utilisent également l’IA et le ML pour filtrer les données « bruyantes » (données non pertinentes ou incorrectes) afin de garantir une analyse de meilleure qualité. En plus des alertes, de nombreuses plates-formes AIOps peuvent déclencher des réponses automatisées aux problèmes ou recommander des étapes de correction manuelles, là encore sur la base de l’analyse par l’IA des réponses précédentes.

Caractéristiques des AIOps

Apprentissage automatique et IA

Comme le suggère le nom, bien sûr, la principale caractéristique d’AIOps est l’intelligence artificielle. L’apprentissage automatique (ML) utilise une analyse prédictive et intelligente pour compléter et améliorer la capacité de prise de décision d’un système.

Suivi de la performance

Une autre caractéristique principale de l’AIOps consiste à surveiller toutes les couches de l’écosystème informatique. Cela inclut la surveillance des systèmes de serveur, de stockage et de réseau, ainsi que toutes les mesures pertinentes, y compris l’expérience client et les performances des applications.

Collaboration

Les systèmes AIOps doivent être faciles à utiliser et intuitifs, ne donnant aux utilisateurs que les informations dont ils ont besoin pour optimiser les opérations informatiques.

Traitement en temps réel

Les systèmes AIOps doivent pouvoir analyser et traiter rapidement de grandes quantités de données. Le traitement en temps réel permet aux services informatiques des entreprises de réagir immédiatement aux problèmes tels que les anomalies et les failles de sécurité.

Gestion de données

Les outils AIOps doivent corréler les données provenant d’une grande variété de sources et en tirer de nouvelles informations. Bien que très peu de solutions fonctionnent actuellement avec toutes les sources de données, nous nous attendons à ce que ces capacités se développent au fil du temps.

Gestion opérationnelle

L’intégration des API est au cœur des outils AIOps, leur permettant de servir de fine couche de gestion des métadonnées liée aux outils de gestion existants plutôt que de nécessiter leur remplacement.

Opérations de sécurité

Les systèmes AIOps doivent examiner les événements, les incidents et l’utilisation des ressources pour identifier les anomalies qui peuvent signaler une attaque, comme une augmentation significative de l’activité d’E/S du disque qui pourrait indiquer la lecture et le verrouillage de nombreux fichiers de données par un rançongiciel.

Optimisation

Les systèmes AIOps doivent ajuster les systèmes informatiques pour une efficacité et une efficacité maximales, en tenant compte de tout, du coût à la flexibilité.

Analytique et alerte

Les systèmes AIOps doivent utiliser des rapports et des analyses basés sur des métriques, dans lesquels les résultats commerciaux sont liés à des métriques pertinentes, reliant ainsi directement les performances informatiques à l’activité commerciale.

Plateformes et environnements

Les outils AIOps doivent pouvoir fonctionner de manière agnostique dans les environnements cloud ainsi que sur site. Cette portée devrait également s’étendre aux équipes de développement informatique et aux plates-formes de développement les plus populaires pour le développement d’applications cloud natives et traditionnelles.

Conformité et confidentialité

Les outils AIOps doivent être capables de comprendre quand un système n’est pas conforme ou qu’un événement inhabituel s’est produit, réduisant ainsi le temps nécessaire pour rétablir la conformité. Cela inclut le suivi des niveaux de correctifs, les charges de travail exécutées sur un système et sa criticité pour l’entreprise.

La reconnaissance de formes

Un véritable système AIOps est capable de reconnaître et de suivre des règles et des modèles complexes, afin de détecter et d’évaluer avec précision les événements et de réagir de manière appropriée.

Automatisation

C’est l’une des principales raisons pour lesquelles l’AIOps suscite un tel enthousiasme de la part de l’industrie. Des solutions et des systèmes AIOps efficaces réduisent la charge de travail des opérateurs informatiques en automatisant les tâches subalternes ou répétitives, augmentant ainsi l’efficacité du côté humain de l’entreprise.

Top 5 des cas d’utilisation AIOps

L’AIOps n’est pas seulement un excellent moyen de signaler clairement les problèmes et les inefficacités actuels, mais plus important encore, il vous donne la possibilité d’anticiper et de prévoir les problèmes potentiels futurs. L’AIOps “peut garantir que les problèmes potentiels sont signalés de manière proactive avant qu’ils ne deviennent des problèmes réels qui affectent les utilisateurs finaux, en filtrant et en corrélant les données ingérées dans l’environnement informatique, y compris les solutions tierces. De nombreux systèmes et processus peuvent bénéficier de l’introduction de l’AIOps.

Les cinq principaux cas d’utilisation parmi les entreprises utilisant la stratégie AIOps sont :

  • Alerte prédictive
  • Analyse de la cause originelle
  • Prioriser les événements
  • Interruptions prédictives
  • Billetterie du bureau de service

En d’autres termes, AIOps fournit une deuxième paire d’yeux dont le suivi des modèles basé sur l’IA peut aider à prévoir l’avenir.

Pourquoi avez-vous besoin d’AIOps

AIOps n’est plus seulement un luxe facultatif pour les équipes qui peuvent se permettre une solution. Il est devenu un outil nécessaire pour toutes les équipes, des environnements informatiques simples aux environnements informatiques plus dynamiques et complexes. Vous constaterez que quelle que soit la taille de l’environnement, vous utiliserez déjà au moins une partie de l’AIOps, qu’il s’agisse de la surveillance du réseau ou d’un pare-feu collectant les journaux de sécurité. En n’utilisant qu’une partie de l’AIOps, vous ne capturez qu’une partie des informations importantes qui sont pertinentes et peuvent souvent résider sur plusieurs systèmes. Les solutions de gestion informatique traditionnelles ne peuvent pas suivre le volume de données et ne peuvent pas filtrer intelligemment les événements de la mer d’informations provenant de sources multiples.

En mettant pleinement en œuvre AIOps, vous améliorerez l’efficacité du service informatique, offrirez une meilleure visibilité de votre environnement informatique et permettrez à votre équipe informatique de répondre de manière proactive à tout problème technique qui survient. AIOps construit des systèmes en temps réel sous la forme de lacs de données riches en contexte qui traversent la pile d’applications complète afin de réduire le bruit dans les systèmes modernes de gestion des performances et des pannes et de piloter l’automatisation, dans le but ultime d’améliorer le délai de résolution.

messages similaires

Leave a Reply