Le guide essentiel de l'AIOps

L'AIOps est un processus d'automatisation et d'amélioration des opérations informatiques via l'utilisation de l'analyse et de l'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données. Ces nouveaux algorithmes d'apprentissage peuvent examiner de vastes quantités de données réseau et machine pour identifier des modèles que les opérateurs humains ne peuvent pas toujours reconnaître. Ces modèles peuvent identifier la cause profonde des problèmes actuels et prévoir les conséquences futures. L'objectif ultime de l'AIOps est d'automatiser les procédures régulières afin d'améliorer la précision et la rapidité de la détection des problèmes, permettant ainsi au personnel informatique de répondre plus efficacement aux demandes croissantes.

Histoires et origines

Gartner a créé le terme AIOps pour la première fois en 2016. Gartner définit les plateformes AIOps dans son Market Guide for AIOps Platforms comme « des systèmes logiciels qui combinent le big data et l'intelligence artificielle (IA) ou des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour améliorer et remplacer partiellement un large éventail de processus et de tâches d'opérations informatiques, tels que la surveillance de la disponibilité et des performances, la corrélation et l'analyse des événements, la gestion et l'automatisation des services informatiques ».

AIOps maintenant

Les équipes opérationnelles sont plus que jamais soumises à des exigences plus élevées. Les anciens outils et méthodes ne semblent jamais périmer, ce qui est un phénomène courant qui peut parfois être considéré comme comique. Pourtant, les mêmes équipes opérationnelles sont soumises à une pression constante pour gérer un nombre croissant de nouveaux projets et de nouvelles technologies, parfois avec des niveaux d'emploi statiques ou en baisse. En outre, les fréquences de changement plus élevées et le débit système plus élevé rendent souvent les données produites par ces outils de surveillance presque incompréhensibles.

Pour surmonter ces obstacles, AIOps :

• Intègre des informations provenant de différentes sources : les techniques, outils et solutions informatiques classiques regroupent et moyennent les données de manière peu sophistiquée, ce qui menace l'intégrité des données (voir l'approche d'agrégation connue sous le nom de « moyennes de moyennes » à titre d'exemple). Elles n'ont pas été conçues pour la quantité, la diversité et la vitesse des données créées par les infrastructures informatiques complexes et interconnectées d'aujourd'hui. L'un des éléments essentiels d'une plateforme AIOps est sa capacité à collecter des ensembles de données massifs tout en préservant l'intégrité des données pour une analyse exhaustive. Soyez toujours capable de descendre jusqu'aux données sources à partir desquelles les conclusions agrégées sont tirées.
• Simplifie l'analyse des données : la capacité des systèmes AIOps à corréler ces énormes ensembles de données hétérogènes est une distinction clé. Seules les meilleures données permettent de réaliser l'analyse la plus fine. La plateforme utilise ensuite une analyse automatisée de ces données pour découvrir la ou les causes profondes des problèmes actuels et prévoir les problèmes futurs en étudiant les intersections entre des flux apparemment sans rapport provenant de nombreuses sources.
• Réponse automatisée : identifier et prévoir les problèmes est crucial, mais les systèmes AIOps sont plus efficaces lorsqu'ils alertent les personnes appropriées, corrigent automatiquement le problème détecté et, idéalement, exécutent les ordres pour empêcher que le problème ne se produise. Les solutions courantes, telles que le redémarrage d'un composant ou la défragmentation d'un disque complet, peuvent être gérées automatiquement, ce qui permet au personnel d'intervenir uniquement lorsque les méthodes standard ont été épuisées.

Principaux avantages organisationnels de l'AIOps

L'AIOps peut apporter des avantages commerciaux substantiels à une entreprise en automatisant les processus d'exploitation informatique pour optimiser et augmenter les performances du système. Par exemple :

• Éviter les temps d’arrêt augmente la satisfaction des clients et la confiance du personnel.

• L’intégration de sources de données auparavant isolées permet une analyse et une compréhension plus complètes.

• L’accélération de l’analyse et de la correction des causes profondes permet d’économiser du temps, de l’argent et des actifs.

• La prestation de services est améliorée en accélérant et en standardisant la réponse aux incidents.

• La détection et la résolution plus rapides de problèmes complexes augmentent les capacités informatiques à soutenir l'expansion.

• L’identification et l’atténuation proactives des problèmes permettent aux professionnels de l’informatique de se concentrer sur des analyses et des optimisations à plus forte valeur ajoutée.

• Une réaction proactive améliore les projections de croissance du système et des applications pour répondre à la demande future.

• Ajouter du « relâchement » à un système surchargé en effectuant des tâches subalternes, permettant aux gens de se concentrer sur des problèmes d'ordre supérieur, ce qui entraîne une augmentation de la production et un meilleur moral.