Qu'est-ce que l'AIOps ?

 IAOps

Découvrez comment l'intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) utilise les données et l'apprentissage automatique pour améliorer et automatiser la gestion des services informatiques.

Qu'est-ce que l'AIOps ?

Inventé par Gartner, l'AIOps, c'est-à-dire  l'intelligence artificielle pour les opérations informatiques, est l'application de  capacités d'intelligence artificielle (IA). telles que le traitement du langage naturel et les modèles d'apprentissage automatique, pour automatiser et rationaliser les flux de travail opérationnels.

Plus précisément, l'AIOps utilise les capacités de Big Data, d'analyse et d'apprentissage automatique pour effectuer les opérations suivantes :

• Collectez et agrégez les volumes de données énormes et sans cesse croissants générés par plusieurs composants d'infrastructure informatique, les demandes d'applications, les outils de surveillance des performances et les systèmes de billetterie de service.
• Déplacez intelligemment les « signaux » du « bruit » pour identifier les événements et les modèles significatifs liés aux problèmes de performances et de disponibilité des applications.
• Diagnostiquez les causes profondes et signalez-les au service informatique et au DevOps pour une réponse et une correction rapides ou, dans certains cas, résolvez automatiquement ces problèmes sans intervention humaine. 

En intégrant plusieurs outils d' opérations informatiques manuels distincts   dans une plate-forme d'opérations informatiques unique, intelligente et automatisée, AIOps permet aux équipes d'opérations informatiques de réagir plus rapidement, voire de manière proactive, aux ralentissements et aux pannes, avec une visibilité et un contexte de bout en bout.

Il comble le fossé entre un paysage informatique de plus en plus diversifié, dynamique et difficile à surveiller et des équipes cloisonnées, d'une part, et les attentes des utilisateurs pour peu ou pas d'interruption des performances et de la disponibilité des applications, d'autre part. La plupart des experts considèrent l'AIOps comme l'avenir de la gestion des opérations informatiques et la demande ne fait qu'augmenter avec l'accent accru mis par les entreprises sur les initiatives de transformation numérique.

 

Implémentation d'AIOps

Le parcours vers AIOps est différent dans chaque organisation. Une fois que vous avez évalué où vous en êtes dans votre parcours vers l'AIOps, vous pouvez commencer à intégrer des outils qui aident les équipes à observer, prévoir et réagir rapidement aux problèmes opérationnels informatiques. Lorsque vous envisagez des outils pour améliorer les AIOps au sein de votre organisation, vous devez vous assurer qu'ils disposent des fonctionnalités suivantes :

Observabilité :  Observabilité fait référence aux outils logiciels et aux pratiques d'ingestion, d'agrégation et d'analyse d'un flux constant de données de performances à partir d'une application distribuée et du matériel sur lequel elle s'exécute, afin de surveiller, de dépanner et de déboguer plus efficacement l'application pour répondre aux attentes de l'expérience client, niveau de service accords (SLA) et autres exigences commerciales. Ces solutions peuvent donner une vue globale de vos applications, de votre infrastructure et de votre réseau grâce à l'agrégation et à la consolidation des données, mais ne prennent pas de mesures correctives pour résoudre les problèmes informatiques. Bien qu'ils ne prennent pas de mesures correctives pour résoudre les problèmes informatiques, ils collectent et agrègent les données informatiques à partir de diverses sources de données dans les domaines informatiques pour alerter les utilisateurs finaux des problèmes potentiels, en attendant que les équipes de service informatique mettent en œuvre les mesures correctives nécessaires. Bien que les données et les visualisations correspondantes de ces outils soient précieuses, elles créent une dépendance vis-à-vis des organisations informatiques pour prendre des décisions et répondre de manière appropriée aux problèmes techniques. L'optimisation des ressources qui nécessite qu'un opérateur mette à jour manuellement les systèmes opérationnels peut ne pas voir les avantages dans les situations de demande dynamique.

Analyse prédictive :  les solutions AIOps peuvent analyser et corréler les données pour de meilleures informations et des actions automatisées, permettant aux équipes informatiques de garder le contrôle sur les environnements informatiques de plus en plus complexes et d'assurer les performances des applications. Être capable de corréler et d'isoler les problèmes est un énorme pas en avant pour toute équipe des opérations informatiques. Cela réduit les délais de détection de problèmes qui n'auraient peut-être pas été détectés dans l'organisation. Les organisations bénéficieront des avantages de la détection automatique des anomalies, des alertes et des recommandations de solutions, qui à leur tour réduiront les temps d'arrêt globaux ainsi que le nombre d'incidents et de tickets. L'optimisation dynamique des ressources peut être automatisée à l'aide d'analyses prédictives, qui peuvent garantir les performances des applications tout en réduisant en toute sécurité le coût des ressources, même en cas de forte variabilité de la demande.

Réponse proactive :  certaines solutions AIOps répondront de manière proactive aux événements imprévus, tels que les ralentissements et les pannes, en associant les performances des applications et la gestion des ressources en temps réel. En alimentant les métriques de performance des applications dans des algorithmes prédictifs, ils peuvent identifier des modèles et des tendances qui coïncident avec différents problèmes informatiques. Avec la capacité de prévoir les problèmes informatiques avant qu'ils ne surviennent. les outils AIOps peuvent lancer un processus pertinent et automatisé en réponse. corrigeant rapidement les problèmes. Les organisations pourront voir les avantages de l'automatisation intelligente, tels que l'amélioration du temps moyen de détection (MTTD).

Ce type de technologie est l'avenir de la gestion des opérations informatiques car il peut aider les entreprises à améliorer l'expérience des employés et des clients. Non seulement les systèmes AIOps garantissent que les problèmes de service informatique sont résolus en temps opportun. mais ils fournissent également un filet de sécurité pour les équipes d'exploitation informatique. en résolvant les problèmes qui peuvent passer entre les mailles du filet en raison de la surveillance humaine. tels que les silos organisationnels, les équipes sous-financées. et plus.  

Avantages de l'AIOps

L'avantage primordial de l'AIOps est qu'il permet aux opérations informatiques d'identifier, de traiter et de résoudre les ralentissements et les pannes plus rapidement qu'ils ne le peuvent en passant au crible manuellement les alertes de plusieurs outils d'opérations informatiques. Cela se traduit par plusieurs avantages clés.

• Temps moyen de résolution (MTTR) plus rapide :  en réduisant le bruit des opérations informatiques et en corrélant les données d'exploitation de plusieurs environnements informatiques. l'AIOps est en mesure d'identifier les causes profondes et de proposer des solutions plus rapidement et plus précisément qu'il n'est humainement possible. Cela permet aux organisations de définir et d'atteindre des objectifs MTTR auparavant impensables. Par exemple.  l'infrastructure informatique de Vivy a  réduit le temps moyen de réparation (MTTR) de l'application de l'entreprise de 66 %, passant de trois jours à un jour ou moins.
• Réduction des coûts opérationnels :  l'identification automatique des problèmes opérationnels et la reprogrammation des scripts de réponse réduiront les coûts opérationnels, permettant une meilleure allocation des ressources. Cela libère également des ressources en personnel pour travailler sur des tâches plus innovantes et complexes. ce qui améliore l'expérience des employés. Grâce à l'optimisation,  Providence  a économisé plus de 2 millions USD tout en garantissant les performances de l'application pendant les pics.
• Plus d'observabilité et une meilleure collaboration :  les intégrations disponibles dans les outils de surveillance AIOps facilitent une collaboration inter-équipes plus efficace entre les fonctions DevOps. ITOps. de gouvernance et de sécurité. Une meilleure visibilité, communication et transparence permet à ces équipes d'améliorer la prise de décision et de répondre plus rapidement aux problèmes. Par exemple.  Dealerware  a apporté plus  d' observabilité  à son architecture basée sur des conteneurs. ce qui a amélioré les performances des applications pendant la pandémie et réduit la latence de livraison de 98 %.

Passez d'une gestion réactive à proactive à prédictive :  grâce à des capacités d'analyse prédictive intégrées. l' AIOps  apprend en permanence à identifier et à hiérarchiser les alertes les plus urgentes. permettant aux équipes informatiques de résoudre les problèmes potentiels avant qu'ils n'entraînent des ralentissements ou des pannes. Electrolux a  accéléré la résolution des problèmes informatiques de 3 semaines à une heure grâce à un temps moyen de détection (MTTD) plus rapide et a économisé plus de 1 000 heures par an en automatisant les tâches de réparation.

 

Cas d'utilisation AIOps

AIOps intègre des capacités de big data, d'analyse avancée et d'apprentissage automatique pour traiter les cas d'utilisation suivants :

• Analyse des causes profondes :  comme son nom l'indique, les analyses des causes profondes déterminent la cause première des problèmes afin de les résoudre avec les solutions appropriées. En identifiant les causes profondes. les équipes peuvent éviter le travail inutile lié au traitement des symptômes du problème par rapport au problème principal. Par exemple, une plate-forme AIOps peut retracer la source d'une panne de réseau pour la résoudre immédiatement et mettre en place des mesures de protection pour éviter que des problèmes similaires ne se reproduisent à l'avenir.
• Détection d'anomalies : les outils AIOps peuvent parcourir de grandes quantités de données historiques et découvrir des points de données atypiques dans un ensemble de données. Ces valeurs aberrantes agissent comme des « signaux » qui identifient et prédisent les événements problématiques. tels que les violations de données. Cette capacité permet aux entreprises d'éviter des conséquences coûteuses. telles que des relations publiques négatives, des amendes réglementaires et une baisse de la confiance des consommateurs.  
• Surveillance des performances :  les applications modernes sont souvent séparées par plusieurs couches d'abstraction. ce qui rend difficile la compréhension des ressources sous-jacentes de serveur physique, de stockage et de mise en réseau qui prennent en charge quelles applications. AIOps aide à combler ce fossé. Il agit comme un outil de surveillance pour l'infrastructure cloud. la virtualisation et les systèmes de stockage. en fournissant des rapports sur des métriques telles que l'utilisation. la disponibilité et les temps de réponse. En outre, il exploite . permettant une meilleure consommation d'informations pour les utilisateurs finaux.  
• Adoption/migration du cloud :  pour la plupart des organisations, l'adoption du cloud est progressive, et non globale. ce qui se traduit par un  environnement multicloud hybride  (cloud privé. cloud public. plusieurs fournisseurs). avec de multiples interdépendances qui peuvent changer trop rapidement et trop fréquemment pour être documentées. En offrant une visibilité claire sur ces interdépendances. l'AIOps peut réduire considérablement les risques opérationnels de la  migration vers le cloud  et d'une  approche cloud hybride .
• Adoption de DevOps :  DevOps  accélère le développement en donnant aux équipes de développement plus de pouvoir pour provisionner et reconfigurer l'infrastructure. mais le service informatique doit encore gérer cette infrastructure. AIOps offre la visibilité et l'automatisation dont l'informatique a besoin pour prendre en charge DevOps sans trop d'efforts de gestion supplémentaires.

Comment fonctionne l'AIOps ?

Le moyen le plus simple de comprendre le fonctionnement de l'AIOps est d'examiner le rôle que chaque technologie de composant AIOps (big data, machine learning et automatisation) joue dans le processus.

L'AIOps utilise une plateforme de Big Data pour agréger les données d'opérations informatiques, les équipes et les outils cloisonnés en un seul endroit. Ces données peuvent inclure les éléments suivants :

• Performances historiques et données d'événements.
• Diffusion d'événements d'opérations en temps réel.
• Journaux système et métriques.
• Données réseau, y compris les données par paquets.
• Données relatives aux incidents et billetterie.
• Données de demande d'application.
• Données sur les infrastructures.

AIOps applique ensuite des capacités d'analyse et d'apprentissage automatique ciblées :

• Séparez les alertes d'événements significatifs du « bruit » :  AIOps passe au peigne fin vos données d'exploitation informatique et sépare  les signaux (alertes d'événements anormaux significatifs) du  bruit  (tout le reste).
• Identifiez les causes profondes et proposez des solutions :  les AIOps peuvent corréler les événements anormaux avec d'autres données d'événement dans les environnements pour se concentrer sur la cause d'une panne ou d'un problème de performances et suggérer des solutions.
• Automatisez les réponses, y compris la résolution proactive en temps réel :  au minimum. l'AIOps peut automatiquement acheminer les alertes et les solutions recommandées vers les équipes informatiques appropriées, ou même créer des équipes d'intervention en fonction de la nature du problème et de la solution. Dans de nombreux cas. il peut traiter les résultats de l'apprentissage automatique pour déclencher des réponses automatiques du système qui résolvent les problèmes en temps réel. avant même que les utilisateurs ne soient conscients qu'ils se sont produits.
• Apprendre en permanence, pour améliorer la gestion des problèmes futurs :  les modèles d'IA peuvent également aider le système à apprendre et à s'adapter aux changements de l'environnement. comme une nouvelle infrastructure provisionnée ou reconfigurée par les équipes DevOps.

AIOps et IBM

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