L’application de technologies et de méthodes éprouvées aux ITOps est connue sous le nom d’AIOps. Parce que nos postes ont historiquement exigé un certain conservatisme, les ITOps sont souvent lents à adopter les nouvelles technologies. Il est de la responsabilité des ITOps de s’assurer que les lumières restent allumées et que l’infrastructure qui supporte les applications organisationnelles reste stable.

Qu’est-ce que l’AIOps ?

L’AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques) désigne des systèmes technologiques multicouches qui automatisent et améliorent les opérations informatiques à l’aide de l’analyse et du machine learning (ML). Le Big Data est utilisé par les systèmes AIOps, qui collectent des données à partir d’une gamme d’outils et de dispositifs d’opérations informatiques afin de détecter et de répondre automatiquement aux problèmes en temps réel tout en fournissant des analyses historiques traditionnelles.

Les équipes d’exploitation peuvent utiliser l’AIOps pour contrôler l’énorme complexité et le volume des données créées par les infrastructures informatiques modernes, en évitant les pannes, en maintenant le temps de fonctionnement et en assurant un service continu. AIOps permet aux entreprises de fonctionner à la vitesse qu’exigent les activités modernes en plaçant l’informatique au centre des efforts de transformation numérique.

Pourquoi l’AIOps est-elle importante ?

AIOps donne aux équipes d’exploitation informatique une intelligence artificielle afin qu’elles puissent obtenir une meilleure visibilité sur leurs systèmes et automatiser diverses activités. Au lieu de faire appel à des ingénieurs informatiques pour détecter et corriger manuellement un problème sur une application, une plateforme peut employer des algorithmes pour identifier et traiter le problème automatiquement.

De même, plutôt que de demander aux professionnels de l’informatique de déterminer la meilleure façon de gérer les performances d’une application ou le nombre de ressources à lui allouer, une plateforme peut fournir automatiquement des environnements en analysant les données pour trouver la combinaison appropriée de ressources.

Comment fonctionne l’AIOps ?

L’examen de la fonction de chaque technologie composant AIOps – big data, machine learning et automatisation – dans le processus est l’approche la plus simple pour comprendre le fonctionnement d’AIOps.

AIOps utilise une plateforme big data pour rassembler des données disparates sur les opérations informatiques. Ces données contiennent les catégories d’informations suivantes :

Les statistiques de performance et d’événements du passé.
Les événements opérationnels en temps réel sont diffusés en continu.
Journaux et analyses provenant du système
Des données provenant du réseau, notamment des données par paquets
Données et billetterie relatives aux incidents
Les données documentaires qui sont liées

AIOps utilise ensuite le machine learning et des analyses ciblées pour obtenir les résultats suivants :

Séparer les alertes d’événements importants du bruit de fond.
AIOps explore vos données d’exploitation informatique à l’aide d’analyses telles que l’application de règles et la correspondance de modèles pour séparer les alertes d’événements anormaux significatifs des événements inutiles.
Déterminer l’origine du problème et proposer des solutions
AIOps peut corréler les événements anormaux avec d’autres données d’événements à travers les environnements en utilisant des algorithmes spécifiques à l’industrie ou à l’environnement pour identifier la cause d’une panne ou d’un problème de performance et recommander des solutions.
Automatiser les réponses, y compris la résolution proactive en temps réel
AIOps peut acheminer les alertes et les solutions recommandées aux équipes informatiques appropriées, voire créer des équipes de réaction en fonction de la nature du problème et de la solution. Elle peut souvent utiliser les résultats du machine learning pour déclencher des réponses autonomes du système qui résolvent les problèmes en temps réel avant même que les consommateurs ne soient conscients de leur existence.
Continuez à apprendre afin d’améliorer vos capacités de résolution de problèmes à l’avenir
Les capacités de Machine learning peuvent mettre à jour ou construire de nouveaux algorithmes sur la base des résultats des analyses afin de repérer les problèmes encore plus tôt et d’offrir des remèdes plus efficaces. Les modèles d’IA peuvent également aider le système à apprendre et à s’adapter aux changements de l’environnement, comme une infrastructure nouvellement approvisionnée ou reconfigurée par les équipes DevOps.

Éléments de l’AIOps

Les technologies qui composent les plateformes AIOps sont énumérées ci-dessous.

Sources de données

Elles sont nombreuses et variées. Elles proviennent de technologies et de disciplines informatiques actuellement séparées, telles que les événements, les journaux, les mesures, les tickets, la surveillance et les données de travail, entre autres.

Big Data

Comprennent les outils Big Data actuels qui peuvent traiter les données en temps réel. Elastic Stack, Hadoop 2.0 et certaines technologies Apache en sont des exemples.
Règles et modèles
Les capacités d’application de règles et de reconnaissance de motifs de la plate-forme AIOps permettent d’exploiter et de trouver le contexte tout en révélant les normalités et les régularités des données. Elles peuvent être spécifiques à un domaine ou non.

Machine learning (ML)

Sur la base du résultat des données fraîchement introduites et de l’analyse algorithmique, le ML peut automatiquement construire de nouveaux algorithmes ou modifier les algorithmes actuels.

Algorithmes de domaine

Utilisent l’expertise du domaine informatique pour comprendre intelligemment les règles et les modèles et les appliquer en fonction des données et des résultats escomptés d’une organisation. Les organisations peuvent utiliser des algorithmes de domaine pour atteindre des objectifs spécifiques à l’informatique, comme la corrélation de données non structurées, la suppression du bruit, l’alerte sur les irrégularités, la détermination des causes probables et l’établissement de lignes de base.

Automatisation

Les résultats du Machine learning et de l’IA sont utilisés pour construire et appliquer automatiquement des réponses aux problèmes et scénarios identifiés.

Intelligence artificielle (IA)

L’IA est capable de s’adapter à ce qui n’est pas familier et à la nouveauté dans un environnement donné.

Avantages de l’AIOps

Les solutions AIOps, lorsqu’elles sont correctement mises en œuvre, réduisent le temps et l’attention que le personnel informatique consacre aux alertes fastidieuses, de routine ou quotidiennes. Les plateformes AIOps sont enseignées par des professionnels de l’informatique, puis évoluent au fil du temps grâce au machine learning et aux algorithmes. Elles recyclent ensuite les connaissances acquises au fil du temps pour améliorer le comportement et l’efficacité du logiciel.

Une surveillance continue est effectuée par les systèmes AIOps sans qu’il soit nécessaire de se reposer ou de dormir. Les ressources humaines peuvent consacrer leur attention à des questions et activités plus importantes et complexes qui améliorent la stabilité et les performances de l’entreprise.
Les systèmes AIOps peuvent collecter et regrouper différentes sources de données pour observer les liens de causalité entre les nombreuses activités, ressources et services d’une organisation. Ces compétences en matière de machine learning et d’analyse permettent aux systèmes d’entreprendre de précieuses analyses des causes profondes, ce qui leur permet d’analyser et de réparer plus rapidement les problèmes difficiles et inattendus.
Les opérations de flux de travail et la collaboration entre les groupes informatiques, ainsi qu’entre le département informatique et les autres divisions commerciales, sont améliorées par AIOps. Grâce à des rapports et des tableaux de bord personnalisés, les équipes peuvent appréhender rapidement leurs besoins et leurs tâches. Elles peuvent également communiquer avec d’autres groupes sans avoir à apprendre ce dont les autres groupes ont besoin.
AIOps élimine le bruit et les distractions, permettant au personnel informatique de se concentrer sur les problèmes critiques plutôt que d’être distrait par des notifications inutiles.
AIOps vous permet de corréler les données entre de nombreuses sources de données, ce qui non seulement élimine les silos mais vous donne également une vue holistique de l’ensemble de votre infrastructure informatique, y compris le réseau, l’informatique et le stockage (virtuel, physique et cloud).
Elle permet aux fournisseurs de services et aux spécialistes de collaborer sans friction. Cela réduit les perturbations pour l’utilisateur final en accélérant le diagnostic, l’analyse et les délais de résolution.

L’avenir de l’AIOps

Comprendre ce qui motive l’AIOps et comment elle constitue une réponse nous aide à comprendre où en est le marché. L’outillage informatique doit changer à mesure que l’informatique s’étend au-delà de l’échelle humaine. Cependant, il ne suffit pas de réagir de manière défensive. La difficulté que l’AIOps est censée résoudre sera considérée comme une chance de se développer, de s’étendre, d’innover et de perturber les entreprises qui l’adoptent.

Au cours des cinq prochaines années, les entreprises qui adopteront l’AIOps révolutionneront leurs activités de la manière suivante.

La technologie évolue pour devenir plus humaine
L’utilisation de l’analytique et de l’orchestration permet des interactions sans friction et un libre-service omniprésent.
Les processus d’entreprise s’automatisent
Tout en libérant du capital humain pour des succès de plus haut niveau, les coûts sont réduits, la vitesse est accrue et les erreurs sont réduites.
Les opérations informatiques d’entreprise améliorent l’agilité DevOps
Le concept de livraison continue est utilisé à la fois pour les opérations et pour l’entreprise.
Les données deviennent précieuses
Une grande quantité de données d’entreprise inutilisées est utilisée, ce qui donne lieu à des cas d’utilisation à forte valeur ajoutée et à des possibilités de monétisation.
Les organisations qui s’épanouiront à l’avenir seront celles qui adopteront des processus intelligents, fondés sur la technologie, qui leur permettront de prospérer alors que d’autres vacilleront en période de grands changements.