Comment améliorer les opérations informatiques avec AIOps

Les plateformes AIOps ont modifié les responsabilités des équipes informatiques avec l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) pour automatiser les opérations informatiques, surveiller et analyser proactivement les systèmes, et améliorer les performances.

Bien que la mise en œuvre de l'AIOps soit complexe et chronophage, les entreprises se tournent vers des solutions logicielles pour simplifier le processus. Cet article vise à explorer les principales caractéristiques des logiciels AIOps et à fournir des recommandations logicielles adaptées.

L'AIOps est une approche révolutionnaire des opérations informatiques

Chaque entreprise a des besoins, des défis et des objectifs uniques qui nécessitent une configuration AIOps sur mesure. Par exemple, une institution financière pourrait vouloir garantir des transactions clients sécurisées et rapides, nécessitant que l'équipe informatique priorise la surveillance et l'optimisation des performances du réseau. En revanche, une entreprise de santé pourrait exiger que l'équipe informatique se concentre sur la surveillance et la détection des anomalies dans les données des dispositifs médicaux, garantissant la sécurité des patients et la conformité réglementaire.

Pour répondre à ces besoins uniques, les responsables informatiques doivent sélectionner le bon logiciel AIOps. La plupart des solutions AIOps offrent des fonctionnalités telles que l'analyse en temps réel, la réponse automatisée aux incidents et la maintenance prédictive, mais choisir la bonne combinaison de fonctionnalités et de fonctionnalités peut être un défi.

Le logiciel AIOps doit être personnalisable et s'intégrer parfaitement avec d'autres logiciels d'entreprise pour répondre aux exigences informatiques spécifiques de l'entreprise. Par conséquent, les entreprises doivent évaluer soigneusement leurs options et choisir une solution AIOps qui correspond à leurs besoins et objectifs uniques.

Comment l'AIOps peut aider à relever les défis courants auxquels sont confrontés les professionnels de l'informatique

Selon le rapport d'enquête OpsRamp State of AIOps 2023, 265 professionnels de l'informatique ont mentionné les trois principaux défis de gestion des incidents :

• Comprendre les dépendances application-infrastructure pour une panne informatique (62 %)
• Déterminer l'analyse des causes profondes probables (56 %)
• Assurer un temps moyen de résolution (MTTR) rapide pour les services critiques pour l'entreprise (50 %)

Il est intéressant de noter que ces trois défis doivent être abordés ensemble.

Comprendre les dépendances application-infrastructure est crucial pour l'AIOps car cela permet aux équipes informatiques de diagnostiquer et de résoudre rapidement les pannes informatiques. Lorsqu'une panne informatique se produit, il peut être difficile de localiser la cause première du problème.

Cependant, en comprenant la relation entre les applications et l'infrastructure, les équipes informatiques peuvent plus facilement identifier la source du problème et prendre les mesures appropriées pour le résoudre. L'AIOps utilise des algorithmes ML pour surveiller les systèmes informatiques et détecter les anomalies en temps réel.

En analysant les données de diverses sources, telles que les journaux, les métriques et les événements, l'AIOps peut identifier des modèles et des corrélations qui pourraient indiquer une panne potentielle. Cependant, pour diagnostiquer efficacement le problème, les équipes informatiques doivent comprendre les dépendances complexes entre les applications et l'infrastructure.

Par exemple, si une application critique cesse soudainement de fonctionner correctement, cela pourrait être dû à un problème avec l'infrastructure sous-jacente, comme un réseau ou une base de données. Sans comprendre ces dépendances, les équipes informatiques peuvent perdre du temps à enquêter sur l'application elle-même, entraînant des retards dans la résolution de la panne. En ayant une compréhension complète des dépendances application-infrastructure, l'AIOps peut fournir des informations et des recommandations plus précises aux équipes informatiques, leur permettant d'identifier et de résoudre rapidement la cause première d'une panne. Ce n'est qu'alors que les organisations peuvent assurer le MTTR grâce à l'AIOps.

Recommander des plateformes AIOps basées sur les données du rapport Grid^Ⓡ de G2

Le rapport Grid de printemps 2023 de G2^Ⓡ pour les plateformes AIOps peut aider les acheteurs de logiciels à trouver le bon logiciel basé sur l'identification des causes profondes, l'identification proactive, les conseils de résolution et l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Identification des causes profondes

Les outils AIOps peuvent identifier directement la cause première des problèmes des systèmes informatiques ou augmenter la vitesse à laquelle ils sont identifiés. Cela est réalisé en utilisant des algorithmes pour analyser les données de diverses sources, telles que les journaux, les métriques et les événements. Pour répondre à cela, G2 demande aux évaluateurs de classer les logiciels AIOps en fonction de « l'identification des causes profondes ». Les cinq meilleurs outils selon cette métrique sont mentionnés ci-dessous.

Avec une moyenne de catégorie de 90 %, meshIQ est en tête avec 98 %, suivi par PagerDuty, Instana, ZIF, et AppDynamics. Les professionnels de l'ITOps qui souhaitent que le logiciel AIOps se concentre sur cette fonctionnalité devraient explorer ces cinq produits.

Identification proactive

Les solutions AIOps peuvent identifier de manière proactive les tendances dans les systèmes informatiques qui peuvent conduire à des pannes ou des erreurs. Elles fournissent ensuite des recommandations aux équipes informatiques pour optimiser leurs systèmes en fonction des données analysées. Cela permet aux équipes informatiques de prendre des mesures proactives pour éviter que des incidents ne se produisent. Pour répondre à cela, G2 demande aux évaluateurs de classer les logiciels ITSM en fonction de « l'identification proactive ». Voici le classement des cinq premiers.

Avec une moyenne de catégorie de 90 %, meshIQ est en tête avec 98 %, suivi par PagerDuty, ZIF, Instana, et Moogsoft. Les professionnels de l'ITOps qui souhaitent que le logiciel AIOps se concentre sur cette fonctionnalité devraient explorer ces cinq produits.

Conseils de résolution

Les plateformes AIOps non seulement identifient les causes profondes et les tendances des problèmes des systèmes informatiques, mais fournissent également des chemins, des suggestions ou d'autres aides générales vers la résolution des problèmes. En analysant les données de diverses sources, l'AIOps peut fournir aux équipes informatiques des recommandations sur la résolution du problème ou suggérer un chemin vers la solution.

Ces recommandations peuvent inclure des réponses automatisées, des interventions manuelles suggérées ou des alertes à des équipes spécifiques pour la résolution des problèmes. Cela aide les équipes informatiques à répondre aux incidents plus rapidement et plus efficacement, réduisant les temps d'arrêt et augmentant les performances du système. Pour répondre à cela, G2 demande aux évaluateurs de classer les logiciels AIOps en fonction des « conseils de résolution ». Les cinq meilleures solutions selon cette métrique sont mentionnées ci-dessous.

Avec une moyenne de catégorie de 90 %, PagerDuty est en tête avec 99 %, suivi par meshIQ, ZIF, Instana, et BigPanda. Les professionnels de l'ITOps qui souhaitent que le logiciel AIOps se concentre sur cette fonctionnalité devraient explorer ces cinq produits.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Dans le monde de l'AIOps, l'IA et le ML sont utilisés pour permettre aux systèmes intelligents d'analyser les données et de fournir des informations aux équipes informatiques. L'IA dans l'AIOps implique un ensemble plus large de techniques, telles que les systèmes experts, les systèmes basés sur des règles et le traitement du langage naturel. En même temps, les algorithmes ML sont spécifiquement utilisés pour analyser les données de diverses sources afin d'identifier des modèles et des corrélations qui peuvent indiquer un problème potentiel.

Ces algorithmes peuvent ensuite faire des prédictions ou des décisions basées sur ces modèles, ce qui peut aider les équipes informatiques à prendre des mesures proactives pour prévenir ou répondre aux incidents plus efficacement. Pour répondre à cela, G2 demande aux évaluateurs de classer les logiciels AIOps en fonction de « l'intelligence artificielle » et de « l'apprentissage automatique ». Voici le classement des cinq premiers.

Avec une moyenne de catégorie de 90 %, PagerDuty est en tête avec 99 %, suivi par meshIQ, ZIF, Instana, et Moogsoft. Les professionnels de l'ITOps qui souhaitent que le logiciel AIOps se concentre sur cette fonctionnalité devraient explorer ces cinq produits.

Le ROI doit être une priorité

Le retour sur investissement (ROI) est une considération essentielle lors de l'achat de logiciels AIOps car il permet aux organisations de mesurer la valeur du logiciel par rapport au coût de mise en œuvre. Avec la complexité croissante des systèmes informatiques, les logiciels AIOps peuvent aider les organisations à rationaliser les opérations, réduire les temps d'arrêt et améliorer les temps de réponse aux incidents. Cependant, le logiciel peut également être coûteux, et les organisations doivent évaluer si les avantages l'emportent sur l'investissement.

L'analyse du ROI aide les organisations à comprendre les avantages et les coûts potentiels associés à la mise en œuvre de logiciels AIOps et peut être utilisée pour prendre des décisions éclairées sur l'opportunité d'investir dans la technologie. De plus, l'analyse du ROI peut aider les organisations à justifier l'investissement auprès des parties prenantes et à s'assurer que le logiciel répond à leurs besoins et objectifs.

C'est là que les données de G2 et l'enquête OpsRamp diffèrent considérablement. La conclusion de l'enquête OpsRamp affirme que l'AIOps a un « ROI en six mois ». Alors que selon le rapport Grid^Ⓡ de printemps 2023 de G2 pour les petites entreprises, le marché intermédiaire et les entreprises, le ROI est significativement plus long :

• Petites entreprises - 12 mois
• Marché intermédiaire - 17 mois
• Entreprises - 18 mois

Des périodes de ROI longues pour les achats de logiciels peuvent être problématiques car elles indiquent que l'investissement prendra beaucoup de temps à se rentabiliser, ce qui peut être une préoccupation pour les organisations aux ressources limitées et rendre difficile la justification de l'investissement auprès des décideurs. Les entreprises doivent tester soigneusement les logiciels AIOps après leur mise en œuvre pour déterminer si le logiciel vaut l'investissement.