AIOps

Qu'est-ce que l'AIOps ?

L'intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) utilise des outils d'IA comme l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) pour améliorer le flux de travail technologique.

L'AIOps recueille des données provenant de composants informatiques, d'applications, d'outils de surveillance et de systèmes de service, et filtre les signaux nécessaires du bruit inutile. Cela aide à repérer les événements clés et les tendances qui affectent la performance des applications. De plus, il identifie les causes profondes de toute erreur et les partage avec les équipes informatiques et DevOps. Parfois, les outils AIOps peuvent même résoudre les problèmes sans aide humaine.

Les réseaux informatiques modernes sont vastes et complexes, mais l'AIOps facilite la tâche des équipes informatiques pour résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent de gros problèmes. En combinant plusieurs outils informatiques en une seule plateforme intelligente, l'AIOps permet aux organisations de gérer cette complexité et de rendre leurs départements informatiques plus intelligents, plus rapides et plus efficaces.

Les avantages de l'AIOps

L'AIOps résout rapidement les problèmes et les erreurs au lieu de trier les alertes de plusieurs outils. Il transforme l'approche manuelle en un processus automatisé, facilitant la résolution rapide des pannes ou des ralentissements. L'AIOps :

• Réduit les coûts opérationnels. Résoudre les problèmes opérationnels diminue les coûts d'exploitation. Cela conduit à une meilleure utilisation des ressources et permet au personnel de travailler sur des projets critiques sans se soucier de rencontrer des obstacles.
• Améliore la collaboration. Les intégrations au sein des outils AIOps favorisent une meilleure collaboration entre les équipes comme DevOps et ITOps. Une meilleure prise de décision et une réponse plus rapide aux problèmes en sont les principaux résultats.
• Aide à éviter des problèmes plus importants. L'AIOps dispose d'analyses prédictives qui mettent en évidence les alertes pressantes. Les équipes informatiques gèrent les problèmes potentiels avant qu'ils ne causent des dommages.
• Améliore les indicateurs clés de performance (KPI). L'AIOps améliore la performance informatique sur le cloud et sur site, influençant positivement les indicateurs clés de performance.
• Analyse les données. La fusion de sources de données auparavant isolées permet une analyse complète, offrant des insights plus profonds.
• Améliore la satisfaction au travail. L'automatisation des tâches fastidieuses permet aux équipes informatiques de se concentrer sur l'analyse et l'optimisation précieuses, améliorant leur satisfaction au travail.
• Maximise la valeur des données. L'AIOps combine l'automatisation avec le big data, révélant des connexions et des relations cruciales avec des insights exploitables.

Les étapes de l'AIOps

L'AIOps utilise une plateforme de big data pour recueillir des données d'opérations informatiques provenant de multiples sources. Ces données incluent des données d'événements et de performances historiques, des journaux système, des données de paquets, des données liées aux incidents et aux tickets, et des informations sur l'infrastructure. Ensuite, les capacités de ML aident à identifier et à résoudre les problèmes.

Un flux de travail AIOps typique comprend ces étapes :

• Sélection des données. L'AIOps passe au crible d'énormes données informatiques pour identifier les éléments essentiels. Il recherche les « aiguilles » nécessaires dans d'immenses « bottes de foin » de données en utilisant des mesures de sélection et de priorisation définies.
• Découverte de motifs. Cette phase examine les données choisies pour trouver des liens entre les éléments de données. L'AIOps regroupe ces éléments pour une analyse plus approfondie.
• Inférence. Après une analyse détaillée, l'AIOps identifie les principales causes des problèmes et des tendances. Il fournit des insights clairs pour guider les actions.
• Collaboration. L'AIOps alerte les bonnes équipes et leur donne les informations nécessaires pour agir. Il assure un travail d'équipe efficace, même si les membres de l'équipe sont éloignés.
• Automatisation. L'AIOps peut résoudre et corriger automatiquement les problèmes, augmentant la vitesse et la précision des opérations informatiques.
• Apprentissage continu. Au fil du temps, il apprend des données et devient encore meilleur dans la gestion de son travail.

Caractéristiques clés d'une plateforme AIOps

Chaque organisation suit une approche différente pour mettre en œuvre l'AIOps. L'important est de choisir une plateforme appropriée et de s'assurer qu'elle possède les caractéristiques suivantes pour une mise en œuvre efficace.

• Observabilité surveille la performance des logiciels et du matériel. Elle offre une vue complète des applications et des systèmes, mais repose sur les équipes informatiques pour résoudre les problèmes qu'elles détectent.
• Analytique prédictive étudie les données pour offrir des insights précieux. L'AIOps peut signaler des problèmes et suggérer des solutions. Cela réduit les pannes et diminue les coûts.
• Réponse proactive. Certains outils AIOps peuvent agir même avant qu'un problème ne survienne car ils voient des motifs et résolvent les problèmes tôt.

Cas d'utilisation de l'AIOps

Plusieurs avantages de la plateforme AIOps la rendent adaptée à de nombreux cas d'utilisation. Voici quelques exemples notables.

• Gestion du big data. L'AIOps gère de vastes quantités de données pour améliorer les opérations informatiques. Il agrège les données en un seul système intelligent et leur donne un sens.
• Analyse de performance. Les outils AIOps utilisent l'IA pour analyser de grands ensembles de données, identifiant rapidement la cause première d'un problème.
• Détection d'anomalies. L'AIOps surveille les écarts significatifs par rapport aux comportements normaux en identifiant des motifs de données inhabituels et des valeurs aberrantes.
• Corrélation d'événements. Les outils avec des capacités AIOps regroupent automatiquement des événements similaires et réduisent le trafic d'événements inutile et le bruit.
• Automatisation. L'AIOps gère et surveille les serveurs, les données des conteneurs, les systèmes de stockage et le cloud. L'outil détecte les problèmes et les résout automatiquement.

Application de l'AIOps par industrie

L'AIOps utilise des méthodes avancées pour relever les défis technologiques, en identifiant les raisons principales des problèmes et en les résolvant. Les plateformes AIOps peuvent détecter de manière préventive les crises potentielles et fournir des insights sur la performance des applications. Avec de telles capacités, les équipes informatiques des industries suivantes utilisent l'AIOps.

• Santé. L'AIOps aide à protéger les données de santé personnelles en suivant des règles comme la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Il rend les appareils mobiles plus sûrs pour les travailleurs de la santé et prévient les attaques de ransomware.
• Fabrication. Les machines sont réparées avant de tomber en panne, grâce à l'AIOps. Il recueille et étudie les chaînes d'approvisionnement, les opérations d'usine et les données du cycle de vie des produits. La plateforme surveille chaque machine en temps réel, collectant des données sur tout ce qui concerne la production.
• Services financiers. Les données clients passées aident à prédire les gains futurs du côté financier. L'AIOps garde ce type de données en sécurité et aide les institutions financières à répondre aux demandes des clients pour la banque numérique.
• Gestion des services informatiques (ITSM). L'AIOps prédit les besoins en capacité et en stockage dans des environnements multi-cloud. Cela facilite la gestion des appareils connectés sur un réseau.

En savoir plus sur comment améliorer les opérations informatiques avec l'AIOps.