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L’avènement d’AIOps (acronyme d’Artificial Intelligence for IT Operations) mais aussi de la gestion intelligente des données constitue une véritable transformation pour l’informatique. L’AIOps tire profit de l’apprentissage automatique et du big data pour simplifier la gestion des opérations IT. Elle accélère et automatise la résolution des problèmes dans des environnements IT de plus en plus complexes. Le taux de croissance annuel composé (TCAC) du marché est estimé à 15 % entre 2020 et 2025. NSD nowservicedesk fait le point sur le fonctionnement et les bénéfices clés des plateformes AIOps pour les ETI.
Les plateformes d’AIOps associent des fonctionnalités de stockage et d’analyse des données. Elles fournissent des informations pertinentes aux équipes d’opérations IT en se basant sur des données générées par le service informatique. Elles optimisent un large panel de pratiques comme l’I&O, le SRE, les DevOps mais aussi la gestion des services. Dans le domaine de l’I&O, l’AIOps est utilisée pour :
D’après Gartner, les plateformes AIOps ont cinq grandes fonctions :
Bon à savoir : NSD nowservicedesk, Le service desk dont rêvent les DSI
La solution de services managés NSD nowservicedesk dépoussière le marché du service desk. En moyenne par rapport aux prix du marché, elle divise les coûts par deux en améliorant l’efficience des équipes et des traitements. L’offre repose sur plusieurs concepts uniques :
L’AIOps offre aux équipes d’opérations IT l’opportunité d’identifier, traiter et résoudre les pannes ainsi que les ralentissements plus rapidement. Les technologies les plus puissantes de l’IA leur évitent de trier manuellement les alertes issues de différents outils d’opérations IT.
L’adoption de l’AIOps par les ETI est influencée par deux facteurs :
Un nombre croissant d’opérations commerciales est réalisé par canal numérique. En parallèle, l’analyse de volumes de données dépassant les giga-octets par minute sous plus d’une dizaine de domaines différents devient capitale. Elle gagne en complexité. Un humain n’est plus en mesure d’analyser manuellement les data.
La transformation numérique impacte en profondeur la gestion des problèmes ITIL. Les ETI n’ont plus la possibilité de répondre aux problèmes après leur survenue. Pour éviter d’affecter l’expérience utilisateur et rester compétitives, elles sont tenues de devenir proactives. Elles doivent résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils ne provoquent des indisponibilités ou des ralentissements. Grâce à sa capacité infinie d’apprentissage, l’AIOps est en mesure d’émettre des alertes prédictives, révolutionnant ainsi le secteur de l’IoT.
La réussite du déploiement de la technologie AIOps nécessite du temps et des efforts. Selon les organisations, les implémentations peuvent faire face à plusieurs problèmes comme :
Pour les ETI, l’enjeu est de parvenir à surmonter ces difficultés. Selon Gartner, « il n’y a pas d’avenir des opérations informatiques sans l’AIOps. » La croissance accélérée des volumes de données, couplée avec le rythme effréné du changement, limite le périmètre d’intervention des humains pour obtenir des informations. Ils ne peuvent pas assimiler les milliers d’évènements générés par seconde par leurs systèmes informatiques.
Les plateformes AIOps modernisent les opérations IT. Elles évitent aux équipes d’être bombardées par les alertes de l’ensemble des environnements. Elles reçoivent exclusivement les alertes lorsque des seuils ou des paramètres de niveau de service préalablement définis sont dépassés.
Pour permettre aux équipes d’opérations IT de poser le meilleur diagnostic, les alertes sont mises en contexte. Ainsi, les techniciens ont la possibilité d’opter pour des mesures correctives adaptées dans les plus brefs délais. L’apprentissage continu et automatique de l’AIOps contribue au bon fonctionnement des SI tout en réduisant les besoins d’intervention humaine. Les équipes d’opérations IT peuvent se focaliser sur des tâches à plus forte valeur ajoutée pour l’entreprise.
L’AIOps marque le début de l’ère de la gestion intelligente des données. Les outils et pratiques traditionnels n’ont plus la capacité d’ingérer des volumes croissants de données provenant de sources multiples. Ils n’ont pas été élaborés en anticipant :
L’AIOps apporte des solutions à la gestion de données dans des environnements de réseau variés et complexes.
À l’inverse des solutions conventionnelles, les plateformes AIOps sont en mesure de capturer des jeux de données volumineux de tout type, quels que soient leurs sources, fournisseurs ou domaines. En réalisant des analyses complètes, elles préservent la fidélité des données. L’analyse de données par le biais de l’apprentissage automatique repose sur deux piliers :
Les plateformes AIOps simplifient l’analyse des données opérationnelles. Elles sont aptes à recueillir tous les formats de données, de différents volumes et vélocités. Elles réalisent une analyse automatisée des données. Leur objectif est de prédire et prévenir les futurs problèmes ainsi que de déterminer la cause des problèmes existants.
Les plateformes d’AIOps permettent d’automatiser les pratiques de routine comme les alertes non critiques ou les demandes utilisateurs. Elles peuvent par exemple traiter et répondre automatiquement aux demandes utilisateurs en leur fournissant les ressources adéquates. Elles sont en mesure d’évaluer la nécessité d’une action corrective.
La technologie AIOps améliore la rapidité ainsi que la précision de la reconnaissance des problèmes informatiques graves. Elle facilite la priorisation des évènements selon leur impact sur le SI. Par exemple, si un comportement anormal sur un serveur critique est détecté en même temps qu’une menace d’un logiciel malveillant sur un système non critique, elle exécute un logiciel contre les programmes malveillants et considère l’autre évènement comme une attaque ou infection probable.
Les outils d’AIOps assurent une surveillance continue du SI sans avoir besoin de pause ou de repos. Ils permettent de détecter des relations de causalité sur les opérations, services et ressources d’une organisation, en rassemblant des sources de données hétérogènes. Les informations préventives facilitent l’identification des problèmes matériels avant qu’ils n’impactent les utilisateurs ou les appareils IoT. Elles permettent de réduire efficacement les appels d’assistance.
La technologie AIOps permet de rationaliser les interactions entre les équipes d’opérations IT. Elle fournit à chaque métier des données et des informations pertinentes. L’IA leur évite d’analyser et de partager des informations en transmettant des données de manière manuelle ou en se réunissant physiquement. L’AIOps détermine les données à afficher pour chaque rôle à partir du réservoir de mesures et de ressources de l’entreprise.
Les développeurs doivent avoir une meilleure compréhension de l’état de l’environnement informatique. En parallèle, les équipes en charge des opérations IT ont besoin d’une vue d’ensemble sur les modifications ou déploiements en production prévus par les développeurs. L’AIOps relève ce défi en apportant une vision globale aux équipes DevOps. Elle apporte de l’agilité, de la réactivité aux projets en favorisant leur réussite.
Les 3 points clés à retenir :
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