Qu’est-ce que l’AIOps ?

AIOps : qu’est-ce que cela signifie ? Le terme AIOps est l’acronyme d’Artificial Intelligence for IT Operations, ou Intelligence artificielle pour les opérations informatiques. On parle aussi d’Opérations cognitives, d’Opérations informatiques algorithmiques et d’Analyse des opérations informatiques (IT Operations Analytics, ITOA), des termes que vous connaissez peut-être déjà.

AIOps est l’application multicouche de l’analyse du Big Data et de l’apprentissage machine aux données des opérations informatiques. L’objectif est d’automatiser les opérations informatiques, d’identifier intelligemment les schémas récurrents, d’augmenter les processus et les tâches communs et de résoudre les problèmes informatiques. AIOps rassemble la gestion des services, la gestion des performances et l’automatisation pour bénéficier d’informations et d’améliorations en continu.

Les analystes du secteur ont défini un ensemble de capacités qu’une plate-forme AIOps doit pouvoir fournir. Voici quelques exemples :

• Collection et regroupement des données à partir de multiples sources (réseaux, applications, bases de données, outils et cloud, par exemple), et sous diverses formes : métriques, événements, incidents, modifications, topologie, fichiers de logs, données de configuration, KPI, flux et données non structurées, comme les publications des réseaux sociaux et les documents (traitement du langage naturel).
• Gestion et stockage des données dans un emplacement unique accessible pour l’analyse et a création de rapports, avec des fonctionnalités comme l’indexation et l’expiration.
• Analyse des données via l’apprentissage machine avec détection des schémas récurrents et des anomalies et analyses prédictives. Distinguez les alertes importantes des autres alertes.
• Analyse des causes fondamentales (RCA), ce qui implique de ramener le volume de données à quelques causes les plus probables, voire à une seule. Mise en corrélation et contextualisation des données avec le traitement en temps réel pour identifier les problèmes.
• Rôle de superposition stratégique regroupant plusieurs outils de monitoring et d’autres investissements. Codifiez les connaissances en automatisation et orchestration des réponses et des résolutions.
• Apprentissage continu pour améliorer la gestion et la résolution des problèmes à l’avenir.

En quoi AIOps est nécessaire ?

De nombreuses organisations ont migré de systèmes sur site statiques et disparates vers un ensemble plus dynamique d’environnements sur site, de cloud public, de cloud privé et de cloud géré, dans lesquels les ressources sont constamment adaptées et reconfigurées.

De plus en plus de périphériques (notamment l’Internet des objets, ou IoT), de systèmes et d’applications fournissent un nombre considérable de données à surveiller. Par exemple, une locomotive peut produire des téraoctets de données à chaque trajet. En termes informatiques, cette production de données est appelée le Big Data.

Aucun humain ne peut traiter autant de données que le service informatique n’est censé gérer. Les équipes informatiques ne peuvent pas hiérarchiser les différents problèmes pour les résoudre en temps voulu. Elles reçoivent un grand nombre d’alertes et ces dernières sont souvent redondantes. Ceci a un effet néfaste sur les expériences utilisateur et client.

Les solutions de gestion informatique traditionnelles ne peuvent pas suivre le rythme d’un tel volume. Elles sont incapables d’examiner les événements de manière intelligente à partir de ce flot d’informations. De même, elles ne peuvent pas mettre en corrélation les données dans des environnements distincts, mais interdépendants. En outre, il est impossible pour elles de fournir les analyses prédictives et les informations en temps réel nécessaires aux opérations informatiques pour répondre rapidement aux problèmes.

Pour identifier, résoudre et prévenir les pannes à fort impact et les autres problèmes liés aux opérations informatiques plus rapidement, les organisations se tournent vers AIOps. AIOps permet aux équipes informatiques de réagir rapidement et de manière proactive aux pannes et aux ralentissements tout en réduisant considérablement les efforts. Cette solution permet de combler l’écart entre un environnement informatique dynamique, diversifié et difficile d’une part et les attentes des utilisateurs en termes de disponibilité et d’interruption du système minimales (voire continues).

Avantages d’AIOps

Les clients ont observé les avantages suivants :

• Amélioration des expériences employé et client.
• Utilisation plus efficace de l’infrastructure et des capacités.
• Meilleur alignement avec les services informatiques et les résultats des services métiers.
• Délai de livraison plus court pour les nouveaux services informatiques.
• Réduction des problèmes « brûlants » et prévention des perturbations coûteuses.
• Meilleure corrélation entre le changement et les performances.
• Amélioration de l’efficacité de la gestion du changement.
• Réduction du workload imposé au personnel du service informatique, car l’intelligence artificielle facilite les analyses.
• Réduction du nombre de fausses alertes. Analyse plus rapide des causes fondamentales (RCA), car l’intelligence artificielle identifie le problème ou réduit le nombre d’éléments que les opérateurs doivent examiner.
• Prévention des problèmes avant tout impact sur les clients grâce à la détection des anomalies.
• Amélioration du temps moyen de résolution (MTTR).
• Possibilité de combler le manque de compétences.
• Réduction des erreurs humaines.
• Vue unifiée de l’environnement informatique.
• Informations sur les workloads générant des coûts.
• Prise en charge de l’infrastructure traditionnelle, du cloud public, du cloud privé et du cloud hybride.
• Migration d’une gestion réactive à une gestion proactive, puis à une gestion prédictive des problèmes.
• Modernisation des opérations informatiques et de l’équipe dédiée.
• Amélioration des niveaux de collaboration entre la sécurité et les opérations.