Qu’est-ce qu’AIOps ? (Intelligence Artificielle pour les Opérations Informatiques)

AIOps est l’abréviation d’Intelligence Artificielle pour les Opérations Informatiques, un terme créé en 2017 par Gartner. AIOps fait référence à l’utilisation de grandes quantités de données, de capacités d’analyse avancées et d’apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail opérationnels et fonctionnels des équipes informatiques. Ces plateformes fonctionnent sur une technologie multi-couches et permettent l’utilisation simultanée de plusieurs sources de données et d’outils d’analyse.

Les environnements d’application dans les grandes entreprises produisent des quantités massives de données et d’informations de journalisation. Cette complexité croissante des données entrantes et la nature hybride des services et des applications placent une charge considérable sur les opérations informatiques. Par conséquent, de plus en plus d’entreprises emploient désormais AIOps. L’objectif est d’automatiser les opérations informatiques, d’identifier intelligemment les modèles, d’améliorer les processus et les tâches courants et de résoudre les problèmes informatiques. AIOps rassemble la gestion des services, la gestion des performances et l’automatisation pour réaliser des insights et des améliorations continues.

Mise en œuvre d’AIOps

Les solutions AIOps permettent un système centralisé d’interaction entre les différentes fonctions informatiques pour optimiser les opérations. Elles ont une approche standardisée similaire à la fonction cognitive humaine. Voici le processus étape par étape de mise en œuvre d’AIOps :

• Parcourez de grandes quantités de données dans un environnement informatique moderne et sélectionnez uniquement les informations pertinentes à l’aide de techniques de filtrage et de priorisation prédéterminées.
• Effectuez une analyse de corrélation approfondie des données pour découvrir des modèles, des dépendances et des relations inhérentes aux données en réduisant intelligemment le bruit.
• Rassemblez les données en différents clusters et groupes pour les préparer à l’analyse avancée.
• Étudiez les causes profondes des différentes tendances et événements et apprenez les points focaux de l’information opérationnelle à des fins d’inférence.
• Facilitez la collaboration entre les équipes informatiques transversales et envoyez des notifications aux opérateurs concernés en cas d’événements ou de problèmes spécifiques.
• Automatisez la résolution et la remédiation sans intervention humaine.

Capacités clés d’AIOps

Certaines des capacités clés sont les suivantes :

Suppression du bruit

Le bruit, c’est-à-dire les alarmes et les alertes, plagent les équipes informatiques à l’heure actuelle. AIOps réduit intelligemment le bruit en identifiant les problèmes racines et en fournissant des solutions à grande vitesse. Cela réduit le temps moyen de réponse et de réparation (MTTR).

Corrélation d’événements

AIOps explore les données sous-jacentes pour trouver des modèles et des relations importants à l’aide de l’analyse de corrélation. Il utilise des facteurs tels que le temps, la topologie et le texte des journaux de données. Il analyse et traite les alertes d’incident et en extrait des informations cruciales qui peuvent aider à identifier les incidents futurs.

Streamlining de la coordination

Les plateformes AIOps rationalisent la coordination sans friction entre les équipes ITOps, DevOps, Sécurité, SRE et gouvernance. Il fournit des données d’analyse et de surveillance appropriées à chaque fonction pour accélérer la collaboration entre les équipes au sein de l’entreprise.

Automatisation

Ces solutions automatisent les protocoles de routine tels que le traitement des alertes système mineures, la satisfaction des demandes des utilisateurs ou l’allocation de ressources informatiques aux équipes. Ils sont également capables de réponses et de rectifications d’incident automatisées. Cela accélère les opérations informatiques et permet un partage de flux de travail plus rapide et plus efficace.

Rémédiation et résolution

En effectuant une analyse de cause profonde puissante, AIOps est capable de résoudre les problèmes à grande échelle et d’automatiser les solutions pour les incidents et les comportements anormaux récurrents.

Cas d’utilisation d’AIOps

Les systèmes AIOps utilisent les grandes quantités de données, la modélisation prédictive et l’analyse avancée pour contrer certains cas d’utilisation populaires tels que :

Détection proactive d’anomalies

Grâce à l’analyse des grandes quantités de données historiques, AIOps identifient les points de données anormaux. Cela permet aux équipes informatiques de reconnaître facilement les écarts par rapport aux comportements normaux et de prévenir des problèmes coûteux tels que les violations de données ou les ruptures architecturales.

Analyse de cause profonde

AIOps aide à diagnostiquer avec précision les causes profondes des problèmes et à remédier avec des solutions appropriées. Cela peut aider les équipes informatiques en les soulageant de la charge de travail de traçage des symptômes fondamentaux de ces problèmes. Les plateformes AIOps établissent également des protocoles de sécurité pour se protéger contre les problèmes futurs.

Supervision des performances

AIOps est également utilisé comme outil pour surveiller l’ensemble de l’infrastructure réseau. Il surveille la santé et les performances de chaque composant ; diffusant des facteurs tels que la disponibilité, les temps de réponse et l’utilisabilité.

Analyse prédictive

Outre la détection des problèmes opérationnels précoces, il emploie également des modèles d’apprentissage automatique avancés pour faire des prédictions sur les problèmes potentiels futurs.

Migration vers le cloud

Dans les cas où les entreprises adoptent un modèle de cloud hybride, AIOps offre une excellente visibilité sur les interdépendances et améliore l’efficacité opérationnelle. Il aide également à maîtriser la prolifération du cloud (instances de cloud non contrôlées), empêchant ainsi les surcoûts inutiles.

Avantages d’AIOps

Les avantages pour les entreprises sont illimités et vont de l’amélioration de la productivité des employés à une réduction directe des coûts fonctionnels. D’autres avantages que les solutions AIOps offrent aux organisations sont :

• Amélioration de la disponibilité et de la fiabilité des systèmes informatiques
• Meilleure collaboration technique entre les différentes fonctions informatiques
• Résolution et gestion prédictive des problèmes potentiels en temps opportun
• Transformation numérique accélérée en aidant à la migration et à la sécurité du cloud
• Rassemblement des fonctions de surveillance dans un système interactif centralisé
• Réduction des fausses alarmes pour différents types d’événements et d’alertes
• Développement plus rapide des services et meilleure alignment dans la compréhension de leur impact

Commencer avec AIOps

Pour l’adoption d’AIOps à l’échelle de l’entreprise, une organisation doit identifier les points douloureux dans ses opérations informatiques qui doivent être améliorés. Cela aidera à finaliser un cas d’affaires pour lequel AIOps sera mis en œuvre. Il est impératif de comprendre les différents types de solutions AIOps disponibles pour sélectionner l’optimal pour l’entreprise. Les solutions centrées sur le domaine ne fonctionnent que dans certains cas d’utilisation car elles sont spécifiquement développées pour un seul domaine. D’un autre côté, les solutions agnostiques de domaine sont capables de fonctionner sur différents domaines. Une fois que la solution préférée a été sélectionnée, il est important de formuler un plan de déploiement et de gouvernance.

Si vous souhaitez en savoir plus sur AIOps et d’autres technologies d’intelligence artificielle, consultez les blogs pertinents sur unite.ai pour élargir vos connaissances dans ce domaine.