AIOps est l’abréviation d’intelligence artificielle pour les opérations informatiques, un terme inventé en 2017 par Gartner. AIOps fait référence à l’utilisation du Big Data, des capacités d’analyse avancées et de l’apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail opérationnels et fonctionnels des équipes informatiques. Ces plates-formes fonctionnent sur une technologie multicouche et permettent l’utilisation simultanée de plusieurs sources de données et outils d’analyse.
Les environnements d’application des grandes entreprises produisent d’énormes quantités de données et d’informations de journalisation. Cette complexité sans cesse croissante des données entrantes et la nature hybride des services et des applications exercent une pression considérable sur les opérations informatiques. Par la suite, plus d’entreprises emploient désormais AIOps que jamais. L’objectif est d’automatiser les opérations informatiques, d’identifier intelligemment les modèles, d’augmenter les processus et les tâches courants et de résoudre les problèmes informatiques. L’AIOps rassemble la gestion des services, la gestion des performances et l’automatisation pour obtenir des informations et des améliorations continues.
Mise en œuvre de l’AIOps
Les solutions AIOps permettent un système centralisé d’interaction entre les différentes fonctions informatiques pour optimiser les opérations. Ils ont une approche standardisée qui est similaire à la fonction cognitive humaine. Vous trouverez ci-dessous le processus étape par étape de mise en œuvre d’AIOps :
Passez au peigne fin d’énormes volumes de données dans un environnement informatique moderne et sélectionnez uniquement les informations pertinentes grâce à des techniques de filtrage et de hiérarchisation prédéterminées. Effectuez une analyse approfondie des corrélations des données pour découvrir les modèles, les dépendances et les relations inhérents au sein de l’environnement informatique. données en réduisant intelligemment le bruit qu’elles génèrent.Agrégez les données dans différents clusters et groupes pour les préparer à des analyses avancées.Enquêtez sur les causes profondes des différentes tendances et événements et apprenez les points focaux des informations opérationnelles à des fins d’inférence.Facilitez la collaboration entre les équipes informatiques fonctionnelles et transmettre les notifications aux opérateurs concernés en cas de certains événements ou problèmes. Automatisez la résolution et la correction sans aucune intervention humaine.
Capacités clés de l’AIOps
Ainsi L’une des fonctionnalités clés est la suivante :
Suppression du bruit
Le bruit, c’est-à-dire les alarmes et les alertes, tourmente les équipes informatiques toutes les heures. L’AIOps réduit intelligemment le bruit en identifiant les problèmes fondamentaux et en proposant des solutions à grande vitesse. Ceci, à son tour, réduit le temps moyen de réponse et de réparation (MTTR).
Corrélation des 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 l’heure, 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.
Rationalisation de la coordination
Les plates-formes AIOps rationalisent la coordination sans friction entre ITOps, DevOps, Sécurité, SRE, et les équipes de 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 réponse aux demandes des utilisateurs , ou allouer des ressources informatiques aux équipes. Ils sont également capables d’automatiser les réponses aux incidents et les rectifications. Cela accélère les opérations informatiques et permet un partage de flux de travail plus rapide et plus efficace.
Remédiation et résolution
En effectuant une puissante analyse des causes profondes, l’AIOps est en mesure de résoudre les problèmes à grande échelle et d’automatiser les solutions pour les problèmes récurrents. incidents et comportements anormaux.
Cas d’utilisation d’AIOps
Les systèmes AIOps exploitent le Big Data, la modélisation prédictive et l’analyse avancée pour contrer certains cas d’utilisation populaires tels que :
Détection proactive des anomalies
Grâce à l’analyse des mégadonnées historiques, les AIOps identifient les points de données anormaux. Cela permet aux équipes informatiques de reconnaître facilement les écarts par rapport aux comportements normaux et d’éviter des problèmes coûteux tels que des violations de données ou des ruptures architecturales.
Analyse des causes profondes
AIOps aide à diagnostiquer avec précision les causes profondes des problèmes et y remédier avec des solutions adéquates. Cela peut aider les équipes informatiques en les soulageant de la charge de travail de traçage des principaux symptômes de ces problèmes. Les plates-formes AIOps ont également mis en place des protocoles de sécurité pour se protéger contre les problèmes futurs.
Surveillance des performances
AIOps est également utilisé comme un 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 la convivialité.
Analyse prédictive
Outre la détection précoce des problèmes opérationnels, elle utilise également des modèles avancés d’apprentissage automatique pour faire des prédictions sur les problèmes futurs potentiels.
Migration Cloud
Dans les cas où les entreprises adoptent un modèle de cloud hybride, l’AIOps offre une excellente visibilité sur les interdépendances et augmente l’efficacité opérationnelle. Cela aide également à maîtriser la prolifération du cloud (instances de cloud non contrôlées), évitant ainsi les frais généraux inutiles.
Avantages de l’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. Les autres avantages que les solutions AIOps offrent aux organisations sont :
Amélioration de la disponibilité et de la fiabilité des systèmes informatiquesMeilleure collaboration technique entre les différentes fonctions informatiquesRésolution rapide et gestion prédictive des problèmes potentielsTransformation numérique plus rapide en aidant à la migration et à la sécurité du cloudAgrégation des fonctions de surveillance dans un système interactif et centraliséRéduction des fausses alarmes pour différents types d’événements et d’alertesDéveloppement plus rapide des services et meilleur alignement dans la compréhension de leur impact
Démarrer avec l’AIOps
Pour l’adoption de l’AIOps dans l’entreprise, une organisation a besoin pour identifier les points faibles de ses opérations informatiques qui doivent être améliorés. Cela aidera à finaliser une analyse de rentabilisation pour laquelle AIOps sera mis en œuvre. Il est impératif de comprendre les différents types de solutions AIOps disponibles pour sélectionner celle qui convient le mieux à 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’autre part, les solutions indépendantes du domaine sont capables de fonctionner dans différents domaines. Une fois la solution préférée sélectionnée, il est important de formuler un plan de déploiement et de gouvernance.