Qu'est-ce que l'AIOps ? Le guide définitif

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Qu'est-ce que l'AIOps ? Le guide définitif

 

Vous ne pouvez pas gérer le paysage informatique dynamique et en constante évolution d'aujourd'hui à l'aide des outils d'hier. Il existe une évolution rapide et continue des modèles d'infrastructure qui requiert des processus et des technologies dynamiques pour sa gestion.

 

L'environnement commercial passe des systèmes physiques statiques et prévisibles qui ont défini l'espace pendant des décennies à un environnement de ressources défini par logiciel qui change et se reconfigure à la volée. De plus, à mesure que l'infrastructure réseau évolue, les anciens systèmes logiciels basés sur des modèles nécessitent de plus en plus d'efforts pour maintenir leur efficacité, tout en continuant à prendre de plus en plus de retard.

 

En raison de cette révolution des ITOps (opérations informatiques), les forces de transformation de l'entreprise numérique ont nécessité un changement des techniques traditionnelles de gestion informatique. Par conséquent, il y a un changement significatif dans les procédures et processus ITOps actuels ainsi qu'une restructuration dans la gestion des écosystèmes informatiques.

 

Gartner a inventé le terme Intelligence Artificielle pour les Opérations informatiques ou AIOps en 2017 pour capturer l'esprit de ces changements.

 

L'AIOps utilise la science des données et l'apprentissage automatique pour donner aux équipes ITOps une compréhension en temps réel des problèmes affectant les performances ou la disponibilité des systèmes dont ils ont la charge.

 

Au cours des dernières années, la catégorie de marché de l'AIOps a explosé tandis que le nombre de demandes auxquelles Gartner a répondu a augmenté de façon exponentielle alors que les entreprises se démènent pour comprendre et prendre de l'avance sur ce nouveau développement.

 

Ce guide définitif traite de tout ce que vous devez savoir sur l'AIOps, le marché et la dynamique technologique à l'origine de son émergence, et comment elle peut répondre à ces défis.

 

La route vers l'AIOps

 

Il est tout d'abord essentiel de comprendre la transformation numérique et comment elle donne naissance à l'AIOps.

 

La transformation numérique englobe la mise en œuvre de nouvelles technologies, l'adoption du cloud et des changements rapides. Cela nécessite un changement d'orientation vers les développeurs et les applications et un rythme d'innovation accru. Cela implique également l'acquisition de choses telles que :

 

  • Dispositifs Internet des objets (IoT)
  • Nouveaux agents utilisateurs-machine numériques
  • Interfaces de programmation d'application (API)

 

Tous ces nouveaux utilisateurs et technologies mettent à rude épreuve les outils et stratégies traditionnels de gestion des performances et des services.

 

Une transformation numérique réussie dépend de l'AIOps pour permettre au service informatique de fonctionner à la vitesse requise par la plupart des entreprises modernes. Par conséquent, l'AIOps décrit le changement de paradigme nécessaire pour gérer la transformation numérique dans les ITOps.

 

Qu'est-ce que l'AIOps ?

 

AIOps est un acronyme pour « Intelligence artificielle pour les opérations informatiques ». Il s'agit de l'avenir des ITOps (opérations informatiques). Elle combine l'intelligence humaine et algorithmique pour offrir une visibilité complète sur les performances et l'état des systèmes informatiques sur lesquels les sociétés et les entreprises s'appuient dans leurs opérations quotidiennes.

 

Il s'agit de plates-formes technologiques multicouches haut de gamme qui améliorent et automatisent les opérations informatiques en utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse pour analyser le Big Data recueilli à partir de différents appareils et outils d'ITOps afin d'identifier et de réagir automatiquement aux problèmes en temps réel.

 

L'AIOps vous oblige à passer des données informatiques cloisonnées à des données d'observation agrégées (par exemple, les journaux de tâches et les systèmes de surveillance) et aux données d'engagement (telles que celles trouvées dans un ticket, un événement ou un enregistrement d'incident) à l'intérieur d'une plateforme de Big Data.

 

L'AIOps met alors en place l'apprentissage automatique et l'analyse par rapport aux données combinées. Le résultat apporte des informations continues capables de produire des améliorations continues avec la mise en œuvre de l'automatisation. Par conséquent, vous pouvez considérer l'AIOps comme le CI/CD (intégration continue et déploiement continu) pour les fonctions informatiques de base.

 

L'AIOps relie trois disciplines informatiques (automatisation, gestion des services et gestion des performances) pour atteindre ses objectifs de perspectives et d'améliorations continues. C'est la reconnaissance que dans les nouveaux environnements informatiques accélérés et hyper-évolués, il existe une nouvelle approche qui peut tirer parti des progrès de l'apprentissage automatique et du Big Data pour surmonter les limitations des outils humains et hérités.

 

Fonctionnement de l'AIOps

 

L'AIOps fonctionne avec les sources de données existantes d'une organisation, y compris les événements de journal, la surveillance informatique traditionnelle, les anomalies de performances réseau, etc. Les données recueillies à partir de tous ces systèmes sources sont traitées à l'aide d'un modèle mathématique qui peut identifier automatiquement les événements importants sans nécessiter de pré-filtrage manuel laborieux.

 

Une autre couche d'algorithmes analyse les événements et identifie les clusters d'activités connexes qui sont les symptômes d'un problème sous-jacent similaire. Le filtrage algorithmique réduit considérablement le niveau de bruit auquel les équipes ITOps devraient autrement faire face et évite également la duplication qui peut se produire à partir du routage redondant des tickets vers différents groupes.

 

Au lieu de cela, vous pouvez assembler des équipes virtuelles à la volée et permettre à différents spécialistes de se presser autour d'un problème qui dépasse les frontières organisationnelles ou technologiques. Les systèmes de gestion des incidents et de tickets existants peuvent tirer parti des capacités de l'AIOps et s'intégrer directement dans les processus existants.

 

L'AIOps améliore encore l'automatisation. Elle permet le déclenchement de workflows avec ou sans intervention humaine. Les capacités actuelles de ChatOps utilisent les fonctionnalités d'automatisation existantes comme une partie essentielle du processus collaboratif normal de diagnostic et de correction.

 

Alors que les systèmes d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus précis et fiables, il est désormais possible de déclencher des actions de routine et bien comprises sans intervention humaine, ce qui peut potentiellement résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.

 

Les éléments de l'AIOps

 

Voici les technologies qui composent les plateformes AIOps.

 

  • Sources de données. Elles sont vastes et diverses. Elles proviennent d'outils et de disciplines informatiques actuellement cloisonnés, notamment les événements, les journaux, les métriques, les tickets, la surveillance, les données de travail, etc.
  • Big Data. Inclut les plates-formes de Big Data modernes qui permettent un traitement en temps réel. Elastic Stack, Hadoop 2.0 ou certaines technologies Apache en sont des exemples.
  • Règles et motifs. L'application de règles et la reconnaissance de motifs de la plateforme AIOps renforcent l'effet de levier et peuvent découvrir le contexte tout en découvrant les normalités et les régularités des données. Ils peuvent ou non être spécifiques au domaine.
  • Apprentissage automatique. L'apprentissage automatique peut automatiquement créer de nouveaux algorithmes ou modifier des algorithmes existants en fonction de la sortie des données nouvellement introduites et de l'analyse algorithmique.
  • Algorithmes de domaine. Tirez parti de l'expertise du domaine informatique pour interpréter intelligemment les règles et les motifs et les appliquer en fonction des données d'une entreprise et des résultats souhaités. Les algorithmes de domaine permettent aux organisations d'atteindre des objectifs informatiques spécifiques tels que la corrélation des données non structurées, l'élimination du bruit, l'alerte sur les anomalies, l'identification des causes probables et l'établissement de bases de référence.
  • Automatisation. Utilise les résultats générés par l'apprentissage automatique et l'IA pour créer et appliquer automatiquement des réponses aux problèmes et situations identifiés.
  • Intelligence artificielle (IA). L'IA peut s'adapter à l'inconnu et au nouveau dans un environnement.

 

Les exigences et les capacités des AIOps

 

Toutes les plates-formes d'AIOps devraient apporter les trois capacités suivantes à votre entreprise.

 

  1. Automatisation des pratiques de routine, telles que les demandes des utilisateurs ou les alertes non critiques du système informatique. Par exemple, l'AIOps peut permettre aux systèmes d'assistance de traiter et de répondre automatiquement aux demandes d'utilisateurs de fournir des ressources. Elle peut également évaluer les alertes et déterminer si elles nécessitent une action car les données de prise en charge et les mesures pertinentes relèvent des paramètres normaux.
  2. Reconnaissance des problèmes graves plus rapide et précise que les humains. Le personnel informatique peut gérer les événements de logiciels malveillants connus sur les systèmes non critiques, mais ignorer les téléchargements ou processus inhabituels démarrant sur un serveur critique, car il ne surveille pas ou n'anticipe pas cette menace. Les systèmes AIOps abordent ces scénarios différemment. Ils priorisent les événements sur les systèmes critiques en tant qu'attaques ou infections possibles, car le comportement n'est pas normal, et donnent une priorité moindre aux événements de logiciels malveillants connus en exécutant un logiciel contre les programmes malveillants.
  3. Rationalisation des interactions entre les équipes de datacenter. L'AIOps fournit à tous les groupes informatiques fonctionnels des données et des informations pertinentes. Sans ces opérations basées sur l'IA, les équipes doivent analyser et partager des informations en envoyant manuellement des données ou en se réunissant physiquement. L'AIOps doit savoir quelles données afficher pour chaque groupe à partir du large pool de mesures de ressources de l'organisation.

 

Qu'est-ce qui stimule l'AIOps et pourquoi en avez-vous besoin ?

 

La promesse de l'intelligence artificielle (IA) consiste à faire ce que les humains font, mais plus rapidement, mieux et à grande échelle. L'AIOps vous permet de réaliser cela pour vos ITOps en répondant aux défis de taille, de complexité et de vitesse de la transformation numérique. Ces défis sont notamment :

 

  1. La difficulté rencontrée par les ITOps dans la gestion manuelle de l'infrastructure
  2. Le terme infrastructure est presque un terme impropre, car les environnements informatiques modernes incluent le cloud mobile, géré et non géré, les services tiers, les intégrations SaaS, et plus encore. Il est évident que les approches traditionnelles de gestion des complexités d'entreprise ne s'appliquent plus efficacement dans les environnements dynamiques et élastiques. La gestion et le suivi de cette complexité à l'aide d'une surveillance manuelle et humaine deviennent plus difficiles. La technologie des ITOps actuelles dépasse la gestion manuelle.

     

  3. Les ITOps doivent conserver une quantité de données de plus en plus importante
  4. La surveillance des performances génère un nombre d'alertes et d'événements qui grandit de manière exponentielle. Les volumes de tickets de service connaissent des augmentations étagées en raison de l'introduction d'applications mobiles, de dispositifs IdO, d'API et d'utilisateurs numériques ou de machines.

     

  5. La nécessité de répondre aux problèmes d'infrastructure à des vitesses toujours croissantes
  6. À mesure que les organisations numérisent leurs opérations, l'informatique devient l'entreprise. La « consumérisation » de la technologie a changé les attentes des utilisateurs dans toutes les industries. Les réactions d'aujourd'hui aux événements informatiques doivent se produire immédiatement, en particulier lorsque des problèmes affectent l'expérience utilisateur.

     

  7. Les développeurs bénéficient de plus de puissance et d'influence, mais la responsabilité demeure avec le service informatique de base
  8. Dans les organisations DevOps, les programmeurs ont assumé davantage de responsabilités de surveillance au niveau des applications, mais la responsabilité de la santé de l'ensemble de l'écosystème informatique ainsi que de l'interaction entre l'infrastructure, les applications et les services reste le domaine de l'informatique de base.

     

  9. Déplacer plus de puissance de calcul depuis le centre réseau
  10. La facilité d'adoption de services tiers et d'infrastructures cloud a permis aux fonctions du secteur d'activité de créer leurs applications et solutions informatiques. Le contrôle et le budget se déplacent vers l'informatique. Les organisations peuvent désormais ajouter plus de puissance de calcul à partir de l'extérieur de l'informatique centrale.

 

Intégration de l'AIOps à vos outils actuels

 

L'AIOps s'intègre aux processus et outils existants, rassemblant des informations, des capacités et des perspectives utiles. Les entreprises utilisent différents outils de surveillance dans différents domaines et à des fins diverses. Chaque outil est précieux pour une fonction, une équipe ou une entreprise spécifique, mais sa valeur n'est pas disponible pour les autres parties intéressées.

 

Par conséquent, plutôt que d'engager des initiatives de rationalisation des outils laborieuses en essayant de forcer les besoins individuels dans une solution unique, l'AIOps permet le développement d'outils spécifiques en permettant une visibilité transparente à travers les domaines, les équipes et les outils.

 

De même, l'AIOps permet la gestion des services informatiques (ITSM) en assurant la création uniquement des incidents réels et concrets et en évitant les doublons. L'AIOps résout et supprime une grande partie des frustrations des utilisateurs ITSM en raison de la nature séquentielle de la bibliothèque d'infrastructure informatique (ITIL).

 

L'AIOps apporte également l'automatisation. Elle intègre l'orchestration et s'occupe des livres, en les mettant directement à la disposition des opérateurs sous forme d'automatisation totale ou partielle. Les organisations informatiques ont développé de grandes bibliothèques de solutions d'automatisation au fil des ans, elles doivent donc s'assurer que seules des conditions correctes les déclenchent. L'AIOps garantit non seulement cela, mais minimise également les risques et maximise la valeur des investissements d'automatisation existants.

 

Qui utilise l'AIOps ?

 

  1. Les grandes entreprises complexes fortement dépendantes du Big Data et de l'informatique
  2. Aujourd'hui, les entreprises dotées d'environnements informatiques conséquents couvrant plusieurs types de technologies sont confrontées à des problèmes d'échelle et de complexité. Lorsque vous combinez ces problèmes avec des modèles professionnels fortement dépendants de l'informatique, l'AIOps est sûre de faire une différence importante dans le succès des entreprises. Bien que ces types d'organisations puissent opérer dans différentes industries, elles partagent une échelle similaire et un taux de changement qui s'accélère rapidement. Le besoin d'agilité de l'entreprise crée une demande accrue d'agilité informatique.

     

  3. Cloud computing
  4. Le passage au cloud computing présente des défis. L'un de ces problèmes est la mise à l'échelle, lorsqu'un transfert informatique en gros vers le cloud peut ne pas être possible ou souhaitable. Il peut être difficile de faire fonctionner des modèles hybrides qui intègrent différentes formes de livraison d'infrastructure informatique.

    L'AIOps aide à éliminer de nombreux risques liés à l'exploitation d'une plate-forme cloud hybride en fournissant une vue globale sur tous vos types d'infrastructure et en aidant les opérateurs à comprendre les relations qui changent trop rapidement pour la documentation.

     

  5.  Les équipes DevOps
  6. Les entreprises ayant un modèle DevOps, ou qui sont en train d'en adopter un, peuvent avoir du mal à maintenir l'alignement entre les différents rôles impliqués. L'intégration directe des systèmes de développement et d'exploitation dans un modèle d'AIOps peut atténuer une grande partie de la friction d'interface qui peut se produire.

    Il faut que vos équipes de développement aient une meilleure compréhension de l'état de l'environnement informatique. Il faut également que vos équipes en charge des opérations aient une visibilité complète sur la manière et le moment où les développeurs prévoient d'apporter des modifications ou des déploiements en production. Avoir cette vision globale garantit la réussite globale de vos projets et l'obtention d'agilité et de réactivité.

     

  7. Transformation numérique
  8. Il existe de nombreuses définitions des initiatives de transformation numérique, mais un facteur commun est l'exigence d'agilité et de rapidité. Bien que techniquement, il s'agit d'une exigence métier, l'informatique doit fonctionner à la vitesse de l'entreprise pour éviter de devenir un goulot d'étranglement pour atteindre des objectifs plus larges. L'AIOps aide à éliminer une grande partie des frictions qui peuvent empêcher le service informatique de fournir l'assistance dont les projets de transformation numérique les plus réussis ont besoin.

 

Les avantages de l'AIOps

 

Avec une mise en œuvre appropriée, les plateformes d'AIOps réduisent le temps et l'attention que le personnel informatique consacre aux alertes banales, de routine ou quotidiennes. Le personnel informatique instruit les plates-formes d'AIOps, qui évoluent ensuite à l'aide de l'apprentissage automatique et d'algorithmes. Elles recyclent ensuite les connaissances acquises au fil du temps pour améliorer le comportement et l'efficacité du logiciel.

 

Les outils d'AIOps effectuent une surveillance continue sans avoir besoin de se reposer ou de dormir. Le personnel humain est libre de se concentrer sur des problèmes et des initiatives graves et complexes qui améliorent la stabilité et les performances de l'entreprise.

 

Les systèmes d'AIOps peuvent observer les relations de causalité sur les multiples opérations, ressources et services d'une organisation, en rassemblant et en regroupant des sources de données disparates. Ces capacités d'apprentissage automatique et d'analyse permettent aux systèmes d'effectuer une analyse des causes profondes utile qui accélère sa capacité à dépanner et à résoudre les problèmes difficiles et inhabituels.

 

L'AIOps améliore les activités de workflow et la collaboration entre les groupes informatiques ainsi qu'entre le service informatique et les autres unités de l'entreprise. Les équipes peuvent comprendre leurs exigences et leurs tâches rapidement à l'aide de rapports et de tableaux de bord personnalisés. Elles peuvent également interagir avec d'autres groupes sans apprendre tout ce que les autres groupes doivent savoir.

 

L'AIOps supprime le bruit et les distractions, ce qui permet au personnel informatique de se concentrer sur les problèmes essentiels plutôt que sur les distractions des alertes non pertinentes.

 

L'AIOps aide à corréler les informations sur plusieurs ressources de données, ce qui élimine non seulement les silos, mais fournit également une vision globale de l'ensemble de votre environnement informatique – réseau, calcul et stockage (virtuel, physique et cloud).

 

Cela permet une collaboration sans friction entre les propriétaires de services et les spécialistes. Le diagnostic, l'analyse et les temps de résolution sont accélérés, ce qui minimise les perturbations pour les utilisateurs finaux.

 

Les inconvénients de l'AIOps

 

Bien que les technologies AIOps sous-jacentes soient relativement matures, il reste encore beaucoup à faire pour les créer et les combiner en vue d'une utilisation pratique. Voici certains inconvénients :

 

  • Elle est seulement aussi bonne que les algorithmes que vous lui enseignez et les données qu'elle reçoit. Ainsi, elle ne peut pas dépasser les limites de sa programmation.
  • Les efforts et le temps requis pour mettre en œuvre, gérer et entretenir les plates-formes d'AIOps peuvent être considérables.
  • Les systèmes d'AIOps dépendent de diverses sources de données, ainsi que de la conservation, de la protection et du stockage des données.
  • L'AIOps exige la confiance dans l'outillage, un facteur que certaines entreprises peuvent ne pas aimer. En effet, pour que les outils d'AIOps agissent de manière autonome, ils doivent suivre avec précision les changements au sein de leur environnement cible, recueillir et sécuriser les données pertinentes, formuler des conclusions correctes, hiérarchiser les actions et enfin prendre les mesures automatisées appropriées.

 

Mise en œuvre de l'AIOps dans votre organisation

 

Il n'existe pas de plan d'action universel défini à suivre pour assurer le succès. Cependant, certains des conseils généraux ci-dessous peuvent vous aider à démarrer.

 

  • Familiarisez-vous dès maintenant avec les bases de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.
  • Déterminez les tâches les plus chronophages de votre entreprise que votre équipe informatique entreprend. Faites attention aux éléments répétitifs que l'automatisation pourrait prendre en charge.
  • Commencez petit et développez. Trouvez vos problèmes les plus prioritaires que l'AIOps pourrait résoudre rapidement.
  • Alimentez votre système avec autant de types de données différents que possible.
  • Trouvez des mesures pour vous aider à mesurer l'efficacité de votre investissement AIOps.

 

Emplacement d'intégration de l'AIOps dans l'environnement informatique moderne

 

Lorsque vous examinez l'AIOps pour la première fois, vous ne saurez pas immédiatement comment elle s'intègre dans vos catégories d'outils existantes. La raison est qu'elle ne remplace pas les outils actuels de surveillance, d'orchestration, de centre de services ou de gestion des journaux. Au lieu de cela, elle recoupe tous les différents domaines et outils, intégrant et consommant des informations sur chacun d'eux. Elle donne également une sortie utile pour fournir une image synchronisée de chaque outil.

 

Séparément, ces outils sont précieux en eux-mêmes. Cependant, il est difficile d'accéder aux bonnes informations au bon moment lorsqu'elles restent déconnectées. L'AIOps fournit une approche flexible pour assembler les différentes vues partielles en une compréhension globale de la vue d'ensemble – ce qui est essentiel pour vos équipes d'ITOps.

 

Bien que l'AIOps soit un départ radical pour les ITOps, il ne s'agit pas de la première application du Big Data et de l'apprentissage automatique. Les courtiers ont mis en œuvre des approches d'apprentissage automatique similaires lorsqu'ils sont passés du trading manuel au trading automatique. Les médias sociaux utilisent également depuis longtemps l'apprentissage automatique et l'analyse dans des applications telles que Google Maps, Yelp et Waze, ou des marchés en ligne comme eBay et Amazon.

 

Ces techniques se sont révélées fiables et largement utiles dans des environnements qui nécessitent des réponses en temps réel aux conditions changeantes et à la personnalisation de l'utilisateur.

 

L'adoption de l'IA dans l'AIOps est prometteuse par rapport à l'apprentissage automatique. Actuellement, vous pouvez traiter les cas d'utilisation urgents à l'aide d'une automatisation simple ou en combinant l'automatisation avec l'apprentissage automatique. L'évolution de l'IA et de ses nouveaux cas d'utilisation est toujours en cours. Quoi qu'il en soit, il est essentiel d'établir des bases solides d'AIOps sur les ITOps telles qu'elles existent actuellement avant de commencer à modéliser le comportement humain.

 

Le personnel d'ITOps est lent à s'adapter aux environnements d'AIOps en raison de la nature conservatrice de son travail. Il est de sa responsabilité de s'assurer que les lumières restent allumées et qu'elles assurent la stabilité de l'infrastructure de l'organisation. Cependant, en raison des tendances émergentes des applications d'AIOps répandues, davantage de magasins d'ITOps devront bientôt s'adapter aux nouvelles technologies et stratégies d'AIOps.

 

Conclusion

 

Ce guide d'AIOps définitif vous aidera à déterminer si elle convient à votre entreprise, quand commencer à l'incorporer et comment vous pourriez l'utiliser. Au-delà de cela, il est conseillé de se tenir au courant des progrès de l'AIOps. Divers signes indiquent que cette technologie innovante est parée pour la croissance.

 

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