Les AIOPS
EN QUOI CONSISTENT LES AIOPS ?
Les opérations informatiques algorithmiques (AIOps) constituent une méthode de gestion et d’analyse des données pour les applications qui utilisent la technologie d’analyse de machine learning pour simplifier la gestion des opérations informatiques et automatiser la résolution des problèmes.
Pourquoi les entreprises utilisent les AIOps ?
Les AIOps sont conçues pour automatiser les opérations informatiques et accélérer l’efficacité des performances. Les équipes informatiques utilisent les AIOps pour identifier les tendances, détecter les anomalies, prédire les comportements futurs et créer de meilleurs processus.
Fondamentalement, les AIOps réduisent le bruit et identifient, dépannent et résolvent les problèmes courants au sein des opérations informatiques. En rassemblant des données provenant de diverses sources et en effectuant une analyse en temps réel à la source, elles aident les équipes informatiques à mieux gérer les incidents, la capacité, les changements et les performances.
En tant que technologie qui utilise le machine learning, les plateformes AIOps comprennent et analysent les données actuelles et historiques, reliant les anomalies et les modèles observés aux événements pertinents. Suite à cette analyse, elles lancent une action automatisée appropriée, qui peut apporter des améliorations et des correctifs ininterrompus.
Comment les AIOps sont-elles utilisées ?
À l’échelle d’une entreprise, les AIOps facilitent l’acquisition d’informations à partir du grand volume de données issues d’un monde hyperconnecté, permet de mieux connaître les clients et de créer des produits et des expériences personnalisés correspondant à leurs attentes. De plus, avec les AIOps, une entreprise peut augmenter les niveaux de service, réduire ou stabiliser les coûts de gestion des environnements informatiques et limiter les risques associés à la sécurité et à la conformité.
Les AIOps adaptent trois principes sous-jacents du mouvement DevOps (pensée systémique, amplification des boucles de rétroaction et création d’une culture d’expérimentation et d’apprentissage en continu) aux opérations informatiques pour l’agilité et l’efficacité améliorées qui font de DevOps une centrale d’innovation.
Quels sont les composants des AIOps ?
Plusieurs technologies composent les plateformes AIOps. Elles assurent les fonctionnalités suivantes :
Sources de données
À partir de diverses disciplines informatiques, telles que les événements, les journaux, les métriques, les tickets, la surveillance et les données de travail, entre autres.
Big Data
Des outils capables de traiter les données en temps réel, comme Elastic Stack, Hadoop 2.0 et certaines technologies Apache.
Règles et modèles
Fournissent un contexte, et révèlent des anomalies et des régularités des données.
Machine learning (ML)
Le machine learning utilise l’analyse logarithmique pour modifier des algorithmes existants ou pour en créer de nouveaux de manière automatique.
Algorithmes de domaine
Comprenez intelligemment les règles et les modèles, et appliquez-les pour atteindre des objectifs spécifiques à l’informatique, tels que la corrélation des données non structurées, la suppression du bruit, l’alerte sur les irrégularités, la détermination des causes probables et l’établissement de lignes de base.
Automatisation
Les résultats du machine learning et de l’intelligence artificielle sont utilisés pour créer et appliquer automatiquement des réponses aux problèmes et scénarios identifiés.
Intelligence artificielle
S’adapte aux éléments inconnus et nouveaux.
Quels sont les avantages des IAOps ?
De nombreuses organisations effectuent une surveillance, un dépannage et des diagnostics manuels de leurs environnements IT de plus en plus complexes, ce qui fait perdre du temps et des ressources. Les entreprises déploient les AIOps pour accroître l’efficacité et réduire les temps d’arrêt inattendus et coûteux du système. Avec ce gain de temps et une efficacité accrue, les AIOps permettent aux équipes informatiques de consacrer plus de temps à l’innovation.
Voici les avantages spécifiques que les AIOps offrent à une organisation :
Stabilité et performance de l’entreprise à un niveau supérieur
Les systèmes AIOps effectuent une surveillance continue en arrière-plan afin que le personnel puisse s’attaquer à des problèmes complexes et des tâches plus prioritaires.
Analyse et réparation plus rapides
En collectant et en regroupant différentes sources de données, les systèmes AIOps identifient les risques causaux et initient plus rapidement des réparations aux problèmes difficiles et inattendus.
Meilleurs workflows et collaboration
Les AIOps fournissent des rapports et des tableaux de bord personnalisés pour aider les équipes à rester concentrées et à communiquer plus efficacement lors des opérations entre services.
Moins de distractions
Les AIOps éliminent le bruit et les distractions, permettant au personnel informatique de se concentrer sur les problèmes critiques.
Vues holistiques
En corrélant les données provenant de nombreuses sources, les silos sont éliminés et l’infrastructure IT complète peut être observée depuis un seul endroit.
Délais plus courts
Les AIOps permettent une collaboration sans friction, ce qui réduit les délais de diagnostic, d’analyse et de résolution.
Comment fonctionnent les AIOps ?
Elles fonctionnent en consommant d’énormes quantités de données directement à partir des systèmes informatiques (journaux et séries chronologiques du réseau, du stockage, du serveur et d’autres couches du stack d’entreprise), ainsi que des données structurées provenant des systèmes de gestion informatique, tels que les outils de surveillance d’infrastructure existants, des outils de surveillance des performances des applications ainsi que du réseau et des outils de gestion des opérations informatiques. Essentiellement, elles regroupent en un seul endroit les données cloisonnées à l’intérieur des opérations informatiques, et appliquent des analyses ciblées et le machine learning pour obtenir des informations approfondies sur les modèles de données.
Les tâches de machine learning traitées par les AIOps sont les suivantes :
Élimination du «∘bruit∘»
En appliquant des règles et des modèles de correspondance, les AIOps peuvent passer au crible vos données d’opérations informatiques et isoler les alertes d’événements anormaux importants de tout le reste.
Identification des causes profondes et proposition de solutions
Au sein de l’énorme pool de données d’événements, les AIOps utilisent des algorithmes spécifiés pour détecter les événements anormaux et les connecter à d’autres données d’événements dans tous les environnements, créant des informations pour identifier les causes des problèmes et recommander des réparations/solutions.
Réponses automatisées
Les AIOps traitent les résultats du machine learning pour envoyer des réponses automatiques qui résolvent les problèmes en temps réel.
Apprentissage en continu
Les AIOps utilisent les résultats de leurs analyses pour adapter ou développer de nouveaux algorithmes afin d’améliorer les réponses et les solutions.
Les AIOps et HPE
- La méthodologie pour construire une feuille de route pour les cas d’utilisation des AIOps axés sur les besoins et les objectifs de l’entreprise
- La conception et la mise en œuvre d’une plateforme de données performante, évolutive et flexible, capable de gérer les volumes des différents types de données à la vitesse appropriée pour chaque cas d’utilisation.
- Le développement et l’opérationnalisation de modèles de machine learning qui peuvent fonctionner automatiquement et en temps réel en utilisant des quantités massives de données.
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