AIOps

Qu’est-ce que l’AIOps ?

• L’AIOps applique l’IA aux opérations informatiques grâce au machine learning, à l’IA générative et à l’IA agentique, afin d’automatiser les processus opérationnels, de détection et de résolution des problèmes.

• Elle simplifie les environnements complexes en automatisant les tâches manuelles sur les réseaux filaires, sans fil, de campus, de succursales, WAN, de datacenter et de cloud. Ceci permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de réduire les frais généraux.

• L’AIOps assure des opérations proactives et prédictives par le biais d’analyses, de la détection d’anomalies et de la corrélation d’événements afin d’identifier et de résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs ou les performances du système.

L’AIOps procède tout d’abord par ingestion et consolidation de milliards de points de données provenant de sources diverses (applications, fichiers journaux, événements, alertes, régularités, etc.). Elle traite ensuite ces données via des algorithmes de machine learning (ML) ou de deep learning (DL) orchestrés par une IA agentique de façon à fournir des informations en temps réel, telles que la qualité d’expérience (QoE), l’analyse de la cause principale et la détection d’anomalies.

L’AIOps analyse en permanence les tendances, les corrélations et les anomalies susceptibles d’indiquer des problèmes émergents ou des écarts de performance. Elle utilise des techniques telles que le clustering, la classification et l’analyse prédictive pour regrouper automatiquement les événements liés, filtrer le bruit et identifier les causes principales.

Les plateformes AIOps ont souvent recours au traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter les données non structurées (comme les tickets d’incident ou les messages de chat) et utilisent des moteurs d’automatisation pour déclencher des workflows de remédiation ou alerter les équipes informatiques.

Une bonne solution AIOps réduit les faux positifs, éliminant ainsi la saturation d’alertes, afin que les opérateurs puissent détecter les problèmes de manière proactive et les résoudre avant qu’ils n’affectent l’expérience des utilisateurs finaux.

L’AIOps permet de relever un grand nombre des défis les plus courants auxquels les équipes informatiques sont aujourd’hui confrontées durant l’exploitation de leurs réseaux. Elle intervient notamment sur les problématiques suivantes :

• Maintenir la conformité de la configuration du réseau : Les paramètres statiques des appareils ne suivent pas l’évolution des besoins de l’entreprise. L’AIOps surveille en permanence les opérations réseau, et recommande ou effectue automatiquement des changements à des fins d’optimisation.
• S’adapter aux besoins changeants de l’activité : La configuration manuelle des attentes en matière de niveau de service (SLE) est coûteuse et chronophage. Avec l’AIOps, les seuils importants pour le réseau sont automatiquement définis, surveillés et ajustés en fonction des changements survenant dans l’environnement.
• Résoudre rapidement les problèmes réseau : Dans la plupart des départements informatiques, les appels au service d’assistance constituent la principale forme d’identification des problèmes, ce qui est coûteux et inefficace. Les informations préventives fournies par l’AIOps permettent d’identifier les problèmes avant qu’ils n’aient un impact sur les utilisateurs ou les appareils IoT, réduisant ainsi le nombre de demandes d’assistance.
• Reproduire les problèmes intermittents : Bien des équipes informatiques passent des heures, voire des jours, à traquer les problèmes intermittents parce qu’ils sont difficiles à reproduire. Grâce à une capture de données intégrée, la surveillance automatisée permanente assurée par l’AIOps permet de cibler les problèmes persistants par opposition aux problèmes apparents.
• Complexité croissante du réseau : Les tâches de dépannage et d’optimisation consomment plus de 50 % du temps des informaticiens. L’AIOps résout ce problème en fournissant des informations clés telles que l’origine des défaillances, l’analyse des causes premières et les recommandations de réparation.
• Insuffisance de ressources et de qualifications : Le manque de ressources et de formation est un point de friction constant dans de nombreux départements informatiques. Les informations générées par l’AIOps, et notamment par les fonctionnalités de recherche pilotées par l’IA générative, sont conçues pour aider les équipes et améliorer leur base de connaissances.

L’AIOps peut être classée par fonction :L’AIOPS spécifique au domaine se concentre sur un seul domaine comme le réseau ou le stockage, tandis que l’AIOps indépendante du domaine opère sur l’intégralité de l’environnement informatique. En utilisant des techniques d’IA, elle couvre le ML de classification et l’IA générative pour les informations et la recherche, ainsi que l’IA agentique pour la remédiation autonome en plusieurs étapes.

L’AIOps pour le réseau, ou IA pour le réseau, est une approche du réseau qui intègre la sécurité, la surveillance de l’expérience numérique et la prise en charge des architectures zero trust, garantissant ainsi l’efficacité et la résilience des réseaux face à l’évolution des menaces.

Les réseaux sont tenus d’offrir une connectivité universelle, une disponibilité constante, un débit élevé et une faible latence, tout en étant sécurisés et fiables. Grâce à des innovations telles que la recherche GenAI, le maillage agentique et la remédiation autonome, les organisations peuvent établir une nouvelle norme en matière de réseaux intelligents.

Utiliser la puissance de l’IA sur une plateforme réseau pour optimiser et gérer votre réseau, c’est comme s’assoir à une table de poker avec une équipe d’experts à vos côtés. La puissance de l’AIOps vous permet de faire fonctionner votre réseau de manière transparente.

La maintenance d’un réseau exige aujourd’hui une visibilité constante et une automatisation intelligente. HPE Networking fournit un réseau sécurisé AI-native utilisant l’AIOps pour concrétiser la vision d’un réseau autonome – un réseau qui aide les équipes informatiques à optimiser les opérations réseau et qui se répare de manière autonome.

HPE Networking with AIOps peut vous aider à :

• Identifier plus rapidement les problèmes de réseau, de sécurité et de performance des applications avec une intervention humaine minimale, voire nulle, avant qu’ils n’affectent les utilisateurs et les entreprises.
• Prédire les mauvaises expériences utilisateur à l’aide des données d’applications collaboratives (par exemple, Zoom, Teams) et des données d’applications non structurées pour identifier les causes principales et atténuer les problèmes liés à l’autonomie, contribuant ainsi à réduire les temps d’arrêt, à améliorer la qualité du service et à accroître la satisfaction des utilisateurs, du client au cloud.
• Éliminer la résolution manuelle des incidents permet de réduire les coûts, d’accélérer la résolution des problèmes et de stimuler la productivité informatique, ce qui améliore la productivité globale en permettant aux équipes de se concentrer sur les initiatives stratégiques plutôt que sur les tâches routinières.
• Optimiser le réseau en fournissant des recommandations pratiques en réponse aux changements du réseau, tels que l’intégration de devices IoT, l’augmentation de la capacité WAN ou la correction des VXLAN mal configurés, afin de maintenir les performances, de réduire les erreurs de configuration et de soutenir une mise à l’échelle efficace.
• Fournir des réponses instantanées, des conseils de configuration et des astuces de résolution des incidents grâce à une interface de recherche automatisée qui agit comme un assistant IA destiné aux clients. Résultat : une résolution plus rapide des problèmes, des délais d’attente du support réduits et des fonctionnalités de libre-service améliorées avec une assistance de niveau expert.
• Exploiter des téraoctets de données provenant de milliers d’installations et de dispositifs réseau à travers le monde, combinés à une expertise approfondie en matière de réseaux et de sécurité et à une solide équipe d’experts Data (qui valident notre lac de données), pour permettre une détection plus rapide des problèmes, une prise de décision plus intelligente et des délais de résolution plus courts.