Les bénéfices de l’AIOps en entreprise

Les bénéfices de l’AIOps en entreprise

Face à la complexité croissante des systèmes d’entreprise, induite par le multicloud et le travail en environnement hybride, les professionnels de l’IT doivent désormais exploiter les quantités massives de données à leur portée. L’application du Machine Learning (ML) à ces données a donné naissance à l’AIOps. Tout comme l’AIOps a évolué pour répondre aux besoins des équipes d’exploitation IT, ces dernières en ont fait de même pour répondre aux besoins de leur entreprise.

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L’automatisation, une nécessité pour simplifier les processus

L’automatisation est plus efficace lorsqu’elle est appliquée dans le cadre de processus et de workloads rigoureusement définis, manuels et répétitifs. Ainsi, l’AIOps réduit le temps que les ingénieurs hautement qualifiés consacrent à ces tâches, et leur permet de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée pour l’organisation. Grâce à ces initiatives intelligentes, l’IT relève des défis complexes et peut faire face à la croissance exponentielle des données, en automatisant l’ensemble du processus d’exploitation IT dans les environnements hybrides et en créant un inventaire précis permettant aux machines de corréler les points de données de manière indépendante.

De ce fait, elles peuvent l’appliquer au ML pour identifier des schémas dans quatre domaines clés : la réduction du bruit des événements, les alertes prédictives, l’analyse des causes probables et l’analyse des capacités.

Réduction du bruit des événements et alertes prédictives 

Les équipes IT rencontrent souvent des difficultés à gérer la quantité de faux événements et d’alertes émanant des différents outils de surveillance installés dans leur environnement. Il s’agit de l’un des principaux défis qu’elles doivent relever. Si les alertes peuvent parfois se révéler utiles, le plus souvent, elles encombrent les boîtes de réception et ne sont in fine que de fausses alertes. 

L’AIOps réduit le bruit de ces événements dans un environnement en apprenant comment celui-ci se comporte jour après jour. Ces connaissances sont ensuite utilisées pour déterminer la nature et la pertinence d’une alerte spécifique. Les équipes IT ne sont alors alertées que si le comportement de l’environnement révèle une dégradation d’une application, d’un service, ou d’un arrêt du système. Elles peuvent ainsi définir des priorités et améliorer l’efficacité.

Cela s’applique également aux alertes prédictives, pour lesquelles l’AIOps identifie de manière automatisée les événements inoffensifs en apparence pour les soumettre à une évaluation plus approfondie. Cette approche proactive permet notamment d’analyser les données, d’identifier le problème en quelques minutes, voire quelques secondes, au lieu de plusieurs heures et donc réduit les risques d’interruptions de service.

L’apprentissage du comportement et les analyses avancées permettent par ailleurs à l’AIOps de faciliter la gestion des capacités et d’identifier les ressources utilisées et le moment où elles le sont. Elles déterminent également lesquelles sont nécessaires à la prise en charge des applications et des services les plus demandés par les clients. La planification des besoins futurs est donc permise, et apporte aux équipes IT les renseignements nécessaires pour adapter les ressources, ce qui contribue à réduire les coûts et à assurer le fonctionnement optimal des applications. L’AIOps réduit donc le temps consacré par les équipes à ces tâches au profit d’initiatives à plus grande valeur ajoutée.

Adoption et intégration dans les cadres DevOps

L’AIOps est de plus en plus intégrée dans les cadres DevOps, en particulier pour l’ingestion et l’analyse des journaux et l’identification des risques dans le code. À l’avenir, son utilisation dans le cadre des DevOps ne sera plus axée sur la pré-production mais sur des mesures telles que l’engagement des utilisateurs, la qualité et la pertinence commerciale. Autant d’éléments qui viennent étayer l’idée que les équipes DevOps qui exploitent les plateformes AIOps pour surveiller et prendre en charge les applications accélèrent et rationalisent le développement.

La transformation numérique se traduit par un transfert de l’IT centralisée vers les applications et les développeurs, par un rythme accru d’innovation et de déploiement, et par l’acquisition de nouveaux utilisateurs numériques. Or, ces nouvelles technologies et ces nouveaux utilisateurs poussent les stratégies et les outils traditionnels de gestion des performances et des services jusqu’au point de rupture. 

De ce fait, l’AIOps est la meilleure stratégie dont dispose l’équipe des opérations IT pour gérer ces problèmes de transformation numérique. La plateforme transforme les opérations IT de telle sorte que des analyses automatisées et basées sur l’IA soient appliquées à un large éventail de données ingérées dans une plateforme d’observabilité moderne et ouverte. Ainsi, les équipes se concentrent sur la recherche de l’excellence opérationnelle et aident l’entreprise à évoluer vers le modèle d’Autonomous Digital Enterprise (ADE). 

Grâce à ces capacités d’automatisation et le gain de temps qui en découle, l’AIOps permet aux ITOps d’orchestrer intelligemment l’infrastructure, les applications et les services à travers des écosystèmes de cloud hybride pour les faire coïncider avec l’activité et répondre aux besoins des clients, à la demande. Les chefs d’entreprise doivent prendre conscience que la transformation de l’environnement IT nécessite d’être globale pour garantir la mise en place d’une entreprise intelligente à même de répondre aux besoins d’un marché numérique en pleine évolution.

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