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Pourquoi l’AIOps aide les équipes IT à conserver la maîtrise de leur SI

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Les DSI ont de plus en plus de difficultés pour appréhender la complexité croissante de leur paysage IT. L’AIOps les aide à détecter les problèmes opérationnels, en trouver la cause et y remédier. L’AIOps automatise également l’optimisation des ressources. Une technologie en plein essor.

 

L’AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) est une technique encore assez méconnue, mais qui devrait rapidement se montrer incontournable dans le monde IT. Le site officiel d’IBM en donne une définition particulièrement synthétique et complète : « L’AIOps utilise l’intelligence artificielle pour simplifier la gestion des opérations IT et accélérer et automatiser la résolution des problèmes dans des environnements IT modernes complexes ».

 

Mais pourquoi cette technologie devient-elle aujourd’hui essentielle pour les organisations ?

«80% des grandes entreprises estiment que leur portfolio applicatif approche les 1000 applications, le tout dans un environnement multi cloud hybride de plus en plus complexe », explique André Deville, AIOps Sales Leader, IBM. « Il est dorénavant impossible de trouver des personnes capables de maîtriser un tel paysage informatique dans son ensemble. Et pourtant, cette maîtrise est essentielle, car nous connaissons tous l’impact d’un simple ralentissement du SI : sur un site dédié à la clientèle, une seconde d’attente supplémentaire se traduit par exemple par 7% de clients en moins ».

L’intelligence artificielle est capable de traiter de vastes ensembles de données qui ne peuvent plus être pris en charge par une équipe humaine, même équipée d’outils analytiques de dernière génération. C’est donc tout naturellement que l’IA s’infuse dans les processus opérationnels, en redonnant de la maîtrise sur des SI devenus trop complexes.

« Le principe est simple : l’AIOps s’appuie sur les données issues des systèmes pour détecter tout problème et proposer des solutions. Une grande banque européenne a ainsi utilisé l’AIOps pour regrouper automatiquement les alertes selon certains critères (temporalité, cause…), permettant ainsi de réduire de près d’un quart le nombre de tickets remontés aux équipes IT. Une autre banque américaine, a utilisé l’AIOps pour optimiser les performances de ses 1300 conteneurs, avec une meilleure répartition de la charge entre les machines, permettant ainsi une réduction de 40% des phénomènes de contention liés à des surcharges processeur ».

 

 

Session AIOps conférence THINK Paris le 8 juin 2022 : André Deville, AIOps Sales Leader, Mathieu Figiel IBM, Technical Sales Engineer, IBM Observability by Instana APM et Christophe Sperandio, Senior Technical Sales Engineer, Turbonomic.

 

Trois offres AIOps clés chez IBM

Une triade d’offres IBM permet d’aborder le monde de l’AIOps, à commencer par la plate-forme de gestion des opérations IBM Cloud Pak for Watson AIOps, qui prend en charge l’intégralité du processus : détection des incidents, diagnostic et remédiation intelligente.

Deux autres solutions viennent en renfort sur le terrain de l’AIOps, à commencer par IBM Observability by Instana APM. « Avec le monitoring, les équipes étaient averties quand quelque chose n’allait pas, mais sans savoir pourquoi », rappelle Mathieu Figiel, Technical Sales Engineer, IBM Observability by Instana APM. « Avec le cloud, il devient très difficile de monitorer des services susceptibles d’être déployés sur des infrastructures et dans des lieux différents. Instana remet de la transparence dans le SI. Un agent va parcourir l’infrastructure IT : serveurs, machines virtuelles, conteneurs, services et – au besoin – jusqu’à la ligne de code. Il assure à la fois la découverte et le suivi de ces ressources. Instana livre alors une carte des différents services, avec l’impact sur les applications du SI de la rupture de l’un d’entre eux. Cette carte des dépendances permet de simplifier l’identification des causes d’un problème, facilitant ainsi sa résolution».

 

Dernière solution AIOps, IBM Turbonomic Application Resources Management. « Le code doit traverser de multiples couches (serveurs, virtualisation, etc.) gérées souvent par des équipes différentes, ce qui peut mener à une perte d’efficacité technique ou financière (en cas de surdimensionnement des infrastructures) », constate Christophe Sperandio, Senior Technical Sales Engineer, Turbonomic.

« La solution Turbonomic se charge de réconcilier ces différentes ressources, puis de mettre en adéquation en temps réel l’offre avec la demande. Elle propose une répartition optimisée des ressources, permettant une meilleure exploitation des infrastructures. Nous avons pu constater chez nos clients une réduction de 15 à 20% de la facture cloud, une réduction des temps d’indisponibilité de 20%, mais aussi 25% de temps récupéré pour les équipes chargées de la gestion de ressources IT. Le ROI de la solution est donc particulièrement rapide ». 

 

 

 

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N’hésitez pas à contacter Aimé Zola au +33 (0)499582799 ou aime.zola@ibm.com

Directeur Data, AI & Automation, IBM FRANCE

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