Qu'est-ce que l'AIOps ?
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AIOps

AIOps utilise l'intelligence artificielle pour simplifier la gestion des opérations informatiques et accélérer et automatiser la résolution des problèmes dans les environnements informatiques modernes complexes.

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Qu'est-ce que l'AIOps ?

AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques) est l'application d'intelligence artificielle qui améliore les opérations informatiques. Plus précisément, AIOps utilise des fonctionnalités de Big Data, d'analytique et d'apprentissage automatique pour :

  • Collecter et agréger les volumes énormes et toujours croissants de données des opérations 'générées par les multiples composants de l'infrastructure informatique, les applications et les outils de contrôle des performances
  • Dégager intelligemment les « signaux » du « bruit » pour identifier les événements et les modèles significatifs liés aux performances du système et aux problèmes de disponibilité.
  • Diagnostiquer les causes premières et les signaler au service informatique pour garantir une réponse et une correction rapides ou, dans certains cas, résoudre automatiquement ces problèmes sans intervention humaine.

En remplaçant plusieurs outils d'opérations informatiques distincts et manuels par une plateforme d'opérations informatiques unique, intelligente et automatisée, AIOps permet aux équipes chargées des opérations informatiques de réagir plus rapidement, voire de manière proactive, aux ralentissements et aux pannes, avec beaucoup moins d'efforts.

Elle comble le fossé entre, d'une part, un environnement informatique toujours plus diversifié, dynamique et difficile à surveiller et, d'autre part, les attentes des utilisateurs qui souhaitent que les performances et la disponibilité des applications soient peu ou pas interrompues. La plupart des spécialistes considèrent qu'AIOps est l'avenir de la gestion des opérations informatiques.

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Pourquoi AIOps est indispensable

Aujourd'hui, la plupart des entreprises passent d'une infrastructure traditionnelle composée de systèmes physiques distincts et statiques à une combinaison dynamique d'environnements sur site, de cloud géré, de cloud privé et de  cloud public, exécutés sur des  ressources virtualisées  ou définies par les logiciels qui évoluent et se reconfigurent en permanence.

Les applications et les systèmes de ces environnements génèrent un tsunami de données qui ne cesse de croître. En fait, Gartner estime que l'infrastructure informatique d'une entreprise moyenne génère chaque année deux à trois fois plus de données sur les opérations informatiques.

Les solutions traditionnelles de gestion informatique basées sur les domaines ne peuvent pas faire face au volume. Elles ne peuvent pas trier intelligemment les événements importants parmi la masse de données environnantes. Elles ne peuvent pas corréler les données entre des environnements différents, mais interdépendants. Et elles ne peuvent pas fournir les informations en temps réel et l'analyse prédictive dont les équipes des opérations informatiques ont besoin pour réagir aux problèmes assez rapidement pour répondre aux attentes des utilisateurs et des clients en matière de niveau de service.

C'est là qu'intervient AIOps, qui offre une visibilité sur les données de performance et les dépendances dans tous les environnements. L'application analyse les données pour en extraire les événements importants liés aux ralentissements ou aux pannes, et signale automatiquement les au service informatique, leurs causes premières et les solutions recommandées.


Fonctionnement d'AIOps

La façon la plus simple de comprendre le fonctionnement de l'AIOps est d'examiner le rôle que joue chaque technologie composant AIOps, à savoir Big Data, apprentissage automatique et automatisation - dans le processus, dans le processus.

AIOps utilise une plateforme de Big Data pour regrouper dans un seul endroit les données des opérations informatiques cloisonnées. Ces données sont les suivantes :

  • Données d'historiques sur les performances et les événements
  • Diffusion en continu des événements d'opérations en temps réel
  • Journaux et mesures système
  • Données réseau, y compris les données sur les paquets
  • Données relatives aux incidents et aux tickets d'incident
  • Données connexes basées sur des documents

AIOps applique ensuite des fonctionnalités ciblées d'analytique et d'apprentissage automatique :

  • Séparer les alertes d'événements significatifs du « bruit » : AIOps utilise des outils analytiques tels que l'application de règles et la comparaison de modèles pour passer au peigne fin les données de vos opérations informatiques et séparer les signaux (alertes d'événements anormaux significatifs) du bruit (tout le reste).
  • Identifier les causes premières et proposer des solutions :À l'aide d'algorithmes spécifiques au secteur ou à l'environnement, AIOps peut corréler les événements anormaux avec d'autres données d'événements dans les environnements, afin de trouver l'origine d'une panne ou d'un problème de performance et de proposer des solutions.
  • Automatiser les réponses, y compris la résolution proactive en temps réel : au minimum, AIOps peut acheminer automatiquement les alertes et les solutions recommandées vers les équipes informatiques appropriées, voire créer des équipes de réponse en fonction de la nature du problème et de la solution. Dans de nombreux cas, l'application peut traiter les résultats de l'apprentissage automatique pour déclencher des réponses automatiques du système qui règlent les problèmes en temps réel qui passent inaperçus pour les utilisateurs.
  • Apprendre en permanence, pour améliorer le traitement des problèmes futurs : en fonction des résultats de l'analytique, les fonctionnalités d'apprentissage automatique peuvent modifier les algorithmes ou en créer pour identifier les problèmes encore plus en amont et recommander des solutions plus efficaces. Les modèles d'IA peuvent également aider le système à apprendre et à s'adapter aux changements de l'environnement tels que la mise à disposition d'une nouvelle infrastructure ou la reconfiguration de l'infrastructure par les équipes DevOps.

Avantages d'AIOps

L'avantage principal de l'AIOps réside dans le fait que l'application permet aux opérations informatiques d'identifier, de traiter et de résoudre les ralentissements et les pannes plus rapidement qu'en passant manuellement en revue les alertes provenant de plusieurs outils d'opérations informatiques. Il en résulte plusieurs avantages spécifiques :

  • Temps moyen de réparation(MTTR) plus court : en éliminant le bruit des opérations informatiques et en corrélant les données des opérations de plusieurs environnements informatiques, AIOps est capable d'identifier les causes premières et de proposer des solutions plus rapidement et plus précisément que ne pourrait le faire un être humain. Cela permet aux organisations de fixer et d'atteindre des objectifs MTTR auparavant impensables. Par exemple, l'opérateur de télécommunications Nextel Brazil utilise AIOps pour réduire les temps de réponse aux incidents de 30 minutes à moins de 5 minutes.
  • Passage d'une gestion réactive à une gestion proactive et prédictive : comme l'application AIOps apprends en continu, elle discerne toujours plus efficacement les alertes ou signaux des situations moins urgentes qui sont en corrélation avec les situations plus urgentes. Cela signifie qu'elle peut fournir des alertes prédictives qui permettent aux équipes informatiques de traiter les problèmes potentiels avant qu'ils n'entraînent des ralentissements ou des pannes.
  • Moderniser vos opérations informatiques et votre équipe des opérations informatiques : au lieu d'être bombardées par toutes les alertes provenant de tous les environnements, les équipes des opérations AIOps ne reçoivent que les alertes qui répondent à des seuils ou à des paramètres de niveau de service spécifiques. Ces alertes sont accompagnées de tout le contexte nécessaire pour établir le meilleur diagnostic possible et prendre les mesures correctives les plus adaptées aussi rapidement que possible. Plus AIOps apprend et automatise, plus elle contribue à maintenir un bon fonctionnement avec moins d'intervention humaine. Votre équipe des opérations informatiques peut ainsi se consacrer à des tâches offrant une plus grande valeur stratégique pour l'entreprise
  • .

Cas d'utilisation d'AIOps

Outre l'optimisation des opérations informatiques, la visibilité et l'automatisation qu'offre AIOps renforcer et impulser d'autres initiatives métier et informatiques importantes :

  • Transformation numérique : la transformation numérique est la source de la complexité informatique (par exemple, environnements multiples, ressources virtualisées, infrastructure dynamique) qu'AIOps peut résoudre. Une solution AIOps adaptée offre à l'entreprise plus de liberté et de flexibilité pour se transformer en fonction de ses objectifs métier stratégiques, sans se soucier du poids des opérations informatiques.
  • Adoption/migration vers le cloud : pour la plupart des organisations, l'adoption du cloud est progressive et non globale, ce qui instaure un environnement hybride multicloud (cloud privé, cloud public, fournisseurs multiples), avec de multiples interdépendances qui peuvent changer trop rapidement et fréquemment pour être documentées. En offrant une visibilité claire de ces interdépendances, AIOps peut réduire considérablement les risques opérationnels de la migration vers le cloud et d'une approche de cloud hybride.
  • Adoption de DevOps : DevOps accélère le développement en donnant plus de pouvoir aux équipes pour la mise à disposition et la reconfiguration de l'infrastructure, sans pour autant les libérer de sa gestion. AIOps fournit la visibilité et l'automatisation dont l'informatique a besoin pour soutenir DevOps sans augmenter considérablement les tâches de gestion.

AIOps and IBM Cloud®

Si IBM Cloud vous permet de créer et de déployer des architectures multiclouds et des systèmes informatiques existants, IBM peut également vous aider à vous préparer aux opérations informatiques futures grâce à de nouveaux outils d'automatisation. La mise en œuvre de nouvelles efficacités optimisées par l'IA peut fournir une visibilité centralisée sur tous les environnements, afin que vos équipes des opérations puissent diagnostiquer les problèmes et résoudre les incidents plus rapidement.

Toute évolution vers une automatisation à l'échelle de l'entreprise doit commencer par de petits projets au succès quantifiable, que vous pourrez ensuite adapter et optimiser pour d'autres processus et dans d'autres parties de votre organisation.

En collaborant avec IBM, vous aurez accès à des capacité d'automatisation propulsées par IA, notamment des flux de travaux préconfigurés qui rendent plus intelligents tous les processus de services IT et permettent aux équipes de se consacrer aux problèmes IT les plus importants et d'accélérer l'innovation.

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