AIOps

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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.

Qu'est-ce que l'AIOps ?

L'AIOps (acronyme d'Artificial Intelligence for IT Operations) désigne l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer les opérations informatiques. Plus précisément, l'AIOps utilise le big data, l'analyse et l'apprentissage automatique pour effectuer les opérations suivantes :

  • Collecter et regrouper les volumes énormes et croissants des données d'opérations générées par une multitude de composants d'infrastructure IT, d'applications et d'outils de surveillance des performances.
  • Extraire de façon intelligente des "signaux" au sein des "bruits parasites" afin d'identifier les événements et les modèles significatifs liés aux performances du système et aux problèmes de disponibilité.
  • Diagnostiquer les causes premières et les signaler à l'équipe IT pour lui permettre de réagir et de les corriger rapidement ou, dans certains cas, résoudre automatiquement ces problèmes sans intervention humaine.

En remplaçant différents outils d'opérations IT exploités manuellement par une plateforme d'opérations IT unique, intelligente et automatisée, l'AIOps permet aux équipes des opérations IT de résoudre plus rapidement, voire proactivement les ralentissements et les défaillances, en allégeant considérablement leur charge de travail.

L'AIOPs vient combler l'écart entre, d'une part, un environnement IT de plus en plus diversifié, dynamique et difficile à surveiller et, d'autre part, les attentes des utilisateurs, qui exigent peu ou pas d'interruption quant aux performances et à la disponibilité des applications. La plupart des experts considèrent l'AIOps comme le futur de la gestion des opérations IT.

En savoir plus sur l'AIOps

Pourquoi avons-nous besoin de l'AIOps ?

Aujourd'hui, la plupart des entreprises opèrent une transition : elles basculent d'une infrastructure traditionnelle, composée de systèmes physiques distincts et statiques, vers un mélange dynamique d'environnements sur site et en cloud géré, privé et public, s'exécutant sur des ressources virtualisées ou définies par le logiciel qui sont constamment mises à l'échelle et reconfigurées.

Les applications et les systèmes de ces environnements génèrent un véritable tsunami de données qui ne cesse de monter en puissance. De ce fait, Gartner estime que l'infrastructure IT d'entreprise moyenne génère chaque année deux à trois fois plus de données d'opérations IT.

Les solutions de gestion IT basées sur un système traditionnel ne peuvent pas s'adapter à de tels volumes. Elles ne peuvent pas extraire intelligemment les événements importants de la masse des données environnantes. Elles ne peuvent pas corréler les données entre des environnements différents mais interdépendants. Elles ne peuvent pas non plus fournir les connaissances en temps réel et l'analyse prédictive nécessaires aux équipes des opérations IT pour résoudre les problèmes dans les délais correspondant aux attentes des utilisateurs en termes de niveau de service.

Entre alors en scène l'AIOps et ses multiples possibilités. L'AIOPs offre une visibilité des données de performance et des dépendances entre les différents environnements. Elle analyse les données pour en extraire des événements significatifs liés à des ralentissements ou des pannes. Elle signale automatiquement les problèmes aux équipes IT, indique leurs causes premières et les solutions recommandées.

Comment fonctionne l'AIOps ?

La façon la plus simple pour comprendre le fonctionnement de l'AIOps consiste à examiner le rôle joué dans le processus par chaque technologie des composants de l'AIOps, à savoir, le big data, l'apprentissage automatique et l'automatisation.

L'AIOps utilise une plateforme de big data pour regrouper en un emplacement unique les données IT cloisonnées en silos. Ces données peuvent être les suivantes :

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

L'AIOps applique alors des fonctions ciblées d'analyse et d'apprentissage automatique :

  • Elle sépare les alertes d'événements significatifs des "bruits parasites" : L'AIOps utilise des techniques d'analyse telles que l'application de règles et la concordance de modèles pour analyser vos données d'opérations IT et séparer les signaux — c'est-à-dire des alertes détectant des événements anormaux et significatifs — des bruits parasites ("tout le reste").
  • Elle identifie les causes premières et propose des solutions : À l'aide d'algorithmes spécifiques à un secteur d'activité ou à un environnement, l'AIOps peut corréler des événements anormaux avec d'autres données d'événements dans tous les environnements pour repérer la cause d'une panne ou d'un problème de performance et suggérer des solutions.
  • Elle automatise les réponses, y compris la résolution proactive en temps réel : Dans le cas de figure le plus simple, l'AIOps peut transmettre automatiquement les alertes et les solutions recommandées à l'équipe IT concernée, ou même créer des équipes de réponse en fonction de la nature du problème et de la solution. Très souvent, elle peut traiter les résultats de l'apprentissage automatique pour déclencher des réponses système automatiques qui résolvent les problèmes en temps réel, avant même que les utilisateurs ne s'aperçoivent de leur survenue.
  • Elle apprend continuellement afin d'améliorer le traitement des problèmes ultérieurs : En fonction des résultats de l'analyse, les fonctions d'apprentissage automatique peuvent modifier des algorithmes ou en créer afin d'identifier les problèmes encore plus précocement et de recommander des solutions plus efficaces. Les modèles d'IA peuvent également aider le système à s'entraîner et à s'adapter aux changements de l'environnement, par exemple en cas de mise à disposition d'une nouvelle infrastructure ou de reconfiguration de l'infrastructure par les équipes DevOps.

Avantages de l'AIOps

L'avantage global de l'AIOps est qu'elle permet aux équipes des opérations IT d'identifier, traiter et résoudre les ralentissements et les pannes plus rapidement qu'elles ne pourraient le faire en triant manuellement les alertes provenant de différents outils d'opérations IT. Il en résulte plusieurs avantages spécifiques :

  • Accélération du temps moyen de résolution (MTTR) : En réduisant les bruits parasites des opérations IT et en mettant en corrélation les données d'opérations provenant de plusieurs environnements IT, l'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. Elle permet aux entreprises de définir et d'atteindre des objectifs MTTR auparavant impensables. Ainsi, l'AIOps a permis à l'opérateur télécom Nextel Brazil de ramener les temps de réponse aux incidents de 30 minutes à moins de 5 minutes.
  • Passage d'une gestion réactive à une gestion proactive puis prédictive : Parce qu'elle ne s'arrête jamais d'apprendre, l'AIOps améliore continuellement sa capacité à identifier les alertes ou les signaux peu urgents qui sont en corrélation avec des situations plus urgentes. Elle peut émettre des alertes prédictives qui permettent aux équipes IT de résoudre des problèmes potentiels avant qu'ils ne provoquent des ralentissements ou des indisponibilités.
  • Modernisation de vos opérations IT et de votre équipe d'opérations IT : Au lieu d'être bombardées par les alertes de tous les environnements, les équipes d'opérations AIOps reçoivent uniquement les alertes répondant à des seuils ou des paramètres de niveau de service spécifiques. Ces alertes sont accompagnées de tout le contexte nécessaire pour leur permettre de poser le meilleur diagnostic possible et prendre les mesures correctives les mieux adaptées aussi rapidement que possible. Plus l' AIOps apprend et automatise, plus elle contribue à préserver un bon fonctionnement nécessitant une moindre intervention humaine. Votre équipe d'opérations IT peut ainsi se consacrer à des tâches offrant une plus grande valeur stratégique pour l'entreprise.

Cas d'utilisation de l'AIOps

Outre l'optimisation des opérations IT, la visibilité et l'automatisation mises en place par l'AIOPs peuvent renforcer et impulser d'autres initiatives métier et informatiques importantes :

  • Transformation numérique : La transformation numérique est à l'origine de la complexité informatique (environnements multiples, ressources virtualisées, infrastructure dynamique, etc.) à laquelle l'AIOps est conçue pour apporter une réponse. Une solution AIOps adaptée offre à une entreprise plus de liberté et de flexibilité pour se transformer en fonction de ses objectifs métier stratégiques, sans s'inquiéter du fardeau des opérations IT.
  • Adoption du cloud/migration vers le cloud : Pour la plupart des entreprises, l'adoption du cloud est progressive et ne se déroule pas en une seule fois, ce qui entraîne l'apparition d'un environnement multicloud hybride (mélange de cloud privé et de cloud public, fournisseurs multiples), avec de nombreuses interdépendances qui peuvent changer trop rapidement et fréquemment pour qu'il soit possible de les documenter. En offrant une meilleure visibilité de ces interdépendances, l'AIOps permet de 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 aux équipes de développeurs plus d'autonomie pour mettre à disposition et reconfigurer l'infrastructure, mais il n'en reste pas moins que l'IT doit continuer à gérer cette infrastructure. L'AIOps offre la visibilité et l'automatisation nécessaires à l'équipe IT pour aider DevOps sans multiplier les tâches de gestion supplémentaires.

AIOps et IBM Cloud

IBM Cloud permet de créer et déployer dans des architectures multicloud et dans l’infrastructure IT existante. Les solutions AIOps d'IBM apportent une efficacité nouvelle aux opérations IT grâce à une visibilité centralisée de tous les environnements. Vos équipes d'opérations peuvent ainsi diagnostiquer les problèmes et résoudre les incidents plus rapidement.

IBM Cloud Pak for Watson AIOps utilise l'apprentissage automatique et la compréhension du langage naturel pour corréler en temps réel des données structurées et non structurées dans votre chaîne d'outils des opérations. Il permet de détecter des informations cachées et d'identifier plus rapidement les causes premières. En évitant de devoir utiliser plusieurs tableaux de bord, Watson AIOps envoie les informations et les recommandations directement dans les flux de travaux de votre équipe pour accélérer la résolution des incidents.

Pour démarrer, inscrivez-vous pour obtenir un IBMid et créez votre compte IBM Cloud.