Les six cas d’utilisation stratégique de l’AIOps

Les avantages de l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques sont nombreux. En intégrant l’intelligence artificielle (IA) dans les opérations informatiques, vous pouvez exploiter la puissance considérable des modèles de traitement automatique du langage naturel (NLP), de big data et de machine learning (ML) pour automatiser et rationaliser les flux de travail opérationnels et surveiller la corrélation des événements et la détermination de la causalité.

Pour les professionnels de l’informatique d’aujourd’hui, l’AIOps est également l’un des moyens les plus rapides de générer un ROI tangible grâce aux investissements dans la transformation numérique. L’automatisation est souvent centrée sur les efforts visant à optimiser les dépenses, à améliorer l’efficacité opérationnelle et à intégrer des technologies nouvelles et innovantes, ce qui se traduit souvent par une meilleure expérience client.

Mais par où commencer ? Dans cet article du blog, nous allons au-delà des notions de base telles que l’analyse des causes premières et la détection des anomalies, et nous examinerons six cas d’utilisation stratégiques de l’AIOps. En outre, nous vous proposons les étapes suivantes pour vous orienter dans votre parcours AIOps.

Aujourd’hui, parmi les options qui s’offrent à vous concernant l’emplacement de vos systèmes et applications, les options semblent infinies : dans le cloud, sur site et même en périphérie. L’attrait de cette stratégie de cloud hybride, c’est que vous disposez de toutes les ressources nécessaires pour assurer la performance des applications. Mais la disponibilité constante a un prix, et trop d’organisations surdimensionnent leurs capacités pour atténuer les risques liés aux performances (et dépensent trop dans le processus).

Pour réduire ce gaspillage, envisagez la mise en œuvre du FinOps (Finance + DevOps). Cette pratique de gestion financière du cloud permet aux équipes transverses (ingénierie, finance et produit) de travailler ensemble et de prendre en charge l’utilisation du cloud. L’AIOps vous aide à opérationnaliser cette approche en utilisant des décisions basées sur les données en matière de dépenses cloud pour équilibrer prudemment les coûts et les performances. En utilisant un logiciel, et non des personnes, vous pouvez prendre les mesures appropriées et fournir aux applications les ressources dont elles ont besoin, lorsqu’elles en ont besoin. Vous mettrez également en place une automatisation digne de confiance pour vos équipes informatiques, puisque chaque action est étayée par des données. Résultat : une réduction des coûts, une baisse du besoin de vigilance, moins de gaspillage et un ROI documenté pour vos efforts d’automatisation.

Étapes suivantes :

• Commencer par recueillir le point de vue d’un consultant sur les FinOps et les DSI
• Lire le Guide rapide pour l’opérationnalisation des FinOps
• Découvrir comment opérationnaliser les FinOps avec IBM® Turbonomic

Selon une étude de l’IBM Institute for Business Value, les PDG ont classé la durabilité comme le principal défi, devant les réglementations, les risques informatiques et l’infrastructure des technologies. Il existe de nombreuses façons de relever ce défi, mais les PDG les plus performants tirent parti de leurs investissements en développement durable pour optimiser leurs opérations et entamer une transformation numérique. Il s’agit d’un scénario gagnant/gagnant qui combine des performances en matière de développement durable avec de meilleurs résultats financiers.

Pour relever vos propres défis en matière de durabilité, commencez par optimiser votre centre de données  : ils représentent 1 à 1,5 % de la consommation d’électricité mondiale. Vous pouvez avoir un impact immédiat en prenant des décisions fondées sur les données concernant l’allocation des ressources applicatives. Lorsque les applications ne consomment que ce dont elles ont besoin pour fonctionner, vous pouvez augmenter leur utilisation, réduire les coûts énergétiques et les émissions de carbone, et réaliser des opérations efficaces en continu.

Étapes suivantes :

• Commencer par un tour d’horizon de l’informatique verte
• Découvrir comment les technologies numériques peuvent contribuer à rendre la durabilité opérationnelle pour le DSI

Le pipeline d’intégration continue/de distribution continue, communément appelé pipeline CI/CD, est un flux de travail DevOps agile axé sur un processus de livraison de logiciels fréquent et fiable. Il permet aux équipes DevOps d’écrire du code, de l’intégrer, d’exécuter des tests, de livrer des versions et de déployer des changements en temps réel dans le logiciel. L’une des principales caractéristiques du pipeline CI/CD est l’automatisation pour garantir la qualité du code.

Lorsque vous réfléchissez à des moyens d’améliorer vos systèmes informatiques, utiliser l’observabilité pour créer un pipeline CI/CD performant constitue un excellent cas d’utilisation pour l’AIOps. L’observabilité, alimentée par l’IA et l’automatisation, remplace l’ancien outil, plus manuel, de surveillance de la performance. Vous bénéficiez d’une visibilité complète des conteneurs, ce qui vous permet de mieux comprendre votre environnement et d’accélérer l’innovation. Vous disposerez également de la détection, de la surveillance et de la validation automatiques de l’intégrité et des performances des applications en production, y compris votre infrastructure cloud, vos machines virtuelles, vos microservices, vos conteneurs, vos systèmes de stockage et vos applications, le tout basé sur des indicateurs tels que l’utilisation, la disponibilité et les temps de réponse.

Étapes suivantes :

• Commencer par repenser le DevOps
• Obtenir le Guide de l’observabilité pour les entreprises
• Lire l’eBook : Leverage Automated APM to Accelerate CI/CD (Tirer parti de l’APM automatisée pour accélérer le CI/CD)

Pour de nombreuses organisations, leurs applications constituent leur activité. Garantir des performances constantes et cohérentes des applications, tout en évitant les surdimensionnements et les dépenses inutiles, est un cas d’utilisation critique de l’AIOps.

Comme le FinOps et l’informatique durable, ce cas d’utilisation embrasse l’idée que l’automatisation est essentielle à l’optimisation des coûts du cloud. En effet, les équipes informatiques, quelles que soient leurs compétences, n’ont tout simplement pas la capacité de déterminer en permanence les configurations exactes de calcul, de stockage et de base de données nécessaires pour garantir les performances au coût le plus bas. Les logiciels d’IA permettent d’analyser l’utilisation des ressources en temps réel et de les ajuster en fonction de la demande réelle. Comme de nombreux cas d’utilisation d’AIOps, vous pouvez commencer par des petits pas et prendre des mesures non perturbatrices et réversibles qui réduisent immédiatement les coûts, améliorent les performances et renforcent la confiance.

Étapes suivantes :

• Commencer par repenser les opérations cloud
• Découvrir l’optimisation des coûts liés au cloud avec IBM Turbonomic

Les entreprises cherchent constamment à accroître la résilience des systèmes informatiques de bout en bout afin d’atténuer les risques associés aux défaillances du système, aux pannes et aux temps d’arrêt. En appliquant ce cas d’utilisation AIOps, vous pouvez renforcer la résilience informatique de bout en bout et garantir une disponibilité ininterrompue des services.

En tirant parti de capacités d’analyse des causes racines en temps réel alimentées par l’IA et l’automatisation intelligente, l’AIOps permet aux équipes ITOps d’identifier rapidement les causes sous-jacentes des incidents et de prendre des mesures immédiates pour réduire le temps moyen de détecter les incidents liés au temps moyen de détection (MTTD) et le temps moyen de résolution (MTTR). Les solutions de plateforme AIOps consolident les données provenant de sources multiples et corrèlent les événements en incidents, offrant une visibilité claire sur l’ensemble de l’environnement informatique grâce à des visualisations dynamiques de l’infrastructure, à des capacités d’IA intégrées et à des suggestions d’actions de résolution.

Grâce à la gestion prédictive, vos équipes informatiques peuvent tirer parti de l’IA et du machine learning pour automatiser les opérations informatiques et réseau afin de résoudre les incidents rapidement et efficacement, mais aussi de prévenir les problèmes de manière proactive, d’améliorer l’expérience utilisateur, de réduire les coûts et de favoriser la réussite de l’entreprise.

Étapes suivantes :

• Commencer par Qu’est-ce que la gestion des incidents ?
• Apprendre comment réduire le MTTR

Nous sommes tous passés par là : au moment où vous maîtrisez un outil de travail, un autre arrive. En effet, 53 % des entreprises affirment que leurs équipes informatiques doivent consacrer encore plus de temps à la gestion des technologie et de l’infrastructure. Cette prolifération des outils informatiques (outils et applications multiples dans l’environnement informatique) est source de complexité, d’inefficacité et d’efforts de gestion accrus.

Pour un processus de gestion des incidents plus agile et plus rationalisé et une meilleure expérience pour les employés, le cas d’utilisation des outils AIOps est convaincant. Une plateforme AIOps vous offre une vue globale de vos opérations informatiques et vous permet de consolider divers outils informatiques dans une solution centralisée, une vue centrale dédiée à la surveillance et à la gestion. En s’appuyant sur l’IA et l’automatisation, une plateforme AIOps agrège, met en corrélation et analyse de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Elle peut également déclencher des notifications, des alertes et des actions de résolution, et éliminer les exercices d’incendie des réunions d’urgence interdisciplinaires.

Étapes suivantes :

• Démarrer avec les bases de l’ITOM
• Obtenir le Gartner Market Guide pour les plateformes AIOps
• Découvrir comment accélérer le temps de résolution des incidents informatiques avec IBM AIOps Insights

Si vous cherchez des moyens d’intégrer vos opérations, sachez que vous n’êtes pas le seul. 97 % de vos collègues de l’informatique estiment que l’IA, lorsqu’elle est appliquée aux opérations informatiques, fournira le type d’informations exploitables dont ils ont besoin pour automatiser et améliorer l’ensemble des opérations informatiques.

Et bien que la mise en œuvre des six cas d’utilisation soit le rêve, il est important de noter que l’application d’un seul cas d’utilisation peut vous aider à réussir votre transformation numérique. Vous pourrez trouver et résoudre les problèmes plus rapidement et plus efficacement, stimuler la productivité des employés et offrir une meilleure expérience client.

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