Qu’est-ce que l’analyse des opérations informatiques ?

La complexité des systèmes informatiques s'est considérablement accrue ces dernières années, ce qui rend d'autant plus urgent pour les équipes informatiques de veiller au bon fonctionnement des opérations. Une multiplication des appareils se connectant à des applications, l’essor du cloud computing et le développement de nouveaux produits ont conduit les entreprises à investir dans des services numériques pour répondre aux besoins des clients.

Par exemple, 99 % des entreprises sondé par McKinsey ont déclaré avoir entrepris une transformation technologique à grande échelle depuis 2020. Et pourtant, les DSI déclarent que leurs cadres estiment que 59 % des initiatives numériques prennent trop de temps pour être menées à bien et que 52 % prennent trop de temps pour générer de la valeur, selon une enquête Gartner 2023.

La complexité croissante a rendu nécessaire l'adoption d'une approche systématique pour garantir la santé et l'optimisation des services informatiques de toute organisation. Cela a conduit à une augmentation de l'importance de l'analyse des opérations informatiques (ITOA), le processus basé sur les données par lequel les organisations collectent, stockent et analysent les données produites par leurs services informatiques.

ITOA transforme les données opérationnelles en informations en temps réel. Il fait souvent partie de AIOps, qui utilise l'IA et le machine learning pour améliorer le DevOps global d’une entreprise afin que celle-ci puisse offrir un meilleur service. L'utilisation de l'automatisation et des capacités de machine learning accélère les workflows opérationnels, générant immédiatement des informations exploitables et éliminant les erreurs humaines potentielles.

ITOA assiste les équipes ITOps dans la rationalisation de leur processus décisionnel en utilisant la technologie pour analyser de grands ensembles de données et identifier la stratégie informatique appropriée.

La complexité croissante des systèmes informatiques a conduit les organisations à améliorer la surveillance et l'analyse des données afin de prendre des décisions plus éclairées. Chaque organisation dispose d'une infrastructure technologique unique, généralement composée de logiciels natifs et de plateformes cloud. L'infrastructure informatique des entreprises modernes est constituée d'un vaste écosystème interdépendant où un incident ou une erreur peut compromettre l'ensemble du système.

La pile technologique de logiciels, d’infrastructure et de services réseau d’une organisation permet aux entreprises de fournir plus de services à leurs clients, mais la complexité accrue signifie que davantage de choses peuvent mal tourner, et ces erreurs peuvent avoir un impact exponentiel. Les entreprises s’efforcent de minimiser les temps d’arrêt, car cela perturbe leurs services et compromet leur réputation auprès des clients et des partenaires. Les départements informatiques doivent savoir comment allouer au mieux leurs ressources pour répondre à tout problème émergent, augmenter le temps de fonctionnement et assurer le bon fonctionnement de l’entreprise ITOM (gestion des opérations informatiques)

Heureusement, les systèmes informatiques produisent leurs propres données et collectent encore davantage de données agrégées auprès des clients, des partenaires et des employés. Les entreprises utilisent toutes ces données pour évaluer l'état général de leur système grâce à l'analyse des opérations informatiques.

L'ITOA et l'observabilité partagent un objectif commun : utiliser les données des opérations informatiques pour suivre et analyser les performances d'un système afin d'améliorer l'efficacité et l'efficience opérationnelles. Elles contribuent toutes deux à la business intelligence en permettant aux organisations de résoudre plus rapidement les problèmes liés aux opérations informatiques, d'élaborer des stratégies de triage pour les problèmes futurs et de faciliter le déploiement de nouvelles technologies.

L'observabilité consiste à comprendre l'état ou la condition interne d'un système complexe en se basant uniquement sur la connaissance de ses résultats externes. Elle s'appuie sur quatre piliers importants : les indicateurs, les événements, les journaux et les traces (MELT) pour comprendre le comportement, les performances et d'autres aspects de l'infrastructure cloud et des applications. Elle vise à comprendre ce qui se passe au sein d'un système en étudiant des données externes. L'ITOA utilise les principes du data mining et du big data pour analyser les jeux de données bruités au sein du système et créer un cadre qui utilise ces informations pour améliorer le fonctionnement de l’ensemble du système. Il s'agit d'analyser les causes profondes des incidents dans les opérations informatiques, afin que les équipes informatiques puissent résoudre les problèmes susceptibles de se reproduire. L’objectif est de résoudre le problème sous-jacent tout en déterminant si d’autres logiciels ou systèmes sont également à risque de défaillance.

L’analyse des opérations informatiques (ITOA) englobe plusieurs outils, processus et technologies qui fonctionnent ensemble pour produire de la valeur au sein de l’entreprise. Voici les technologies et les cas d’utilisation les plus courants :

• Gestion de la performance des applications (APM) : la gestion de la performance des applications est un composant important de l'ITOA, dont McKinsey estime la valeur à 11,8 milliards de dollars. Cela implique l'utilisation de données télémétriques et d'outils de surveillance pour suivre les indicateurs de performance des applications logicielles, identifier l'allocation des ressources et l'utilisation des programmes, et aider à résoudre les goulots d'étranglement et à détecter les anomalies. Parmi les exemples d'APM, on peut citer l'identification des pages web à chargement lent, les temps de traitement des transactions et les problèmes de latence.
• Gestion des incidents : les entreprises doivent identifier les incidents et disposer d'une approche rationalisée pour y remédier. La gestion des incidents permet aux équipes DevOps de traiter le plus rapidement possible les événements imprévus tels que les pannes de serveur ou d'autres problèmes liés à la qualité du service. 
• Automatisation du workflow : l'automatisation du workflow implique la coordination des tâches effectuées par des humains et des tâches automatisées, telles que les notifications par e-mail et l'automatisation de la saisie et de l'archivage des données.
• Analyse prédictive : une solution d’analyse prédictive utilise des données historiques et en temps réel pour prédire si les logiciels et les services informatiques pourraient rencontrer des problèmes à l’avenir, offrant ainsi aux entreprises la possibilité d’apporter des améliorations ou de corriger les bogues avant qu’ils ne surviennent. L'analyse prédictive permet d'optimiser les opérations informatiques en intervenant avant qu'un incident ne se produise. Elle peut aider à identifier les problèmes de serveur ou les pics de trafic, aidant ainsi l’entreprise à préparer une défense ou à apporter des correctifs de manière proactive.
• Corrélation des événements et alertes : cette fonction analyse les données de journalisation des applications ou des hôtes afin de détecter des tendances, de mieux comprendre comment une application ou un système affecte l’autre et d’alerter les ingénieurs DevOps sur les problèmes potentiels susceptibles d’affecter plusieurs systèmes. La corrélation d’événements est particulièrement précieuse pour détecter si des problèmes tels que des schémas de trafic inhabituels ou des multiples échecs de connexion font partie d’un problème de sécurité plus large.
• Surveillance cloud et maintenance : les entreprises ont besoin de connaître la fiabilité de leurs centres de données, qu’elles utilisent le cloud public, des environnements multicloud ou des approches sur site. Si le cloud tombe en panne, les entreprises doivent comprendre l'impact de cette situation sur leur capacité à fournir des services.

L’analyse des opérations informatiques (ITOA) aide les organisations à analyser de grandes quantités de données opérationnelles structurées et non structurées entre systèmes à travers trois étapes clés : 

1. Recherche : les systèmes d’exploitation informatique capturent et stockent les big data générées par les opérations commerciales, les interactions avec les clients et les fichiers journaux, qu’une entreprise peut utiliser pour mieux comprendre et gérer la santé globale de son système. L'ITOA consiste à rechercher dans les données pour évaluer l'état actuel, identifier les problèmes existants ou potentiels et alerter l'équipe chargée des opérations informatiques en cas de problème.
2. Visualiser : cela facilite les décisions commerciales de l'organisation en offrant une vue d'ensemble du fonctionnement d'un système. L'analyse des opérations consomme du big data et les transforme en graphiques, en diagrammes et en feuilles de calcul. La visualisation peut se faire via des tableaux de bord interactifs ou d'autres panneaux d'administration. Elle aide les entreprises à comprendre où elles doivent investir, par exemple dans les licences, les applications de sécurité ou l'achat de nouveaux équipements ou logiciels.
3. Analyser : L'entreprise peut utiliser les données analytiques visualisées pour identifier la performance du système et la détection d'activité inhabituelle dans les environnements informatiques et recommander des mesures pour résoudre ces problèmes.

Les entreprises peuvent évaluer l'efficacité des programmes d'analyse des opérations informatiques (ITOA) à l'aide de plusieurs indicateurs clés de performance (KPI) :

• Temps moyen de réparation (MTTR) : l'analyse des opérations informatiques peut aider les équipes informatiques à résoudre les problèmes détectés par le système, améliorant ainsi le MTTR. Les entreprises qui disposent d'un programme d'ITOA et de gestion des incidents sans faille peuvent résoudre les problèmes rapidement.
• Taux de faux positifs : l'ITOA, qui repose de plus en plus sur l'automatisation, peut parfois produire des faux positifs, ce qui peut entraîner un triage inutile et fatiguer les ingénieurs de fiabilité du site et les autres employés informatiques. Un nombre croissant de faux positifs peut indiquer que le processus ITOA ou les opérations informatiques ne fonctionnent pas comme prévu.
• Disponibilité du service : il s’agit du pourcentage de temps de fonctionnement des services (c’est-à-dire la durée pendant laquelle les services fonctionnent comme prévu et sont accessibles aux utilisateurs finaux). Il est essentiel que les entreprises suivent la disponibilité des services pour s'assurer qu'elles répondent aux attentes des clients et qu'elles sont en règle par rapport à leurs accords de niveau de service (SLA).
• Utilisation des capacités : l'ITOA peut également aider les entreprises à savoir si leurs systèmes informatiques fonctionnent à pleine capacité ou s’ils sont sous-utilisés. Il est de plus en plus important pour les entreprises utilisant le cloud de connaître ces dernières afin d’éviter les coûts inutiles.

Toute organisation qui dispose d'une pratique solide en matière d'analyse des opérations informatiques (ITOA) bénéficie de plusieurs avantages :

• Économies : les entreprises qui utilisent l’ITOA réalisent plusieurs avantages, notamment l’efficacité opérationnelle, la réduction des temps d’arrêt et des interruptions, ainsi que la minimisation des violations de données et autres menaces externes.
• Expérience client améliorée : les clients ont des attentes élevées quant au bon fonctionnement des services et produits qu’ils achètent, au moment où ils le souhaitent. Les entreprises qui souhaitent offrir un excellent service client dépendent de l'ITOA pour éviter les interruptions inutiles afin que les clients puissent accéder aux produits et solutions de ces entreprises à la demande.
• Amélioration de la sécurité et de la conformité : l'ITOA joue un rôle crucial dans la détection des problèmes de sécurité potentiels causés par des points de terminaison et des appareils vulnérables. L'ITOA peut également détecter des problèmes de conformité, tels que des configurations de système non conformes et des journaux d'audit qui ne fonctionnent pas.
• Prise de décision fondée sur les données : l'ITOA s'inscrit souvent dans le cadre d'une entreprise plus large axée sur les données et les outils d'analyse. L'ITOA aide les entreprises à réaliser des investissements informatiques plus judicieux, à mieux répartir les ressources et à se préparer à relever les défis futurs.

Les outils d'automatisation d'IBM, y compris IBM AIOps Insights, IBM Cloud Pak for AIOps, IBM Turbonomic et IBM Instana, contribuent à maintenir tous vos systèmes en état de marche en vous offrant l'observabilité et la gestion des ressources pour prédire, détecter et remédier aux incidents plus rapidement et à moindre coût. Ils peuvent également permettre d’automatiser l’innovation et la gestion au sein des équipes informatiques et entre elles.