L’AIOPs, c’est quoi ?

L’AIOps exploite les capacités du big data, de l’analytique et du ML pour :

• Ingérer et agréger les énormes (et toujours croissants) volumes de données générés par les composants informatiques, les demandes d'application, les outils de surveillance des performances et les systèmes de billetterie de service dans une pile technologique d'entreprise.

• Sortir intelligemment les « signaux » du « bruit » afin d’identifier les événements et les modèles significatifs liés aux problèmes de performance et de disponibilité des applications.

• Déterminez les causes racines et signalez-les au service informatique et au DevOps pour une réponse et une résolution rapides, voire automatiques, de ces problèmes sans intervention humaine.

En regroupant des outils manuels distincts au sein d’une plateforme unique, intelligente et automatisée pour les opérations IT (ITOps), l’AIOps permet aux équipes informatiques de réagir rapidement—et souvent de manière proactive—aux ralentissements et aux interruptions, grâce à une visibilité de bout en bout et à un contexte enrichi.

Il aide les entreprises à combler l’écart entre, d’une part, des environnements IT hétérogènes, évolutifs et complexes à surveiller, souvent gérés par des équipes cloisonnées, et, d’autre part, les attentes des utilisateurs en matière de performance et de disponibilité des applications. Avec la prolifération des initiatives de transformation numérique dans tous les secteurs d’activité, de nombreux experts considèrent l’AIOps comme l’avenir de la gestion des opérations informatiques.

Les AIOps peuvent intégrer une série de stratégies et de fonctionnalités d'IA, notamment la production et l'agrégation de données, les algorithmes, l'orchestration et la visualisation.

Les algorithmes codifient l’expertise informatique, la logique métier et les objectifs, permettant aux plateformes AIOps de hiérarchiser les événements de sécurité et de prendre des décisions en matière de performances. Les algorithmes constituent la base du machine learning (ML) et permettent aux plateformes d’établir des bases de référence et de s’adapter à l’évolution des données environnementales.

Machine learning utilise des algorithmes et des techniques, tels que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage par renforcement et apprentissage profond, pour aider les systèmes à apprendre à partir de grands jeux de données et à s’adapter aux nouvelles informations. Dans les AIOps, la ML aide à la détection des anomalies, à l'analyse des causes profondes (RCA), à la corrélation des événements et à l'analyse prédictive.

Les programmes AIOps collectent des données à partir de divers composants de réseau et sources de données. L’analytique interprète les données brutes pour créer de nouvelles données et métadonnées qui aident les systèmes et les équipes à identifier les tendances, à isoler les problèmes, à prévoir les demandes de capacité et à gérer les événements.

Les fonctionnalités d'automatisation des outils AIOps permettent aux systèmes AIOps d'agir sur la base d'informations en temps réel. Par exemple, l’analyse prédictive peut anticiper une augmentation du trafic de données et déclencher une automatisation workflow pour allouer du stockage supplémentaire si nécessaire (conformément aux règles algorithmiques).

Les outils de visualisation des données dans l’AIOps présentent les données sous forme de tableaux de bord, de rapports et de graphiques, afin que les équipes informatiques puissent surveiller les changements et prendre des décisions au-delà des capacités du logiciel AIOps.

L’AIOps utilise une plateforme big data pour regrouper les données, les équipes et les outils informatiques cloisonnés au même endroit. Ces données peuvent inclure :

• Données historiques sur les performances et les événements
• des événements d'opérations en temps réel
• Journaux et indicateurs système
• Données réseau, y compris les données de paquets
• Données et tickets liés aux incidents
• Données relatives à la demande des applications
• Données d’infrastructure

Les plateformes AIOps appliquent ensuite des outils d’analytique ciblés et de ML pour :

• Séparer les alertes d’événements importants du « bruit ». L’AIOps passe au crible les données ITOps et sépare les signaux, différenciant les événements anormaux du bruit (tout le reste) et identifiant les modèles de données.

• Identifier les causes racines et proposer des solutions. L’AIOps peut corréler les événements anormaux avec d’autres données d’événements dans les environnements afin d’identifier la cause d’une panne ou d’un problème de performance et suggérer des mesures correctives.

• Automatiser les réponses, y compris la résolution proactive en temps réel. Au minimum, les outils AIOps peuvent acheminer automatiquement les alertes et les solutions recommandées aux équipes informatiques appropriées et même créer des équipes d'intervention en fonction de la nature du problème et de la solution. Dans de nombreux cas, ils peuvent également traiter les résultats du ML et déclencher des réponses automatiques du système pour adresser les problèmes dès leur apparition (et souvent, avant que les utilisateurs ne s’en rendent compte).

• Apprendre continuellement, afin d'améliorer la gestion des problèmes futurs. Les modèles IA peuvent aider les systèmes à comprendre et à s'adapter aux changements de l'environnement (lorsqu'une équipe DevOps met en place une nouvelle infrastructure ou reconfigure une infrastructure existante, par exemple).

Le parcours vers l’AIOps est différent dans toutes les organisations. Une fois que les chefs d’entreprise ont élaboré une stratégie AIOps, ils peuvent commencer à intégrer des outils qui aident les équipes informatiques à observer, prévoir et résoudre rapidement les problèmes informatiques. 

Lors du choix d’outils pour améliorer l’AIOps, de nombreuses équipes prennent en compte les fonctionnalités suivantes :

• Observabilité : l'observabilité est la mesure dans laquelle il est possible de comprendre l'état ou la condition interne d'un système complexe en se basant uniquement sur la connaissance de ses résultats externes. Plus un système est observable, plus les équipes peuvent naviguer rapidement et avec précision entre les problèmes de performance identifiés et leurs causes profondes, le tout sans tests ni codage supplémentaires.
  
  Les principaux outils d'observabilité offrent une visibilité approfondie sur les services et applications modernes distribués, ce qui permet d'identifier et de résoudre les problèmes plus rapidement et de manière automatisée.
  
  Dans l'informatique et le cloud computing, l'observabilité utilise des outils et des pratiques logiciels avancés pour agréger, corréler et analyser des flux réguliers de données de performance provenant d'applications distribuées, ainsi que du matériel et des réseaux sur lesquels elles s'exécutent. L'observabilité permet des processus plus efficaces de surveillance, de dépannage et de débogage des applications et du réseau, afin que les systèmes continuent de répondre aux attentes en matière d'expérience utilisateur et aux accords de niveau de service (SLA) et d'autres exigences commerciales.
  
  
• Analyse prédictive : l’analyse prédictive est une branche de l’analyse avancée qui fait des prédictions sur les résultats futurs à l’aide de données historiques, de modélisation statistique, de techniques de data mining et de machine learning. Dans l’AIOps, les équipes utilisent l’analyse prédictive pour trouver des schémas dans les données et identifier les risques et les opportunités.
  
  Les entreprises modernes sont inondées de données provenant de référentiels disparates au sein de l'organisation. L'analyse prédictive utilise des outils tels que les modèles de régression logistique et linéaire, les réseaux de neurones et les arbres de décision pour obtenir des informations exploitables à partir de quantités massives de données d'entreprise et faire des prédictions sur les événements futurs du système.
  
  
• Réponse proactive : certaines solutions AIOps répondent de manière proactive aux événements imprévus, tels que les ralentissements et les pannes, rassemblant la gestion des performances des applications et des ressources en temps réel.
  
  En alimentant les algorithmes prédictifs avec des indicateurs de performance des applications, ils peuvent identifier des modèles et des tendances qui coïncident avec différents problèmes informatiques. Et grâce à leur capacité à anticiper les incidents IT avant qu’ils ne surviennent, les outils AIOps peuvent automatiser leur résolution afin de traiter les problèmes rapidement..
  
  Les technologies d’automatisation de la réponse aux incidents font partie intégrante de la gestion efficace des systèmes informatiques. Ils peuvent aider les entreprises à améliorer l’expérience client et à augmenter considérablement les indicateurs clés de performance, tels que le temps moyen de détection (MTTD). En outre, les systèmes AIOps fournissent un filet de sécurité aux équipes chargées des opérations, en traitant les problèmes qui pourraient passer entre les mailles du filet avec seulement une surveillance humaine.
  

Les plateformes AIOps peuvent offrir aux entreprises différents niveaux d'automatisation, en fonction de leurs besoins informatiques et de leur stratégie AIOps.

Avec une approche agnostique, le logiciel AIOPs collecte des données à partir d'un large éventail de sources pour résoudre des problèmes dans divers domaines opérationnels (réseau, stockage et sécurité, par exemple). Ces outils offrent une vue complète et holistique de la performance, aidant les entreprises à résoudre des problèmes qui couvrent plusieurs domaines.

Cependant, ils ne fournissent pas toujours les informations détaillées dont les équipes informatiques ont besoin pour s'attaquer à des problèmes spécifiques ou répondre à des besoins sectoriels uniques. La nature générale des outils agnostiques signifie qu'ils excellent dans l'offre d'une vue d'ensemble, mais qu'ils risquent d'être insuffisants pour fournir des solutions de gestion des incidents ciblées pour des défis nuancés.

Les outils AIOps centrés sur le domaine se concentrent sur un domaine spécifique, qu'il s'agisse d'un environnement informatique ou d'un secteur en particulier. Bien que ces outils ne couvrent pas l'ensemble de l'environnement informatique, ils sont hautement spécialisés, avec des modèles IA entraînés sur des jeux de données spécifiques à leur domaine. Cette spécialisation leur permet de fournir des informations et des solutions précises.

Par exemple, dans un contexte de réseau, un outil centré sur le domaine peut identifier avec précision la cause d'un goulot d'étranglement en comprenant les protocoles et modèles réseau standard. Et grâce à sa formation et à son orientation spécialisées, il peut déterminer si le ralentissement est le résultat d’une attaque par déni de service distribué (DDoS) ou d’une simple erreur de configuration du système.

Quel que soit le type d'outil choisi par l'entreprise, il est important que les équipes :

• Entraînent les modèles IA à l'aide de jeux de données complets et représentatifs pour une fiabilité et une précision optimales.

• Utilisent des modèles d'IA transparents et équitables afin que les parties prenantes puissent comprendre la prise de décision fondée sur l'IA.

• Entraînent les équipes IT à utiliser efficacement les outils et les informations pour une transition AIOps plus fluide.

• Confient à un être humain le soin de superviser et de valider les conclusions des modèles IA afin de responsabiliser les équipes et les systèmes.

L’AIOps et le DevOps sont tous deux des méthodologies conçues pour améliorer les opérations informatiques, mais elles se concentrent sur des aspects bien distincts du cycle de vie des logiciels.

DevOps vise à intégrer les équipes de développement et d'opérations afin de favoriser la collaboration et l'efficacité tout au long du processus de développement logiciel. Il rationalise et automatise les processus de codage, de test et de déploiement et accélère les pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD), ce qui permet d'obtenir des versions logicielles plus rapides et plus fiables.

DevOps utilise également des outils tels que l’infrastructure en tant que code et des plateformes de collaboration pour éliminer les silos entre les équipes et s’assurer que les mises à jour logicielles peuvent être fournies rapidement, sans compromettre la qualité.

Alors que le DevOps se concentre sur l’accélération et l’optimisation du développement et du déploiement de logiciels, l’AIOps utilise l’IA pour optimiser les performances des environnements informatiques d’entreprise, garantissant ainsi que les systèmes fonctionnent de manière fluide et efficace. Les plateformes AIOps utilisent le ML et l'analytique big data pour analyser de grandes quantités de données opérationnelles et aider les équipes informatiques à détecter et à adresser les problèmes de manière proactive.

Lorsqu'ils sont utilisés en tandem, les services DevOps et AIOps peuvent aider les entreprises à créer une approche complémentaire et complète pour gérer l'ensemble du cycle de vie des logiciels.

Les services AIOps peuvent aider les entreprises à répondre à plusieurs cas d’utilisation, notamment :

Les analyses de cause racine (RCA) déterminent la cause racine des problèmes afin d'y remédier par des solutions appropriées. L'ACR aide les équipes à éviter le travail contre-productif qui consiste à traiter les symptômes d'un problème au lieu de s'attaquer au cœur du problème.

Par exemple, une plateforme AIOps peut remonter à la source d’une panne de réseau afin de la résoudre immédiatement et de mettre en place des mesures de protection pour éviter que des problèmes similaires ne se reproduisent à l’avenir.

Détection des anomalies : les outils AIOps peuvent passer au peigne fin de grandes quantités de données historiques et découvrir des points de données atypiques au sein d’un ensemble de données. Ces données aberrantes aident les équipes à identifier et à prévoir les événements problématiques (les violations de données, par exemple) et à éviter les conséquences potentiellement coûteuses de ces événements (relations publiques négatives, amendes réglementaires et baisse de la confiance des consommateurs, entre autres problèmes).

Les applications modernes sont souvent séparées par de multiples niveaux d'abstraction, ce qui rend difficile de comprendre quels serveurs sur site, quelles Ressources de stockage et quelles Ressources de réseau sont supportant quelles applications. L'AIOps contribue à combler ce fossé

Il sert d’outil de surveillance pour l’infrastructure cloud, la virtualisation et les systèmes de stockage, en établissant des rapports sur des indicateurs tels que l’utilisation, la disponibilité et les temps de réponse. En outre, l’AIOps utilise des capacités de corrélation d’événements pour consolider et agréger les informations afin que les utilisateurs puissent les utiliser et les comprendre plus facilement.

Pour la plupart des entreprises, l’adoption du cloud est progressive et non globale. Il en résulte souvent des environnements multicloud hybrides (comprenant de nombreuses parties interconnectées qui reposent sur des technologies telles que les API et les microservices) avec de multiples dépendances qui peuvent changer trop rapidement et trop fréquemment pour être documentées. En fournissant une visibilité claire sur ces interdépendances, l’AIOps peut réduire considérablement les risques opérationnels liés à la migration vers le cloud et à une approche hybride du cloud.

DevOps accélère le développement en donnant aux équipes de développement plus de pouvoir pour provisionner et reconfigurer l'infrastructure informatique, mais les équipes doivent toujours gérer l'architecture. AIOps offre la visibilité et l'automatisation dont les équipes informatiques ont besoin pour supporter DevOps sans surveillance humaine excessive.

Le principal avantage de l'AIOps est qu'il permet aux équipes ITOps d'identifier, d'adresser et de résoudre les ralentissements et les pannes plus rapidement qu'elles ne pourraient le faire en passant manuellement au crible les alertes provenant de multiples outils et composants. Cela permet aux entreprises de réaliser :

En éliminant le bruit des opérations et en corrélant les données d'exploitation provenant de plusieurs environnements informatiques, les AIOps peuvent identifier les causes racines et proposer des solutions plus rapidement et avec plus de précision qu'il n'est humainement possible de le faire. Les processus accélérés d'identification des problèmes et de résolution des incidents permettent aux entreprises de définir et d'atteindre des objectifs MTTR auparavant impensables.

L'identification automatique des problèmes opérationnels et la reprogrammation des scripts de réponse réduisent les coûts opérationnels et permettent une affectation plus précise des ressources. Il réduit également la workload du personnel informatique et libère des Ressources pour des tâches plus innovantes et plus complexes, améliorant ainsi l'expérience des employés.

Les intégrations aux outils de surveillance de l'AIOps facilitent une collaboration plus efficace entre les équipes DevOps, ITOps, de gouvernance et de sécurité. Une meilleure visibilité, une meilleure communication et une plus grande transparence permettent à ces équipes d'améliorer la prise de décision et de répondre plus rapidement aux problèmes.

Grâce à des capacités d'analyse prédictive intégrées, les plateformes AIOps apprennent en permanence à identifier et à hiérarchiser les alertes les plus urgentes. Cela permet aux équipes informatiques d'adresser les problèmes potentiels avant qu'ils n'entraînent des temps d'arrêt, des perturbations et des interruptions de service.