Qu'est-ce que l'AIOps (Intelligence artificielle pour les opérations informatiques) ? Cas d'utilisation de l'AIOps

Qu'est-ce que l'AIOps (Intelligence Artificielle pour les Opérations IT)

Le volume de données généré par les systèmes informatiques de nos jours est écrasant, et sans outils intelligents de surveillance et d’analyse, cela peut entraîner des opportunités manquées, des alertes et des temps d’arrêt coûteux. Cependant, avec l’avènement du Machine Learning et du Big Data, une nouvelle catégorie d’outils d’opérations informatiques a émergé appelée AIOps.

L'AIOps peut être définie comme l'application pratique de l'intelligence artificielle pour augmenter, prendre en charge et automatiser les processus informatiques. Il exploite l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse pour surveiller et analyser des données complexes en temps réel, aidant ainsi les équipes à détecter et à résoudre rapidement les problèmes.

Avec AIOps, les équipes opérationnelles peuvent maîtriser la grande complexité et le volume de données générés par leurs environnements informatiques modernes pour éviter les pannes, maintenir la disponibilité et garantir une garantie de service continue. L'AIOps permet aux organisations de fonctionner à la vitesse exigée par les entreprises modernes et d'offrir une expérience utilisateur exceptionnelle.

Quel est le besoin de l’AIOps ?

Dans un sondage réalisé par CA Technologies, la plupart des personnes interrogées pensent que l'AIOps est l'avenir des opérations informatiques, et plus de 80 % des organisations envisagent de mettre en œuvre ou ont déjà commencé à mettre en œuvre des solutions AIOps. 

Voici les cinq principales raisons pour lesquelles la nécessité de l’AIOps augmente.

L'analyse est devenue un défi en raison de la prolifération des outils de surveillance.

L’utilisation d’outils de surveillance disparates rend difficile l’obtention d’une visibilité complète sur un service ou une application d’entreprise. Cela rend également presque impossible la corrélation et l’analyse de plusieurs mesures de performances des applications. 

L'AIOps peut contribuer à fournir un volet d'analyse principal et unique dans tous les domaines, ce qui aidera les organisations à garantir une expérience client optimale. AIOps aide à réduire les faux positifs, à établir une corrélation des alertes et à identifier les causes profondes sans que la technologie ait recours à plusieurs outils.

Le volume des alertes devient ingérable.

Avec des milliers d'alertes par mois en moyenne qui doivent être traitées de manière proactive, il n'est pas étonnant que l'IA et le Machine Learning deviennent désormais nécessaires. L'AIOps peut aider à réduire l'impact des problèmes tels que la détection des problèmes, la collaboration entre les équipes et la corrélation des alertes entre tous les outils en réduisant les temps d'arrêt et le temps consacré à l'analyse de ces alertes.

Une analyse prédictive est nécessaire pour offrir une expérience utilisateur supérieure.

Aujourd’hui, chaque entreprise n’est qu’à une expérience utilisateur médiocre d’un client perdu. Compte tenu de cela, l’importance accordée par les entreprises à garantir une expérience utilisateur exceptionnelle n’est pas surprenante. Offrir une expérience utilisateur exceptionnelle grâce à l’analyse prédictive fait partie des résultats commerciaux les plus cruciaux et, à ce titre, l’analyse prédictive est la fonctionnalité AIOps la plus recherchée.

Les énormes bénéfices attendus de l’AIOps

De nombreux professionnels de l'informatique estiment que l'AIOps fournira des informations exploitables pour aider à automatiser et à améliorer les fonctions globales des opérations informatiques. Ils pensent également que l’AIOps augmentera l’efficacité, accélérera la correction, améliorera l’expérience utilisateur et réduira la complexité opérationnelle. Ceci est principalement réalisé grâce aux capacités d'automatisation d'AIOps, notamment l'automatisation de l'analyse des données et des informations prédictives sur l'ensemble de la chaîne d'outils. 

L’avenir des opérations informatiques est l’AIOps.

Les entreprises qui souhaitent survivre et prospérer dans l’économie numérique actuelle doivent envisager d’utiliser l’IA dans leurs opérations informatiques. Face aux défis croissants en matière de surveillance et d’analyse des données, l’AIOps jouera un rôle clé dans la création de nouvelles efficacités pour les équipes d’opérations informatiques. Il est désormais temps d’évaluer et de mettre en œuvre des solutions basées sur l’AIOps qui offrent l’expérience utilisateur supérieure attendue par les clients.

Comment fonctionne l’AIOps et quels sont ses composants ?

Une organisation doit déployer un outil AIOps pour extraire un maximum de valeurs en tant que plate-forme indépendante qui récupère les données de toutes les sources de surveillance informatique. Une telle plateforme doit être alimentée par cinq algorithmes qui automatisent et rationalisent les dimensions critiques de la surveillance des opérations informatiques.

• Sélection des données : Prendre une grande quantité de données hautement redondantes et bruyantes générées par les environnements informatiques modernes et filtrer les éléments de données qui indiquent un problème.
• Identification du modèle : Corréler et trouver des relations entre les éléments de données sélectionnés et les regrouper pour une analyse plus approfondie.
• Inférence: Identifier les principales causes des problèmes récurrents afin que des mesures puissent être prises. 
• Collaboration: Notifier les opérateurs et les équipes concernés et faciliter la coopération entre eux.
• Automation: Automatiser les réponses et les mesures correctives pour rendre les solutions plus précises et plus rapides.

Les solutions AIOps filtrent le bruit et la duplication dans l'ensemble de données et sélectionnent uniquement les données pertinentes. Cela réduit considérablement le nombre d’alertes que l’équipe opérationnelle doit traiter et élimine la duplication du travail. Les informations pertinentes sont ensuite regroupées et corrélées à l'aide de divers critères tels que le texte, l'heure et la topologie. L'AIOPS découvre ensuite des modèles dans les données et en déduit quels éléments de données représentent des causes et quels éléments de données représentent des événements. 

La plateforme envoie les résultats de cette analyse à un environnement de collaboration virtuel où toutes les données pertinentes sont accessibles à toutes les personnes impliquées dans la résolution de l'incident. L'équipe virtuelle peut alors déterminer rapidement des solutions et choisir des réponses automatisées pour résoudre les incidents de manière rapide et précise.

Cas d'utilisation de l'AIOps

Analyse de la cause fondamentale

Avec l'AIOps, la cause profonde d'un problème peut être déterminée et des mesures appropriées peuvent être prises pour le résoudre. En identifiant la cause du problème, l'équipe peut éviter un travail inutile lié au traitement des symptômes du problème plutôt que du problème principal. Par exemple, les plateformes AIOps peuvent suivre la cause des pannes de réseau, les résoudre immédiatement et prendre des mesures de protection pour éviter des problèmes similaires à l'avenir.

Détection d'une anomalie

Les outils AIOps peuvent analyser de grands ensembles de données et découvrir des points de données atypiques. Ces valeurs aberrantes agissent comme des signaux qui identifient et prédisent les événements problématiques, tels que les violations de données, permettant aux entreprises d'éviter des conséquences coûteuses, telles que des amendes réglementaires, des relations publiques négatives et une baisse de confiance des consommateurs.

Suivi des performances

AIOps agit comme un outil de surveillance pour l'infrastructure cloud et les systèmes de stockage. Il rend compte de mesures telles que l'utilisation, la disponibilité et les temps de réponse. Il utilise également la corrélation d'événements pour regrouper les informations, conduisant ainsi à une meilleure consommation d'informations pour les utilisateurs.

Alerte intelligente

AIOps filtre et corrèle les données significatives en incidents, empêchant les tempêtes d'alertes d'effets domino. Par exemple, une panne dans un système déclenche une alerte, impactant un autre système qui déclenche également une alerte.

Correction automatisée

AIOps aide à automatiser la résolution des problèmes connus. Une fois les problèmes identifiés, sur la base des données historiques des problèmes passés, AIOps suggère la meilleure approche pour accélérer la remédiation.

Quelle est la différence entre AIOps et MLOps ?

MLOps	AIOps
Il s'agit d'un ensemble de pratiques pour une meilleure communication et collaboration entre les data scientists et les professionnels des opérations.	Il s'agit de l'application pratique de l'intelligence artificielle pour augmenter, prendre en charge et automatiser les processus informatiques.
Cette discipline combine apprentissage automatique, ingénierie des données et DevOps pour découvrir des moyens plus rapides et plus efficaces de déployer des modèles d'apprentissage automatique.	Il combine big data et machine learning pour automatiser les opérations informatiques.
Grâce à la validation des ensembles de données, à la surveillance des applications, à la reproductibilité et au suivi des expériences, MLOps permet de mettre efficacement les modèles en production et de garantir qu'ils continuent de fonctionner de manière fiable.	Les systèmes AIOps identifient les causes profondes des incidents informatiques, détectent les anomalies et fournissent des solutions de haute qualité qui permettent aux équipes techniques de travailler à une résolution.

Références:

• https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations
• https://www.moogsoft.com/resources/aiops/guide/everything-aiops/
• https://www.redhat.com/en/blog/6-benefits-aiops
• https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-is-aiops
• https://docs.broadcom.com/doc/top-five-reasons-you-need-aiops#:~:text=AIOps%20makes%20complex%20automated%20decisions,before%20they%20become%20an%20issue
• https://www.bizops.com/blog/the-top-five-reasons-you-need-aiops
• https://newrelic.com/blog/best-practices/how-does-aiops-work
• https://www.bmc.com/learn/what-is-aiops.html#accordion-item-2
• https://www.ibm.com/cloud/learn/aiops
• https://www.appdynamics.com/aiops/aiops-use-cases
• https://www.veritone.com/blog/mlops-vs-aiops-important-differences-you-need-to-know/

<!–

->