Tout ce que vous devez savoir sur les AIOps

Dans le domaine de l’informatique, l’AIOps est l’acronyme anglais de « Artificial Intelligence Operations Systems », ce qui signifie en français : « Intelligence Artificielle pour les Opérations informatiques ». L’entreprise Gartner est la première à énoncer le concept technique en 2017. L’idée proposée est de simplifier et d’automatiser les opérations des services informatiques en utilisant l’ensemble de l’historique de traces des systèmes à travers des applications de machine learning et l’Intelligence Artificielle afin de réduire significativement le bruit des alertes, enrichir les incidents avec du contexte et fournir en temps réel des informations aux équipes IT. Cette publication a pour vocation a présenté les principaux concepts liés à l’AIops.

• Pourquoi l’IA améliore les opérations humaines
• Comment intégrer AIops avec les outils actuels
• Quels sont las avantages des AIops
• Fonctionnalités clés des AIops
• Quid de l’utilisation des AIops

Qu’est-ce que l’AIOps?

AIOps est l’application de l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques. C’est l’avenir des ITOps , combinant l’intelligence algorithmique et humaine pour fournir une visibilité complète sur l’état et les performances des systèmes informatiques sur lesquels les entreprises s’appuient.

Une transformation numérique réussie repose sur les AIOps pour permettre aux services informatiques de fonctionner à la vitesse requise par les entreprises modernes.

Une plateforme d’IA pour la prochaine décennie de l’informatique

Vous ne pouvez pas gérer le paysage informatique dynamique et en constante évolution avec les outils d’hier.

L’évolution continue des modèles d’infrastructure informatique – passant de systèmes physiques statiques et prévisibles à des ressources définies par logiciel qui changent et se reconfigurent à la volée – exige une technologie et des processus tout aussi dynamiques pour sa gestion.

À mesure que les infrastructures de réseau évoluent, les anciens systèmes basés sur des modèles demandent de plus en plus d’efforts pour être maintenus, tout en restant de plus en plus en retard.

AIOps utilise l’apprentissage automatique et la science des données pour donner aux équipes des opérations informatiques une compréhension en temps réel de tous les problèmes affectant la disponibilité ou les performances des systèmes dont ils ont la charge. Gartner a défini le terme pour la première fois en 2016, en le positionnant à l’intersection de la surveillance, du service desk et de l’automatisation.

Comment fonctionne AIOps?

AIOps fonctionne avec les sources de données existantes, notamment la surveillance informatique traditionnelle, les événements de journal, les anomalies de performances des applications et du réseau, etc. Toutes les données de ces systèmes sources sont traitées par un modèle mathématique capable d’identifier automatiquement les événements significatifs, sans nécessiter de pré-filtrage manuel laborieux. Une deuxième couche d’algorithmes analyse ces événements pour identifier des grappes d’événements connexes qui sont tous des symptômes du même problème sous-jacent.

Ce filtrage algorithmique réduit massivement le niveau de bruit que les équipes des opérations informatiques devraient autrement gérer, et évite également la duplication du travail qui peut se produire lorsque des tickets redondants sont acheminés vers différentes équipes. Au lieu de cela, les équipes virtuelles peuvent être assemblées à la volée, permettant à différents spécialistes de « fourmiller » autour d’un problème qui dépasse les frontières technologiques ou organisationnelles. Les systèmes de billetterie et de gestion des incidents existants peuvent tirer parti des capacités d’AIOps, en s’intégrant directement aux processus existants.

AIOps améliore également l’automatisation, en permettant de déclencher des workflows avec ou sans intervention humaine. Les fonctionnalités de ChatOps rendent les fonctionnalités d’automatisation et d’orchestration existantes disponibles en tant que partie intégrante du processus de diagnostic et de correction collaboratif normal. Au fur et à mesure que les systèmes d’apprentissage automatique deviennent de plus en plus précis et fiables, il devient possible de déclencher des actions routinières et bien comprises sans intervention humaine, résolvant potentiellement les problèmes avant que les utilisateurs ne soient impactés ou même conscients de tout problème.

Comment l’IA aide-t-elle les opérateurs humains ?

Le rythme et le volume du changement exigent l’automatisation des tâches de routine, afin de préserver une intelligence humaine précieuse pour les activités moins fréquentes, imprévisibles et de grande valeur. AIOps combine l’automatisation des activités tactiques avec une surveillance stratégique par des utilisateurs experts, au lieu de perdre le temps et l’expertise d’un personnel qualifié des opérations informatiques pour « garder les lumières allumées ».

L ‘ «AI » dans AIOps ne signifie pas que les opérateurs humains seront remplacés par des systèmes automatisés. Au lieu de cela, les humains et les machines fonctionnent ensemble, avec des algorithmes augmentant les capacités humaines et leur permettant de se concentrer sur ce qui est significatif.

Comment intégrer AIOps avec vos outils actuels

AIOps s’intègre aux outils et processus existants, rassemblant des informations, des informations et des capacités qui étaient auparavant verrouillées dans des îles déconnectées. Les entreprises utilisent plusieurs outils de surveillance différents à différents endroits et à différentes fins. Chacun est précieux pour une équipe ou une fonction spécifique, mais cette valeur n’est pas facilement accessible aux autres parties intéressées. Au lieu d’engager des initiatives laborieuses de rationalisation des outils qui tentent de transformer les besoins individuels en solutions universelles, AIOps permet aux outils individuels de prospérer en offrant une visibilité partagée transparente sur tous les outils, équipes et domaines.

De la même manière, AIOps améliore et active l’ITSM en garantissant que seuls des incidents réels et exploitables sont créés et en évitant les doublons. Il n’est pas nécessaire de rejeter l’expérience intégrée dans les processus ITIL de chaque organisation. Au lieu de cela, AIOps résout et supprime bon nombre des frustrations que les utilisateurs éprouvent avec ITSM, en raison de la nature intrinsèquement séquentielle d’ITIL.

Enfin, AIOps intègre également l’automatisation, intégrant l’orchestration et les livres d’exécution et les mettant directement à la disposition des opérateurs en tant qu’automatisation partielle ou complète. Les organisations informatiques ont généralement développé de grandes bibliothèques de solutions automatisées au fil des ans, mais doivent s’assurer qu’elles ne sont déclenchées que par les conditions appropriées. AIOps garantit que c’est le cas, minimisant les risques et maximisant la valeur des investissements existants dans l’automatisation.

Quels sont les avantages des AIOps?

Le principal avantage de l’adoption d’AIOps est qu’elle permet aux opérations informatiques de fonctionner avec le niveau de vitesse et d’agilité que les utilisateurs finaux attendent et exigent. La dépendance à l’égard de processus fragiles basés sur des modèles, une spécialisation croissante dans les silos déconnectés et, surtout, une activité manuelle répétitive excessive, ont rendu difficile pour les opérations informatiques de suivre le rythme et le volume sans cesse croissants des demandes de leur temps.

• AIOps supprime le bruit et les distractions, permettant aux spécialistes informatiques occupés de se concentrer sur ce qui est important et de ne pas être distraits par des alertes non pertinentes.
• En corrélant les informations entre plusieurs sources de données, AIOps élimine les silos et fournit une vision holistique à travers tout l’environnement informatique – calcul, réseau et stockage, physique, virtuel et cloud.
• Une collaboration sans friction entre différents spécialistes et propriétaires de services accélère les temps de diagnostic et de résolution, minimisant les perturbations pour les utilisateurs finaux.
• L’apprentissage automatique avancé capture des informations utiles en arrière-plan et les rend disponibles en contexte pour améliorer encore la gestion des situations futures.

Ce que vous devez savoir sur l’IA et l’apprentissage automatique

L’IA dans AIOps n’est pas une intelligence générale. Au lieu de cela, un ensemble d’algorithmes spécialisés sont étroitement concentrés sur des tâches spécifiques. Différents algorithmes peuvent détecter des alertes importantes dans un flux d’événements bruyant, identifier les corrélations entre les alertes de différentes sources, rassembler la bonne équipe de spécialistes humains pour diagnostiquer et résoudre une situation, proposer des causes profondes probables et des solutions possibles en fonction des expériences passées, et apprendre de rétroaction afin de s’améliorer continuellement dans le temps

Le regroupement et la corrélation est l’étape la plus complexe et cruciale, nécessitant plusieurs approches différentes. Une combinaison de correspondance de modèle historique et d’identification en temps réel aide les équipes des opérations informatiques à identifier à la fois les problèmes récurrents et les nouveaux problèmes nets. Les événements de surveillance bruts peuvent être enrichis par référence à une source de données externe, le cas échéant ; cet enrichissement permet de fournir une meilleure corrélation, ainsi que des informations sur l’impact du service.

Fonctionnalités clés d’AIOps

Le Guide du marché de Gartner pour les plates-formes AIOps répertorie onze exigences clés pour les plates-formes AIOps. Pour être vraiment utile, une plate-forme AIOps doit avoir de solides capacités dans tous ces domaines. Les outils à usage unique ne seront utiles que pour des cas d’utilisation très étroitement définis.

• Stocké : ingestion et indexation des données historiques
• Streaming : capture, normalisation et analyse de données en temps réel
• Journaux : capture et préparation de données texte à partir de fichiers journaux générés par des logiciels ou du matériel
• Métriques : données auxquelles des séries chronologiques et des opérations mathématiques plus générales peuvent être immédiatement appliquées
• Wire Data : données par paquets, y compris les informations de protocole et de flux, capturées et mises à disposition pour accès et analyse
• Données de texte de document : ingestion, analyse et indexation syntaxique et sémantique de documents lisibles par l’homme
• Détection et détection automatisées de modèles : la capacité d’identifier des modèles mathématiques ou structurels dans des flux de données qui décrivent des corrélations, qui peuvent ensuite être utilisés pour identifier de futurs incidents
• Détection d’anomalies : utilisation de modèles pour déterminer d’abord ce qui constitue un comportement normal du système, puis pour identifier les écarts par rapport à ce comportement normal du système
• Analyse des causes : détermination des causes profondes, utilisant la découverte automatisée des modèles pour isoler les véritables relations causales et guider l’intervention de l’opérateur
• Sur site : les capacités définies ci-dessus peuvent être fournies dans les locaux des clients, sans avoir besoin d’accéder à des composants distants
• Cloud : les capacités définies ci-dessus peuvent être fournies dans le cloud, sans nécessiter l’installation sur site de composants

Seules les solutions capables d’ingérer tous ces types de données, d’appliquer ces différents types d’analyses et d’être déployées selon les exigences des clients, sont considérées comme satisfaisant à toutes les exigences de Gartner pour les plates-formes AIOps.

Qui utilise AIOps?

Grandes entreprises complexes dépendantes des TI pour faire des affaires

Les entreprises dotées d’environnements informatiques étendus, couvrant plusieurs types de technologies, sont déjà confrontées à des problèmes de complexité et d’échelle. Lorsque ceux-ci sont aggravés par un modèle d’entreprise qui dépend fortement de l’informatique, les AIOps peuvent faire une énorme différence pour le succès de l’entreprise. Bien que ces organisations puissent appartenir à de nombreux secteurs différents, elles partagent une échelle commune et un taux de changement rapide et accéléré, car le besoin d’agilité commerciale crée à son tour une demande croissante d’agilité informatique.

Équipes DevOps

Les entreprises qui adoptent ou ont déjà adopté un modèle DevOps peuvent avoir du mal à maintenir l’alignement entre les différents rôles impliqués. L’intégration directe des systèmes Dev et Ops dans un modèle AIOps global atténue une grande partie de la friction qui peut se produire à cette interface. En garantissant que les équipes de développement ont une meilleure compréhension de l’état de l’environnement, et en retour que les opérations ont une visibilité complète du moment et de la façon dont les développeurs apportent des modifications et des déploiements en production, cette vue holistique garantit la réussite du projet global et la réalisation de ses objectifs d’agilité et de réactivité accrues.

Cloud computing

Le passage au cloud computing peut poser ses propres défis, en particulier à grande échelle, où il peut ne pas être possible (ou souhaitable) de déplacer l’informatique en gros vers le cloud. Ces modèles hybrides, intégrant diverses formes de fourniture d’infrastructures informatiques, peuvent être difficiles à utiliser. En offrant une vue globale sur tous les types d’infrastructure et en aidant les opérateurs à comprendre les relations qui changent trop rapidement pour être documentées, AIOps élimine une grande partie du risque lié au fonctionnement d’une plateforme cloud hybride.

Transformation numérique

Les initiatives de transformation numérique peuvent être définies de nombreuses manières différentes, mais un facteur commun est l’exigence de plus de vitesse et d’agilité. Il s’agit d’une exigence métier, mais l’informatique doit être en mesure de fonctionner à la vitesse requise par l’entreprise si elle ne doit pas devenir un goulot d’étranglement, empêchant la réalisation des objectifs plus larges. AIOps élimine une grande partie des frictions qui pourraient autrement empêcher le service informatique de fournir le niveau de support informatique requis par les projets de transformation numérique réussis.

Où les AIOps s’intègrent-ils dans l’environnement informatique moderne?

Lorsque vous regardez AIOps pour la première fois, il n’est pas immédiatement évident de savoir comment il s’intègre dans les catégories d’outils existantes. La raison en est que AIOps ne remplace pas les outils de surveillance, de gestion des journaux, de service desk ou d’orchestration existants. Au lieu de cela, il se trouve à l’intersection de ces différents domaines, consommant et intégrant des informations sur chacun d’entre eux et fournissant une sortie utile pour garantir qu’une image synchronisée est disponible à partir de chaque outil.

Ces outils ont chacun une valeur en soi, mais il peut être difficile d’accéder à la bonne information au bon moment, tant qu’ils restent déconnectés. La logique d’intégration codée en dur a du mal à suivre le rythme du changement des environnements informatiques modernes. AIOps fournit une approche beaucoup plus flexible pour assembler toutes ces différentes vues partielles en une seule compréhension complète de ce qui est réellement