AIOps apporte la puissance de l’apprentissage machine et de la science des données aux opérations informatiques modernes.
Au fur et à mesure que le matériel et les logiciels deviennent plus puissants, ils deviennent également plus complexes, ce qui crée une demande accrue pour les services informatiques chargés de les gérer. Et avec chaque nouvelle avancée et capacité, la complexité de l’outil augmente. Jusqu’à tout récemment, les équipes responsables des opérations informatiques n’avaient que peu d’options pour faire face à la complexité croissante des technologies vitales – l’embauche de nouveaux talents en science des données informatiques et l’augmentation du personnel du département étant la solution la plus évidente, voire la plus rentable.
Cependant, certaines avancées permettent réellement de soulager les opérations informatiques (ITOps). Prenons l’exemple des technologies émergentes de l’intelligence artificielle pour les opérations (AIOps).
L’AIOps est une combinaison des termes intelligence artificielle (IA) et opérations (Ops). Plus précisément, elle représente la fusion de l’IA et des ITOps, faisant référence à des plateformes technologiques multicouches qui appliquent l’apprentissage machine, l’analyse et la science des données pour déterminer et résoudre automatiquement les problèmes opérationnels informatiques.
Le terme AIOps a été utilisé pour la première fois par Gartner en 2016 et est né du passage de la transformation numérique d’une informatique centralisée à des opérations en tout lieu, avec des charges de travail dans le nuage et sur site dans le monde entier. Le rythme de l’innovation s’est accéléré, tout comme la complexité des technologies. Cette situation a mis à rude épreuve les opérations informatiques, qui devaient désormais gérer et assurer la maintenance d’une série de nouveaux systèmes et d’appareils.
L’AIOps a introduit un nouveau modèle de gestion des opérations informatiques. L’apprentissage machine a révolutionné les entreprises modernes. En fait, selon The Global CIO Point of View, près de neuf DSI sur dix utilisent déjà cette technologie ou prévoient de l’adopter prochainement.
Pour mieux comprendre la capacité et la responsabilité des AIOps, examinons leurs principaux éléments. Il s’agit notamment des éléments suivants :
- Nombreuses données informatiques
L’une des principales missions de l’AIOps est de briser les silos de données. Pour ce faire, elle agrège diverses données provenant de la gestion des services informatiques et gestion des opérations informatiques. Cela permet de déterminer plus rapidement les causes premières et de favoriser l’automatisation. - Données volumineuses agrégées
Les données volumineuses sont le cœur de toute plateforme AIOps. En décloisonnant les silos et en libérant les données disponibles, les AIOps peuvent alors utiliser des analyses avancées, à la fois avec les données existantes et stockées ainsi qu’avec les données évoluant en temps réel. - Apprentissage machine
Avec une telle quantité de données à analyser, les AIOps dépendent de capacités d’apprentissage machine avancées qui dépassent de loin les capacités humaines manuelles. En automatisant les analyses et en découvrant des connexions et des informations, AIOps évolue avec une rapidité et une précision impossibles à atteindre autrement. - Observation
Le processus AIOps dépend fortement de la capacité de la plateforme à observer les données et leur comportement. Grâce à la détection de données, AIOps collecte des données provenant de différents domaines et sources informatiques, y compris potentiellement des conteneurs, des environnements en nuage ou virtualisés, ou même des infrastructures existantes. Les données doivent être collectées aussi près que possible du temps réel, afin de fournir les fondements les plus récents. - Engagement
Les plateformes AIOps assurent la configuration, la coordination et la gestion des systèmes informatiques et des logiciels dans de multiples domaines informatiques, y compris la gestion des services informatiques (GSTI). Les analyses AIOps permettent d’accroître la fiabilité et la pertinence des données en intégrant des informations sur l’environnement et en faisant de l’automatisation une réalité. - Action
L’objectif final de l’AIOps est de créer un système dans lequel les fonctions sont entièrement automatisées, ce qui permet de fermer les boucles et de libérer entièrement les équipes d’opérations informatiques pour qu’elles puissent se consacrer à d’autres tâches. La réalité est que l’AIOps est encore en développement et que certaines équipes sont réticentes à adopter pleinement ses possibilités. Cela dit, AIOps est capable de gérer des tâches simples comme des tâches complexes. De nombreuses organisations se sentent de plus en plus à l’aise avec les plateformes AIOps pour assumer des responsabilités plus importantes.
AIOps fonctionne au mieux lorsqu’il est déployé de manière indépendante pour recueillir et analyser les données provenant de toutes les sources de surveillance informatique disponibles, fournissant ainsi un système d’engagement centralisé. Pour ce faire, il suit essentiellement le même processus que celui utilisé par la fonction cognitive humaine. Les cinq algorithmes clés en jeu sont les suivants :
En passant au peigne fin la quantité colossale de données informatiques disponibles, en les évaluant et en identifiant les éléments de données pertinents, les AIOps doivent être en mesure de localiser les « aiguilles » importantes cachées dans les « bottes de foin » de données de la taille d’un téraoctet, en fonction des mesures de sélection et de hiérarchisation prédéterminés.
AIOps examine les données pertinentes à la loupe, en repérant les corrélations entre les éléments de données et en les regroupant de manière à pouvoir les analyser plus en détail.
L’analyse approfondie permet aux plateformes AIOps d’identifier clairement les causes premières des problèmes, des événements et des tendances, ce qui permet d’obtenir des informations claires pour aider à prendre des mesures.
Les AIOps doivent également fonctionner comme une plateforme de collaboration, en avertissant les équipes et les personnes concernées, en leur fournissant des informations pertinentes et en facilitant une collaboration efficace malgré la distance éventuelle entre les opérateurs.
Enfin, AIOps est conçu pour répondre automatiquement aux problèmes et y remédier directement, ce qui augmente considérablement la rapidité et la précision des opérations informatiques.
Comme nous l’avons vu précédemment, l’augmentation de la complexité technologique est l’un des moteurs de l’évolution vers les AIOps. Voici quelques tendances et demandes spécifiques à l’origine de cette évolution :
- Extension des environnements informatiques
Les nouveaux environnements informatiques dynamiques ont largement dépassé les capacités de surveillance manuelle et humaine. - Augmentation exponentielle des volumes de données ITOps
L’introduction d’API, d’applications mobiles, d’appareils IOT et d’utilisateurs de machines crée un afflux de données précieuses. L’apprentissage machine et l’IA sont les seules options pour une analyse et une production de rapports efficaces. - Besoin croissant d’une résolution plus rapide des problèmes d’infrastructure
La technologie est devenue un facteur central dans tous les secteurs d’activité. Lorsque des incidents informatiques surviennent, chaque seconde nécessaire à la détermination et à la résolution du problème représente un risque pour la réputation et les résultats de l’organisation. - Plus de puissance informatique se déplaçant vers le bord du réseau
Les réseaux se décentralisent grâce à l’introduction de l’informatique en nuage et des services de tiers, créant un écosystème informatique où une part croissante du budget et de la puissance de calcul se trouve en marge. - Influence grandissante des développeurs, mais pas la responsabilité
À mesure que les applications deviennent plus centrées, les développeurs jouent un rôle plus actif dans la surveillance et dans d’autres domaines. Mais au fond, la responsabilité de l’informatique repose toujours sur l’informatique. Cela signifie qu’au fur et à mesure que les technologies progressent, les opérations informatiques doivent non seulement faire face à une complexité accrue, mais aussi à une responsabilité plus importante.
Une approche efficace de l’AIOps doit comporter trois phases.
- Prévoir les problèmes avant qu’ils ne surviennent
- Prévenir l’incidence sur les utilisateurs finaux
- Remédiation et résolution automatisées
Selon une étude d’Accenture, les fonctions de soutien à la clientèle de première ligne passent jusqu’à 12 % de leur temps à gérer des tickets et 43 % des répondants du centre de services informatiques sont accablés par le fait d’avoir à choisir parmi plus de 100 groupes d’affectation. En clair, il y a trop de données et d’informations pour que les départements informatiques et de services modernes puissent les traiter efficacement. L’AIOps contribue à alléger ce fardeau.
Nous abordons ici plusieurs avantages clés de l’utilisation d’une plateforme AIOps :
L’AIOps associe l’automatisation intelligente aux données volumineuses, ce qui permet de découvrir des connexions cachées et des relations de données occasionnelles entre les services, les opérations et les ressources, et de fournir des informations exploitables. Le résultat évident est une plus grande facilité d’utilisation de vos données et une meilleur performance de vos activités d’analyse de données.
L’AIOps est une alternative rentable à l’embauche d’une armée d’informaticiens et de scientifiques de données. En outre, elle permet de réduire considérablement le temps et l’attention que les équipes chargées des opérations informatiques consacrent aux tâches de routine et aux alertes potentiellement sans importance. Cela permet d’accroître l’efficacité et de réduire les coûts généraux. Enfin, l’AIOps contribue à protéger les entreprises contre les interruptions de service qui peuvent être coûteuses.
L’AIOps est à la fois rapide et précise, diminue les taux d’erreur tout en réduisant le temps de résolution des problèmes ayant une incidence sur le service. Parallèlement, en décloisonnant les données, l’AIOps offre une vue unique et contextualisée de l’ensemble de l’environnement informatique. La surveillance proactive des performances et l’analyse des données d’AIOps permettent une prise de décision plus rapide et plus efficace.
Les employés sont plus heureux lorsqu’ils disposent des bons outils pour faire leur travail efficacement. AIOps automatise une série de tâches importantes, bien que répétitives et chronophages, en augmentant la productivité des employés et en améliorant leur expérience.
De nombreuses plateformes AIOps sont disponibles, et chacune comprend son propre ensemble d’outils associé. Plutôt que d’énumérer chaque outil ici, nous nous concentrerons sur deux capacités essentielles : Analyse de l’apprentissage machine et aperçu de l’AIOps.
Avec une solide compréhension des données, notamment les journaux, les mesures, la détection, le mappage et plus encore, vous pouvez élaborer les bonnes bases pour l’AIOps, puis utiliser les connaissances de l’AIOps au profit de votre entreprise. Les tableaux de bord d’affichage, l’automatisation, les outils DevOps et les interfaces AIOps fonctionnent tous conjointement afin de fournir un aperçu approfondi de vos opérations.
En automatisant la construction de modèles analytiques, les organisations peuvent utiliser l’apprentissage machine pour créer des systèmes intelligents capables d’apprendre à partir de données, de déterminer des modèles pertinents et de prendre des mesures avec un minimum d’intervention humaine. Intégrant la collecte de données avancées, l’ETL, les sources de données multiples, les flux, les agents virtuels, les applications en temps réel, et autres, l’analyse de l’apprentissage machine s’appuie sur les fondements fournis par les perspectives AIOps, puis transforme ces perspectives en conclusions fiables et exploitables.
AIOps est une plateforme conçue pour collecter et analyser intelligemment les données opérationnelles informatiques. Mais à partir de ces deux tâches principales, AIOps devient un actif inestimable pour toute une série d’actions et de solutions. Voici neuf cas d’utilisation populaires d’AIOps :
AIOps a la capacité de traiter et d’analyser rapidement les alertes d’incidents, en produisant des solutions avant que les incidents ne deviennent incontrôlables.
En analysant régulièrement les données et en les comparant aux tendances historiques, AIOps est en mesure de déterminer les données aberrantes qui peuvent être révélatrices de problèmes potentiels.
Outre l’identification précoce des problèmes, les capacités de collecte et d’analyse des données d’AIOps sont en mesure d’utiliser l’apprentissage machine pour les tendances des données actuelles et historiques, créant ainsi des prévisions très précises des résultats futurs.
Les AIOps peuvent également jouer un rôle déterminant dans l’analyse des causes profondes, en corrélant des millions de points de données, en fournissant le contexte de l’utilisateur et de l’entreprise, faire le suivi des modèles d’événements, et plus encore, pour établir des diagnostics précis des causes potentielles des problèmes.
Les capacités d’analyse des causes profondes d’AIOps profitent non seulement aux entreprises, mais aussi aux clients. Les agents de soutien sont en mesure de déterminer et de résoudre les problèmes plus rapidement, offrant ainsi une meilleure expérience aux clients. En même temps, les services informatiques peuvent gérer plus de tickets avec une plus grande précision.
Avec les données et les directives adéquates, les AIOps peuvent être configurés pour traiter automatiquement les problèmes au fur et à mesure qu’ils se présentent. L’automatisation de la réponse à un incident de sécurité permet une identification, un diagnostic et une correction très précis, beaucoup plus rapidement qu’avec des opérateurs humains.
En supprimant efficacement le fardeau des nouvelles technologies et des complexités de l’ITOps, AIOps permet une transformation numérique sans restriction. Les entreprises peuvent bénéficier de la flexibilité nécessaire pour adopter de nouvelles avancées afin d’atteindre leurs objectifs stratégiques, sans avoir à se soucier de la capacité de l’informatique à gérer l’augmentation de la charge de travail.
AIOPs offre une visibilité claire sur les interdépendances changeantes de l’adoption et de la migration vers le nuage. Cela réduit considérablement les risques opérationnels liés à une telle transition.
Enfin, en fournissant une automatisation efficace et une visibilité claire des données, AIOps permet à l’informatique de mieux soutenir l’infrastructure DevOps.
Le lancement d’AIOps est une tâche qui nécessitera une approche unique en fonction de votre organisation, de ses capacités et de ses besoins. Cependant, il existe quelques étapes de base qui sont généralement communes aux différentes entreprises.
En fonction de votre organisation, il se peut que vous rencontriez des résistances lors de la promotion d’une approche AIOps. Les obstacles courants à l’adoption peuvent être les suivants :
- absence d’une équipe de scientifiques de données
- manque de compétences pertinentes
- données insuffisantes ou de mauvaise qualité
- pas de moyen intégré d’agir sur les aperçus
Heureusement, les fournisseurs AIOps les plus efficaces éliminent ces problèmes. ServiceNow fournit de solides services de science des données, complétant les compétences existantes avec des outils faciles à utiliser et proposant des étapes précieuses. Avec ServiceNow, vous n’avez pas besoin d’embaucher des scientifiques de données et vous n’avez pas à vous soucier des problèmes qui empêchent l’adoption réussie de AIOps.
Aidez à promouvoir l’adhésion de la direction et des responsables en créant un dossier d’entreprise pour AIOps. Déterminez les domaines de vos opérations informatiques qui pourraient être améliorés, et partagez la façon dont AIOps offre des solutions fiables et efficaces.
Le choix d’une plateforme AIOps nécessite une connaissance approfondie de votre activité et une recherche approfondie des options disponibles. Sachez qu’il existe de nombreuses solutions disponibles; assurez-vous de visionner les démonstrations et lire des avis pertinents avant de faire votre choix.
Une fois que vous avez choisi votre solution AIOps préférée, la création d’un plan de déploiement détaillé vous permettra de vous assurer que vous effectuez la transition au bon rythme, sans perdre de temps ni d’autres ressources.
N’oubliez pas que ce qui intéresse le plus vos employés, c’est de savoir en quoi cette nouvelle approche leur sera bénéfique. Démontrez comment un libre-service intelligent et prédictif peut offrir un soutien prédictif, en détournant les cas des agents, et comment l’automatisation contribuera à éliminer les tâches répétitives qui prennent du temps.
Le rythme de la transformation numérique s’accélère et ne montre aucun signe de ralentissement de sitôt. Cette croissance s’accompagne d’une augmentation de la demande d’opérations informatiques résilientes, précises et opportunes. Gestion des opérations informatiques de ServiceNow (ITOM) fournit la solution.
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