L'AIOps implique une analyse continue, et non de simples rapports ponctuels.

La demande croissante en matière d'AIOps

Cinq ans se sont écoulés depuis que Gartner a inventé le terme AIOps, qui intègre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et le big data aux opérations informatiques. Gartner définit l'AIOps L’AIOps (ou intelligence artificielle pour les opérations informatiques) est une plateforme logicielle qui « combine le big data et l’apprentissage automatique pour prendre en charge toutes les fonctions principales des opérations informatiques grâce à l’ingestion et à l’analyse évolutives du volume, de la variété et de la vitesse toujours croissants des données générées par l’informatique ». La demande de plateformes logicielles AIOps continue de croître régulièrement, principalement grâce aux organisations et entreprises informatiques complexes. 

Grâce à l'AIOps, les entreprises complexes et distribuées peuvent traiter d'importants volumes de données complexes, souvent réparties dans de multiples silos. Gartner indique que la transformation numérique stimule le marché de l'AIOps, les opérations commerciales devenant de plus en plus complexes. À mesure que les organisations intensifient leurs efforts de transformation numérique, leur capacité à analyser des volumes de données croissants devient à la fois plus cruciale et plus difficile. Les volumes de données atteignent des niveaux dépassant largement plusieurs gigaoctets par minute, dans de multiples domaines, rendant l'analyse manuelle par l'humain quasi impossible. 

Gartner a également prédit récemment que d'ici 2023, Près d'un tiers des grandes entreprises utiliseront des outils d'AIOps pour surveiller leurs applications et leur infrastructure.Les entreprises considèrent l'AIOps comme l'une des solutions informatiques de nouvelle génération incontournables. 

Analyse continue des données – un aspect clé de l'AIOps

Dans son guide sur l'AIOps, Gartner a identifié les éléments suivants : trois éléments clés d'une stratégie AIOps: 

• Observer – comprend la collecte, l'ingestion et le stockage de données provenant de nombreuses sources.
• S'engager – appliquer l'analyse de données, l'analyse des risques et la gestion des connaissances pour découvrir les causes profondes et les tendances 
• Agir – utiliser l’automatisation pour trouver des informations et résoudre les problèmes connus. 

Dans notre récent Webinaire sur la façon dont l'analyse basée sur l'IA peut optimiser les opérations informatiques à haute vélocité« Les informations numériques ne manquent pas. Mais les données seules ne suffisent pas. Des données sans contexte sont totalement inutiles », a observé Troy DuMoulin, vice-président de la recherche et du développement chez Pink Elephant. Grâce à une plateforme AIOps, l’automatisation, l’IA et l’apprentissage automatique sont appliqués aux données, selon les quatre étapes suivantes (illustrées ci-dessous) : 

• Mise en place de l'observation : étape préliminaire à la surveillance continue
• Ingérer, collecter et stocker des données – notamment des données en temps réel provenant de sources multiples
• Interroger et explorer les données pour en extraire des tendances – appliquer l'automatisation et le ML
• Générer des informations prédictives et préventives automatisées : les filtres AIOps traitent les données pertinentes pour effectuer des prédictions et identifier les causes profondes.

Comme l'a ajouté DuMoulin, l'AIOps identifie les opportunités de changement, permet le changement et, à terme, permet la détection proactive et même la prédiction des problèmes. 

L'AIOps offre aux organisations informatiques des informations cruciales basées sur les données, les aidant à accroître la rapidité et l'efficacité de leurs processus et services tout en créant de la valeur. De plus, New Stack note : «Big data et apprentissage automatique Les deux composantes principales de l'AIOps sont l'automatisation, la gestion des performances et la gestion des services. Il est également important de noter que l'AIOps englobe trois disciplines informatiques distinctes : l'automatisation, la gestion des performances et la gestion des services. Les données associées à chacun de ces domaines sont ensuite utilisées par les organisations souhaitant améliorer continuellement leurs opérations. Les entreprises bénéficient ainsi d'informations en continu, favorisant un progrès constant.

L'AIOps amplifie les avantages de DevOps 

Bien que des outils tels que l'IA, le NLP et le ML soient de plus en plus intégrés aux processus informatiques, l'AIOps reste une approche relativement nouvelle qui combine ces techniques pour aider les organisations à réduire leurs coûts et à améliorer la stabilité de leur production. Les solutions AIOps fonctionnent en s'appuyant sur les fondements des opérations agiles et DevOps au sein d'un environnement informatique. Dans le cas de l'AIOps, La suppression des étapes inutiles et des mécanismes de contrôle ne résulte pas seulement de changements dans les processus organisationnels, mais aussi de l'utilisation d'outils qui démystifient la prise de décision tout en automatisant les tâches manuelles et fastidieuses.

La combinaison DevOps et l'AIOps est une tendance émergente cléLes organisations informatiques reconnaissent les avantages que procure la combinaison de ces deux stratégies. Elles peuvent ainsi renforcer et rationaliser la collaboration entre les équipes ITOps et ITOps. DevOps avec la mise en œuvre de l'AIOps. Comme évoqué récemment dans IT Business Edge, « l'intégration de l'AIOps contribuera à rationaliser les six étapes de DevOps — planification, construction, intégration et déploiement, surveillance, exploitation et retour d'information continu — en assurant la surveillance, les tests et la sécurité tout au long de ce cycle de développement. À mesure que l'IA et l'apprentissage automatique continuent de progresser, l'intégration entre l'AIOps et DevOps « La situation devrait se resserrer au cours de l'année à venir. »

Avantages des résultats générés par les analyses AIOps

L'un des principaux avantages de l'AIOps pour les organisations réside dans l'amélioration considérable du suivi des performances et de la prestation de services. Lorsque les outils AIOps sont mis en œuvreLes organisations informatiques ont accès à des informations qui génèrent de nombreux avantages pour la prestation de services informatiques, notamment : 

• Détection et prédiction des problèmes permettant à la gestion des services informatiques (ITSM) de réagir plus rapidement aux incidents.
• Maintenance et réglage proactifs du système permettant de réduire les efforts humains et les erreurs manuelles.
• L'analyse de seuil permet d'obtenir une image plus complète et plus précise du fonctionnement normal d'un système. 

Selon Tech Beacon, L'AIOps accélère la gestion des services informatiques (ITSM). Cette solution « se concentre sur la source la plus probable d'un problème en appliquant une analyse des causes probables. Elle permet d'identifier les problèmes sous-jacents à l'origine des incidents grâce au clustering et à la détection d'anomalies. L'IA, l'apprentissage automatique et l'automatisation peuvent alléger la charge de travail de votre équipe d'assistance en analysant les tendances des tickets d'assistance, les habitudes d'utilisation et les informations relatives aux interactions des utilisateurs. »

Parallèlement, Accenture souligne davantage l'importance de Aspect ML de l'AIOps, notamment face au volume considérable d'alertes que les équipes d'exploitation informatique doivent traiter. « C'est pourquoi le composant d'apprentissage automatique d'une plateforme AIOps est si important », a souligné Accenture dans un article récent. « L'apprentissage automatique peut créer des groupes d'alertes contenant des alertes connexes basées sur l'historique des données. Ainsi, au lieu de voir des symptômes isolés, les professionnels de l'exploitation informatique perçoivent un problème sous-jacent unique, accompagné de la liste des symptômes associés. »

Changement culturel nécessaire pour l'AIOps  

Tout comme le parcours d'une organisation vers DevOpsLa mise en œuvre de l'AIOps exige également un changement culturel profond. Nous avons récemment expliqué pourquoi. réussi DevOps adoption Cela exige un changement de mentalité, de culture et de processus. Nous avons constaté que l'accent mis sur la transformation culturelle à l'échelle de l'organisation est crucial. Cela est tout aussi vrai pour la réussite de l'adoption de l'AIOps. Dans le cas de l'AIOps, le changement culturel doit s'étendre aux départements autres que les opérations informatiques. Afin de créer les conditions propices au succès de l'AIOps, les parties prenantes doivent être impliquées dans le processus.

Dans un article abordant certains idées fausses concernant l'adoption de l'AIOpsSelon le projet Enterprisers, « un changement de culture nécessite des champions, des sponsors et des modèles au sein d'une organisation… Vous serez peut-être surpris de ce que vous pouvez accomplir avec un petit groupe d'ingénieurs ouverts d'esprit, de professionnels des opérations et une plateforme et une infrastructure opérationnelle de pointe. »
Conclusion: 
Il est impossible pour les humains de traiter l'ensemble des données générées par les organisations informatiques complexes et distribuées d'aujourd'hui. Les organisations souffrent lorsqu'elles stagnent et ne se concentrent pas sur l'amélioration continue. 

Grâce à l'AIOps, les organisations informatiques peuvent optimiser l'utilisation de leurs données et tenir leurs responsables informatiques informés. L'utilisation d'outils AIOps aux fonctionnalités étendues leur permet d'exploiter leurs données pour prendre des décisions plus éclairées, améliorer la prestation de services, la gestion des services informatiques (ITSM) et, en fin de compte, apporter davantage de valeur à leurs clients. L'AIOps aide les organisations informatiques à réduire les incidents, à accélérer leur ITSM et à atteindre leurs objectifs d'innovation et d'adaptabilité constantes dans des environnements commerciaux en perpétuelle évolution. 

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