Accélérez le rythme et réduisez les risques grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique.

Les entreprises ont adopté des approches agiles et axées sur les données qui s'intègrent à leurs transformations numériques, mais il y a toujours une marge de progression. D'où la nécessité d'une meilleure intégration de l'IA et du ML au sein de leurs processus. DevOps procédés.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (AA) se sont révélés utiles pour apporter de nouvelles possibilités aux DevOpsCette technologie en constante évolution permet DevOps L'IA permet de gérer et de suivre facilement le cycle de vie des logiciels tout en simplifiant les flux de travail et la collaboration. Elle s'avère extrêmement utile lorsqu'une grande quantité de données est générée ou soumise à un processus répétitif. L'apprentissage automatique permet alors d'identifier les caractéristiques intrinsèques qui relient ces données.

À mesure que les organisations se développent et poursuivent leur transformation numérique, elles optimisent l'exploitation des données collectées et des analyses, ce qui génère de la valeur ajoutée pour l'entreprise et ses clients. Au fil des ans, les entreprises ont adopté des approches agiles et axées sur les données qui s'intègrent à leurs transformations numériques, mais des améliorations sont toujours possibles. D'où la nécessité d'une meilleure intégration de l'IA et du ML au sein de leurs processus. DevOps procédés.

Tendances en matière de livraison de logiciels d'entreprise

Malgré les progrès considérables réalisés en matière de changement et DevOps En matière de gestion, les tendances évoluent constamment dans le secteur de la distribution de logiciels d'entreprise.

Des sociétés de recherche et de conseil en technologies telles que Gartner et Forrester ont identifié certaines de ces tendances clés à venir :

• Gartner : Unifier DevOps outils dans les plateformes
• Forrester : Utiliser les données pour améliorer les résultats commerciaux

Gartner a constaté que, dans la plupart des environnements actuels, une multitude d'outils sont utilisés tout au long du processus. DevOps Le cycle de vie des produits et services évolue. De ce fait, les organisations tendent à abandonner leurs chaînes d'outils disparates au profit de plateformes intégrées de gestion de la chaîne de valeur. Actuellement, seulement 10 % environ des organisations utilisent des plateformes intégrées, mais Gartner prévoit que ce chiffre atteindra 40 % d'ici 2023. La migration vers une telle plateforme permet de résoudre de nombreux problèmes, notamment en améliorant la visibilité de bout en bout et en évitant les complications liées à l'intégration.

Forrester prévoit que l'adoption d'une cartographie de la chaîne de valeur intégrée permettra de réunir les responsables opérationnels et les responsables du développement afin d'identifier les résultats escomptés. Bien que de nombreuses organisations aient adopté les méthodes agiles et/ou DevOpsOn observe un phénomène où les entreprises peinent encore à obtenir les résultats positifs escomptés de ces pratiques. En définitive, il existe un décalage entre les résultats mis en production et la valeur créée.

La gestion du changement est confrontée à de nouveaux défis.

Voici quelques-uns des défis les plus courants auxquels les organisations sont confrontées :

• Amélioration de la productivité : Comment pouvons-nous inciter les équipes du CAB à se concentrer sur les changements risqués ?
• Atteindre un niveau de fiabilité élevé : Quelles actions permettront d'atténuer le risque d'une interruption de service liée à un changement ?
• Automatisation des opérations informatiques : Quelles modifications à faible risque peuvent être approuvées et déployées automatiquement ?
• Accélérer l'innovation : Comment le risque lié au changement freine-t-il la capacité d'accroître la fréquence des changements ?
• Amélioration de l'expérience client: Comment identifier les problèmes liés au changement avant que les clients ne les découvrent ?

Pour relever ces défis, il est essentiel d'exploiter la mine d'informations souvent latente au sein de la plupart des entreprises. Nombre d'entre elles disposent d'immenses quantités de données, mais malheureusement, la majorité ne les utilise pas de manière pertinente, d'où la nécessité de l'IA et de l'apprentissage automatique.

Approche du changement et du risque

Comment les organisations peuvent-elles s'améliorer ? L'évaluation des risques liés à la gestion du changement permet de prédire la probabilité d'échec d'un changement donné. Les solutions de prédiction des échecs de changement utilisent l'IA pour analyser des dizaines de points de données concernant l'historique des changements survenus dans le système de gestion des services de votre entreprise, ainsi que diverses autres sources. Elles peuvent ainsi identifier non seulement les principaux facteurs de risque, mais aussi les changements présentant la plus forte probabilité d'échec.

L'évaluation des risques liés aux changements commence par le changement lui-même. Le système de gestion des services informatiques (ITSM) fournit de nombreuses informations précieuses concernant le groupe d'attribution des changements. Vos équipes peuvent ainsi obtenir des réponses aux questions relatives au développement, au déploiement et à l'expérience client, telles que :

• Combien de temps a nécessité le développement et les tests de cette modification ?
• Quelle quantité de code a été modifiée ?
• Comment le changement a-t-il été intégré ?
• Combien de bogues ont été identifiés ?

La couche d'orchestration des mises en production peut extraire toutes les données collectées par les algorithmes de machine learning et les intégrer dans un processus unifié et traçable. Face à une telle quantité d'informations inexploitées dans vos outils, il est essentiel de les utiliser correctement pour en tirer le meilleur parti. DevOps et les systèmes de gestion du changement.

Utiliser l'outil de prédiction des défaillances de changement approprié

Une fois les facteurs de risque établis, Digital.ai La prédiction des risques liés aux changements utilise l'IA pour surveiller les changements planifiés et leur attribuer une probabilité d'échec en fonction des valeurs des facteurs de risque. Vos équipes peuvent ainsi consulter les changements planifiés et le risque d'échec associé, par date et par changement. Pour chaque changement, elles peuvent évaluer et comprendre les facteurs de risque spécifiques indiquant une forte probabilité d'échec.

L'algorithme d'apprentissage automatique permet de prédire une multitude de changements. Chaque algorithme étant unique, l'IA crée un ensemble spécifique de règles et de calculs pour anticiper les échecs de changement à partir des données historiques issues de l'implémentation du client. Parmi les exemples courants, on peut citer les alertes d'intégration continue (CI), les modifications antérieures des CI, les taux d'échec des groupes, les défauts de pré-produit, etc. Ces éléments peuvent varier selon les besoins de votre organisation. Pour en tirer pleinement parti, il est conseillé d'intégrer cette prédiction des risques liés aux changements à votre processus de mise en production. Vous pourrez ainsi suivre l'évolution des changements, tant manuellement que via les pipelines CI/CD automatisés.

Prenez une longueur d'avance grâce à l'information alimentée par l'IA

Avec toutes ces données à votre disposition, comment pouvez-vous intégrer directement l'intelligence artificielle au processus d'orchestration pour une rapidité maximale et un risque minimal ?

Le risque ne se limite pas à un seul domaine ; les incidents et les pannes peuvent avoir des répercussions importantes. En intégrant les données dès les premières étapes de la réalisation des tâches et des activités de création de valeur dans le système de prédiction des risques liés au changement, vous pouvez adopter une approche globale pour identifier les zones de risque au sein du processus. À mesure que les équipes développent et progressent sur leurs tâches, elles collectent des données sur le déroulement des opérations, qui seront ensuite interprétées par le système d'IA/ML.

La fluidité est essentielle à l'orchestration de la chaîne de valeur. Le concept fondamental de l'orchestration repose sur une approche structurée et un processus défini permettant de relier la création de la chaîne de valeur aux résultats attendus par le client final et aux déploiements en production. Grâce à un modèle précis et concret permettant à vos équipes d'accomplir ces tâches, votre organisation gagnera en efficacité et en qualité.

Si vous souhaitez en savoir plus, consultez notre webinaire connexe intitulé «mastering DevOps avec la prédiction des risques de changement basée sur l'IA" .