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Qu’est-ce que l’AIOps et pourquoi les entreprises doivent l’adopter ?

La détection des anomalies, et la gestion des urgences, deviennent des actions cruciales dans les entreprises, il ne suffit pas de détecter pour bien gérer, il faut aussi suivre, et anticiper, pour rendre votre système d’information plus performant encore.

Artificial Intelligence Operations Systems
Artificial Intelligence Operations Systems

Qu’est-ce que l’AIOps et pourquoi les entreprises devraient l’adopter; robots, chatbots, vision artificielle, apprentissage automatique, automatisation, reconnaissance vocale… Que se passerait-il si le service informatique pouvait bénéficier directement de ces technologies, avec des modèles d’apprentissage automatique prenant en charge le gros du travail et générant des informations exploitables qui optimisent en permanence les performances quotidiennes de l’équipement de votre centre de données ? 

Adopter l’AIOps vous permettra entre autres de libérer le temps de votre équipe pour qu’elle puisse se concentrer sur des tâches et des projets plus centrés sur l’humain, et d’augmenter la productivité de votre personnel avec une forme alternative d’intelligence à leur entière disposition.

C’est la promesse d’AIOps, une approche émergente pour appliquer l’IA aux opérations informatiques. Découvrez plus en détail dans cet article ce qu’est l’AIOps et pourquoi les entreprises doivent l’adopter ?

Qu’est-ce que l’AIOps 

AIOps, acronyme de Artificial Intelligence Operations Systems, est l’utilisation de l’apprentissage automatique, du Big Data et de la prise de décision automatisée pour effectuer des tâches informatiques. AIOps permet d’automatiser des processus qui nécessiteraient traditionnellement une intervention manuelle importante de la part des humains.

Le terme est entré dans le lexique informatique en 2016, lorsque Gartner l’a inventé dans le cadre d’un effort pour comprendre comment l’analyse des données permettait de nouvelles efficacités pour les équipes des opérations informatiques.

AIOps est aussi un jeu de mots ! La partie « IA » désigne en fait à la fois l’intelligence artificielle, mais aussi l’informatique algorithmique. Cela place la discipline entre l’apprentissage automatique moderne, la surveillance des performances des systèmes et des applications et l’automatisation des processus robotiques (RPA).

Grâce à l’AIOps, vos systèmes peuvent désormais s’auto gérer et s’analyser

AIOps est capable d’aller très loin avec l’apprentissage automatique alimentant à la fois les processus d’élaboration de règles et d’interprétation des données et permet que l’infrastructure puisse être exploitée plus rapidement, plus efficacement et avec moins d’intervention humaine.

L’IA peut être utilisée pour analyser et déterminer intelligemment la cause première des incidents informatiques. Dans un sondage réalisé par IT Ops Times, un magazine américain qui propose des actualités et analyses technologiques pour les professionnels des opérations informatiques, en 2019, 45 % des personnes interrogées ont indiqué que leurs outils AIOps effectuaient à la fois des enquêtes automatisées et prédisaient également les problèmes futurs.

Qu’est ce qui rend l’AIOps innovant ?

L’utilisation de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique par les entreprises est répandue depuis des années. Elle n’est pas apparue parallèlement aux AIOps. Les opérations informatiques, ou IT Ops, existaient également en tant que discipline distincte bien avant l’apparition du concept d’AIOps. 

Cependant, ce qui rend AIOps innovant, c’est qu’il rassemble des informations basées sur les données et des opérations informatiques. Auparavant, l’analyse des données était principalement utilisée pour générer des informations commerciales, et non pour aider les équipes informatiques à faire leur travail. Dans la mesure où les données et l’apprentissage automatique jouaient un rôle dans les opérations informatiques, ils se limitaient principalement aux outils de base de sécurité et de surveillance de l’infrastructure. 

Les équipes d’opérations informatiques ont utilisé des outils automatisés pour rendre leur travail plus efficace, mais ces outils n’étaient généralement pas capables de prendre des décisions automatisées complexes basées sur des données. Par ailleurs, leur utilisation nécessitait un effort manuel considérable.

AIOps change cela en fournissant aux équipes IT Ops un accès à des outils qui peuvent prendre des décisions avancées et effectuer des actions automatisées en collectant et en analysant des données. Il s’agit d’un moyen beaucoup plus raffiné et sophistiqué d’intégrer l’analyse de données dans les opérations informatiques. En outre, il aide également les administrateurs informatiques traditionnels à passer aux rôles d’ingénieur de fiabilité de site (SRE) et prend en charge des flux de travail plus évolutifs qui s’alignent sur les besoins de l’entreprise.

Les principaux composants AIOps

Les principaux composants d’AIOps comprennent :

La collecte de données. Elle est la première étape pour activer AIOps dans son organisation. Des solutions logicielles AIOps et Big Data sont utilisées pour collecter des données provenant de sources disparates, et transformer et agréger ces données selon les besoins. Les données doivent ensuitre être sauvegardées et conservées efficacement, puis maintenues pour alimenter l’analyse des données et l’apprentissage automatique. 

L’Analyse de données. Une fois que les données ont été collectées et transformées de manière appropriée, des analyses statistiques sont effectuées pour en tirer des informations. 

L’Apprentissage automatique. L’apprentissage automatique est le processus consistant à utiliser les informations glanées à partir de l’analyse de données pour prendre des décisions automatisées. L’apprentissage automatique est mis en œuvre grâce à des algorithmes qui permettent au logiciel de réagir automatiquement à informations révélées par les données.

Intelligence artificielle (IA). L’IA fait référence à la catégorie plus large de la prise de décision automatisée, dont l’apprentissage automatique est une composante.

Les cas d’utilisation de l’Intelligence Artificielle pour les Opérations informatiques

En combinant collecte de données, analyse de données et machine apprenant à former une solution AIOps complète, les équipes IT Ops peuvent prendre en charge plusieurs cas d’utilisation clés, qui sont les suivants :

  • La détection d’anomalies. Le cas d’utilisation le plus basique pour AIOps est peut-être la détection d’anomalies dans les données, puis d’y réagir si nécessaire.
  • L’analyse causale. AIOps aide également les équipes IT Ops à automatiser l’analyse des causes premières afin que les problèmes puissent être résolus rapidement.
  • La prédiction. AIOps permet aux outils de faire des prédictions automatisées sur l’avenir, telles que la façon dont le trafic des utilisateurs est susceptible de changer à un moment donné, puis de réagir en conséquence.
  • La gestion des alarmes. AIOps joue un rôle de plus en plus important en aidant les équipes IT Ops à faire face au déluge d’alertes qu’elles doivent gérer pour prendre en charge les opérations.
  • La remédiation intelligente. AIOps conduit la remédiation en boucle fermée via des outils d’automatisation sans dépendre d’opérateurs humains.

Ajouter MEMOGuard à son système AIOps pour une meilleure détection des anomalies.

Un cas d’utilisation clé pour AIOps, la détection des anomalies permet de localiser les problèmes et aussi de comprendre les tendances au sein de l’infrastructure et des applications. La détection permet aussi de reconnaître un comportement qui sort de l’ordinaire (comme un serveur qui répond plus lentement que d’habitude ou une activité réseau inhabituelle générée par une violation), mais aussi de réagir en conséquence. 

En tant que système de détection d’anomalies, AIOps se diffère des autres par sa capacité à pouvoir répondre à un ensemble de besoins qui n’est pas fini, en offrant entre autres la possibilité de : 

  • Ajouter de nouvelles métriques ou de modifier les pondérations accordées à diverses métriques dans les modèles de détection
  • Ajouter de nouvelles sources de données et technologies dans les modèles de détection ;
  • Permettre la prise en charge de la poursuite de l’adaptation des techniques de référencement dynamique à mesure que le comportement devient plus nuancé et complexe et bien d’autres encore. 

Bref, les systèmes AIOps sont plutôt performants en ce qui concerne la détection des anomalies.

Ajouter MEMOGuard à son système AIOps pour une meilleure diffusion des alertes 

Vous aurez surtout besoin MEMOGuard pour la diffusion des alertes, et la gestion des opérations d’astreintes, de plus avec sa nouvelle version, les alertes pourront être classifiées selon l’ordre qui vous conviendra le mieux (important pour mieux traiter les urgences). 

Conçu par l’éditeur de logiciels français Clever Technologies, MEMOGuard est un logiciel complet de gestion des alarmes et agents d’astreinte. Il présente l’avantage d’être ouvert à toutes les technologies actuelles et futures en ce qui concerne la détection d’évènements comme Splunk, AppDynamics, DataDog et bien d’autres encore. 

MEMOGuard permet l’identification d’une alarme ou alerte reçus sur différents supports (comme le sms, la Radio 5 tons, les téléphones mobiles et fixes, les trames, les détecteurs, le fax…) ainsi que le traitement des alertes reçues selon des procédures au choix. 

MEMOGuard intervient aussi pour la diffusion des alertes au personnel d’astreinte via des moyens de communication comme le téléphone mobile, téléphone filaire, les applications mobiles, FAX et autres. 

L’autre raison d’ajouter MEMOGuard à son système AIOps

Alors que AIOps permet une visibilité plus large et plus rapide de l’infrastructure et des logiciels que les équipes d’opérations informatiques ne peuvent obtenir à l’aide d’outils manuels, il crée aussi un risque de surcharge d’informations. 

Si les outils AIOps sont déployés ou gérés de manière incorrecte, ils génèrent tellement d’alertes que les ingénieurs IT Ops sont débordés et commencent à ignorer certaines  des notifications. Ce problème, communément décrit comme la fatigue des alertes, sape la valeur de la surveillance et de l’analyse basées sur AIOps. 

Avec MEMOGuard, vous pouvez faire en sorte que les événements peu importants soient noyés et que seuls les plus importants soient notifiés, de plus les alertes pourront être ordonnées par urgence, ou types d’urgences.

MEMOGuard rend aussi les alertes plus exploitables dans le sens où au lieu d’indiquer simplement qu’un problème s’est produit, il va accompagner les alertes d’informations qui aideront les équipes IT Ops à répondre au problème. Cela signifie fournir des informations contextuelles qui aideront les ingénieurs à mieux comprendre un problème.

Son Interface de dernière génération, et son aide contextuelle  en ligne, seront des atouts supplémentaires pour vos équipes, car l’important n’est pas d’agir, mais d’agir vite et à bon escient, et les historiques vous aideront à cela.

Nous n’avons pas attendu les premiers écrits du Gartner sur AIOps, et depuis plusieurs années, nous épaulons nos clients, et leur facilitons la tache en optimisant l’aide à la décision grâce à sa capacité d’analyse des données.

Essayez la nouvelle version du  MEMOGuard V5, un concentré de technologies, qui changera votre vision sur la gestion des alarmes, faites vous créer un compte de tests, gratuit, un seul téléphone :00.33.1.60.53.60.53 ou www.clever.fr

Auteur Antonio Rodriguez, Directeur Clever Technologies

Written by Antoine

Informaticien depuis des lustres, ancien directeur de Banque (Informatique, Comptabilité, Communication, Refonte Informatique), Antoine est un passionné par les nouvelles technologies, et les innovations liées à l'informatique. Une de ses passions est d'écrire des articles, sur les sujets les plus variés et les plus divers, mais en relation avec le monde du SMS ou de la communication, de la supervision, et de la gestion des astreintes.

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