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Vous ne pouvez pas gérer le monde informatique dynamique et en constante évolution d'aujourd'hui avec les technologies d'hier. Le changement de modèle d'infrastructure est continu et rapide, nécessitant l'utilisation de technologies et de méthodes de gestion dynamiques.
Un environnement de ressources défini par logiciel qui s'adapte et se reconfigure instantanément remplace les systèmes physiques statiques et prévisibles qui caractérisent l'environnement de l'entreprise depuis des décennies.
De plus, quand Architecture de réseau changements, les systèmes logiciels basés sur des modèles obsolètes demandent de plus en plus de main-d'œuvre pour maintenir leur efficacité tout en prenant de plus en plus de retard.
L'AIOps a proliféré ces dernières années. Si vous êtes un technicien, je suis sûr que vous en avez entendu parler, mais vous ne savez probablement pas grand-chose à ce sujet. Vous êtes sans aucun doute au bon endroit si tel est le cas.
Dans cet article, nous examinerons en détail les AIOps - pourquoi nous en avons besoin, comment cela fonctionne, leurs avantages et bien plus encore.
Introduction à AIOps
L'utilisation de intelligence artificielle (IA) et les technologies associées, telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP), dans les processus et activités d'exploitation informatique de routine, sont connues sous le nom d'intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps).
Il représente l'avenir prévisible d'ITOps (opérations informatiques). Il associe l'intelligence algorithmique et humaine pour fournir un aperçu complet de la fonctionnalité et de l'état des systèmes informatiques sur lesquels les entreprises et les organisations s'appuient pour leurs opérations quotidiennes.
Il fait référence à des plates-formes technologiques multicouches haut de gamme qui améliorent et automatisent les opérations informatiques en utilisant machine learning et des analyses pour examiner les grandes quantités de données recueillies à partir de divers outils et appareils ITOps afin de reconnaître et de répondre automatiquement en temps réel aux problèmes.
Pour utiliser AIOps, vous devez passer de données informatiques compartimentées à des données d'observation agrégées (comme celles trouvées dans les journaux de tâches et les systèmes de surveillance) et des données d'engagement (comme celles trouvées dans un ticket, un événement ou un enregistrement de problème) à l'intérieur d'une plate-forme de données volumineuses. .
AIOps applique ensuite l'analyse et l'apprentissage automatique aux données regroupées. Avec le déploiement automatisé, le résultat est un aperçu continu qui peut conduire à des améliorations continues.
Il peut donc être considéré comme CI/CD (Intégration Continue et Déploiement Continu) pour les opérations informatiques fondamentales.
AIOps permet aux équipes IT Ops, DevOps et SRE de travailler plus efficacement et plus rapidement afin qu'elles puissent identifier plus tôt les problèmes liés aux services numériques et les résoudre avant d'avoir un effet négatif sur les opérations commerciales et les clients.
Ceci est accompli grâce à l'analyse algorithmique des données informatiques et à la télémétrie d'observabilité.
AIOps combine les forces de trois disciplines informatiques pour atteindre ses objectifs d'apprentissage et de développement continus : automatisation, gestion des services et gestion des performances.
C'est la prise de conscience que dans les nouveaux environnements informatiques hyper-évolutifs et accélérés, une nouvelle stratégie qui peut utiliser les avancées du Big Data et de l'apprentissage automatique pour aller au-delà des contraintes des outils et des personnes hérités est possible.
AIOps permet aux entreprises de fonctionner au rythme requis par les entreprises contemporaines tout en offrant une expérience utilisateur fantastique lorsque l'informatique est au centre des initiatives de transformation numérique.
Pourquoi avons-nous besoin d'AIOps ?
Dans de nombreuses entreprises, les systèmes sur site statiques et disjoints ont cédé la place à un mélange plus dynamique d'environnements sur site, de cloud public, de cloud privé et de cloud géré où les ressources sont mises à l'échelle et reconfigurées en continu.
L'informatique doit suivre le nombre croissant d'appareils (notamment l'Internet des objets ou IoT), de systèmes et d'applications. Considérez les gigaoctets de données qu'une locomotive peut générer en un seul passage.
Big Data est l'expression utilisée en informatique pour décrire ce phénomène. La quantité massive de données que les opérations informatiques doivent traiter ne peut pas être traitée par une personne. Le personnel informatique est incapable de hiérarchiser diverses préoccupations pour une réponse rapide.
Ils reçoivent un grand nombre de notifications, dont beaucoup sont redondantes, les inondant. L'expérience client et utilisateur en est affectée.
Les techniques de gestion informatique traditionnelles sont incapables de gérer ce volume. Ils sont incapables de déchiffrer efficacement les événements du déluge de données. Ils sont incapables de relier des données provenant de contextes disparates mais interdépendants.
Ils ne sont pas en mesure de fournir aux opérations informatiques les informations en temps réel et l'analyse prédictive dont ils ont besoin pour répondre rapidement aux problèmes. Les organisations se tournent vers AIOps pour identifier, réparer et éviter plus rapidement les pannes à fort impact et d'autres problèmes d'opérations informatiques.
Les AIOps permettent aux équipes des opérations informatiques de réagir rapidement et de manière proactive aux pannes et aux ralentissements avec beaucoup moins de travail.
Il comble l'écart entre les attentes des utilisateurs pour peu ou pas de temps d'arrêt dans les performances et la disponibilité du système et l'écosystème informatique dynamique, diversifié et stimulant.
Composants fondamentaux de l'AIOps
Examinons ses composants fondamentaux afin de mieux comprendre le pouvoir et la responsabilité de l'AIOps. Parmi eux figurent les suivants :
Des données informatiques substantielles
Le démantèlement des silos de données est un objectif fondamental de l'AIOps. Pour ce faire, il combine plusieurs ensembles de données de gestion des services informatiques et de gestion des opérations informatiques. Cela permet d'automatiser et d'identifier plus rapidement les problèmes fondamentaux.
Collecté d'énormes données
Le composant central de toute plate-forme AIOps est le Big Data. Les AIOps peuvent utiliser des analyses sophistiquées avec à la fois des données stockées qui ont déjà été collectées et des données qui sont générées en temps réel en détruisant les silos et en libérant les données déjà accessibles.
Apprentissage automatique
AIOps s'appuie sur des compétences d'apprentissage automatique sophistiquées qui dépassent la capacité humaine manuelle en raison de la grande quantité de données à analyser.
AIOps évolue à une vitesse et une précision qui seraient autrement inconcevables en automatisant les analyses et en trouvant des connexions et des informations.
Observation
La capacité de la plateforme à surveiller les données et le comportement des données joue un rôle essentiel dans le processus AIOps. Les données provenant de nombreux domaines et sources informatiques, tels que l'infrastructure héritée, les conteneurs, le cloud ou les systèmes virtualisés, peuvent être collectées par AIOps via la découverte de données.
Pour donner la base la plus actuelle, les données doivent être recueillies aussi près du temps réel que possible.
Implication
Dans de nombreuses disciplines informatiques, y compris l'ITSM, les solutions AIOps offrent la configuration, la coordination et l'administration des systèmes informatiques et des logiciels.
Les analyses AIOps permettent aux données d'être plus fiables et pertinentes tout en incluant des données environnementales et en permettant l'automatisation.
Action
L'objectif ultime d'AIOps est de construire un système avec tous les processus entièrement automatisés, éliminant toutes les failles et libérant les employés des opérations informatiques de toutes les tâches.
AIOps en est encore à ses débuts et certaines équipes hésitent à exploiter pleinement son potentiel.
Néanmoins, l'AIOps peut gérer à la fois des tâches simples et des tâches plus compliquées, et de nombreuses entreprises s'habituent à ce que les systèmes AIOps effectuent des tâches de plus en plus difficiles.
Fonctionnement des AIOps
Afin de fournir un système d'engagement centralisé, l'AIOps fonctionne mieux lorsqu'il est déployé de manière indépendante pour collecter et analyser les données de toutes les sources de surveillance informatique accessibles.
Il utilise à peu près la même procédure que la fonction cognitive humaine pour ce faire. Voici les cinq principaux algorithmes utilisés :
Choisir les données
Sur la base de paramètres de sélection et de hiérarchisation spécifiés, l'AIOps doit être en mesure de trouver les principales "aiguilles" dissimulées dans des "meules de foin" de données de la taille d'un téraoctet en passant au crible l'énorme quantité de données informatiques accessibles, en les analysant et en trouvant les éléments de données essentiels.
Reconnaissance des formes
L'AIOps examine les données pertinentes, identifie les corrélations entre les éléments de données et les regroupe pour une analyse plus approfondie.
Intuition
Les systèmes AIOps peuvent clairement identifier les causes sous-jacentes des problèmes, des événements et des modèles grâce à une recherche approfondie, qui produit également des résultats perspicaces qui peuvent être utilisés pour guider les actions futures.
Coopération
L'AIOps doit également servir de plate-forme de coopération, alertant les équipes et les individus appropriés, leur donnant des informations pertinentes et permettant une collaboration efficace malgré la distance entre les opérateurs.
Automation
Enfin, AIOps est conçu pour répondre et résoudre instantanément les problèmes, améliorant considérablement l'efficacité et la précision des opérations informatiques.
Avantages
Le principal avantage d'AIOps est qu'il permet aux opérations informatiques de trouver, de traiter et de corriger les ralentissements et les pannes plus rapidement qu'ils ne le peuvent en triant manuellement les avertissements de divers outils d'opérations informatiques.
En conséquence, il existe de nombreux avantages distincts:
Gérez votre entreprise de manière proactive, proactive et prédictive
L'AIOps ne cesse jamais d'apprendre, de sorte qu'il s'améliore continuellement pour repérer les avertissements ou les signaux moins urgents qui correspondent à des circonstances plus urgentes.
Cela implique qu'il peut offrir des notifications prédictives afin que les professionnels de l'informatique puissent résoudre les problèmes éventuels avant qu'ils ne provoquent une lenteur ou des perturbations.
Améliorez la vitesse du temps moyen de résolution (MTTR) :
L'AIOps est capable de détecter les causes fondamentales et de fournir des remèdes plus rapidement et plus précisément que les humains ne peuvent le faire en découpant le bruit dans les opérations informatiques et en corrélant les données d'exploitation de divers environnements informatiques.
Grâce à cela, les entreprises sont désormais en mesure d'établir et d'atteindre des objectifs MTTR qui étaient auparavant inimaginables.
Coûts d'exploitation réduits
Les solutions AIOps peuvent réduire les coûts de diverses manières, mais l'une des plus importantes et difficiles consiste à ajouter du personnel. Manuel la gestion des incidents est lourd et lent.
Les organisations tentent de résoudre le problème en embauchant plus de personnes à mesure que la complexité et la quantité de données augmentent. AIOps offre des informations utiles sur les problèmes, réduit considérablement le nombre d'alertes et automatise les opérations.
Cela permet aux entreprises d'augmenter leur productivité afin de maintenir une main-d'œuvre constante, de réduire le nombre d'escalades et de réduire les temps d'arrêt.
Mettez à jour vos opérations informatiques et votre équipe d'opérations informatiques :
Les équipes d'exploitation AIOps ne reçoivent des alertes que lorsque certains seuils ou paramètres de niveau de service sont atteints, et elles le font avec tout le contexte nécessaire pour faire les meilleurs diagnostics possibles et prendre les mesures correctives les meilleures et les plus rapides.
Cela réduit le nombre d'alertes que les équipes opérationnelles reçoivent de tous les environnements. Plus AIOps apprend et s'automatise, plus il aide à "garder les lumières allumées" avec moins de travail humain, libérant ainsi votre personnel des opérations informatiques pour qu'il se concentre sur des tâches qui ont une valeur stratégique plus élevée pour l'entreprise.
Certains avantages notables sont donnés ci-dessous :
- Expériences améliorées pour les employés et les clients
- Augmentation de la capacité et de l'utilisation de l'infrastructure
- Synchronisation améliorée entre les services informatiques et les résultats des services métier
- Livraison plus rapide de nouveaux services informatiques
- Éliminer le déficit de compétences
- Prise en charge des infrastructures traditionnelles, du cloud public, du cloud privé et du cloud hybride
- La gestion des problèmes passe de réactive à proactive à prédictive
- Moderniser le personnel des opérations informatiques et les opérations informatiques
- Coopération renforcée entre la sécurité et les opérations
- Moins d'incendies à éteindre et des interruptions moins coûteuses
- Augmenter le temps moyen de résolution plus rapidement (MTTR)
- Amélioration de la relation entre changement et performance
- Une plus grande capacité à gérer efficacement le changement
- La tâche du personnel des opérations informatiques est réduite car l'IA aide à l'analyse
- Utilisez la détection des anomalies pour arrêter les problèmes avant qu'ils n'affectent les consommateurs.
- Diminution de l'erreur humaine
- Comprendre comment les charges de travail affectent les coûts
Inconvénients
Il reste encore du travail à faire pour créer et combiner les technologies AIOps sous-jacentes d'une manière qui les rend utiles, malgré le fait qu'elles soient raisonnablement matures. Certains de ses défauts sont listés ci-dessous :
- La mise en œuvre, la gestion et la maintenance de la plateforme AIOps peuvent prendre beaucoup de temps et d'efforts.
- Les systèmes AIOps dépendent de plusieurs sources de données, ainsi que du stockage, de la sécurité et de la préservation des données.
- Ses performances reposent uniquement sur les algorithmes que vous lui apprenez et sur les données qui lui sont transmises. Il ne peut donc dépasser les limites de sa programmation.
- AIOps nécessite une confiance dans les outils, ce que certaines entreprises peuvent ne pas aimer. En effet, pour que les outils AIOps fonctionnent de manière autonome, ils doivent suivre correctement les changements dans leur environnement cible, acquérir et protéger les données essentielles, tirer les bonnes conclusions, hiérarchiser les activités et enfin exécuter les étapes automatisées appropriées.
Quel rôle jouent les AIOps dans le paysage informatique actuel ?
Vous ne réalisez peut-être pas tout de suite comment AIOps s'intègre dans les catégories de technologies que vous utilisez déjà lorsque vous le regardez pour la première fois.
La raison en est qu'il ne remplace pas les technologies existantes de gestion des journaux, de surveillance, d'orchestration ou de centre de services.
Au lieu de cela, il interagit avec chaque domaine et outil, intégrant et consommant les données de chacun d'entre eux. Fournir une image synchronisée à partir de chaque outil produit également des résultats utiles.
Ces outils se distinguent par leurs propres mérites en tant qu'objets précieux. Être déconnecté rend difficile l'obtention des informations appropriées au bon moment.
AIOps offre une méthode polyvalente pour combiner les nombreuses perspectives partielles dans une compréhension approfondie de l'image globale, ce dont vos équipes ITOps doivent être conscientes.
L'utilisation des mégadonnées et de l'apprentissage automatique existe depuis un certain temps, même si l'AIOps représente un changement radical pour l'ITOps.
Lors du passage du manuel au trading automatisé, les courtiers en valeurs mobilières ont adopté des stratégies ML similaires. L'utilisation du ML et de l'analyse dans réseaux sociaux existe également depuis un certain temps, que ce soit dans Google Maps, Instagram ou des boutiques en ligne comme eBay et Amazon.
Ces méthodes se sont toujours et largement avérées utiles dans les contextes où des réactions rapides à des situations changeantes et une personnalisation de l'utilisateur sont nécessaires.
L'utilisation de l'IA par AIOps est plus prometteuse que l'apprentissage automatique. À l'heure actuelle, vous pouvez gérer les cas d'utilisation urgents en utilisant soit une automatisation simple, soit une automatisation avec apprentissage automatique.
De nouvelles applications pour l'IA sont continuellement développées. Dans tous les cas, avant de commencer à fonder le comportement humain sur l'ITOps tel qu'il est actuellement pratiqué, une base solide d'AIOps doit être établie.
La nature conservatrice des tâches du personnel ITOps les rend lents à s'adapter aux scénarios AIOps. Ils sont responsables de maintenir la stabilité de l'infrastructure de l'organisation et de garder les lumières allumées.
Cependant, davantage d'organisations ITOps devront bientôt s'adapter aux nouvelles technologies et méthodes AIOps en raison des tendances vers des implémentations AIOps omniprésentes.
Conclusion
Grâce à l'amélioration de la communication et de la coopération entre les équipes des opérations informatiques et les autres parties prenantes, l'AIOps a déjà commencé à soutenir la transformation numérique.
Le besoin d'automatisation et de coopération gagnera en importance à mesure que les applications deviendront de plus en plus compliquées à l'avenir.
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