Qu'est-ce que l'AIOps ?
L'intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) est un processus dans lequel vous utilisez des techniques d'intelligence artificielle (IA) pour maintenir l'infrastructure informatique. Vous automatisez les tâches opérationnelles critiques telles que la surveillance des performances, la planification de la charge de travail et les sauvegardes de données. Les technologies AIOps utilisent le machine learning (ML) moderne, le traitement du langage naturel (NLP) et d'autres méthodologies avancées d'IA pour améliorer l'efficacité opérationnelle informatique. Elles apportent des informations proactives, personnalisées et en temps réel aux opérations informatiques en collectant et en analysant des données provenant de nombreuses sources différentes.
Pourquoi l'AIOps est-elle importante ?
Lorsque votre entreprise modernise ses services opérationnels et son infrastructure informatique, vous bénéficiez de l'ingestion, de l'analyse et de l'application de volumes de données de plus en plus importants. Ensuite, nous partageons plusieurs avantages commerciaux clés liés à l'utilisation d'une plateforme AIOps.
Réduction des coûts d'exploitation
L'AIOps permet à votre organisation de tirer des informations exploitables du big data tout en maintenant une équipe réduite d'experts en données. Équipés de solutions AIOps, les experts en données renforcent les équipes informatiques pour résoudre les problèmes opérationnels avec précision et éviter des erreurs coûteuses.
De plus, l'AIOps permet aux équipes des opérations informatiques de consacrer plus de temps aux tâches critiques plutôt qu'aux tâches courantes et répétitives. Cela permet à votre organisation de gérer les coûts au sein d'une infrastructure informatique de plus en plus complexe tout en répondant aux demandes des clients.
Réduire le temps d'atténuation des problèmes
L'AIOps fournit des fonctionnalités de corrélation d'événements. L'AIOps analyse les données en temps réel et détermine les modèles susceptibles d'indiquer des anomalies du système. Grâce à des analyses avancées, vos équipes opérationnelles peuvent effectuer une analyse efficace des causes profondes et résoudre rapidement les problèmes du système. Cela permet d'optimiser la disponibilité du service.
Dans le même temps, les algorithmes de ML séparent le bruit des sources de données. Ainsi, vos ingénieurs informatiques peuvent se concentrer sur les événements importants.
Activer la gestion prédictive des services
Avec l'AIOps, votre organisation peut anticiper et atténuer les problèmes futurs en analysant les données historiques à l'aide des technologies de ML. Les modèles de ML analysent de grands volumes de données et détectent des modèles qui échappent aux évaluations humaines. Plutôt que de réagir aux problèmes, votre équipe peut utiliser l'analyse prédictive et le traitement des données en temps réel pour réduire les interruptions des services essentiels.
Rationaliser les opérations informatiques
Dans une configuration classique, les services informatiques doivent travailler avec des sources de données disparates. Cela ralentit les processus opérationnels et peut exposer les entreprises à des erreurs humaines.
L'AIOps fournit un cadre commun pour agréger les informations provenant de plusieurs sources de données. Avec l'AIOps, vos équipes informatiques peuvent collaborer et coordonner les flux de travail sans intervention humaine, ce qui améliore la productivité.
Améliorer l'expérience client
Les outils AIOps peuvent analyser de grandes quantités d'informations provenant de chats, d'e-mails et d'autres canaux. Certaines entreprises utilisent des plateformes AIOps pour analyser le comportement des clients et améliorer les prestations de services.
L'AIOps empêche également les interruptions de service coûteuses d'affecter les clients. Votre organisation peut fournir une expérience client numérique optimale en garantissant la disponibilité des services et une politique de gestion des incidents efficace.
Soutenir la migration vers le cloud
L'AIOps fournit une approche unifiée pour gérer les infrastructures cloud publiques, privées ou hybrides. Votre entreprise peut migrer les charges de travail des configurations traditionnelles vers l'infrastructure cloud sans se soucier des mouvements de données complexes sur le réseau. Ce système améliore l'observabilité, afin que vos équipes informatiques puissent gérer de manière fluide les données sur différents systèmes de stockage, réseaux et applications.
Quels sont les cas d'utilisation de l'AIOps ?
L'AIOps combine le machine learning, le big data et l'analyse. Ce système aide vos équipes informatiques et opérationnelles à soutenir les initiatives de transformation numérique.
Surveillance des performances de l'application (APM)
Les applications modernes utilisent des technologies logicielles complexes pour fonctionner et se mettre à l'échelle dans l'environnement cloud. Il est difficile de recueillir des métriques à l'aide de méthodes traditionnelles à partir des scénarios modernes, comme les échanges de données entre des composants tels que les microservices, les API et les stockages de données.
Au lieu de cela, les équipes logicielles adoptent l'IA pour surveiller les performances des applications afin de recueillir et de compiler des mesures pertinentes à l'échelle.
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Analyse de la cause racine
Les technologies d'IA/ML sont efficaces pour vous aider à déterminer la cause racine d'un incident. Elles traitent rapidement le big data et établissent une corrélation entre de multiples causes probables. En adoptant l'AIOps, votre organisation peut étudier, au-delà des symptômes ou des alertes, les véritables causes ayant un impact sur les performances du système.
Détection des anomalies
Les anomalies sont des valeurs aberrantes qui s'écartent de la distribution standard des données surveillées. Elles indiquent souvent des comportements anormaux qui affectent le fonctionnement du système. L'AIOps fournit des capacités d'évaluation et de prévision en temps réel pour détecter rapidement les écarts de données et accélérer les actions correctives.
Grâce à l'AIOps, vos équipes informatiques réduisent leur dépendance à l'égard des alertes système lors de la gestion des incidents. Cela permet également à vos équipes informatiques de définir des politiques basées sur des règles qui automatisent les actions correctives.
Automatisation et optimisation du cloud
Les solutions AIOps soutiennent la transformation du cloud en fournissant transparence, observabilité et automatisation des charges de travail. Le déploiement et la gestion des applications cloud nécessitent une flexibilité et une agilité accrues lors de la gestion des interdépendances. Les organisations utilisent les solutions AIOps pour fournir et mettre à l'échelle les ressources informatiques selon les besoins.
Par exemple, vous pouvez utiliser les outils de surveillance AIOps pour calculer l'utilisation du cloud et augmenter les capacités afin de suivre la croissance du trafic.
Assistance au développement d'applications
Les équipes DevOps utilisent les outils AIOps pour améliorer la qualité du code. Elles peuvent automatiser la révision du code, appliquer les meilleures pratiques de programmation et détecter les bogues plus tôt dans les étapes de développement. Plutôt que de déléguer les contrôles de qualité à la fin du cycle de développement, les outils AIOps font commencer les contrôles de qualité plus tôt.
Par exemple, Atlassian utilise Amazon CodeGuru pour réduire le temps d'investigation de plusieurs jours à quelques heures ou minutes lorsque des anomalies se produisent en production.
Comment fonctionne l'AIOps ?
Avec l'AIOps, votre organisation adopte une approche plus proactive pour résoudre les problèmes opérationnels informatiques. Au lieu de s'appuyer sur des alertes système séquentielles, vos équipes informatiques ont recours au machine learning et à l'analytique du big data. Ce système rend les données plus accessibles, améliore la connaissance de la situation et automatise les réponses personnalisées aux incidents. Grâce à l'AIOps, votre organisation est mieux à même d'appliquer les politiques informatiques pour appuyer les décisions commerciales.
Ensuite, nous discutons des phases AIOps interconnectées.
Observation
La phase d'observation fait référence à la collecte intelligente de données à partir de votre environnement informatique. L'AIOps améliore l'observabilité entre les appareils et les sources de données disparates du réseau de votre entreprise.
En déployant des technologies d'analytique du big data et de machine learning, vous pouvez ingérer, agréger et analyser d'énormes quantités d'informations en temps réel. Une équipe des opérations informatiques peut identifier des modèles et corréler les événements dans les journaux et les données de performance. Par exemple, les entreprises utilisent des outils d'intelligence artificielle pour suivre le chemin de la demande dans le cadre d'une interaction avec l'API.
Implication
La phase d'implication implique le recours à des experts humains pour résoudre les problèmes. Les équipes d'opérations réduisent leur dépendance à l'égard des indicateurs et alertes informatiques classiques. Ils utilisent les analyses AIOps pour coordonner les charges de travail informatiques dans les environnements multicloud. Les équipes informatiques et opérationnelles partagent les informations via un tableau de bord commun afin de rationaliser les efforts de diagnostic et d'évaluation.
Le système envoie également des alertes personnalisées et en temps réel aux équipes appropriées. Il le fait à la fois de manière préventive et en cas d'incidents.
Agir
La phase d'action fait référence à la manière dont les technologies AIOps prennent des mesures pour améliorer et maintenir l'infrastructure informatique. L'objectif final de l'AIOps est d'automatiser les processus opérationnels et de recentrer les ressources des équipes sur les tâches critiques.
Les équipes informatiques peuvent créer des réponses automatisées basées sur les analyses générées par les algorithmes de ML. Elles peuvent déployer des systèmes plus intelligents qui tirent les leçons des événements historiques et anticipent les problèmes similaires grâce à des scripts automatisés. Par exemple, vos développeurs peuvent utiliser l'IA pour inspecter automatiquement les codes et confirmer la résolution des problèmes avant de publier des mises à jour logicielles pour les clients concernés.
Quels sont les types de solutions AIOps ?
L'AIOps crée de nouvelles possibilités permettant à votre organisation de rationaliser les opérations et de réduire les coûts. Il existe cependant deux types de solutions AIOps qui répondent à des exigences différentes.
Les solutions AIOps centrées sur le domaine sont des outils basés sur l'IA conçus pour fonctionner dans un cadre spécifique. Par exemple, les équipes opérationnelles utilisent des plateformes AIOps centrées sur le domaine pour surveiller les performances des réseaux, des applications et du cloud computing.
Les solutions AIOps indépendantes du domaine sont des solutions que les équipes informatiques peuvent utiliser pour mettre à l'échelle l'analyse prédictive et l'automatisation de l'IA au-delà des limites du réseau et de l'organisation. Ces plateformes collectent des données sur les événements générées par de multiples sources et les mettent en corrélation pour fournir des informations commerciales précieuses.
Quelle est la différence entre l'AIOps et les autres termes connexes ?
L'AIOps est un concept relativement nouveau qui promeut l'utilisation du machine learning et du traitement du big data pour améliorer les opérations informatiques. Voici comment il se compare à plusieurs termes connexes.
AIOps contre DevOps
DevOps est une pratique logicielle qui comble le fossé entre les flux de travail de développement et de support. Cette pratique logicielle aide les entreprises à appliquer les changements et à répondre rapidement aux préoccupations des utilisateurs en partageant des informations entre les équipes chargées des logiciels et des opérations.
D'autre part, l'AIOps est une approche qui utilise les technologies d'intelligence artificielle pour soutenir les processus informatiques existants. Les équipes DevOps utilisent les outils AIOps pour évaluer la qualité du codage et réduire en permanence les délais de livraison des logiciels.
AIOps contre MLOps
MLOps est un cadre qui aide les équipes logicielles à intégrer des modèles de machine learning dans des produits numériques. Ce cadre implique la sélection du modèle et la préparation des données. Il inclut le processus de formation, d'évaluation et de déploiement de l'application ML dans l'environnement de production.
Dans le même temps, l'AIOps est l'application de solutions de machine learning pour générer des informations exploitables et améliorer l'efficacité des processus des systèmes informatiques nouveaux et existants.
AIOps contre SRE
L'ingénierie de fiabilité des sites (SRE) est une approche que les équipes d'ingénierie peuvent utiliser pour automatiser les opérations du système et effectuer des contrôles à l'aide d'outils logiciels. Au lieu de s'appuyer sur des approches manuelles, les équipes SRE améliorent la fiabilité des logiciels et l'expérience client en détectant et en résolvant automatiquement les problèmes.
L'AIOps partage des objectifs qui se recoupent avec l'ingénierie de fiabilité des sites (SRE). Ce système utilise les données massives des opérations commerciales et les informations prédictives issues du ML pour aider les ingénieurs de fiabilité des sites à réduire le temps de résolution des incidents.
AIOps contre DataOps
DataOps est une initiative qui permet aux entreprises d'optimiser l'utilisation des données pour les applications d'informatique décisionnelle. Cette initiative implique la mise en place de pipelines de données que les ingénieurs de données peuvent utiliser pour ingérer, transformer et transférer des données provenant de différents domaines afin de soutenir les opérations commerciales.
Dans le même temps, l'AIOps est une pratique plus complexe. Cette pratique utilise les informations fournies par DataOps pour détecter, analyser et résoudre les incidents.
Comment les services AWS peuvent-ils prendre en charge vos besoins d'AIOps ?
Amazon Web Services (AWS) fournit plusieurs services d'IA/ML qui vous aident à démarrer avec les implémentations de l'AIOps. Vous pouvez les utiliser pour améliorer l'expérience client, améliorer la prestation de services aux entreprises et réduire les coûts.
Voici quelques offres AWS conçues pour répondre aux exigences de l'AIOps :
- Amazon DevOps Guru est un service basé sur le ML qui aide vos équipes logicielles à détecter automatiquement les opérations anormales dans le cloud
- La sécurité Amazon CodeGuru est un outil de test logiciel qui analyse et identifie automatiquement les vulnérabilités du code à l'aide d'algorithmes de machine learning
- Amazon Lookout for Metrics automatise la détection des anomalies et le suivi des performances sur les charges de travail AWS et les applications cloud tierces
Commencez à utiliser l'AIOps sur AWS en créant un compte dès aujourd'hui.
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