Par Loïc Besnard, Director of Product Marketing & Head Technology Evangelist chez EasyVista
Les mutations
technologiques impactent la DSI, rendant les environnements IT toujours plus
complexes et les exigences des utilisateurs toujours plus élevées. C’est
principalement ce qui explique que les méthodes traditionnelles de gestion des
infrastructures informatiques ne suffisent plus. De nouveaux processus doivent
être mis en place pour fournir aux entreprises les ressources dont elles ont
besoin,
- en amont et en aval - pour rester compétitif. C'est la raison pour
laquelle les entreprises doivent exploiter la puissance de l'intelligence
artificielle et du machine learning. Analyse.
Qu'est-ce que l’ITOps ?
Les opérations
informatiques (ITOps) sont les processus de gestion, d’implémentation et de
support des services informatiques. Celles-ci sont nécessaires à une entreprise
souhaitant prendre en charge son infrastructure afin de répondre aux besoins
des utilisateurs. L’ITOps englobe beaucoup : de l'implémentation des nouvelles
technologies à la supervision du réseau, en passant par l'exécution de
sauvegardes et la résolution des problèmes informatiques. Son rôle est de
s'assurer que tous les systèmes fonctionnent de manières fluide et optimale,
mais également de maintenir les systèmes sécurisés et conformes.
Pourquoi est-ce si
important ?
« Il est tout
simplement impossible pour les humains de gérer les milliers d'événements par
seconde générés par leurs systèmes informatiques. » (« Market Guide pour
les plateformes AIOps » Gartner, 2022).
Lorsque qu’une
interruption de services survient ou qu’une faille de sécurité se fait jour,
cela impacte la productivité de toute l’organisation. Il faut agir vite. Pour
atténuer ou éviter ces contre-temps, des solutions ITOps doivent être mis en
place. Utiliser des technologies d'IA dans la gestion des opérations IT, se
révèle bien souvent utile, dans ces cas-là.
Qu'est-ce que l'AIOps ?
L'AIOps, inventé par le
cabinet d'études Gartner en 2016, est l'abréviation de
« Artificial Intelligence for IT Operations ». Il s'agit d'une méthodologie qui
combine des techniques d'IA, le machine learning et l'analyse de données pour
améliorer et automatiser divers aspects des opérations informatiques. L'AIOps
s'appuie sur des algorithmes avancés pour analyser en temps réel de grands
volumes de d’informations afin de fournir des informations exploitables, des
analyses prédictives et des capacités de self-healing.
Deux cas d'usage de
l’AIOps
- En utilisant l'AIOps
comme outil de supervision, il est possible de déterminer quelles ressources sont
prises en charge par quelles applications et comment elles peuvent se connecter
entre elles.
- En analysant les
données et le trafic réseau, l'AIOps peut réagir rapidement aux
cyber incidents et réduire les risques d'intrusions.
Les composants clés de
l'AIOps
L'AIOps connecte l’environnement informatique multimodal en rassemblant les équipes cloisonnées et en intégrant les outils d’opérations IT pour superviser les performances et les processus des applications. L'AIOps utilise les données pour détecter les problèmes et agir rapidement, soit en accélérant leur résolution, soit en évitant complètement les impacts négatifs. Les principaux composants de l'AIOps :
1. La collecte : l’AIOps permet de
collecter des données provenant de nombreuses sources en utilisant des agents,
des API et d'autres intégrations (données historiques sur les performances et
les événements, données sur l’infrastructure IT…)
2. Le traitement : une fois les données
collectées, elles sont traitées et normalisées pour garantir leur cohérence à
l'aide de techniques d'analyse avancées, telles que la détection d'anomalies,
la reconnaissance de formes et l’analyse de corrélation.
3. Les modèles de
machine learning : ces modèles sont utilisés pour analyser les
données, apprendre de ces dernières et prédire les anomalies potentielles. Au
fil du temps, la précision et l'efficacité de ces modèles vont s'améliorer.
4. L’analyse des causes
premières :
l'AIOps rationalise le processus de résolution d’incidents en trouvant les
causes premières, ce qui aide les équipes à identifier les facteurs
sous-jacents, permettant de facto de réduire les temps d'interruption.
5. Automatisation et
orchestration :
L'AIOps automatise les tâches courantes et les workflows, d’où une accélération
les temps de traitement des tâches.
Les bénéfices de l'AIOps
L'objectif à long terme
de l'AIOps est d’automatiser les opérations informatiques afin de faciliter
l’auto supervision, le self-healing, l’optimisation des systèmes IT sans
intervention humaine avec comme bénéfices immédiats de permettre aux équipes de
se concentrer sur des sujets stratégiques et sur des tâches à forte valeur
ajoutée.
Quelques avantages clés
de l'AIOps
• Visibilité améliorée
:
l’AIOps offre une visibilité complète sur l'ensemble de l’infrastructure IT et
permet aux équipes IT de gérer plus efficacement des environnements complexes.
• Résolution proactive
des problèmes :
les entreprises peuvent identifier et résoudre les problèmes avant qu'ils
n'aient un réel impact sur les opérations commerciales, ce qui minimise les
temps d'arrêt des serveurs et les interruptions de service.
• Efficacité accrue : grâce à
l'automatisation, les équipes informatiques peuvent se concentrer sur des
sujets stratégiques (plutôt que sur des tâches redondantes.)
• Évolutivité : l'AIOps s'adapte aux
volumes croissants de données et à la complexité de l'infrastructure pour aider
les organisations à maintenir leur excellence opérationnelle.
Les défis et enjeux de
l'AIOps
L'adoption d'une nouvelle technologie ne se fait pas sans difficultés. Voici les principaux défis auxquels doit faire face l'AIOps :
• Qualité et
intégration des données : l'AIOps s'appuie sur des données provenant d'un large
éventail de sources. Il peut être difficile d'intégrer des solutions
informatiques connexes tout en s'assurant qu'elles peuvent communiquer
entre elles. Il est important de comprendre comment ces solutions s’intègrent à
une plateforme ITSM et de mener un projet pilote avant tout investissement dans
une solution AIOps.
• Le manque de talents
:
maîtriser une solution AIOps nécessite des compétences en science des données
(Data science), en machine learning et d'autres technologies liées à l'IA. Afin
d’aider les collaborateurs à comprendre et à tirer pleinement parti de l’AIOps,
chaque organisation devra former ses équipes ou embaucher des talents aux
compétences ad’hoc.
• La gestion du
changement :
l'AIOps peut nécessiter des changements culturels et organisationnels.
• Sécurité et
confidentialité :
l'AIOps nécessite le traitement et l'analyse de données sensibles. Pour assurer
la sécurité de ces données, les organisations doivent respecter des normes de
conformité pour se protéger contre les menaces et les vulnérabilités
potentielles.
Trois tendances qui
façonnent l'AIOps
L'AIOps reste une
solution efficace qui aidera les équipes informatiques à relever les défis de
la transformation digitale.
1. Environnements
hybrides et multicloud : l'AIOps jouera un
rôle crucial dans la visibilité, le contrôle et l'optimisation des
infrastructures informatiques distribuées alors que de plus en plus
d'environnements informatiques sont hybrides.
2. Edge Computing : l'AIOps étendra ses
capacités de supervision et de gestion des appareils et de l'infrastructure
afin de garantir la fiabilité et les performances des réseaux en périphérie.
3. Opérations autonomes : l'autonomie des systèmes d'IA pour superviser et optimiser les opérations informatiques est l'objectif principal des services IT. L’évolution constante des technologies de l'IA rapprochera les entreprises de cet objectif.