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Qu'est-ce que l'AIOps ? (Intelligence Artificielle pour les Opérations Informatiques)

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Le kit de préparation mis à jour on
AIOps

AIOps est une forme abrégée d'intelligence artificielle pour les opérations informatiques, un terme inventé en 2017 par Gartner. L'AIOps fait référence à l'utilisation du Big Data, des capacités d'analyse avancées et de l'apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail opérationnels et fonctionnels des équipes informatiques. Ces plates-formes fonctionnent sur une technologie multicouche et permettent l'utilisation simultanée de plusieurs sources de données et outils analytiques.

Les environnements d'application des grandes entreprises produisent d'énormes quantités de données et d'informations de journalisation. Cette complexité sans cesse croissante des données entrantes et la nature hybride des services et des applications exercent une pression considérable sur les opérations informatiques. Par la suite, plus d'entreprises emploient désormais AIOps que jamais. L'objectif est d'automatiser les opérations informatiques, d'identifier intelligemment les modèles, d'augmenter les processus et les tâches courants et de résoudre les problèmes informatiques. AIOps associe la gestion des services, la gestion des performances et l'automatisation pour obtenir des informations et des améliorations continues.

Implémentation d'AIOps

Les solutions AIOps permettent un système centralisé d'interaction entre les différentes fonctions informatiques pour optimiser les opérations. Ils ont une approche standardisée qui est similaire à la fonction cognitive humaine. Vous trouverez ci-dessous le processus étape par étape de mise en œuvre d'AIOps :

  • Parcourez d'énormes volumes de données dans un environnement informatique moderne et sélectionnez uniquement les informations pertinentes grâce à des techniques de filtrage et de hiérarchisation prédéterminées.
  • Effectuez une analyse de corrélation approfondie des données pour découvrir les modèles, les dépendances et les relations inhérents au sein des données en réduisant intelligemment le bruit de celles-ci.
  • Agrégez les données dans différents clusters et regroupements pour les préparer à des analyses avancées.
  • Enquêtez sur les causes profondes des différentes tendances et événements et apprenez les points focaux des informations opérationnelles à des fins d'inférence.
  • Facilitez la collaboration entre les équipes informatiques interfonctionnelles et faites remonter les notifications aux opérateurs concernés en cas de certains événements ou problèmes.
  • Automatisez la résolution et la correction sans aucune intervention humaine.

Capacités clés de l'AIOps

Certaines des fonctionnalités clés sont les suivantes :

Suppression du bruit

Le bruit, c'est-à-dire les alarmes et les alertes, tourmente les équipes informatiques toutes les heures. L'AIOps réduit intelligemment le bruit en identifiant les problèmes fondamentaux et en proposant des solutions à grande vitesse. Ceci, à son tour, réduit le temps moyen de réponse et de réparation (MTTR).

Corrélation d'événements

AIOps explore les données sous-jacentes pour trouver des modèles et des relations importants à l'aide d'une analyse de corrélation. Il utilise des facteurs tels que l'heure, la topologie et le texte des journaux de données. Il analyse et traite les alertes d'incident et en extrait des informations cruciales qui peuvent aider à identifier les incidents futurs.

Rationalisation de la coordination

Les plateformes AIOps rationalisent la coordination sans friction entre les équipes ITOps, DevOps, Sécurité, SRE et de gouvernance. Il fournit des analyses et des données de surveillance appropriées à chaque fonction pour accélérer la collaboration entre les équipes au sein de l'entreprise.

Automation

Ces solutions automatisent les protocoles de routine tels que le traitement des alertes système mineures, la réponse aux demandes des utilisateurs ou l'allocation des ressources informatiques aux équipes. Ils sont également capables d'automatiser les réponses aux incidents et les rectifications. Cela accélère les opérations informatiques et permet un partage de flux de travail plus rapide et plus efficace.

Remédiation et résolution

En effectuant une puissante analyse des causes profondes, AIOps est capable de résoudre les problèmes à grande échelle et d'automatiser les solutions pour les incidents et comportements anormaux récurrents.

Cas d'utilisation d'AIOps

Les systèmes AIOps exploitent le Big Data, la modélisation prédictive et l'analyse avancée pour contrer certains cas d'utilisation courants tels que :

Détection proactive des anomalies

Grâce à l'analyse des mégadonnées historiques, les AIOps identifient les points de données anormaux. Cela permet aux équipes informatiques de reconnaître facilement les écarts par rapport aux comportements normaux et d'éviter des problèmes coûteux tels que des violations de données ou des ruptures d'architecture.

Analyse des causes principales

Les AIOps aident à diagnostiquer avec précision les causes profondes des problèmes et à les résoudre avec des solutions adéquates. Cela peut aider les équipes informatiques en les soulageant de la charge de travail de traçage des principaux symptômes de ces problèmes. Les plates-formes AIOps ont également mis en place des protocoles de sécurité pour se protéger contre les problèmes futurs.

Suivi de la performance

AIOps est également utilisé comme un outil pour surveiller l'ensemble de l'infrastructure réseau. Il surveille la santé et les performances de chaque composant ; facteurs de diffusion tels que la disponibilité, les temps de réponse et la convivialité.

Analyses prédictives

Outre la détection précoce des problèmes opérationnels, il utilise également des modèles d'apprentissage automatique avancés pour faire des prédictions sur les problèmes futurs potentiels.

Nuage de migration

Dans les cas où les entreprises adoptent un modèle de cloud hybride, AIOps donne une excellente visibilité sur les interdépendances et augmente l'efficacité opérationnelle. Cela aide également à maîtriser la prolifération du cloud (instances de cloud non contrôlées), évitant ainsi les frais généraux inutiles.

Avantages de l'AIOps

Les avantages pour les entreprises sont illimités et vont de l'amélioration de la productivité des employés à une réduction directe des coûts fonctionnels. Les autres avantages que les solutions AIOps offrent aux organisations sont :

  • Amélioration de la disponibilité et de la fiabilité des systèmes informatiques
  • Meilleure collaboration technique entre les différentes fonctions informatiques
  • Résolution rapide et gestion prédictive des problèmes potentiels
  • Transformation numérique plus rapide en aidant à la migration vers le cloud et à la sécurité
  • Agrégation des fonctions de surveillance dans un système interactif et centralisé
  • Réduction des fausses alarmes pour différents types d'événements et d'alertes
  • Développement plus rapide des services et meilleur alignement dans la compréhension de leur impact

Premiers pas avec AIOps

Pour l'adoption de l'AIOps dans l'ensemble de l'entreprise, une organisation doit identifier les points faibles de ses opérations informatiques qui doivent être améliorés. Cela aidera à finaliser une analyse de rentabilisation pour laquelle AIOps sera mis en œuvre. Il est impératif de comprendre les différents types de solutions AIOps disponibles pour sélectionner celle qui convient le mieux à l'entreprise. Les solutions centrées sur le domaine ne fonctionnent que dans certains cas d'utilisation, car elles sont spécifiquement développées pour un seul domaine. D'autre part, les solutions indépendantes du domaine sont capables de fonctionner dans différents domaines. Une fois la solution préférée sélectionnée, il est important de formuler un plan de déploiement et de gouvernance.

Si vous souhaitez en savoir plus sur AIOps et d'autres technologies d'IA, consultez les blogs pertinents sur unir.ai pour approfondir vos connaissances dans ce domaine.

Haziqa est un Data Scientist avec une vaste expérience dans la rédaction de contenu technique pour les entreprises d'IA et de SaaS.