Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps)

Sous le terme AIOps, on entend des techniques et des outils basés sur l’IA pour automatiser des tâches informatiques importantes. Cela comprend notamment la surveillance des performances et des systèmes, la sauvegarde des données, le diagnostic des causes et le reporting, ainsi que la planification des charges de travail. Grâce à des méthodes modernes comme le Machine Learning (ML) ou le traitement automatique du langage naturel (NLP), AIOps optimise l’efficacité de votre infrastructure IT, de vos workflows et de l’intégrité de vos systèmes.

Qu’est-ce que l’AIOps ?

Le terme AIOps, qui signifie « Artificial Intelligence for IT Operations », a été introduit par la société d’études de marché américaine Gartner. En français, il se traduit par « Intelligence Artificielle pour les Opérations Informatiques ». AIOps utilise divers outils et méthodes pour optimiser, automatiser et surveiller l’infrastructure IT opérationnelle ainsi que les workflows numériques. Ces outils collectent de grandes quantités de données, les analysent en temps réel, et prennent des mesures pour améliorer la performance de votre IT.

• Intelligence artificielle (IA)
• Machine Learning (ML)
• Analyse et traitement des Big Data
• Traitement automatique du langage naturel (NLP)
• AI Cloud
• Algorithmes de corrélation des événements et de reconnaissance des motifs
• API pour diverses sources de données de l’infrastructure IT
• API pour les systèmes de tickets et d’alertes
• Visualisation de l’état de l’IT

Quelles sont les tâches remplies par l’AIOps ?

Parmi les tâches principales que l’AIOps accomplit pour les entreprises, on trouve :

• La gestion des données et la surveillance des performances : de grandes quantités de données provenant de diverses sources, y compris des composants IT, des outils de surveillance des performances et des systèmes de billetterie de services, sont collectées, surveillées et intégrées. -Le traitement des signaux et la corrélation des événements : des événements, des motifs et des relations importants sont extraits des données collectées et contextualisés pour identifier les problèmes de performance et de disponibilité.
• L’identification des anomalies : grâce à la corrélation et à l’analyse de diverses données, les indicateurs de performance anormaux peuvent être détectés tôt pour prévenir les pannes ou les interruptions.
• Le diagnostic des causes et l’automatisation : les causes des problèmes sont identifiées et signalées immédiatement aux équipes IT et DevOps, ou résolues automatiquement.
• La gestion des capacités et l’évolutivité : sur la base des modèles d’utilisation et des analyses de performance, des prévisions peuvent être faites sur les besoins en ressources ; l’évolutivité de l’infrastructure IT et des workflows peut également être optimisée.
• La transformation Cloud : les outils AIOps offrent la flexibilité, l’efficacité, la sécurité et l’agilité nécessaires lors du déploiement et de la gestion des applications Cloud, de la migration vers le Cloud ainsi que pour les environnements multi-Cloud, qui sont nécessaires en raison de nombreuses dépendances.

Pourquoi l’AIOps est-il important pour les entreprises ?

L’intégration et l’automatisation de plusieurs outils AIOps permettent une réaction rapide et proactive aux baisses de performance et aux interruptions de service. Vous garantissez ainsi l’évolutivité et la performance même dans des environnements IT complexes et dynamiques, vous répondez aux attentes élevées des utilisateurs en matière de disponibilité et de performance et vous augmentez votre compétitivité. C’est pourquoi de nombreux experts considèrent l’AIOps comme l’avenir pour les entreprises qui s’appuient de plus en plus sur la transformation numérique et doivent traiter et analyser des quantités croissantes de données.

Grâce à une détection et résolution plus rapides des problèmes, une meilleure disponibilité des systèmes et une performance améliorée, vous bénéficiez d’avantages concurrentiels significatifs. Vous favorisez également la numérisation de vos processus IT et augmentez l’agilité et l’évolutivité de votre infrastructure, de vos charges de travail et de vos processus commerciaux numériques.

Pour quoi l’AIOps est-il utilisé ?

Les cas d’utilisation fréquents de l’AIOps sont la surveillance, l’optimisation, l’automatisation et la stabilisation des réseaux, des applications, des charges de travail, des environnements Cloud ainsi que des éléments physiques. L’AIOps est particulièrement adapté aux systèmes complexes, agiles et dynamiques ou aux environnements avec des dépendances complexes et un grand volume de données. Pour les architectures de microservices basées sur le Cloud ou les environnements Cloud hybrides, l’AIOps offre de nombreux avantages en termes d’analyses prédictives, d’optimisation des workflows et des flux de données, ainsi que de surveillance des performances.

L’AIOps joue également un rôle important dans le respect des exigences de conformité ainsi que dans le renforcement de la cyber-résilience, et ce grâce à une meilleure protection contre les cyberattaques, à une cybersécurité proactive et à des mécanismes de défense automatiques. Pour les équipes DevOps, l’AIOps remplit des tâches importantes pour optimiser la qualité du code, par exemple grâce à la revue de code automatisée et à la détection des erreurs.

Quels sont les avantages des outils AIOps ?

Parmi les avantages les plus importants de l’AIOps, on trouve :

• L’optimisation des coûts : l’AIOps réduit les coûts opérationnels en évaluant efficacement de grandes quantités de données. Grâce à l’automatisation des tâches de routine et à la résolution précise des problèmes, il réduit le besoin d’interventions manuelles importantes et minimise les erreurs et perturbations coûteuses. Le résultat est une meilleure utilisation des ressources, des coûts opérationnels réduits et une satisfaction client accrue.
• La résolution rapide des problèmes : l’AIOps analyse les données en temps réel et corrèle les événements pour détecter rapidement les anomalies système. Grâce à des outils d’analyse modernes et au Machine Learning, les causes des problèmes peuvent être identifiées et résolues rapidement. Une réponse plus rapide permet de minimiser les temps d’arrêt et de maximiser la disponibilité de vos applications, services et systèmes.
• L’amélioration de l’efficacité des opérations IT : l’AIOps agrège les informations provenant de diverses sources de données sur une plateforme centrale. Cela permet aux équipes IT de collaborer efficacement et de coordonner les workflows sans nécessiter une intervention humaine à chaque fois. Cela réduit les sources d’erreur et augmente la productivité et l’efficacité de vos opérations IT.
• La gestion proactive des services : l’AIOps permet une détection et une résolution proactive des problèmes. Les outils AIOps analysent et identifient les motifs et les tendances dont les liens peuvent être difficiles à percevoir par les équipes IT en raison de la multitude de données. En prenant des mesures proactives, vous réduisez les interruptions, comblez les failles de sécurité, répondez aux anomalies et améliorez la stabilité et la fiabilité des services IT.
• L’amélioration de l’expérience client : grâce à l’analyse détaillée des interactions des clients à partir de canaux de communication tels que les chats et les emails, vous obtenez des informations précieuses sur le comportement des clients. En analysant la Customer Journey, vous pouvez répondre rapidement aux besoins des clients et adapter vos services selon leurs attentes. La surveillance des performances et la gestion des incidents préviennent également les perturbations techniques ou les incidents qui pourraient nuire à votre service client. Le résultat est une expérience utilisateur cohérente et positive pour une fidélisation accrue des clients.
• Le soutien à la migration vers le Cloud : pour la gestion et la surveillance de votre infrastructure Cloud publique, privée ou hybride, l’AIOps offre une automatisation et une standardisation efficaces, même en présence de dépendances complexes. Cela optimise la surveillance de votre environnement Cloud composé de réseaux, de solutions de stockage et d’applications et facilite la migration des charges de travail vers le Cloud.
• La résolution rapide des problèmes : en supprimant les bruits et signaux perturbateurs, ainsi que par la corrélation des événements et la reconnaissance des motifs, vous réduisez considérablement votre MTTR (Mean Time to Resolution). Cela permet de minimiser les pannes et les interruptions, et ainsi d’augmenter la disponibilité et la productivité.
• La gestion informatique proactive et prédictive : grâce à AIOps, vous ne vous contentez plus de réagir aux événements et aux signaux émis par votre infrastructure informatique et vos charges de travail. Vous mettez en place des processus prédictifs et proactifs.

Comment fonctionne l’AIOps ?

La mise en œuvre et l’utilisation des outils AIOps se déroulent en plusieurs phases, parmi lesquelles :

• Collecte et agrégation : la collecte et l’agrégation de données constituent l’une des phases et des éléments les plus importants de l’AIOps. Les données à collecter incluent, entre autres, les données système, les journaux et les données d’événements, les données d’application, les logs et les métriques, ainsi que les données d’infrastructure et de réseau.
• Observation et prédiction : la collecte et l’analyse des données en temps réel provenant de diverses sources IT dans un environnement permettent de détecter tôt les tendances, les motifs et les anomalies. Les analyses prédictives favorisent une action anticipée ainsi qu’une planification appropriée des capacités et des ressources.
• Engagement et prévention : l’intégration des experts humains en lien avec les analyses AIOps optimise la coordination des charges de travail IT et améliore le diagnostic grâce à des tableaux de bord partagés et des notifications en temps réel.
• Action et automatisation : par l’automatisation et la standardisation des workflows, des techniques et des méthodes basées sur les analyses AIOps, vous améliorez votre infrastructure IT de manière durable. Vous optimisez ainsi les processus opérationnels, allégez la charge de travail de vos équipes, réduisez les coûts et augmentez votre compétitivité grâce à une plus grande flexibilité, agilité et évolutivité.

Quels types de solutions AIOps existent ?

L’AIOps se divise généralement en deux catégories de solutions : celles centrées sur le domaine et celles indépendantes du domaine.

AIOps centrée sur le domaine

Il s’agit d’outils spécialisés basés sur l’IA pour des domaines spécifiques. Leurs tâches se concentrent sur des domaines spécifiques de l’infrastructure IT tels que la surveillance des réseaux, des applications ou du Cloud computing.

AIOps indépendante du domaine

Les outils AIOps indépendants du domaine sont utilisés à l’échelle du réseau et de l’entreprise pour des analyses prédictives, l’automatisation, la mise à l’échelle et l’optimisation des processus. Ils collectent des données provenant de diverses sources et permettent, grâce à la reconnaissance des motifs, à l’analyse des tendances et à la corrélation des événements, d’obtenir une vue d’ensemble de votre IT opérationnelle.