La transformation numérique des entreprises a conduit à la création d'une infrastructure informatique comprenant des entrepôts de données gigantesques et des systèmes hybrides et multi-clouds. Ce développement a conduit à la génération d'énormes ensembles de données provenant de divers canaux, points de contact avec les clients et plates-formes de dispositifs. Le rythme inégalé de la production de données rend difficile la gestion des TI par les organisations, ce qui est essentiel pour rationaliser les opérations, améliorer la surveillance et assurer la continuité des activités. Étant donné les limites des solutions informatiques existantes pour gérer les données, les entreprises font appel à AIOps pour entreprendre une multitude d'activités. Il s'agit notamment de comprendre et de prévoir le comportement des clients, de détecter les anomalies et d'en déterminer les raisons, et d'offrir des conseils prescriptifs. Il permet de détecter les dépendances responsables de la création de problèmes dans une infrastructure informatique. De plus, grâce aux fonctionnalités de l'IA telles que la conteneurisation, la surveillance continue, la gestion prédictive ou adaptative du cloud, les entreprises peuvent acquérir une perspective de nouvelle génération sur leur activité.
Qu'est-ce que l'AIOps ?
Il s'agit d'un système logiciel comprenant de grandes données, l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle pour améliorer la capacité et le fonctionnement de toutes les fonctions informatiques primaires. Les fonctions informatiques peuvent comprendre, entre autres, l'automatisation, la gestion des services informatiques, le contrôle des performances et la corrélation et l'analyse des événements. En d'autres termes, AIOps applique la science des données et l'apprentissage machine au cadre DevOps pour le rendre plus efficace et plus productif. Les avantages de l'intégration de l'IA dans la chaîne de valeur sont les suivants :
Traitement rapide et précis de tous les types de données générées à partir de diverses sources. Cela permet de garantir l'intégrité des données et d'obtenir des résultats tangibles.
L'analyse de vastes ensembles de données afin de générer des informations exploitables que les ingénieurs DevOps pourront comprendre et adapter l'infrastructure (si nécessaire).
Identifier les modèles d'événements et définir des déclencheurs automatiques en réponse.
AIOps vs DevOps : la différence
DevOps est sans doute la meilleure méthodologie de développement de logiciels qui augmente la vitesse de déploiement de solutions logicielles de qualité dans toute organisation. Alors, pourquoi AIOps est devenu une exigence cruciale pour les entreprises ? Nous allons le découvrir.
La principale différence entre AIOps et DevOps est la formation multicouche de la première qui peut automatiser les opérations informatiques et permettre l'analyse algorithmique par elle-même. D'autre part, la transformation de DevOps implique l'utilisation de méthodologies de développement agiles et leur utilisation pour automatiser les opérations en libre-service.
AIOps exécute les tâches en temps réel sans aucune intervention humaine. Il peut analyser et organiser les tâches informatiques en fonction des sources de données, ce que les DevOps traditionnels ne peuvent pas comprendre et encore moins exécuter.
AIOps peut effectuer une multitude d'activités d'analyse orientées vers les données, telles que la gestion des données en continu, la gestion des données historiques et l'ingestion de données de journal, entre autres. Il peut permettre aux parties prenantes de diverses unités commerciales de visualiser les informations en tirant parti des capacités de visualisation.
Même si l'assurance qualité de DevOps peut automatiser le déploiement de la construction à l'aide de conteneurs et d'outils d'automatisation, elle présente des lacunes dans des domaines tels que la sécurité et la conformité, et l'exploitation du système.
L'assurance qualité DevOps permet de rationaliser le SDLC par le biais de pipelines CI/CD, tandis que AIOps offre une plate-forme évolutive pour automatiser et gérer les opérations informatiques impliquant d'énormes ensembles de données.
L'importance d'AIOps augmentera dans les jours à venir car les applications d'entreprise de la prochaine génération fonctionnant sur de multiples écosystèmes de nuages devront être surveillées et gérées en temps réel.
Pourquoi les entreprises devraient-elles adopter AIOps ?
La création et la mise en œuvre d'applications d'entreprise de nouvelle génération nécessiteraient l'utilisation de l'intelligence artificielle et de la méthodologie AIOps basée sur l'apprentissage automatique. Les avantages de l'utilisation de cette méthodologie de nouvelle génération sont les suivants :
Élimination du bruit informatique : le bruit informatique peut exposer les équipes à des faux positifs, enterrer les causes profondes des événements et rendre difficile la détection des pannes. Il peut également entraîner des problèmes de performance, des risques et des coûts d'exploitation plus élevés, et le rejet des initiatives numériques des entreprises. Les outils pilotés par AIOps peuvent réduire ou même éliminer le bruit en construisant des incidents corrélés pointant vers la cause première.
Une expérience client supérieure : L'expérience client devenant le facteur le plus crucial pour la rentabilité, AIOps peut effectuer des analyses prédictives et automatiser les décisions liées aux événements futurs. En analysant les données, AIOps peut prédire les événements ayant un impact sur la disponibilité et les performances des systèmes informatiques. En outre, en identifiant la cause profonde des problèmes informatiques, il peut aider à les résoudre instantanément.
Une meilleure collaboration : AIOps peut briser les silos fonctionnels et rationaliser le flux de travail des groupes informatiques et des autres unités commerciales. Il peut générer des tableaux de bord et des rapports personnalisés pour permettre aux équipes de saisir rapidement leurs tâches et d'agir en conséquence.
Améliorer la prestation de services : L'IA, la ML et l'automatisation peuvent aider l'équipe de prestation de services de toute entreprise à résoudre les requêtes en analysant les modèles d'utilisation, les tickets de support et l'interaction des utilisateurs. En appliquant l'analyse des causes probables, elle peut prévoir les problèmes de sous-utilisation.
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