Ali Siddiqui, Chief Product Officer, BMC Software
Ces dernières années, l’AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques) s’est largement imposé en entreprise, en raison de l'augmentation considérable du volume et de la variété des données opérationnelles, ainsi que des exigences de vitesse induites par les initiatives DevOps et une plus grande complexité des environnements informatique. Alors que l'intelligence artificielle et le machine learning continuent d’être indispensables à la croissance des entreprises, ces dernières ne peuvent plus aujourd’hui se contenter des processus traditionnels de monitoring et de gestion des événements.
L’AIOps s'avère être une solution prometteuse pour aider les équipes informatiques à combiner agilité et performance et à relever les défis de la transformation digitale et les attentes des clients qui en découlent. En déployant des solutions qui allient machine learning et des analyses avancées dans les processus de monitoring et même de gestion, elles peuvent accroître leurs efforts avec des stratégies AIOps qui prévoient et traitent de manière proactive les problèmes potentiels dans des environnements complexes et hybrides. Et ce, afin d'optimiser les niveaux de service et de soutenir les processus DevOps agiles nécessaires à l'activité numérique.
En outre, une stratégie AIOps efficace peut aider les organisations à offrir des expériences supérieures à leurs clients et à leurs employés, en améliorant les opérations actuelles et en soutenant une mise à l'échelle et l’innovation.
Puissance de prédiction
La clé de la réussite et de l'agilité des entreprises est la capacité à trier efficacement les données provenant des applications complexes afin d'identifier les besoins, les opportunités et les menaces au fur et à mesure qu'ils se présentent. Il s'agit essentiellement de comprendre à quoi ressemblent les opérations normales d'une entreprise pour repérer les activités anormales. Cela peut représenter un défi de taille sans véritable stratégie AIOps car les données proviennent de toute l’entreprise, du cloud au data center en passant par le mainframe. De plus, de nombreuses entreprises utilisent encore des outils de monitoring en silo ou conservent leurs données dans des data lakes isolés. Il peut donc être extrêmement difficile de créer un profil de données complet et de comprendre les performances du système, et encore moins d'en tirer des informations exploitables en temps utile.
L’AIOps fournit des informations essentielles sur toutes les couches de l'environnement informatique, le machine learning permettant de distinguer les vrais problèmes de bruit et des fausses alertes, même dans les environnements les plus complexes et les plus hybrides. Lorsque les équipes opérations disposent des capacités d'analyse et de machine learning avancées, qui accompagnent une solution AIOps efficace, elles peuvent optimiser le monitoring des données pour favoriser l'identification rapide et la hiérarchisation des problèmes, tout en tentant d’y répondre en avance de phase grâce à la puissance de la prédiction.
Aujourd’hui, les entreprises n'ont pas les moyens de se renseigner sur les problèmes de leurs utilisateurs finaux - elles doivent identifier de nouvelles solutions et stratégies qui les aident à voir et à prévenir les problèmes avant qu’ils n’arrivent. L'AIOps fournit aux entreprises cette information capitale, car elle les aide à identifier les anomalies avant qu'elles ne viennent interrompre purement et simplement les services. En utilisant l'intelligence artificielle et le machine learning pour analyser efficacement des quantités de données sur les performances et identifier des modèles, les entreprises acquièrent une visibilité essentielle qui leur permet de prendre des mesures de maintenance préventive pour réduire ou éviter complètement les temps d'arrêt.
Remédiation proactive
L’AIOps permet également aux entreprises de récupérer les informations nécessaires pour identifier la cause première des événements et aider à y remédier de manière proactive. La mise en œuvre d'une solution AIOps qui non seulement combine machine learning et analyse, mais fournit également des informations exploitables sera essentielle pour les entreprises qui souhaitent aller plus loin dans leur démarche d'automatisation. Des capacités essentielles non seulement pour aider les services informatiques à observer les problèmes et à en trouver les causes, mais aussi pour accélérer le temps moyen de réparation (MTTR). De plus, avec l’AIOps comme base, les entreprises peuvent relier les processus de gestion des services informatiques (ITSM) et de gestion des opérations informatiques (ITOM) pour créer des incidents à partir d'événements, comprendre l'impact des services et les facteurs de causalité et résoudre de manière proactive les problèmes de service avant qu'ils n'aient un impact sur l'expérience de l'utilisateur.
En outre, en automatisant une grande partie de l'analyse des données inhérentes à ces processus, les entreprises peuvent réellement maximiser leur productivité. Par exemple, elles peuvent réorienter les efforts des employés vers la résolution de problèmes, plutôt que de les affecter à la surveillance continue et à l'identification des problèmes - un processus souvent fastidieux et long, sans parler du risque d'erreur humaine. Avec l'AIOps, les entreprises peuvent agir selon leurs propres conditions, avec les connaissances nécessaires pour prévoir les problèmes, identifier et hiérarchiser les nouveaux problèmes, et y remédier sans heurts avant l'interruption du service.
Les données opérationnelles continuent d'évoluer et d'augmenter pour atteindre des niveaux dépassant les capacités de gestion possible naturellement, et les entreprises ne peuvent plus se permettre de fonder leur réussite uniquement sur les solutions ITOM traditionnelles et le contrôle manuel. Il est clair que les entreprises les mieux placées pour suivre le rythme et faire face à la concurrence sont celles qui considèrent l’AIOps non pas comme une solution tendance, mais comme une étape clé dans leur transformation.
L’AIOps s'avère être une solution prometteuse pour aider les équipes informatiques à combiner agilité et performance et à relever les défis de la transformation digitale et les attentes des clients qui en découlent. En déployant des solutions qui allient machine learning et des analyses avancées dans les processus de monitoring et même de gestion, elles peuvent accroître leurs efforts avec des stratégies AIOps qui prévoient et traitent de manière proactive les problèmes potentiels dans des environnements complexes et hybrides. Et ce, afin d'optimiser les niveaux de service et de soutenir les processus DevOps agiles nécessaires à l'activité numérique.
En outre, une stratégie AIOps efficace peut aider les organisations à offrir des expériences supérieures à leurs clients et à leurs employés, en améliorant les opérations actuelles et en soutenant une mise à l'échelle et l’innovation.
Puissance de prédiction
La clé de la réussite et de l'agilité des entreprises est la capacité à trier efficacement les données provenant des applications complexes afin d'identifier les besoins, les opportunités et les menaces au fur et à mesure qu'ils se présentent. Il s'agit essentiellement de comprendre à quoi ressemblent les opérations normales d'une entreprise pour repérer les activités anormales. Cela peut représenter un défi de taille sans véritable stratégie AIOps car les données proviennent de toute l’entreprise, du cloud au data center en passant par le mainframe. De plus, de nombreuses entreprises utilisent encore des outils de monitoring en silo ou conservent leurs données dans des data lakes isolés. Il peut donc être extrêmement difficile de créer un profil de données complet et de comprendre les performances du système, et encore moins d'en tirer des informations exploitables en temps utile.
L’AIOps fournit des informations essentielles sur toutes les couches de l'environnement informatique, le machine learning permettant de distinguer les vrais problèmes de bruit et des fausses alertes, même dans les environnements les plus complexes et les plus hybrides. Lorsque les équipes opérations disposent des capacités d'analyse et de machine learning avancées, qui accompagnent une solution AIOps efficace, elles peuvent optimiser le monitoring des données pour favoriser l'identification rapide et la hiérarchisation des problèmes, tout en tentant d’y répondre en avance de phase grâce à la puissance de la prédiction.
Aujourd’hui, les entreprises n'ont pas les moyens de se renseigner sur les problèmes de leurs utilisateurs finaux - elles doivent identifier de nouvelles solutions et stratégies qui les aident à voir et à prévenir les problèmes avant qu’ils n’arrivent. L'AIOps fournit aux entreprises cette information capitale, car elle les aide à identifier les anomalies avant qu'elles ne viennent interrompre purement et simplement les services. En utilisant l'intelligence artificielle et le machine learning pour analyser efficacement des quantités de données sur les performances et identifier des modèles, les entreprises acquièrent une visibilité essentielle qui leur permet de prendre des mesures de maintenance préventive pour réduire ou éviter complètement les temps d'arrêt.
Remédiation proactive
L’AIOps permet également aux entreprises de récupérer les informations nécessaires pour identifier la cause première des événements et aider à y remédier de manière proactive. La mise en œuvre d'une solution AIOps qui non seulement combine machine learning et analyse, mais fournit également des informations exploitables sera essentielle pour les entreprises qui souhaitent aller plus loin dans leur démarche d'automatisation. Des capacités essentielles non seulement pour aider les services informatiques à observer les problèmes et à en trouver les causes, mais aussi pour accélérer le temps moyen de réparation (MTTR). De plus, avec l’AIOps comme base, les entreprises peuvent relier les processus de gestion des services informatiques (ITSM) et de gestion des opérations informatiques (ITOM) pour créer des incidents à partir d'événements, comprendre l'impact des services et les facteurs de causalité et résoudre de manière proactive les problèmes de service avant qu'ils n'aient un impact sur l'expérience de l'utilisateur.
En outre, en automatisant une grande partie de l'analyse des données inhérentes à ces processus, les entreprises peuvent réellement maximiser leur productivité. Par exemple, elles peuvent réorienter les efforts des employés vers la résolution de problèmes, plutôt que de les affecter à la surveillance continue et à l'identification des problèmes - un processus souvent fastidieux et long, sans parler du risque d'erreur humaine. Avec l'AIOps, les entreprises peuvent agir selon leurs propres conditions, avec les connaissances nécessaires pour prévoir les problèmes, identifier et hiérarchiser les nouveaux problèmes, et y remédier sans heurts avant l'interruption du service.
Les données opérationnelles continuent d'évoluer et d'augmenter pour atteindre des niveaux dépassant les capacités de gestion possible naturellement, et les entreprises ne peuvent plus se permettre de fonder leur réussite uniquement sur les solutions ITOM traditionnelles et le contrôle manuel. Il est clair que les entreprises les mieux placées pour suivre le rythme et faire face à la concurrence sont celles qui considèrent l’AIOps non pas comme une solution tendance, mais comme une étape clé dans leur transformation.
