Qu’est-ce que l’AIOps ? Un aperçu

Les équipes IT qui veulent passer d'un modèle réactif à proactif, réduire les temps d'arrêt, améliorer les performances et libérer du temps pour des initiatives plus stratégiques adoptent l'AIOps, application concrète de l'intelligence artificielle et de l'automatisation aux activités du service informatique. L'AIOps aide à gérer l'immense complexité des environnements technologiques actuels, des équipements et réseaux des bureaux et centres de données à des dizaines de services cloud, et au-delà.

Qu’est-ce que l’AIOps ?

L'AIOps consiste à appliquer l'intelligence artificielle, le machine learning et l'analyse de données aux opérations IT pour automatiser des tâches comme la corrélation d'événements et la détection d'anomalies. Les systèmes d'IA analysent les données issues des outils de supervision, des journaux et des équipements d'infrastructure, et utilisent des algorithmes avancés pour détecter les problèmes, suggérer des actions et automatiser les réponses. L'AIOps contribue à réduire les temps d'arrêt, maîtriser les coûts et améliorer la fiabilité et la sécurité des services. Plutôt que d'attendre que les collaborateurs ou les clients signalent des incidents, les systèmes d'AIOps détectent précocement les anomalies et réagissent avant même qu'elles ne soient perçues. La réduction des tickets de support aide à améliorer la productivité et, espérons-le, la satisfaction des collaborateurs envers la technologie.

L'AIOps, en bref

L'AIOps commence par la collecte des données sur le matériel, les logiciels et les réseaux, puis leur corrélation. Les environnements IT génèrent d'énormes volumes de données chaque seconde : journaux, métriques, alertes, traces et statistiques de performance produites par les serveurs, applications, services et routeurs réseau. Les systèmes d'AIOps agrègent ces données et utilisent des algorithmes de machine learning pour repérer des schémas révélant un dysfonctionnement.

Dès que des signes de problème apparaissent, l'AIOps agit, souvent avant que les collaborateurs ne s'en aperçoivent ou que l'équipe IT n'intervienne. Le logiciel d'AIOps cherche la cause première puis, selon la nature du problème et la configuration de la plateforme, réagit automatiquement ou alerte l'équipe IT avec des recommandations d'intervention.

Par exemple, si la latence d'une application grimpe, autrement dit si elle ralentit et devient moins réactive, une plateforme d'AIOps peut en déterminer la cause. Peut-être qu'elle est plus sollicitée et qu'il suffit d'augmenter la capacité serveur. C'est le meilleur scénario. À l'analyse des données, le logiciel d'AIOps peut suspecter une attaque par déni de service distribué (DDoS) à l'origine du ralentissement. Dans ce cas, il peut déclencher un plan de réponse DDoS prédéfini tout en alertant l'équipe de sécurité IT.

Une caractéristique clé d'AIOps est son apprentissage continu. Il observe quelles actions sont les plus efficaces et à quels moments l'équipe IT privilégie certaines réponses. Parce qu'il s'appuie sur l'IA pour analyser les données et non sur des règles figées, l'AIOps peut aussi s'adapter aux évolutions des systèmes IT de l'organisation, comme l'ajout de serveurs ou d'appareils IoT, sans directives explicites ni reprogrammation. La plateforme d'AIOps détecte les changements, étudie les données et s'adapte rapidement au nouveau contexte.

Au final, l'AIOps peut réduire les coûts, accroître l'efficacité et renforcer la sécurité et la satisfaction des utilisateurs, même dans des environnements complexes et en évolution rapide. Considérez-le comme un outil supplémentaire dans la boîte à outils de votre service IT, capable de faire gagner du temps, réduire les efforts et limiter la frustration.

FAQ sur l'AIOps

En quoi l'AIOps diffère-t-il de la supervision IT traditionnelle ?

La supervision traditionnelle se concentre sur la collecte de données et l'envoi d'alertes quand un seuil prédéfini est atteint, par exemple une utilisation CPU dépassant 90 %. Cela entraîne souvent un volume élevé d'alertes et un phénomène de « fatigue d'alerte ». L'AIOps va plus loin en corrélant des données issues de multiples sources pour comprendre pleinement la nature d'un problème. Au lieu d'envoyer 100 alertes distinctes, il identifie la cause première et présente une recommandation unifiée.

Quelles sont les capacités clés d'une plateforme d'AIOps ?

La plupart des plateformes d'AIOps s'articulent autour de trois capacités clés :

• Agrégation de données : elles centralisent les données de performance et d'événements provenant d'outils IT disparates.
• IA : elles appliquent des analyses avancées pour filtrer le bruit, détecter les anomalies, identifier des schémas et prédire de futurs incidents.
• Automatisation : elles déclenchent des réponses automatiques comme l'exécution d'un script de diagnostic, l'ouverture d'un ticket détaillé ou l'orientation vers la bonne équipe, ce qui accélère la résolution.

Quels sont les principaux bénéfices de l'AIOps ?

Parmi les bénéfices majeurs : une forte réduction du bruit d'alerte permettant aux équipes IT de se concentrer sur l'essentiel, un temps moyen de résolution bien plus rapide grâce à l'automatisation de l'analyse des causes premières, et un passage à des opérations proactives où les problèmes potentiels sont identifiés et corrigés avant d'affecter les utilisateurs ou l'activité.

L'AIOps est-il réservé aux grandes entreprises ?

Si le terme « AIOps » a été introduit par Gartner et d'abord adopté par de grandes entreprises aux environnements IT très complexes, ses principes et ses outils deviennent accessibles aux organisations de toutes tailles. À mesure que les environnements cloud, les microservices et les services numériques se complexifient partout, le besoin d'automatiser les opérations et d'exploiter d'immenses volumes de données devient un défi universel auquel l'AIOps répond parfaitement.