Machine learning dans le management IT

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Pourquoi les DSI vont-elles disrupter leur IT Management?

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Equiper la DSI d'un cockpit de management unifié, hétérogène, hybride et intelligent, hébergé dans le cloud, est une démarche qu’effectueront vraisemblablement la plupart des décideurs IT d’ici 2020.

Actuellement, le management des opérations IT est encore jugé largement perfectible au sein de nombreuses DSI. Plusieurs enquêtes signalent d’ailleurs que moins de 10% des clients ont confiance en leur stratégie de monitoring. Un constat amer pour la majorité des DSI qui cherchent à garantir le meilleur niveau de performance et de résilience de leurs environnements applicatifs.

C’est pourquoi plus de 50% d’entre eux estiment avoir désormais besoin de solutions adaptées à leur transformation digitale, à l'adoption de plateforme cloud, à l’émergence du mouvement DevOps ou encore du Big Data.

Pourquoi les DSI vont-elles casser les silos de l'IT Management ?

Aujourd’hui, une DSI qui détient environ 120 outils de monitoring peut collecter des données métrologiques et de configuration qui vont générer plusieurs téraoctets de logs par jour. Un ensemble qui représente 120 silos de données dissociées, structurées et non corrélées ainsi que des tonnes de données non structurées pertinentes mais non corrélées. De telles ressources équivalent à un temps démesuré et une charge de travail monstrueuse pour les équipes IT.

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Comment les DSI veulent-elles faire face à l'hétérogénéité et l'hybridation du SI ?

L'émergence à vitesse accélérée de nouvelles technologies (Docker, Kubernetes, NoSql...), de nouveaux langages (Swift, Rust, Typescript, Go), de nouvelles architectures (Microservices, Blockchain, Autonomous...) rendent obsolètes les solutions de monitoring de l'ancienne génération.

L'agilité apportée par les plateformes cloud a conduit les DSI à multiplier leur diversité d'hébergement (On Premise, Cloud Privé, Cloud Public...). Il est désormais fréquent d'externaliser ses environnements de développement chez un Cloud Provider ainsi que certains environnements de production peu critiques ou même basculer ses applications les plus critiques en mode SaaS tout en gardant la main sur une partie de sa plateforme.

Analyse de la performance applicative

Dans un environnement de plus en plus diversifié et complexe, les DSI expriment le souhait de s'équiper d'un cockpit de management centralisé à la fois hétérogène et hybride.

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Pourquoi les DSI souhaitent-elles exploiter le potentiel du Machine Learning ?

Les solutions modernes doivent intégrer dans leur approche des algorithmes de Machine Learning, afin de gagner en efficacité et de permettre aux équipes IT de se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée.

Les outils traditionnels de monitoring peinent à identifier les patterns dans le comportement des environnements et à relier les différents évènements ensemble. Il s'agit d' un travail que pourraient aisément exécuter des algorithmes de Machine Learning. Ceux-ci identifient les comportements inhabituels, regroupent les données en modèles et corrèlent plusieurs variables pour comprendre les relations entre les données, afin d’identifier des problèmes, et même de les prédire.

A l’heure actuelle, la plupart des DSI sont équipées d'outils d'Infrastructure Monitoring incapables d'anticiper des dégradations de performance ou de prédire avec précision le besoin en ressource à venir.

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Pourquoi les DSI adopteront-elles une plateforme de management SaaS ?

Bâtir au sein de son datacenter une plateforme Analytics à destination de la DSI, unifiant l'ensemble de ses métriques IT afin d'améliorer son efficacité opérationnelle, alors que celle-ci, projet critique à part entière, rajouterait une charge de monitoring conséquente, semble absurde. C'est le serpent qui se mord la queue ! Pour éviter d'avoir à monitorer des outils de monitoring, les DSI privilégieront désormais, si elles le peuvent, des solutions de type SaaS.

Ainsi, l’approche SaaS du Machine Learning permet de réaliser des analyses en temps réel de façon optimisée afin de traiter des quantités massives de données, sans avoir à bâtir et maintenir une infrastructure complexe et coûteuse au sein de son datacenter.

C’est pourquoi, d’ici 2020, une majorité de DSI disruptera son IT Management en adoptant un cockpit de management unifié, hétérogène, hybride et intelligent, hébergés dans le cloud.

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