Détection des anomalies, analyse synthétique, corrélation, prédiction.
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Dans un monde régi par l’exigence d’un « time to market » toujours plus court, les DSI peinent à répondre aux demandes pour lesquelles vitesse et efficacité sont de rigueur. L’architecture des applications est de plus en plus complexe et évolutive, les budgets sont restreints, tout comme les effectifs… Administrer les environnements applicatifs relève alors d’un véritable challenge. Heureusement, de nouvelles solutions de monitoring intégrant des modèles de Machine Learning peuvent vous aider à optimiser les performances de votre SI ainsi que votre efficacité opérationnelle.
Au sein d’une grande entreprise, une DSI peut posséder aujourd’hui une centaine d’outils de monitoring pour collecter des données métrologiques et de configuration. Elle génère plusieurs téraoctets de logs par jour, soit un ensemble d’une centaine silos de données dissociées, structurées et non corrélées, ainsi que des tonnes de données non structurées pertinentes mais non corrélées. Face à de telles ressources, les équipes IT sont soumises à une charge de travail monstrueuse et chronophage, qui s’opère au détriment de la prédiction de problèmes ou la résolution des incidents. Les équipes pourraient s’affranchir de ce travail en déléguant le monitoring des environnements applicatifs du SI à l’IT Operations Management.
Découvrez les algorithmes de Machine Learning développés par Oracle !
Afin de gagner en efficacité et de permettre aux équipes IT d’accomplir des tâches à plus haute valeur ajoutée, les solutions actuelles doivent intégrer dans leur approche des algorithmes de Machine Learning. Les outils traditionnels de monitoring prennent un temps considérable à déterminer les patterns dans le comportement des environnements et à relier les différents évènements ensemble au sein d’une quantité gigantesque de données. En adoptant une solution SaaS, il est désormais possible de réaliser le même travail de façon plus agile, moins onéreuse et de réaliser des analyses en temps réel.
Suite à un processus ETL, mais aussi ELT, les équipes de BI peuvent lancer des requêtes sur les données chargées via le processus qui peuvent ensuite être utilisées comme entrées pour des algorithmes de Machine Learning.
Les algorithmes de Machine Learning intégrés à la solution SaaS Oracle Management Cloud apportent 4 principaux bénéfices :
Comment anticiper vos besoins en CPU, mémoire, stockage… ?
Les solutions d’ IT Operations Management permettent d’améliorer le monitoring et d’optimiser les performances applicatives. Grâce à l’auto-remédiation, les anomalies sont traitées de façon automatisée, sans intervention humaine. Plus adaptées aux demandes actuelles, les solutions d’IT Operations Management sont un gain d’efficacité. Les équipes IT peuvent alors se consacrer à l’exécution de tâches à plus haute valeur ajoutée et améliorer leur efficacité opérationnelle en pilotant une console dotée d’Intelligence Artificielle.
Le Capacity Planning utilise des algorithmes de prédiction pour anticiper les besoins en CPU, mémoire, stockage, I/O, heap,etc. et optimiser l’allocation des ressources.
L’Intelligence Artificielle envahit progressivement notre quotidien : nous posons des questions à Siri, nous utilisons Alexa et nous nous ébahissons de la victoire d’AlphaGo. Mais qu’entendons-nous par IA ?
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