Saisissez la vague du Machine Learning

Oracle Management Cloud

Saisissez la vague du Machine Learning

Saisissez la vague du Machine Learning pour détecter efficacement les anomalies et éviter que des incidents ne surviennent. L’IA est un véritable atout pour la DSI. Découvrez pourquoi dans l’étude Gartner ci-dessous :


Saisissez la vague du Machine Learning avant qu’elle ne vous engloutisse

Temps de lecture : 2 mn

Les Systèmes d’Informations (SI) sont régulièrement confrontés à des anomalies : vulnérabilité du système, échec de correctif, erreur de configuration, problème de conformité ou encore plantage matériel imminent. Repérer des modèles ou des anomalies au sein de gigaoctets de fichiers log et d’opérations enregistrées est une tâche ardue pour les humains : elle est longue, fastidieuse, source d’erreurs et peu évolutive. Heureusement, grâce aux algorithmes de Machine Learning intégrés dans Oracle Management Cloud, ce travail est simplifié. En outre, les algorithmes de Machine Learning sont capables d’appliquer une remédiation, manuelle ou automatisée, en vue d’améliorer la sécurité, la conformité et les performances.

Découvrez l’étude Gartner sur l’exploitation de l’IA pour les Opérations IT !

Aujourd’hui, dans les grandes entreprises, les SI sont confrontés à des règles de conformité et de configuration –les règles standards du marché PCIDSS ou leurs propres règles- difficiles à respecter. La session OpenWorld d’Oracle du lundi 2 octobre 2017 était consacrée à la sécurisation et au management des opérations IT et abordait la question de la déviation. A cette occasion, Prakash Ramamurthy, senior vice-président du développement des solutions d’IT Operations Management & Analytics d’Oracle, donnait l’exemple d’un serveur virtuel qui aurait été installé après l’application d’un correctif et qui, ainsi, risquait d’exécuter une ancienne version d’un système soit critique, soit comprenant une bibliothèque obsolète avec une vulnérabilité connue. Devenu non conforme, le serveur entraînait une déviation.


Les Systèmes d’Informations

Oracle Management Cloud est capable de détecter et d’arrêter les déviations. La solution permet de surveiller des environnements applicatifs ainsi que leurs logs de bout en bout, qu’ils soient hébergés On Premise ou chez des Cloud Providers. Grâce au Machine Learning, la solution détecte les anomalies et valeurs aberrantes sur la base des patterns traditionnellement observés. Les différents algorithmes de Machine Learning différencient les données, les systèmes et la configuration puis regroupent de manière pertinente les systèmes sur le plan opérationnel. Cette démarche est possible même si les logs comportent des gigaoctets d’informations au cours de centaines de milliers de transactions par seconde.

Le problème ne résultera jamais d’un manque de données

Parmi le nombre abondant de données, la plupart signalent des opérations normales qui sont nécessaires pour déterminer le contexte historique, les normes opérationnelles et qui servent de base à l’analyse. Sur ce point, Prakash Ramamurthy souligne l’importance d’une analyse pertinente, qui apporte une réponse aux problématiques suivantes : « Y a-t-il un problème ? », « Si oui, quel est-il ? », « Où se trouve-t-il ? », « Est-ce qu’il peut être réglé automatiquement ? ». Souvent, cette introspection est possible grâce à la détection et l’analyse de valeurs aberrantes. Par exemple, le fait qu’un serveur possède une version de la bibliothèque Node. Js différente des autres serveurs peut représenter soit une déviation par rapport au patch/mise à jour, soit un malware qui aurait été installé subrepticement. Dans un autre exemple, une transaction qui s’effectue habituellement en 2 secondes pour écrire dans une base de données, se transforme en tâche de 4 minutes. Elle peut être identifiée comme un problème d’allocation des ressources avec un serveur de base de données particulier, ou comme un incident momentané lié à une connexion réseau.

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Ces déviations peuvent être réglées sans recourir au Machine Learning. Une analyse de logs peut être configurée pour rechercher des opérations d’ « écriture » de base de données de plus de 10 secondes ou pour explorer des visions non approuvées de la bibliothèque Node. Js. Cependant, il existe des milliers, voire des millions de situations anormales ! Coder manuellement et surveiller les changements qui pourraient survenir s’avérerait peu efficace. En exploitant le Machine Learning, il n’est pas nécessaire d’écrire des fichiers de filtres manuellement ou encore d’analyser des logs ou des transactions manuellement. Les algorithmes de Machine Learning apprennent à détecter les problèmes et se mettent toujours à jour de la configuration du système.


Algorithmes

Des algorithmes qui apprennent en permanence

Le Machine Learning a pour atout majeur, par rapport aux autres techniques connues d’Intelligence Artificielle, d’avoir des algorithmes qui apprennent en permanence. Les systèmes experts, par exemple, sont composés d’un ensemble de règles explicites souvent rédigées par des spécialistes, et sont capables de résoudre automatiquement les problèmes en appliquant ces règles. Les réseaux de neurones identifient et classent des modèles spécifiques au sein d’un échantillon de données, à partir desquels ils identifient des modèles similaires au sein de données réelles.

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Bien que les systèmes experts et les réseaux de neurones soient extrêmement puissants et efficaces au sein des environnements de production, ils doivent être instruits de manière explicite sur des données tests spécifiques. Les algorithmes ne sont pas flexibles, ni davantage capables d’apprendre de manière autonome. En revanche, le Machine Learning n’a pas besoin d’être supervisé et apprend de manière autonome à trouver des modèles au sein de données réelles, et ce, même si celles-ci évoluent ou se transforment au fil du temps. Le Machine Learning est donc l’outil idéal pour les environnements IT autonomes. Grâce à son fonctionnement, les outils d’Oracle Management Cloud sont exploitables dès le premier jour. En outre, les algorithmes de Machine Learning peuvent délivrer des prédictions à partir de l’évolution des données au fil du temps. Les administrateurs bénéficient alors d’un aperçu sur le capacity planning ou la maintenance préventive.

En d’autres termes, au fur et à mesure que les normes changent, les algorithmes de Machine Learning s’adaptent et peuvent identifier les cas de déviation. En exploitant le Machine Learning dans sa solution, Oracle Management Cloud a changé en profondeur la manière dont sont managées les opérations IT et la sécurité des Systèmes d’Information. Au lieu d’examiner des milliers de bits de logs pour réaliser un troubleshooting, le Machine Learning analyse les données pour proposer de véritables insights aux clients.

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