Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence for IT Ope­ra­tions (AIOps)

Sous le terme AIOps, on entend des tech­niques et des outils basés sur l’IA pour au­to­ma­ti­ser des tâches in­for­ma­tiques im­por­tantes. Cela comprend notamment la sur­veil­lance des per­for­mances et des systèmes, la sau­ve­garde des données, le diag­nos­tic des causes et le reporting, ainsi que la pla­ni­fi­ca­tion des charges de travail. Grâce à des méthodes modernes comme le Machine Learning (ML) ou le trai­te­ment au­to­ma­tique du langage naturel (NLP), AIOps optimise l’ef­fi­ca­cité de votre in­fras­truc­ture IT, de vos workflows et de l’intégrité de vos systèmes.

Qu’est-ce que l’AIOps ?

Le terme AIOps, qui signifie « Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence for IT Ope­ra­tions », a été introduit par la société d’études de marché amé­ri­caine Gartner. En français, il se traduit par « In­tel­li­gence Ar­ti­fi­cielle pour les Opé­ra­tions In­for­ma­tiques ». AIOps utilise divers outils et méthodes pour optimiser, au­to­ma­ti­ser et sur­veil­ler l’in­fras­truc­ture IT opé­ra­tion­nelle ainsi que les workflows nu­mé­riques. Ces outils col­lec­tent de grandes quantités de données, les analysent en temps réel, et prennent des mesures pour améliorer la per­for­mance de votre IT.

• In­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle (IA)
• Machine Learning (ML)
• Analyse et trai­te­ment des Big Data
• Trai­te­ment au­to­ma­tique du langage naturel (NLP)
• AI Cloud
• Al­go­rithmes de cor­ré­la­tion des évé­ne­ments et de re­con­nais­sance des motifs
• API pour diverses sources de données de l’in­fras­truc­ture IT
• API pour les systèmes de tickets et d’alertes
• Vi­sua­li­sa­tion de l’état de l’IT

Quelles sont les tâches remplies par l’AIOps ?

Parmi les tâches prin­ci­pales que l’AIOps accomplit pour les en­tre­prises, on trouve :

• La gestion des données et la sur­veil­lance des per­for­mances : de grandes quantités de données provenant de diverses sources, y compris des com­po­sants IT, des outils de sur­veil­lance des per­for­mances et des systèmes de bil­let­te­rie de services, sont col­lec­tées, sur­veil­lées et intégrées. -Le trai­te­ment des signaux et la cor­ré­la­tion des évé­ne­ments : des évé­ne­ments, des motifs et des relations im­por­tants sont extraits des données col­lec­tées et con­tex­tua­li­sés pour iden­ti­fier les problèmes de per­for­mance et de dis­po­ni­bi­lité.
• L’iden­ti­fi­ca­tion des anomalies : grâce à la cor­ré­la­tion et à l’analyse de diverses données, les in­di­ca­teurs de per­for­mance anormaux peuvent être détectés tôt pour prévenir les pannes ou les in­ter­rup­tions.
• Le diag­nos­tic des causes et l’au­to­ma­ti­sa­tion : les causes des problèmes sont iden­ti­fiées et signalées im­mé­dia­te­ment aux équipes IT et DevOps, ou résolues au­to­ma­ti­que­ment.
• La gestion des capacités et l’évo­lu­ti­vité : sur la base des modèles d’uti­li­sa­tion et des analyses de per­for­mance, des pré­vi­sions peuvent être faites sur les besoins en res­sources ; l’évo­lu­ti­vité de l’in­fras­truc­ture IT et des workflows peut également être optimisée.
• La trans­for­ma­tion Cloud : les outils AIOps offrent la flexi­bi­lité, l’ef­fi­ca­cité, la sécurité et l’agilité né­ces­saires lors du dé­ploie­ment et de la gestion des ap­pli­ca­tions Cloud, de la migration vers le Cloud ainsi que pour les en­vi­ron­ne­ments multi-Cloud, qui sont né­ces­saires en raison de nom­breuses dé­pen­dances.

Pourquoi l’AIOps est-il important pour les en­tre­prises ?

L’in­té­gra­tion et l’au­to­ma­ti­sa­tion de plusieurs outils AIOps per­met­tent une réaction rapide et proactive aux baisses de per­for­mance et aux in­ter­rup­tions de service. Vous ga­ran­tis­sez ainsi l’évo­lu­ti­vité et la per­for­mance même dans des en­vi­ron­ne­ments IT complexes et dy­na­miques, vous répondez aux attentes élevées des uti­li­sa­teurs en matière de dis­po­ni­bi­lité et de per­for­mance et vous augmentez votre com­pé­ti­ti­vité. C’est pourquoi de nombreux experts con­si­dè­rent l’AIOps comme l’avenir pour les en­tre­prises qui s’appuient de plus en plus sur la trans­for­ma­tion numérique et doivent traiter et analyser des quantités crois­santes de données.

Grâce à une détection et ré­so­lu­tion plus rapides des problèmes, une meilleure dis­po­ni­bi­lité des systèmes et une per­for­mance améliorée, vous bé­né­fi­ciez d’avantages con­cur­ren­tiels sig­ni­fi­ca­tifs. Vous favorisez également la nu­mé­ri­sa­tion de vos processus IT et augmentez l’agilité et l’évo­lu­ti­vité de votre in­fras­truc­ture, de vos charges de travail et de vos processus com­mer­ciaux nu­mé­riques.

Pour quoi l’AIOps est-il utilisé ?

Les cas d’uti­li­sa­tion fréquents de l’AIOps sont la sur­veil­lance, l’op­ti­mi­sa­tion, l’au­to­ma­ti­sa­tion et la sta­bi­li­sa­tion des réseaux, des ap­pli­ca­tions, des charges de travail, des en­vi­ron­ne­ments Cloud ainsi que des éléments physiques. L’AIOps est par­ti­cu­liè­re­ment adapté aux systèmes complexes, agiles et dy­na­miques ou aux en­vi­ron­ne­ments avec des dé­pen­dances complexes et un grand volume de données. Pour les ar­chi­tec­tures de mi­cro­ser­vices basées sur le Cloud ou les en­vi­ron­ne­ments Cloud hybrides, l’AIOps offre de nombreux avantages en termes d’analyses pré­dic­tives, d’op­ti­mi­sa­tion des workflows et des flux de données, ainsi que de sur­veil­lance des per­for­mances.

L’AIOps joue également un rôle important dans le respect des exigences de con­for­mité ainsi que dans le ren­for­ce­ment de la cyber-ré­si­lience, et ce grâce à une meilleure pro­tec­tion contre les cy­be­rat­taques, à une cy­ber­sé­cu­rité proactive et à des mé­ca­nismes de défense au­to­ma­tiques. Pour les équipes DevOps, l’AIOps remplit des tâches im­por­tantes pour optimiser la qualité du code, par exemple grâce à la revue de code au­to­ma­ti­sée et à la détection des erreurs.

Quels sont les avantages des outils AIOps ?

Parmi les avantages les plus im­por­tants de l’AIOps, on trouve :

• L’op­ti­mi­sa­tion des coûts : l’AIOps réduit les coûts opé­ra­tion­nels en évaluant ef­fi­ca­ce­ment de grandes quantités de données. Grâce à l’au­to­ma­ti­sa­tion des tâches de routine et à la ré­so­lu­tion précise des problèmes, il réduit le besoin d’in­ter­ven­tions manuelles im­por­tantes et minimise les erreurs et per­tur­ba­tions coûteuses. Le résultat est une meilleure uti­li­sa­tion des res­sources, des coûts opé­ra­tion­nels réduits et une sa­tis­fac­tion client accrue.
• La ré­so­lu­tion rapide des problèmes : l’AIOps analyse les données en temps réel et corrèle les évé­ne­ments pour détecter ra­pi­de­ment les anomalies système. Grâce à des outils d’analyse modernes et au Machine Learning, les causes des problèmes peuvent être iden­ti­fiées et résolues ra­pi­de­ment. Une réponse plus rapide permet de minimiser les temps d’arrêt et de maximiser la dis­po­ni­bi­lité de vos ap­pli­ca­tions, services et systèmes.
• L’amé­lio­ra­tion de l’ef­fi­ca­cité des opé­ra­tions IT : l’AIOps agrège les in­for­ma­tions provenant de diverses sources de données sur une pla­te­forme centrale. Cela permet aux équipes IT de col­la­bo­rer ef­fi­ca­ce­ment et de coor­don­ner les workflows sans né­ces­si­ter une in­ter­ven­tion humaine à chaque fois. Cela réduit les sources d’erreur et augmente la pro­duc­ti­vité et l’ef­fi­ca­cité de vos opé­ra­tions IT.
• La gestion proactive des services : l’AIOps permet une détection et une ré­so­lu­tion proactive des problèmes. Les outils AIOps analysent et iden­ti­fient les motifs et les tendances dont les liens peuvent être dif­fi­ciles à percevoir par les équipes IT en raison de la multitude de données. En prenant des mesures proac­tives, vous réduisez les in­ter­rup­tions, comblez les failles de sécurité, répondez aux anomalies et améliorez la stabilité et la fiabilité des services IT.
• L’amé­lio­ra­tion de l’ex­pé­rience client : grâce à l’analyse détaillée des in­te­rac­tions des clients à partir de canaux de com­mu­ni­ca­tion tels que les chats et les emails, vous obtenez des in­for­ma­tions pré­cieuses sur le com­por­te­ment des clients. En analysant la Customer Journey, vous pouvez répondre ra­pi­de­ment aux besoins des clients et adapter vos services selon leurs attentes. La sur­veil­lance des per­for­mances et la gestion des incidents pré­vien­nent également les per­tur­ba­tions tech­niques ou les incidents qui pour­raient nuire à votre service client. Le résultat est une ex­pé­rience uti­li­sa­teur cohérente et positive pour une fi­dé­li­sa­tion accrue des clients.
• Le soutien à la migration vers le Cloud : pour la gestion et la sur­veil­lance de votre in­fras­truc­ture Cloud publique, privée ou hybride, l’AIOps offre une au­to­ma­ti­sa­tion et une stan­dar­di­sa­tion efficaces, même en présence de dé­pen­dances complexes. Cela optimise la sur­veil­lance de votre en­vi­ron­ne­ment Cloud composé de réseaux, de solutions de stockage et d’ap­pli­ca­tions et facilite la migration des charges de travail vers le Cloud.
• La ré­so­lu­tion rapide des problèmes : en sup­pri­mant les bruits et signaux per­tur­ba­teurs, ainsi que par la cor­ré­la­tion des évé­ne­ments et la re­con­nais­sance des motifs, vous réduisez con­si­dé­ra­ble­ment votre MTTR (Mean Time to Re­so­lu­tion). Cela permet de minimiser les pannes et les in­ter­rup­tions, et ainsi d’augmenter la dis­po­ni­bi­lité et la pro­duc­ti­vité.
• La gestion in­for­ma­tique proactive et pré­dic­tive : grâce à AIOps, vous ne vous contentez plus de réagir aux évé­ne­ments et aux signaux émis par votre in­fras­truc­ture in­for­ma­tique et vos charges de travail. Vous mettez en place des processus pré­dic­tifs et proactifs.

Comment fonc­tionne l’AIOps ?

La mise en œuvre et l’uti­li­sa­tion des outils AIOps se déroulent en plusieurs phases, parmi les­quelles :

• Collecte et agré­ga­tion : la collecte et l’agré­ga­tion de données cons­ti­tuent l’une des phases et des éléments les plus im­por­tants de l’AIOps. Les données à collecter incluent, entre autres, les données système, les journaux et les données d’évé­ne­ments, les données d’ap­pli­ca­tion, les logs et les métriques, ainsi que les données d’in­fras­truc­ture et de réseau.
• Ob­ser­va­tion et pré­dic­tion : la collecte et l’analyse des données en temps réel provenant de diverses sources IT dans un en­vi­ron­ne­ment per­met­tent de détecter tôt les tendances, les motifs et les anomalies. Les analyses pré­dic­tives fa­vo­ri­sent une action anticipée ainsi qu’une pla­ni­fi­ca­tion ap­pro­priée des capacités et des res­sources.
• En­ga­ge­ment et pré­ven­tion : l’in­té­gra­tion des experts humains en lien avec les analyses AIOps optimise la coor­di­na­tion des charges de travail IT et améliore le diag­nos­tic grâce à des tableaux de bord partagés et des no­ti­fi­ca­tions en temps réel.
• Action et au­to­ma­ti­sa­tion : par l’au­to­ma­ti­sa­tion et la stan­dar­di­sa­tion des workflows, des tech­niques et des méthodes basées sur les analyses AIOps, vous améliorez votre in­fras­truc­ture IT de manière durable. Vous optimisez ainsi les processus opé­ra­tion­nels, allégez la charge de travail de vos équipes, réduisez les coûts et augmentez votre com­pé­ti­ti­vité grâce à une plus grande flexi­bi­lité, agilité et évo­lu­ti­vité.

Quels types de solutions AIOps existent ?

L’AIOps se divise gé­né­ra­le­ment en deux ca­té­go­ries de solutions : celles centrées sur le domaine et celles in­dé­pen­dantes du domaine.

AIOps centrée sur le domaine

Il s’agit d’outils spé­cia­li­sés basés sur l’IA pour des domaines spé­ci­fiques. Leurs tâches se con­centrent sur des domaines spé­ci­fiques de l’in­fras­truc­ture IT tels que la sur­veil­lance des réseaux, des ap­pli­ca­tions ou du Cloud computing.

AIOps in­dé­pen­dante du domaine

Les outils AIOps in­dé­pen­dants du domaine sont utilisés à l’échelle du réseau et de l’en­tre­prise pour des analyses pré­dic­tives, l’au­to­ma­ti­sa­tion, la mise à l’échelle et l’op­ti­mi­sa­tion des processus. Ils col­lec­tent des données provenant de diverses sources et per­met­tent, grâce à la re­con­nais­sance des motifs, à l’analyse des tendances et à la cor­ré­la­tion des évé­ne­ments, d’obtenir une vue d’ensemble de votre IT opé­ra­tion­nelle.