Qu’est-ce que l’AIOps ? Un guide complet

Créé par Gartner en 2017, le terme d’AIOps (intelligence artificielle dédiée aux opérations informatiques) désigne l’application de l’apprentissage automatique aux analyses du Big Data en vue d’automatiser et de gérer les tâches informatiques. Prenez un domaine informatique — que ce soit l’analyse des journaux, la surveillance des applications, les services d’assistance, la gestion des incidents ou autres —, appliquez-y l’IA : voilà ce qu’est l’AIOps. Il existe de nombreuses façons d’intégrer l’AI aux opérations informatiques existantes pour aider votre équipe à être plus efficace, proactive, précise et productive. Ce guide complet explore ce qu’est l’AIOps, son fonctionnement, ses avantages, ses défis, ses cas d’utilisation et ses outils.

L’AIOps tire parti de l’AI et de l’apprentissage machine pour améliorer et automatiser les opérations informatiques. L’acronyme AIOps résume la fusion de l’intelligence artificielle et des opérations informatiques, reflétant son objectif de gérer et d’optimiser intelligemment les systèmes informatiques.

L’AIOps va bien au-delà des outils de gestion informatique traditionnels en utilisant des algorithmes avancés pour analyser et interpréter de grandes quantités de données générées par l’infrastructure informatique. Cette approche axée sur les données permet à l’AIOps d’identifier les schémas, les anomalies et les tendances qui pourraient passer inaperçus par les opérateurs humains. Ce faisant, l’AIOps permet aux organisations de résoudre les problèmes de manière proactive, de prévoir les défaillances potentielles et d’optimiser les performances.

La valeur de l’AIOps réside au cœur de la capacité à comprendre l’énorme volume de données générées par différents composants informatiques. Les algorithmes d’apprentissage machine jouent un rôle essentiel dans ce processus, car ils apprennent en permanence des données historiques, s’adaptent et évoluent pour mieux comprendre les complexités de l’environnement informatique d’une organisation.

L’analytique de données est un autre aspect essentiel de l’AIOps, car elle permet d’extraire des informations précieuses de diverses sources de données. Cela inclut les journaux, les métriques et les données d’événements, que les plateformes AIOps analysent en temps réel pour détecter des schémas indiquant des problèmes potentiels. En automatisant la corrélation de ces points de données, l’AIOps identifie non seulement les problèmes, mais aide également à prédire et à prévenir les interruptions futures.

DevOps et AIOps

La synergie entre DevOps et AIOps est devenue de plus en plus importante pour les organisations qui ont besoin d’améliorer leur efficacité et de rationaliser leurs opérations. Le DevOps, ou développement et opérations, est un ensemble de pratiques visant à automatiser et améliorer la collaboration entre le développement logiciel et les opérations informatiques.

La relation entre DevOps et AIOps est symbiotique. Alors que le DevOps se concentre sur la collaboration et la communication entre les équipes de développement et les équipes informatiques, l’AIOps apporte une couche d’intelligence au côté opérationnel. Cette collaboration garantit un environnement informatique plus agile et plus réactif en alignant en toute transparence le développement et les opérations.

Qu’est-ce que l’AIOps déterministe ?

L’AIOps déterministe est un paradigme de l’AIOps qui met l’accent sur la prévisibilité et la fiabilité de ses opérations. Contrairement aux approches AIOps traditionnelles qui peuvent s’appuyer fortement sur des modèles probabilistes, l’AIOps déterministe vise à apporter plus de certitude dans les processus décisionnels. En incorporant des algorithmes et une logique déterministes, cette approche vise à réduire les incertitudes et à rendre les opérations informatiques plus transparentes et contrôlables.

Dans l’AIOps déterministe, les modèles reposent sur des règles et une logique explicites, ce qui permet aux organisations de mieux comprendre le processus décisionnel. Ce niveau de transparence est essentiel pour les opérations informatiques qui exigent précision et fiabilité. L’AIOps déterministe devient particulièrement avantageux dans les scénarios où les conséquences d’erreurs ou d’inexactitudes peuvent avoir des impacts significatifs sur les opérations commerciales.

Qu’est-ce que l’AIOps, quel que soit le domaine ?

L’AIOps, indépendant du domaine, adopte une approche plus large en transcendant des domaines ou des secteurs spécifiques. Contrairement aux solutions AIOps spécifiques au domaine adaptées aux caractéristiques uniques d’un secteur particulier, les modèles indépendants du domaine sont conçus pour être polyvalents et adaptables à différents secteurs.

La flexibilité de l’AIOps indépendant du domaine réside dans sa capacité à gérer divers ensembles de données et scénarios opérationnels sans nécessiter de personnalisation approfondie pour chaque domaine. Cela en fait un atout précieux pour les organisations qui opèrent dans des environnements multidimensionnels, ce qui leur permet de déployer des solutions AIOps sans les contraintes des limitations spécifiques au domaine.

Pourquoi l’AIOps moderne est-il déterministe et indépendant du domaine ?

Les solutions AIOps modernes adoptent de plus en plus une double approche, combinant les principes déterministes de fiabilité et la polyvalence de l’agnosticisme de domaine. Cette combinaison répond à l’évolution des besoins des organisations confrontées à des paysages informatiques complexes et à divers domaines opérationnels.

L’aspect déterministe garantit la précision et la fiabilité dans la prise de décision, réduisant le risque d’erreurs et fournissant un processus AIOps plus transparent et plus compréhensible. Simultanément, l’agnosticisme du domaine permet aux organisations de déployer des solutions AIOps en toute transparence dans différents secteurs, favorisant ainsi l’évolutivité et l’adaptabilité.

L’AIOps aide les opérations informatiques à réagir plus rapidement en cas de sinistre, réduisant ainsi les délais de reprise (RTO) et les points de reprise (RPO).

La meilleure façon de comprendre l’AIOps consiste à imaginer tout ce qu’un professionnel des opérations informatiques doit entreprendre pour faire face à une interruption de service, et à envisager comment l’IA peut automatiser ce processus.

Dans son Market Guide for AIOps Platforms¹ , Gartner décompose le cycle de réponse et de résolution des interruptions en trois étapes :

1. Observer : L’incident initial qui a déclenché l’interruption doit être remarqué pour que quelqu’un puisse y répondre. Une plateforme AIOps ingère automatiquement des journaux, des métriques, des alertes, des événements et d’autres données nécessaires pour comprendre ce qui s’est produit en arrière-plan de l’application concernée pendant un incident. Au lieu de laisser un être humain collecter manuellement ces informations à partir de différentes sources de données pour s’efforcer d’en tirer quelque chose, la plateforme les consolide et identifie des récurrences.

¹ https://www.gartner.com/en/documents/4015085

2. Engager : Cette étape consiste à étudier les informations surveillées et à diagnostiquer la cause de l’interruption. Les informations utiles pour résoudre le problème sont contextualisées et transmises au personnel responsable le mieux équipé pour cette tâche. L’outil d’AIOps est capable d’effectuer des analyses de risques, d’automatiser la communication des responsabilités, et de rassembler les données pertinentes pour l’équipe chargée des opérations informatiques.

3. Agir : La personne directement responsable (DIR) résout le problème, et remet l’application en service. Il est possible de créer des scripts, des runbooks et des ARA (Application Release Automation) qui s’exécuteront automatiquement la prochaine fois que l’outil AIOps détectera ce problème particulier.

Les avantages de la mise en œuvre de l’AIOps sont les suivants :

Délai moyen de résolution (MTTR) plus rapide

L’AIOps réduit le bruit opérationnel, en corrélant les données de plusieurs environnements informatiques pour identifier les causes profondes et proposer des solutions plus rapidement que les efforts manuels. Il en résulte une réduction significative du MTTR, ce qui permet aux organisations d’atteindre des objectifs ambitieux plus rapidement.

Réduction des coûts d’exploitation

L’identification automatique des problèmes opérationnels et les scripts de réponse reprogrammés permettent de réduire les coûts d’exploitation, ce qui permet une meilleure allocation des ressources. Cette optimisation libère également des ressources en personnel pour un travail plus innovant, améliorant ainsi l’expérience des employés.

Observabilité et collaboration renforcées

Les outils de surveillance AIOps facilitent la collaboration entre les équipes, améliorant ainsi la visibilité, la communication et la transparence. Cela permet de prendre des décisions plus rapidement et de réagir aux problèmes. 

Gestion proactive et prédictive

Grâce à l’analytique prédictive intégrée, l’AIOps apprend en permanence à identifier et hiérarchiser les alertes urgentes, ce qui permet aux équipes informatiques de résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils ne se transforment en ralentissements ou en pannes.

Expérience utilisateur améliorée

Grâce à l’analytique prédictive et à la résolution proactive des problèmes, l’AIOps peut contribuer à améliorer l’expérience utilisateur en limitant les interruptions et en assurant la disponibilité et les performances des services informatiques.

Adaptabilité à la complexité

Alors que les environnements informatiques deviennent de plus en plus complexes avec l’adoption du cloud, des microservices et des infrastructures hybrides, l’AIOps devient un outil essentiel pour s’adapter à cette complexité. La capacité à analyser de grandes quantités de données et à fournir des informations exploitables est essentielle pour gérer les écosystèmes informatiques modernes.

L’AIOps exploite le Big Data, l’analytique avancée et les capacités d’apprentissage machine pour répondre à différents scénarios :

Analyse des causes profondes

Comme son nom l’indique, l’analyse des causes profondes vise à identifier les raisons fondamentales des problèmes et à mettre en œuvre des solutions appropriées. En identifiant les causes profondes, les équipes peuvent éviter les efforts inutiles consacrés au traitement des symptômes plutôt qu’à la résolution du problème principal. Par exemple, une plateforme AIOps peut identifier l’origine d’une panne réseau, la résoudre rapidement et établir des mesures préventives pour éviter des problèmes similaires à l’avenir.

Détection des anomalies

Les outils AIOps passent en revue des données historiques exhaustives pour identifier des points de données inhabituels dans un ensemble de données. Ces valeurs aberrantes servent de signaux pour identifier et prédire les événements problématiques, tels que les violations de données. Cette capacité permet aux entreprises d’éviter les conséquences coûteuses telles que les relations publiques négatives, les amendes réglementaires et le déclin de la confiance des consommateurs.

Surveillance des performances

Les applications modernes impliquent souvent plusieurs couches d’abstraction, ce qui complique la détection des serveurs physiques, du stockage et des ressources réseau sous-jacents prenant en charge des applications spécifiques. L’AIOps sert d’outil de surveillance pour l’infrastructure cloud, la virtualisation et les systèmes de stockage, en fournissant des informations sur des indicateurs tels que l’utilisation, la disponibilité et les temps de réponse. De plus, elle utilise des capacités de corrélation des événements pour consolider et agréger les informations, ce qui permet aux utilisateurs finaux de mieux consommer les informations.

Adoption/migration du cloud

L’adoption du cloud pour les organisations est généralement un processus progressif, qui se traduit par un environnement multi-cloud hybride avec plusieurs interdépendances qui évoluent rapidement et fréquemment. L’AIOps offre une visibilité claire sur ces interdépendances, réduisant considérablement les risques opérationnels associés à la migration vers le cloud et à une approche de cloud hybride.

Adoption DevOps

DevOps accélère le développement en donnant aux équipes de développement un meilleur contrôle sur l’allocation et la reconfiguration de l’infrastructure. Cependant, le service informatique doit encore gérer cette infrastructure. L’AIOps offre la visibilité et l’automatisation nécessaires au service informatique pour prendre en charge DevOps sans nécessiter d’efforts de gestion supplémentaires substantiels.

Voici un guide étape par étape pour les organisations qui cherchent à mettre en œuvre AIOps avec succès, qui couvre les outils et technologies nécessaires, les défis potentiels et les bonnes pratiques pour une transition en douceur.

Étape 1 : Évaluez votre environnement informatique actuel

Commencez par effectuer une évaluation complète de votre infrastructure informatique actuelle, de vos processus et de vos défis. Identifiez les difficultés, les domaines d’inefficacité et les domaines dans lesquels l’AIOps peut avoir le plus d’impact. Cette analyse initiale aidera à définir des buts et des objectifs clairs pour la mise en œuvre.

Étape 2 : Définir des objectifs clairs

Établissez des objectifs spécifiques et mesurables pour la mise en œuvre de lAIOps. Qu’il s’agisse d’améliorer les temps de réponse aux incidents, d’améliorer la fiabilité du système ou d’optimiser l’utilisation des ressources, avoir des objectifs bien définis guidera le processus de mise en œuvre et fournira des critères de réussite.

Étape 3 : Sélectionnez les bons outils AIOps

Choisissez des outils AIOps qui correspondent aux objectifs et aux exigences de votre organisation. Recherchez des plateformes qui offrent des fonctionnalités telles que l’analyse des causes profondes, la détection des anomalies et la surveillance des performances. Splunk, Dynatrace et Moogsoft figurent parmi les outils AIOps les plus populaires. Évaluez les fonctionnalités, l’évolutivité et les capacités d’intégration de chaque outil pour vous assurer qu’elles répondent aux besoins de votre organisation.

Étape 4 : Intégration de l’AIOps dans les flux de travail existants

Pour optimiser les avantages de l’AIOps , intégrez les nouveaux outils en toute transparence dans vos flux de travail informatiques existants. Cela peut impliquer d’adapter les processus actuels ou d’en créer de nouveaux pour prendre en charge les fonctionnalités AIOps. S’assurer que les équipes sont formées aux nouveaux outils et comprennent comment ils s’intègrent dans leurs opérations quotidiennes.

Étape 5 : Gérer la qualité et la disponibilité des données

La réussite de la mise en œuvre de l’AIOps repose largement sur la qualité et la disponibilité des données. Assurez-vous que les données de votre organisation sont exactes, à jour et accessibles. Établir des pratiques de gouvernance des données pour maintenir l’intégrité des données, car l’AIOps s’appuie largement sur des informations basées sur les données pour prendre des décisions efficaces.

Étape 6 : Surmonter la résistance culturelle

La mise en œuvre de l’AIOps peut faire face à une résistance de la part des équipes habituées aux opérations informatiques traditionnelles. Favoriser une culture de collaboration et souligner les avantages de l’AIOps pour renforcer les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Encourager une communication ouverte et impliquer les parties prenantes clés dans le processus de prise de décision.

Étape 7 : Surveiller et évaluer

Surveillez régulièrement les performances et l’impact de l’AIOps sur vos opérations informatiques. Recueillez les commentaires des équipes et des utilisateurs finaux pour identifier les points à améliorer. Utilisez les indicateurs clés de performance (KPI) établis lors de la phase de définition des objectifs pour mesurer la réussite de la mise en œuvre de l’AIOps et apporter les ajustements nécessaires.

Les trois principaux défis liés à l’AIOps sont les lacunes en matière de compétences, la sécurité et l’évolutivité. Examinons brièvement chacun d’eux. 

Difficulté n° 1 : Écart de compétences

La plupart des services informatiques apprennent encore les cordes de l’AIOps . Investir dans des programmes de formation et d’amélioration des compétences pour combler l’écart de compétences au sein de vos équipes informatiques. Vous pouvez également envisager de collaborer avec des fournisseurs de formation externes ou d’engager des experts AIOps.

Défi 2 : Sécurité

Les outils AIOps peuvent introduire de nouvelles vulnérabilités de sécurité dans vos systèmes. Hiérarchisez les mesures de cybersécurité et assurez-vous que les outils AIOps sont conformes aux normes et réglementations du secteur. Mettre en œuvre un chiffrement et des contrôles d’accès robustes pour protéger les données sensibles.

Défi 3 : Évolutivité

À mesure que votre organisation développe ses systèmes AIOps, elle peut rencontrer des problèmes d’évolutivité. Assurez-vous de choisir des outils AIOps capables de s’adapter à la croissance de votre organisation. Réévaluez régulièrement les besoins de votre infrastructure et mettez à niveau les outils en conséquence pour garantir une évolutivité continue.

Outils AIOps pour la collecte de données

Splunk : Splunk est un outil AIOps polyvalent qui collecte et indexe les données générées par les machines à partir de diverses sources, y compris les journaux et les événements. Il fournit des informations en temps réel sur les performances du système, ce qui permet aux organisations de résoudre les problèmes de manière proactive.

Logstash : Logstash, qui fait partie d’Elastic Stack, est un moteur de collecte de données open source. Il ingère et transforme les données provenant de plusieurs sources, facilitant ainsi la gestion centralisée des journaux. Logstash prend en charge différents plug-ins pour une intégration transparente avec diverses entrées de données.

Outils AIOps pour la détection d’anomalies

Dynatrace : Dynatrace utilise la détection d’anomalies pilotée par l’AI pour analyser les performances des applications et l’expérience utilisateur. Il établit automatiquement une référence du comportement normal, en identifiant les anomalies qui pourraient indiquer des problèmes. L'outil fournit des informations exploitables pour résoudre rapidement les problèmes.

Moogsoft : Moogsoft utilise des algorithmes d’apprentissage machine pour détecter les anomalies dans les opérations informatiques. Il analyse les schémas des données, identifie les écarts par rapport à la norme et met en corrélation les événements pour comprendre la cause profonde des problèmes. Cela accélère la résolution des incidents.

Outils AIOps pour la réponse et la correction

PagerDuty : PagerDuty est une plateforme de réponse aux incidents de premier plan. Il s’intègre aux outils de surveillance et d’alerte, créant automatiquement des incidents basés sur des règles prédéfinies. Il facilite la collaboration en temps réel entre les équipes pour une résolution efficace des incidents.

ServiceNow : ServiceNow combine des capacités de réponse aux incidents et de résolution. Elle automatise les flux de travail et rationalise le processus de réponse. La plateforme ServiceNow garantit que les incidents sont documentés, suivis et résolus avec une intervention manuelle minimale.

Outils AIOps pour l’entraînement à AI

TensorFlow : TensorFlow est un framework d’apprentissage machine open source développé par Google. Il est largement utilisé pour entraîner des modèles d’AI dans AIOps . TensorFlow propose un ensemble complet d’outils et de bibliothèques, ce qui le rend adapté à diverses applications d’apprentissage machine.

PyTorch : PyTorch est une autre bibliothèque d’apprentissage machine open source populaire. Connue pour son graphique numérique dynamique, PyTorch simplifie le processus de création et d’entraînement de modèles d’AI complexes. Elle est appréciée par les chercheurs et les développeurs pour sa flexibilité et sa facilité d’utilisation.

Voici les tendances émergentes de l’AIOps :

Analytique prédictive et résolution proactive des problèmes

L’une des tendances majeures de l’AIOps est le passage d’une gestion informatique réactive à une gestion informatique proactive. Grâce à l’analytique prédictive, les plateformes AIOps peuvent analyser les données historiques, identifier les schémas et prédire les problèmes potentiels avant qu’ils n’affectent le système. Cette approche proactive permet aux équipes informatiques de résoudre les problèmes avant même que les utilisateurs ne les remarquent, garantissant ainsi une meilleure fiabilité des services.

Visibilité et intégration de bout en bout

L’AIOps s’efforce de fournir une visibilité complète de bout en bout sur les environnements informatiques. Il s’agit de s’intégrer à divers outils de surveillance et d’administration informatiques pour créer une vue unifiée de l’ensemble de l’infrastructure. En éliminant les silos et en offrant une perspective globale, les plateformes AIOps permettent une meilleure prise de décision et une résolution plus rapide des problèmes.

Analyse automatisée des causes profondes

Le dépannage traditionnel implique souvent un processus chronophage d’identification de la cause profonde d’un problème. Les plateformes AIOps évoluent grâce à des capacités d’analyse automatisée des causes profondes, qui exploitent des algorithmes d’apprentissage machine pour identifier la source exacte d’un problème. Cela accélère non seulement la résolution des problèmes, mais réduit également la charge de travail des professionnels de l’informatique.

Intégration ChatOps

Le ChatOps, qui consiste à intégrer la collaboration dans les outils utilisés pour la gestion de l’infrastructure, gagne en popularité dans le paysage de l’AIOps. L’intégration de l’AIOps aux plateformes de chat permet une communication et une collaboration en temps réel entre les équipes informatiques, favorisant ainsi un environnement opérationnel plus agile et plus réactif.

L’AIOps promet de transformer les opérations informatiques. À mesure que l’analytique prédictive, l’analyse automatisée des causes profondes et d’autres fonctionnalités avancées deviennent de plus en plus répandues, l’AIOps est en passe de révolutionner la façon dont les professionnels de l’informatique gèrent et optimisent les infrastructures complexes. Adopter ces progrès et se tenir informé des dernières tendances en matière d’AIOps sera essentiel pour rester compétitif et prospère dans le paysage en constante évolution des opérations informatiques.

La plateforme AIOps de Pure1®, qui permet de consolider toutes vos sources de données dans une solution de gestion du stockage unique, est un moyen essentiel de tirer pleinement parti de l’AIOps. Accélérée par l’IA, Pure1 Meta® automatise le suivi, la surveillance et l’analyse de votre infrastructure en exploitant les outils d’analyse prédictive pour identifier les problèmes avant qu’ils ne se présentent. Le savoir, c’est le pouvoir. Pure1 peut ainsi vous aider à reprendre le contrôle sur vos données.