Il n’existe pas de salle de conseil d’administration aujourd’hui qui ne se demande comment l’IA et l’IA générative peuvent contribuer à accroître l’efficacité et à accélérer leurs activités. Pour les organisations qui cherchent à tirer parti du ML et de l’automatisation pour améliorer leur efficacité en cas d’incident, AIOps est une application concrète et éprouvée qui s’avère être une opportunité passionnante pour les équipes ITOps.

Comme nous l'avons vu dans les évaluations du paysage du marché, il existe plusieurs façons de mettre en œuvre des solutions. Malgré cela, les problèmes que les solutions AIOps visent à résoudre restent assez cohérents : moins d'incidents et une résolution plus rapide. Mais quelles équipes peuvent tirer parti de cette puissante technologie et comment AIOps les aidera-t-il à atteindre les résultats commerciaux souhaités ?

Comprendre comment différentes équipes peuvent mettre en œuvre les meilleures pratiques pour réduire le MTTR, le nombre total d'incidents et le temps nécessaire à l'adoption de l'automatisation permettra de garantir que chaque équipe tire profit de votre investissement. Voici trois équipes qui se démarquent et qui ont beaucoup à gagner en tirant parti d'AIOps : les équipes du centre d'exploitation du réseau (NOC), les équipes de gestion des incidents majeurs (MIM) et les équipes propriétaires de services distribués. Passons en revue chacune d'elles.

Equipes du CNO

Si vous disposez d'un centre d'opérations réseau, il fait office de système nerveux central. Vous êtes peut-être également en train de mener des efforts de modernisation pour réduire à la fois les coûts et les risques.

Beaucoup de nos clients NOC nous parlent de défis tels que :

• Le style opérationnel « les yeux sur la vitre » fait que les incidents passent inaperçus
• La détection et l'envoi d'incidents impliquent trop d'escalades vers les PME ou l'acheminement des incidents vers la mauvaise équipe
• Le travail manuel augmente le MTTR
• Les équipes L1/L2 connaissent un taux de rotation élevé et la culture du blâme est courante

Pour aller plus loin, les entreprises peuvent créer une automatisation de niveau 0. Il s’agit d’une automatisation qui fait office de premier intervenant, ne faisant appel à des humains que lorsque cela est nécessaire. Pour les problèmes bien compris et bien documentés, l’automatisation de niveau 0 peut résoudre automatiquement les incidents sans intervention d’un intervenant. Mais pour d’autres problèmes plus complexes qui nécessitent une approche pratique, les équipes NOC peuvent créer une automatisation de niveau 0 qui récupère immédiatement les informations de diagnostic avant que l’intervenant n’examine un incident, oriente les incidents de manière intelligente en fonction des données d’événement et remplit les notes d’incident avec la documentation et les manuels d’exploitation pertinents.

PagerDuty AIOps aide les NOC à se moderniser et à s'éloigner des méthodes de surveillance. Ces NOC sont un centre d'excellence au sein de leurs organisations, à la pointe de l'optimisation basée sur les données, à favoriser les meilleures pratiques et à garantir la préparation aux incidents.

Les équipes du MIM

Lorsque des incidents critiques ayant un impact sur les clients se produisent, vous n'avez pas de temps à perdre. Mais, face à la complexité et au bruit croissants, comment les équipes de gestion des incidents majeurs peuvent-elles s'améliorer pour répondre aux attentes croissantes des clients ?

Nous voyons des équipes MIM avec des défis communs tels que :

• Découvrir des incidents majeurs en raison d'appels de clients/utilisateurs débordés ou de retards dans les escalades de l'équipe
• Manque de contexte car le tri initial prend trop de temps pour évaluer la gravité et l'impact sur l'entreprise
• Long MTTR en attente des bonnes personnes, des bons diagnostics, des bons runbooks, etc.
• Des outils disjoints conduisant à des barrières de communication entre les intervenants et les équipes correspondantes

Les équipes MIM peuvent surmonter ces défis grâce à diverses tactiques d’automatisation et de machine learning. Tout d’abord, les organisations peuvent créer une automatisation qui achemine immédiatement les incidents de priorité ou de gravité élevée vers une équipe MIM et les identifie dans les équipes appropriées nécessaires via des workflows d’incident. En outre, le machine learning peut recueillir un contexte clé tel que la rareté d’un incident comme celui-ci, s’il s’est produit auparavant et comment il a été résolu, ainsi que les événements de changement qui pourraient être corrélés à la défaillance.

PagerDuty AIOps aide les équipes MIM à détecter plus rapidement les incidents majeurs, à améliorer le MTTR et l'expérience client et à faire gagner du temps aux PME. Cela réduit le coût de chaque incident et atténue les risques.

Équipes propriétaires de services distribués

Les équipes DevOps et les équipes de gestion de services distribués sont soumises à une pression plus forte que jamais pour offrir des expériences client exceptionnelles. Mais avec des priorités concurrentes et des ressources limitées, cela est plus facile à dire qu'à faire.

Beaucoup de nos clients partagent les défis auxquels ils sont confrontés, tels que :

• Des outils de surveillance disparates sans panneau central
• Trop de bruit conduisant à des escalades incorrectes et à de faux incidents
• Manque de contexte et silos d'information
• Travail et temps perdus au détriment des initiatives à valeur ajoutée

Pour les équipes de gestion de services qui cherchent à surmonter ces défis, un outil AIOps capable d’agréger les données de toutes les sources de surveillance de l’écosystème technique peut contribuer à clarifier la réponse aux incidents. De plus, grâce au ML, les équipes peuvent réduire le bruit en regroupant automatiquement les alertes en fonction du contexte, de l’heure et des données d’événements précédents sur lesquels le modèle s’est entraîné. Grâce à cela et aux informations de triage issues du ML, la réponse aux incidents est rationalisée afin que les équipes puissent se remettre à innover plus rapidement.

PagerDuty AIOps aide les équipes de gestion de services à passer moins de temps à éteindre les incendies, à réduire le MTTR et à créer des expériences client exceptionnelles. Cela améliore la culture et la rétention des équipes tout en augmentant les revenus de l'ensemble de l'organisation.

Prêt à commencer?

Avec PagerDuty AIOps, les équipes comme celles que nous avons étudiées constatent 87 % d’incidents en moins, un MTTR 14 % plus rapide et une adoption de l’automatisation 9 fois plus rapide. Cela aide les organisations à évoluer plus rapidement, à se concentrer sur le travail qui compte le plus pour les clients et à réduire les risques et l’épuisement des équipes. Mieux encore, les équipes, du développement à l’informatique, peuvent tirer parti de PagerDuty AIOps.

PagerDuty AIOps fonctionne en conjonction avec le reste de PagerDuty Operations Cloud pour aider les organisations à gérer leurs opérations en exploitant l'IA et l'automatisation pour dynamiser leur transformation numérique. Avec plus de 700 intégrations, des fonctionnalités GenAI et une automatisation événementielle de bout en bout, PagerDuty offre aux clients un retour sur investissement de 400 % et les bons outils pour devancer la concurrence.

Pour tester vous-même PagerDuty AIOps, vous pouvez suivre un visite interactive du produit ou Essayez-nous gratuitement pendant 14 jours .