Depuis son apparition à la fin des années 2000, DevOps a changé la façon dont les équipes de développement et d'exploitation informatique collaborent pour produire et déployer de nouveaux services numériques, applications, fonctionnalités et mises à jour. DevOps a contribué à rationaliser production processus visant à garantir des flux de travail plus efficaces et un service plus fiable. Cela a créé une responsabilité partagée entre les équipes de développement et d'exploitation pour collaborer ensemble dans le but de créer un produit ou un service haut de gamme pour leurs clients. Cependant, de nombreuses équipes restaient confrontées à un défi constant, car les services changeaient constamment ou de nouvelles fonctionnalités et mises à jour étaient déployées. Les équipes informatiques devaient détecter et résoudre rapidement les incidents tout en évitant les temps d'arrêt imprévus.

Entrer AIOps . Avec la mise en œuvre de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, AIOps — qui signifie Intelligence Artificielle pour les Opérations IT — a permis aux équipes informatiques d’automatiser la détection et la résolution des incidents. Cela a permis de libérer du temps pour gérer les urgences liées aux pannes et a permis aux équipes informatiques de se concentrer sur l’essentiel : l’expérience client.

Dans cet article, nous verrons comment nous sommes arrivés à AIOps et ce que cela signifie pour l'avenir des équipes DevOps comme la vôtre.

Un regard en arrière : qu’est-ce qui nous a conduit ici ?

DevOps a commencé comme un moyen de créer un une culture de travail plus collaborative entre les développeurs et les opérations informatiques Dans un environnement de production traditionnel, les développeurs travaillaient séparément des équipes opérationnelles et il était assez courant que les développeurs confient simplement leur code à une équipe informatique centrale et l'oublient. Avec DevOps, la propriété du produit est partagée et les équipes travaillent ensemble sans cloisonnement pour garantir un flux de travail plus rationalisé et plus efficace. Avec DevOps, les équipes de production ont pu déployer de nouveaux services et mises à jour plus rapidement, et les développeurs ont pu se concentrer sur la création de nouvelles fonctionnalités innovantes sans avoir à gérer des escalades constantes.

Cependant, même si DevOps a changé la donne en matière de processus de production et de déploiement, les équipes étaient toujours confrontées à un autre défi. Chaque fois qu’un incident se produisait, il incombait aux SRE (Site Reliability Engineers) et aux équipes DevOps de détecter et de résoudre le problème. Cela signifiait qu’il fallait passer au crible tous les différents bruits d’alerte pour identifier où les incidents se produisaient au sein du service ou de l’infrastructure. Les équipes devaient également comprendre les différentes relations entre des points de données spécifiques et déterminer quelles équipes ou personnes devaient être alertées pour résoudre un problème.

Afin de maintenir une expérience utilisateur optimale et d'éviter les temps d'arrêt, les équipes informatiques se concentraient souvent sur la résolution des pannes et des urgences ayant un impact sur les clients. De ce fait, les travailleurs sont devenus moins agiles et flexibles, devant se concentrer sur la résolution des incidents le plus rapidement possible. Le temps pour innover était donc limité.

Les équipes avaient besoin d’un moyen de surveiller tous les différents points de données au sein de leurs applications et infrastructures tout en détectant et en résolvant rapidement les incidents au fur et à mesure qu’ils se produisent en temps réel. Nous avons déjà vu de nombreux avantages incroyables que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) peuvent apporter dans le monde réel, en utilisant des algorithmes complexes pour détecter des modèles spécifiques dans les données et en apprenant à partir de ces données au fil du temps. Par exemple, pensez à la façon dont Google termine parfois votre pensée lorsque vous commencez à saisir des termes dans une barre de recherche. Ou à la façon dont votre application d’itinéraire peut modifier et ajuster votre itinéraire en fonction des modèles de trafic et des mises à jour en temps réel.

Ainsi, en matière de DevOps, la technologie et les outils d’IA ont permis de faire progresser l’automatisation et l’efficacité. L’AIOps a permis de relever le défi auquel les équipes d’exploitation informatique étaient confrontées en matière de détection et de résolution des incidents, automatiser ces tâches pour aider à détecter et à résoudre les incidents en temps réel, voire à les empêcher de se produire.

Ce que l'AIOps peut apporter aux équipes DevOps

Comme vous pouvez le constater, AIOps et DevOps fonctionnent ensemble pour aider les équipes de développement, de production et d'exploitation à collaborer plus efficacement, à travailler plus efficacement, tout en se concentrant sur le client. AIOps peut aider les équipes DevOps de plusieurs manières clés, notamment :
Permettez aux opérateurs de travailler plus intelligemment. Avec AIOps, l'accent est davantage mis sur l'amélioration et la création d'un service évolutif et fiable plutôt que sur le simple maintien de son fonctionnement.

Réduction intelligente du bruit. En ajoutant l'IA à l'ensemble de votre infrastructure, les flux de travail sont rationalisés à mesure que les algorithmes d'apprentissage automatique s'adaptent aux besoins et à l'environnement spécifiques de votre équipe, en regroupant les alertes et en aidant à trier le bruit pour obtenir des alertes exploitables.

Tirer des leçons des incidents passés et connexes. À mesure que les incidents sont détectés et résolus, AIOps tire des leçons de ces événements et peut détecter des tendances basées sur des incidents précédents. En tirant des leçons de ces incidents au fil du temps, AIOps peut détecter les anomalies qui s'écartent des tendances connues et prédire les incidents avant qu'ils ne se produisent.

Automatiser la correction de routine tâches. AIOps permet une correction automatique en apprenant et en s'adaptant aux incidents au fur et à mesure qu'ils sont détectés et résolus. Cela signifie qu'AIOps peut déclencher des actions personnalisées pour exécuter la correction, l'empêchant même souvent de se produire.

À qui s'adresse AIOps ?

L’AIOps est idéal pour les équipes DevOps qui souhaitent tirer parti des nombreux avantages offerts par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Grâce à la détection proactive des incidents et à la correction automatisée, les équipes d’exploitation informatique sont libres de se concentrer sur l’amélioration des services pour offrir aux clients une expérience utilisateur optimale. L’AIOps permet de garantir la fiabilité du service sans avoir à augmenter constamment les équipes d’exploitation uniquement pour maintenir le fonctionnement du produit. L’accent est désormais mis sur l’innovation et la créativité, tandis que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique contribuent à améliorer la réponse aux incidents et à minimiser les temps d’arrêt imprévus.

Comment intégrer AIOps pour DevOps

AIOps s'intègre facilement à de nombreux outils et processus existants, aidant les équipes à tirer le meilleur parti de leurs nombreux flux de données générés par différentes applications et infrastructures. AIOps digère tous ces différents points de données et les analyse afin de comprendre les différentes relations au sein des données et de surveiller efficacement le système pour garantir un bon fonctionnement à tout moment.

Enfin, l’un des plus importants avantages de l'exploitation d'AIOps L’automatisation de vos flux de travail permet d’éviter l’épuisement professionnel. Sans se soucier de résoudre constamment les urgences, les équipes peuvent désormais se concentrer sur ce qu’elles font le mieux : être créatives et innovantes. Lorsque leur seule préoccupation est de résoudre les problèmes, les opérateurs sont plus susceptibles de s’épuiser. Grâce à l’AIOps capable d’automatiser ces tâches, les équipes sont libres de se concentrer davantage sur l’amélioration d’un produit ou d’un service et sur la création de la meilleure expérience client possible.

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