L’accumulation de données pour l’accumulation de données n’aide personne. Les organisations ont besoin de plus d’informations, de connaissances exploitables. Les données provenant de flux entrants d’événements et d’alertes, les équipes n’ont pas assez de temps pour les examiner une par une. Elles ont également du mal à analyser et à consolider ces données afin de déterminer ce qu’elles doivent faire ensuite pour résoudre un incident. Le traitement de ces données pour les rendre plus exploitables et utiles lors de la réponse à un incident se traduit souvent par une série de tâches manuelles répétitives à chaque incident, ce qui fait perdre du temps. Il n’est pas étonnant que les équipes se tournent de plus en plus vers l’AIOps et l’automatisation pour obtenir de l’aide. AIOps aide les équipes à transformer les données en informations et à réduire ce travail manuel. Décomposons trois façons dont AIOps permet aux équipes de surmonter les défis et de réduire les perturbations des clients.

Réduire le bruit pour moins d'incidents

Toutes les alertes ne doivent pas nécessairement se transformer en incident. Pourtant, c'est ce qui se produit dans de nombreuses organisations. Même si vous ne rencontrez qu'un seul problème, vous pouvez recevoir des dizaines ou des centaines de pings pour le même problème. Cela est gênant et ralentit les intervenants. Le bruit doit être votre première préoccupation, car son élimination :

• Cela redonne du temps aux intervenants lorsqu'ils n'ont pas besoin de filtrer ce qui est important de ce qui ne l'est pas.
• Diminue la charge cognitive des intervenants. Ces derniers n'ont pas besoin de réfléchir à 63 alertes différentes. Ils peuvent se concentrer sur celle qui compte. Cela réduit l'anxiété liée à l'astreinte.
• Réduit les distractions qui gênent les intervenants lors d'un incident. Cela permet aux intervenants de se concentrer sur la mise en place d'une solution plus rapide.

Pour réduire le bruit, vous pouvez analyser les incidents les plus bruyants auxquels vous êtes confronté. Lesquels sont du même incident ? Jetez un œil aux alertes que vous recevez et voyez s'il existe un moyen de les regrouper en fonction des données d'événement que vous collectez à partir de vos outils de surveillance. Qu'est-ce qui est le plus bruyant ? C'est l'occasion d'affiner vos outils de surveillance afin qu'ils ne vous envoient que ce qui est le plus utile. Gardez à l'esprit que cela nécessite souvent une maintenance de routine. Les outils de surveillance deviennent désordonnés, en particulier lorsque les données sont dispersées entre plusieurs fournisseurs. Vous devrez vérifier cela chaque fois que vous remarquerez que les niveaux de bruit augmentent.

PagerDuty AIOps facilite la réduction du bruit des alertes au sein d'un seul outil. Les utilisateurs peuvent configurer PagerDuty pour ingérer et dédupliquer les événements de ces signaux disparates. Ensuite, PagerDuty AIOps regroupe les événements dans un incident existant. Cela empêche la création d'un nouvel incident. Les équipes ont accès aux données des événements sous forme d'alertes sans notifications supplémentaires. Le résultat est que les équipes peuvent mieux alerter les tempêtes en se concentrant sur ce qui est nécessaire.

Obtenir du contexte pour un meilleur triage

Techniquement, toutes les informations dont un intervenant a besoin pour résoudre un incident existent. Mais elles sont enfouies dans de multiples flux de données disparates. Les humains seuls ne peuvent pas condenser toutes ces données en informations exploitables succinctes. Cela signifie que les équipes passent beaucoup de temps à chercher des réponses à des questions qu'elles peuvent trouver grâce à l'apprentissage automatique (ML). Le ML peut examiner à la fois les données d'événements historiques et les interactions humaines. Ensuite, le ML traduit les données analysées en informations exploitables. Grâce au ML, les équipes peuvent répondre à des questions clés telles que :

• Où mon équipe devrait-elle regarder en premier ?
• D’autres équipes travaillent-elles sur le même problème ?
• S’agit-il d’un incident courant ou complètement nouveau ?
• Avons-nous déjà vu cela auparavant ? Comment cela a-t-il été résolu ?
• Des changements pertinents se sont-ils produits avant cet incident ?

Mais développer votre propre ML peut être une tâche ardue. Cela nécessite du temps et des ressources telles que des effectifs. De nombreuses organisations choisissent s'associer à un fournisseur plutôt.

Les algorithmes PagerDuty AIOps ML aident à faire apparaître des informations critiques telles que :

• Origine probable : détermine la cause probable en fonction des incidents antérieurs affectant votre service.
• Incidents connexes : partage si un incident actuel affecte votre service.
• Incidents aberrants : si cet incident se produit fréquemment, rarement ou constitue une anomalie totale.
• Incidents passés : Regardez les détails de l’incident et voyez comment les intervenants l’ont résolu dans le passé.
• Corrélation des changements : se connecte à vos intégrations de changement pour afficher les modifications apportées à votre service, puis exploite le ML pour corréler les modèles entre les événements de changement et les incidents.

Chaque fois que ces informations sont mises à disposition de votre équipe sans avoir à les rechercher manuellement, vous pouvez résoudre l'incident plus rapidement. Ce MTTR réduit vous laisse plus de temps pour vous concentrer sur des initiatives à valeur ajoutée.

Auto-guérison par création d'auto-remédiation

L'automatisation est une initiative sur laquelle vous pouvez vous concentrer pour passer moins de temps à éteindre un incendie. Elle vous permet d'orchestrer une solution et de vous auto-réparer avant même que le problème ne devienne un incident. Il est résolu avant qu'il n'atteigne un intervenant. Désormais, quelqu'un peut dormir toute la nuit au lieu de répondre à une notification. Mais cette initiative peut sembler très intimidante. La réalité est que commencer petit et s'attaquer aux fruits à portée de main peut rendre l'auto-réparation plus facile que vous ne l'imaginez.

Vous pouvez identifier des scénarios de résolution bien compris dans lesquels vous pouvez automatiser la réponse. Il peut s'agir de scénarios que votre équipe classerait comme fréquents ou de scénarios dont la résolution est simple. Les équipes peuvent ensuite créer une automatisation pour les résoudre sans intervention humaine. Ensuite, à mesure que cette automatisation commence à prendre effet, vos équipes commenceront à libérer du temps pour travailler sur de nouvelles initiatives d'automatisation.

PagerDuty Orchestration d'événements aide les équipes à créer une automatisation qui couvre l'ensemble de l'écosystème technique. L'orchestration des événements enrichit et oriente les événements, puis lance l'automatisation pour l'auto-réparation. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de déclencher des corrections pour des incidents bien compris via un webhook. Pour les problèmes plus complexes où la correction automatique n'est peut-être pas possible, les équipes peuvent également tirer parti de l'automatisation pour lancer des diagnostics. Cela s'appuie sur les informations de triage dont disposent les intervenants lorsqu'ils consultent leur incident pour la première fois.

Vous souhaitez vous lancer dans AIOps ?

L'AIOps peut aider les équipes à détecter moins d'incidents et à les résoudre plus rapidement. PagerDuty peut vous aider à atteindre cet objectif, et bien plus encore, avec PagerDuty AIOps. Découvrez PagerDuty AIOps en action par demander un procès ou en prenant notre visite du produit . Vous êtes à la recherche d'AIOps ? Lisez notre guide d'achat .