Qu'est-ce que AIOps ?

Aujourd'hui, les systèmes et applications des organisations génèrent des volumes de données considérables, certaines d'entre elles étant confrontées à des millions d'événements par jour. À cette échelle, il n'est plus viable pour les humains d'analyser manuellement toutes ces données afin de détecter et de corriger les problèmes. La charge cognitive est aggravée par le fait que les organisations disposent souvent de dizaines d'outils surveillant des milliers de services ; un événement émanant de ces outils peut être dénué de sens en soi. Ces phénomènes ont créé des besoins critiques en matière d'automatisation, d'apprentissage automatique et de capacités prédictives.

L'AIOps, ou Intelligence Artificielle pour les opérations informatiques, est une bonne pratique qui permet aux organisations d'améliorer leur efficacité, de résoudre plus rapidement les problèmes clients et de codifier les processus de réponse aux incidents. En résumé, Solutions AIOps offrent des fonctionnalités similaires aux solutions de gestion d'événements existantes, mais ajoutent des fonctionnalités requises pour les environnements complexes et modernes tels que l'apprentissage automatique, la collecte et l'ingestion de données flexibles, l'automatisation pilotée par les événements de bout en bout, etc.

Comment fonctionne AIOps ?

Plateformes AIOps Nous intervenons sur l'ingestion de données, la reconnaissance de formes, l'automatisation et l'apprentissage continu. Ce processus offre une approche holistique des opérations informatiques, transformant des données complexes en informations exploitables.

1. Collecte et ingestion de données AIOps collecte des données provenant de sources multiples, telles que les journaux de serveur, les indicateurs réseau et les plateformes d'observabilité. Grâce à ces données, AIOps offre une vue d'ensemble unique de la santé de votre écosystème informatique. Ce processus prend en charge les données structurées et non structurées, offrant une vue complète du paysage informatique.
2. Corrélation d'événements et reconnaissance de formes Les algorithmes d'apprentissage automatique identifient des tendances au sein des données et corrèlent les événements similaires pour identifier les causes profondes potentielles. Ce processus permet de filtrer les informations non essentielles et de prioriser les alertes les plus critiques nécessitant une action immédiate. Tandis que l'automatisation simplifie l'analyse initiale, les alertes critiques sont signalées pour une intervention humaine, garantissant ainsi que les décisions complexes et la résolution nuancée des problèmes restent entre les mains de votre équipe.
3. Détection d'anomalies et analyse prédictive :En analysant les tendances historiques et en reconnaissant les modèles inhabituels, AIOps peut détecter des anomalies qui peuvent indiquer des problèmes émergents, permettant des actions préventives pour éviter les temps d'arrêt.
4. Automatisation et remédiation Les plateformes AIOps exécutent automatiquement des workflows prédéfinis pour résoudre les problèmes. Par exemple, dans un centre de données, un outil AIOps peut détecter une utilisation élevée du processeur et initier une réponse pour éviter une surcharge du serveur.
5. Apprentissage continu et rétroaction À mesure que les logiciels AIOps traitent les données, ils apprennent en permanence de chaque incident, affinant ainsi leurs algorithmes prédictifs. Cet apprentissage améliore la précision et permet une réponse plus efficace aux problèmes similaires à l'avenir.

Principales fonctionnalités d'AIOps

Certaines des fonctionnalités clés d’AIOps sont les suivantes :

• Réduction du bruit : Les organisations doivent pouvoir réduire le bruit entre leurs services et éliminer les interruptions causées par des alertes transitoires ou des tempêtes d'alertes. Les alertes doivent être regroupées par incidents pertinents plutôt que de déclencher un nouvel incident à chaque fois.
• Triage et RCA : Les solutions AIOps doivent fournir aux utilisateurs le contexte nécessaire pour accélérer leur travail. Cela inclut le contexte extrait des données d'événements et normalisé, le contexte historique précédent et l'impact actuel sur le système.
• Automation: Les organisations doivent pouvoir créer et déployer l'automatisation à l'échelle de leur écosystème technologique, réduisant ainsi la charge de travail et améliorant l'efficacité. Ce système doit pouvoir être contrôlé de manière centralisée et mis à disposition en libre-service par chaque équipe.
• Visibilité: Les solutions AIOps doivent être une vitre unique qui vous montre votre posture opérationnelle à tout moment, vous aidant à répondre à la question primordiale : « Mon système est-il correct ? ».

Examinons plus en détail certains des avantages que présente l’exploitation de ces capacités.

Avantages de l'AIOps

Globalement, l'AIOps aide les équipes à réduire le nombre d'incidents et à les résoudre plus rapidement. Voici quelques exemples. principaux avantages à garder à l'esprit :

• Facile à démarrer : Idéalement, la mise en œuvre de l'AIOps ne devrait pas être longue et complexe. Elle ne doit pas non plus se faire du jour au lendemain. La plupart des implémentations réussies adoptent une approche progressive. Ainsi, vous constaterez immédiatement une résolution plus rapide et moins d'incidents, et pourrez ainsi libérer ce temps pour des tâches à valeur ajoutée.
• Rassemble les équipes : L'AIOps n'est pas seulement un outil pour les développeurs. Il est également bénéfique pour les centres d'exploitation réseau (NOC), les équipes ITOps, les SRE, les équipes DevOps, les ingénieurs plateformes, et pour tous. Toutes les équipes ont quelque chose à gagner de l'AIOps, qu'il s'agisse de réduire le bruit en première ligne ou de permettre l'automatisation de l'ensemble de l'écosystème technique.
• Augmente la collaboration :Les données et les informations centralisées améliorent la communication entre les équipes, garantissant que tout le monde, des développeurs aux opérations, est aligné lors des incidents.
• Apprentissage continu : L'AIOps devrait être une solution nécessitant peu de maintenance. Cependant, une fois mise en place, elle n'est pas pour autant complète. L'apprentissage automatique (ML) fonctionne en permanence en arrière-plan, apprenant comment vos équipes et votre organisation résolvent les problèmes. Il s'améliore avec le temps.
• Actions suivantes meilleures actions : Les meilleures solutions AIOps ne se contentent pas de vous fournir des données, elles vous fournissent des informations et vous proposent la meilleure solution. Grâce à AIOps, vous savez quoi faire en cas d'incident.
• Améliore le MTTR : Avec les bonnes informations au bon moment et les incidents acheminés vers les bonnes équipes de manière dynamique, les organisations verront un MTTR plus faible et donc un impact moindre sur les clients.
• Accélère le MTTA : L’AIOps et l’apprentissage automatique peuvent aider à automatiser le processus de prise de décision et à garantir que les équipes appropriées s’attaquent au problème.
• Normalise la réponse aux incidents : Grâce à des données d'événements, des alertes et des incidents normalisés, tout le monde est sur la même longueur d'onde. De plus, grâce à l'automatisation des diagnostics et au ML fournissant des informations de triage auparavant disponibles uniquement dans les anciens wikis et les connaissances tribales, tous les intervenants peuvent être aussi efficaces que votre meilleur intervenant.
• Réduit les coûts opérationnels : Par automatiser les tâches répétitives AIOps minimise les coûts de main-d’œuvre et réduit la probabilité de pannes coûteuses.
• Prévient l'épuisement professionnel : Avec moins de bruit d'alerte et de fatigue d'alerte et l'automatisation agissant comme un répondeur L0, les équipes peuvent se concentrer sur le travail qui compte et être moins interrompues, qu'elles travaillent sur la prochaine meilleure fonctionnalité ou qu'elles essaient de rattraper leur sommeil.
• Augmente la satisfaction client :Des résolutions plus rapides et des temps d’arrêt réduits contribuent à une expérience client plus fiable, renforçant ainsi la confiance dans la marque.

Les défis de l'AIOps

Malgré son potentiel, les organisations doivent relever certains défis pour réussir la mise en œuvre de l’AIOps :

• Volume et qualité des données L'AIOps nécessite une quantité importante de données de qualité. Des données de mauvaise qualité ou incomplètes peuvent fausser les informations et entraîner une détection inexacte des incidents. Les organisations doivent prioriser la gouvernance des données pour garantir des données précises et fiables pour les systèmes AIOps.
• Intégration avec les systèmes existants Les systèmes plus anciens peuvent manquer de compatibilité avec AIOps, ce qui entrave la collecte et l'analyse des données. Un plan d'intégration par étapes aide les organisations à intégrer progressivement AIOps sans perturber les opérations existantes.
• Problèmes d'évolutivité À mesure que les organisations se développent, la mise à l'échelle de l'AIOps dans des environnements informatiques étendus peut devenir complexe. Planifier l'évolutivité dès le départ, notamment en mettant en place une infrastructure adéquate et des processus clairs, permet d'atténuer ces difficultés.
• Coût de la mise en œuvre d'AIOps La mise en œuvre de l'AIOps nécessite des investissements importants, tant en technologie qu'en formation. Pour compenser les coûts, les organisations peuvent prioriser les domaines à fort impact dans un premier temps, puis développer progressivement leurs capacités AIOps.

Exemples d'IA dans les opérations informatiques

L'AIOps a de vastes applications dans tous les secteurs, chacun bénéficiant de la technologie de manière unique :

• soins de santé Les hôpitaux utilisent l'AIOps pour surveiller les systèmes critiques qui soutiennent les soins aux patients. Lorsque le réseau d'un hôpital subit une interruption, les services aux patients et l'accès aux données peuvent être perturbés. Grâce à l'AIOps, les hôpitaux peuvent prévenir les perturbations en anticipant les pannes potentielles du système et en redirigeant automatiquement les données vers des systèmes de secours, garantissant ainsi un accès continu et fiable aux dossiers patients et aux systèmes de soins.
• Services financiers Dans le secteur financier, la rapidité des transactions et la sécurité des données sont cruciales. Les outils AIOps aident les banques et les institutions financières à surveiller l'état de leurs réseaux, à détecter les schémas de fraude et à minimiser les temps d'arrêt lors des pics de transactions, comme le Black Friday. L'analyse prédictive aide les équipes financières à résoudre les problèmes de manière proactive, garantissant ainsi des transactions fluides pour les clients et la sécurité des systèmes.
• Vente au détail Les détaillants connaissent une forte affluence pendant les soldes et les fêtes de fin d'année, ce qui entraîne souvent des surcharges système. L'AIOps permet une surveillance en temps réel et une réponse rapide aux incidents, garantissant ainsi une disponibilité constante du service et une expérience d'achat ininterrompue pour les clients. En automatisant les réponses pour éliminer les goulots d'étranglement, les détaillants peuvent garantir un fonctionnement fluide, même pendant les pics de demande.

Cas d'utilisation d'AIOps

L'AIOps peut changer la donne dans une variété de cas d'utilisation :

• Modernisation du centre d'exploitation du réseau (NOC) : Pour CNO L'AIOps centralise la surveillance et automatise les diagnostics initiaux, permettant aux équipes de se concentrer sur les événements prioritaires et de réduire la lassitude liée aux alertes. L'AIOps agit comme une source unique de vérité, offrant une visibilité complète sur l'infrastructure informatique et aidant les équipes à passer d'une réponse réactive à une réponse proactive.
• Gestion des incidents majeurs (MIM) : L'AIOps peut aider les organisations à détecter rapidement les incidents majeurs. Grâce au contexte approprié grâce au Machine Learning, aux informations de tri et au contexte historique, ces équipes bénéficient d'une longueur d'avance dans les moments cruciaux.
• Propriétaires de services distribués : Les propriétaires de services disposent du degré d'autonomie adéquat et sont en mesure de créer leurs propres critères d'automatisation et de réduction du bruit pour garantir qu'en tant qu'experts en la matière (PME), ils ne sont retirés du travail à valeur ajoutée que lorsque cela est nécessaire.
• Réponse aux incidents et analyse des causes profondes AIOps identifie rapidement les incidents et utilise l'analyse des causes profondes basée sur le Machine Learning pour déterminer le problème sous-jacent. La correction automatique permet également à la plateforme de résoudre automatiquement certains types d'incidents ou de lancer des actions correctives. Par exemple, si une plateforme AIOps détecte un problème serveur récurrent, elle peut déclencher automatiquement un script correctif ou effectuer une maintenance préventive, réduisant ainsi le délai de résolution (TTR) et la fréquence des incidents futurs.
• Conformité et sécurité AIOps permet de surveiller les failles de sécurité et les activités inhabituelles, identifiant ainsi les menaces potentielles. En signalant automatiquement ces problèmes et en déclenchant une réponse, AIOps aide les organisations à tenir des registres pour garantir la conformité et renforcer la sécurité des données.

Tendances futures des AIOP

À mesure que l'AIOps évolue, son potentiel d'amélioration des processus de développement et d'exploitation informatique s'accroît, permettant de résoudre des problèmes tels que la gestion des incidents, la détection des anomalies en temps réel et l'automatisation des tâches répétitives. Voici les principales tendances que les développeurs et les ingénieurs devraient surveiller à mesure que l'AIOps progresse.

1. Hyperautomatisation des flux de travail informatiques

Hyperautomatisation L'AIOps s'appuie sur une combinaison de RPA, de plateformes low-code/no-code et d'automatisation pilotée par l'IA pour rationaliser les flux de travail complexes. Pour les développeurs et les ingénieurs, cette tendance implique l'automatisation non seulement de processus individuels, mais de flux de travail complets sur l'ensemble du pipeline DevOps.

Imaginez un pipeline automatisé où l'AIOps gère tout, du déclenchement des builds à l'exécution des tests, en passant par le déploiement du code, la surveillance des performances et l'annulation des modifications en cas d'anomalies. En associant l'AIOps aux outils CI/CD, les équipes d'ingénierie peuvent réaliser une intégration et un déploiement continus sans intervention manuelle à chaque étape, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur l'innovation et le développement de nouvelles fonctionnalités.

2. Prise de décision basée sur l'IA pour la réponse aux incidents

Les futures plateformes AIOps ne se contenteront pas de signaler les problèmes ; elles prendront des décisions autonomes en fonction des schémas d'incidents, de l'impact sur les ressources et de l'efficacité des résolutions précédentes. Cette tendance est particulièrement pertinente pour les développeurs et les ingénieurs qui jonglent souvent entre le dépannage en temps réel et les tâches de développement en cours.

Les modèles d'apprentissage par renforcement affineront les processus de réponse aux incidents au fil du temps, permettant ainsi à l'AIOps de faire remonter ou de résoudre automatiquement les problèmes en fonction de leur gravité et de leurs résultats historiques. Par exemple, si une fuite de mémoire spécifique a été résolue par un redémarrage du serveur, le système AIOps peut exécuter automatiquement cette solution. En automatisant ces décisions, les développeurs sont moins susceptibles d'être impliqués dans des opérations de dépannage, ce qui leur permet de se concentrer sur des activités de développement productives.

3. Intégration transparente avec l'informatique de pointe et l'IoT

Avec l'essor de l'edge computing et de l'IoT, la gestion des données à grande échelle exige une réactivité élevée et une latence réduite. L'AIOps étendra ses capacités pour prendre en charge la surveillance en temps réel et la gestion des incidents sur les appareils et environnements distribués, un atout essentiel pour les équipes d'ingénierie travaillant avec l'IoT ou les systèmes distribués.

Par exemple, dans une configuration IoT comptant des milliers d'appareils connectés, l'AIOps peut identifier et résoudre les problèmes de latence ou de connectivité directement en périphérie, déclenchant ainsi des réponses pour éviter les pertes de données ou les baisses de performances. Les ingénieurs qui développent des applications IoT peuvent exploiter l'AIOps pour garantir la fiabilité des appareils et la disponibilité du système, même lorsque les systèmes sont très décentralisés.

4. Solutions personnalisables pour des environnements d'ingénierie spécifiques

À mesure que les plateformes AIOps gagnent en maturité, les fournisseurs sont appelés à proposer davantage d'options personnalisables, notamment des modèles et des modèles pré-entraînés adaptés aux besoins spécifiques de l'ingénierie. Cela sera particulièrement utile pour les équipes logicielles de secteurs comme la fintech, la santé et les télécommunications, où les exigences de conformité et de disponibilité diffèrent.

Par exemple, les développeurs du secteur financier pourraient utiliser l'AIOps pour prioriser la conformité, en configurant la plateforme afin de détecter et de remonter les anomalies dans les journaux de transactions. Dans le secteur des télécommunications, l'AIOps pourrait être optimisé pour surveiller l'état du réseau et les performances des services. Cette capacité à adapter les configurations AIOps aux exigences spécifiques du secteur aidera les ingénieurs à gérer la dette technique et la conformité avec moins d'efforts manuels.

5. AIOps conversationnelle utilisant le traitement du langage naturel (NLP)

Avec l'amélioration du traitement automatique du langage naturel (TALN), les interfaces conversationnelles pour l'AIOps gagnent en popularité, offrant aux développeurs et aux ingénieurs une manière plus intuitive d'interagir avec les systèmes AIOps. Grâce à l'intégration du TALN, l'AIOps permettra aux ingénieurs d'interroger directement les systèmes, accélérant ainsi la recherche d'informations.

Imaginez un scénario où un développeur souhaite comprendre rapidement l'état d'un déploiement : il pourrait demander : « Quel est l'état actuel de l'environnement de production ? » ou « Liste des incidents récents et de leurs résolutions ». Les AIOps avec fonctionnalités NLP peuvent fournir ces informations sans nécessiter de recherches approfondies dans les journaux, ce qui réduit les changements de contexte et rend le dépannage plus efficace.

6. Opérations informatiques autonomes

L'autonomie des opérations informatiques représente une avancée majeure, permettant aux systèmes de s'autogérer et de se réparer eux-mêmes. Pour les développeurs et les ingénieurs, cette tendance réduit le besoin d'interventions d'urgence et libère du temps pour les tâches d'ingénierie stratégiques.

Une plateforme AIOps autonome peut surveiller l'état des applications en temps réel, adapter automatiquement les ressources lors des pics de trafic ou lancer des restaurations pour les déploiements présentant des taux d'erreur élevés. Les ingénieurs peuvent s'appuyer sur ces capacités d'auto-réparation pour assurer une disponibilité continue, réduisant ainsi le besoin de surveillance manuelle 24h/24 et 7j/7 et améliorant la fiabilité du service.

7. Détection améliorée des menaces et sécurité proactive

Les plateformes AIOps continueront de progresser en cybersécurité, s'intégrant aux systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) et d'orchestration, d'automatisation et de réponse de sécurité (SOAR) pour identifier les menaces et automatiser les réponses. Pour les ingénieurs, cette tendance permet une sécurité proactive, essentielle à la protection des applications et des données utilisateur dans les architectures cloud natives et microservices.

Par exemple, un système AIOps pourrait surveiller le trafic réseau à la recherche de schémas suspects, signaler et isoler immédiatement un serveur compromis et alerter les équipes de sécurité. Les développeurs et ingénieurs travaillant sur des applications gérant des informations sensibles peuvent compter sur AIOps pour appliquer automatiquement des mesures de sécurité, garantir la conformité et réduire les vulnérabilités sans vérifications manuelles.

8. Systèmes auto-optimisés et boucles de rétroaction continues

L'auto-optimisation en AIOps gagne en importance à mesure que les systèmes deviennent plus complexes et dynamiques. Les futures plateformes AIOps utiliseront des boucles de rétroaction pour affiner en permanence leurs algorithmes, s'adapter aux nouveaux modèles et ajuster leurs réponses en fonction des résultats concrets.

Pour les développeurs et les ingénieurs, cela signifie que l'AIOps peut ajuster dynamiquement les seuils d'alerte et les règles de corrélation, affinant ainsi ses propres processus sans intervention humaine. Si un seuil donné déclenche systématiquement des faux positifs, le système AIOps peut réduire sa sensibilité dans ce domaine, garantissant ainsi que les équipes d'ingénierie ne reçoivent des alertes que pour les événements significatifs. Cette capacité adaptative permet aux systèmes AIOps d'« apprendre » et de réduire le volume des notifications de faible priorité, les rendant ainsi plus utiles à mesure qu'ils évoluent.

9. Corrélation des indicateurs informatiques avec l'impact sur l'entreprise et les utilisateurs

À mesure que l'AIOps gagne en sophistication, il deviendra plus apte à corréler les indicateurs techniques aux résultats commerciaux, aidant ainsi les équipes d'ingénierie à comprendre l'impact de leur travail sur l'expérience utilisateur et les revenus. En corrélant des indicateurs tels que le temps de chargement des pages, le temps de réponse des API ou la disponibilité des serveurs avec les indicateurs de satisfaction des utilisateurs et de ventes, les plateformes AIOps fourniront des informations précieuses sur les effets concrets des performances techniques.

Par exemple, si un problème de latence d'API impacte le processus de paiement sur un site e-commerce, l'AIOps peut identifier le lien entre la latence et les taux d'abandon de panier, alertant ainsi les ingénieurs afin qu'ils priorisent cette correction. Cette tendance aide les développeurs à aligner leur travail sur des objectifs métier plus larges, garantissant ainsi que les décisions d'ingénierie tiennent compte de l'impact sur l'utilisateur final.

Créer ou acheter : comment tirer le meilleur parti d'AIOps

Le choix entre la création d'une plateforme AIOps personnalisée ou l'achat d'une solution commerciale dépend des besoins, des ressources et des objectifs spécifiques de l'organisation.

• Construire une solution personnalisée Créer une solution AIOps personnalisée offre un contrôle total, mais nécessite des ressources importantes. Les solutions personnalisées sont très flexibles, mais leur développement et leur maintenance peuvent être longs, et elles risquent de devenir obsolètes avec les avancées technologiques.
• Acheter une solution pré-construite Les plateformes AIOps commerciales sont conçues selon les meilleures pratiques et offrent des fonctionnalités robustes, une évolutivité et des mises à jour régulières. Ces plateformes s'intègrent aux systèmes existants, réduisant ainsi la complexité et les coûts de mise en œuvre. De nombreux fournisseurs proposent également un support client, garantissant un déploiement et une adoption fluides.

Pour des résultats optimaux avec AIOps, les organisations doivent se concentrer sur les meilleures pratiques qui s'alignent sur les objectifs opérationnels à long terme :

1. Définir des indicateurs et des objectifs clairs Identifiez les indicateurs clés de réussite de l'AIOps, tels que la réduction du MTTR, les économies de coûts opérationnels ou l'amélioration des taux de réponse aux incidents. Ces indicateurs permettent de suivre les performances de l'AIOps au fil du temps.
2. Commencer par des projets pilotes Tester l'AIOps dans des domaines spécifiques permet aux équipes de comprendre son impact et d'affiner les processus avant de le déployer à grande échelle. Par exemple, utiliser l'AIOps initialement pour la gestion des incidents offre un point de départ à faible risque et à fort impact.
3. Encourager l’adoption interfonctionnelle L'AIOps est plus efficace lorsqu'il est adopté par tous les services. Encouragez la collaboration entre les équipes informatiques, DevOps et métiers pour garantir une solution adaptée aux différents besoins opérationnels.
4. Optimiser les boucles de rétroaction Utilisez les boucles de rétroaction pour améliorer les algorithmes AIOps. Un examen régulier des performances permet à la plateforme de tirer les leçons de chaque incident, d'affiner les analyses prédictives et les réponses automatisées.
5. Investir dans la formation continue : La formation continue est essentielle pour que les équipes puissent exploiter pleinement le potentiel des outils AIOps. En se tenant informées des nouvelles fonctionnalités et techniques, elles peuvent suivre l'évolution des capacités AIOps.

PagerDuty AIOps Aide les équipes à réduire la fréquence des incidents et à les résoudre plus rapidement, sans maintenance ni implémentations longues. Pour en savoir plus sur PagerDuty AIOps, regardez ceci. court webinaire à la demande .