Qu'est-ce que l'AIOps ?

L'intelligence artificielle pour les opérations informatiques ("Artificial Intelligence for IT Operations" ou AIOps) automatise les processus informatiques, y compris la détection des anomalies, la corrélation d'événements, l'ingestion et le traitement des données opérationnelles, en exploitant le big data et le Machine Learning.

L'AIOps permet aux équipes de réduire drastiquement le temps et les efforts nécessaires pour détecter, comprendre, analyser et résoudre les incidents à grande échelle. Grâce au temps gagné sur la résolution des problèmes, les équipes informatiques peuvent se concentrer sur les tâches et projets à plus grande valeur ajoutée.

L'AIOps renforce le monitoring et utilise le Machine Learning et l'analyse statistique pour identifier les menaces et résoudre les problèmes en temps réel. Elle utilise généralement une plateforme de données évolutive rassemblant tous les types de données informatiques. Ces données peuvent comprendre :

• des données informatiques
• des logs et indicateurs
• des données de performance d'événements
• des données d'infrastructure et des données réseau
• des données concernant les incidents
• des données d'applications, par exemple des traces

Toutes ces données étant centralisées, les outils d'AIOps appliquent des analyses et du Machine Learning avancé pour identifier de façon précise et proactive les problèmes ayant besoin d'être résolus. Ces outils sont nécessaires pour analyser le grand nombre de données d'observabilité brutes générées par les organisations modernes. Ces données sont souvent complexes, car les applications, les charges de travail et les déploiements continuent à être distribués et dispersés dans le cloud (hybride ou multicloud).

Les plateformes d'AIOps aident à gérer la complexité et le rythme de changement rapide qui caractérisent les environnements modernes. Ces outils peuvent aider les équipes informatiques à :

• identifier les alertes importantes : Tous les événements ne se valent pas. L'AIOps peut séparer le signal (anomalies) du bruit (tout le reste).
• activer l'analyse de la cause d'un problème : Les outils d'AIOps peuvent identifier les symptômes d'un problème plus important, faire apparaître des facteurs corrélés et suggérer des solutions pour résoudre un problème.
• monitorer en temps réel : À la base, les outils d'AIOps peuvent monitorer plusieurs systèmes différents pour y rechercher des anomalies. Les équipes concernées peuvent ensuite être informées d'un problème lorsqu'il survient. Elles peuvent même en faire encore plus grâce à la résolution automatique, qui permet aux alertes de déclencher des réponses du système. Grâce à la résolution automatique, les problèmes peuvent être résolus avant même que les utilisateurs finaux ne se soient aperçus qu'ils existaient.
• s'améliorer continuellement : À l'instar de tout ce qui utilisent la Machine Learning, elle s'améliore avec le temps. Tous les problèmes sont identifiés et résolus et les modèles peuvent apprendre et s'adapter, pour que les futurs problèmes soient résolus plus facilement.

Pour que vous puissiez tirer le meilleur parti de votre investissement dans l'outil, les solutions d'AIOps doivent posséder les fonctionnalités qui vous conviennent. Celles-ci comprennent :

• les intégrations : Pour que l'outil d'AIOps soit efficace, il doit pouvoir s'intégrer totalement aux outils et aux systèmes que vous possédez déjà. Cela peut vous aider à gérer des données provenant d'une vaste gamme de sources afin d'identifier ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas au sein de votre organisation.
• le mapping et le traçage : Les équipes peuvent visualiser leur infrastructure, leurs processus, leurs flux de transaction et leurs dépendances grâce à des visualisations intuitives, ce qui leur permet d'avoir une vue d'ensemble de ce qui se passe dans l'entreprise. De ce fait, les équipes ont besoin d'avoir accès à des fonctionnalités de mapping de dépendance de service ainsi qu'à un traçage distribué pour pouvoir enquêter sur les données télémétriques.
• l'approche de plateforme : Une plateforme unifiée pour l'AIOps, compatible avec l'observabilité, l'APM et plus encore, vous permet de bénéficier d'une vue unique de vos données en décloisonnant les silos traditionnels.
• une compatibilité avec les technologies cloud-native : Les outils d'AIOps doivent pouvoir agréger des données depuis des conteneurs, des microservices et des outils d'orchestration, comme Kubernetes. Cela aide les outils d'AIOps à apprendre ce qu'il se passe aussi bien au niveau de l'application que de l'infrastructure, pour une meilleure compatibilité avec les workflows de DevOps et la scalabilité.

Les équipes informatiques et de DevOps se servent de l'AIOps pour obtenir des informations sur les quantités importantes de données provenant de différentes sources. Grâce à sa capacité à utiliser les analyses avancées et le Machine Learning, l'AIOps est la solution qu'il faut aux entreprises avant-gardistes qui possèdent des écosystèmes numériques complexes.

L'AIOps est importante, car elle peut aider les équipes informatiques à accélérer la résolution des problèmes. Ainsi, elles auront plus de temps pour concevoir et implémenter leurs objectifs. En adoptant l'IA et le Machine Learning, l'AIOps peut aider à :

Agréger plusieurs sources de données
De nombreuses solutions d'AIOps peuvent monitorer les fichiers logs, les données de configuration, les indicateurs, les événements et les alertes. Cela comprend tous les types de données non structurées spécifiques à votre organisation. Elles peuvent les réunir en un seul endroit, ce qui crée un point de surveillance unique pour l'organisation. Une fois centralisées, les données peuvent être examinées de façon beaucoup plus efficace.

Enquêter sur les causes premières des problèmes
L'un des avantages clés de l'AIOps est l'analyse des causes profondes. Grâce à l'AIOps, les équipes peuvent trouver l'origine de n'importe quel problème survenant dans les systèmes. Une fois un problème identifié, les équipes informatiques peuvent remonter directement à la source pour le corriger.

Prévoyez les éventuels scénarios problématiques
L'AIOps peut se servir des analyses prédictives et du Machine Learning pour détecter des anomalies que votre équipe informatique pourrait ne pas remarquer, et même prédire de futures tendances. Les algorithmes de détection des anomalies de l'AIOps comparent les données historiques et en temps réel provenant de différentes sources pour rechercher des comportements inhabituels et problématiques. Ils peuvent détecter les signaux d'alerte qui, même s'ils ne déclenchent pas d'alerte prioritaire, pourraient quand même causer des problèmes importants par la suite. Dans certains cas, l'AIOps peut résoudre des problèmes relatifs aux données totalement seul, grâce à la remédiation automatique. Aucune intervention humaine nécessaire.

Déceler et filtrer les fausses alertes
La corrélation d'événements avec l'AIOps peut identifier et filtrer des événements considérés comme étant du "bruit blanc". Ces bruits blancs peuvent déclencher une alarme, mais il ne s'agit pas de problèmes importants. Le système les met ensuite de côté en tant qu'éléments non prioritaires. Cette organisation automatique permet à vos équipes informatiques de se concentrer en premier lieu sur les tâches les plus importantes.

Apprendre continuellement des flux de données
Une tâche de Machine Learning AIOps s'améliore toute seule en analysant tous vos flux de données. À mesure que les modèles de ML progressent, ils parviennent de mieux en mieux à identifier les anomalies auxquelles votre entreprise fait face. Les modèles de Machine Learning supervisés apprennent de l'utilisateur afin de mieux comprendre vos priorités dans le temps. L'AIOps évolue en même temps que votre entreprise, ce qui la rend encore plus utile pour votre équipe opérationnelle.

1. Aide vos collaborateurs
   Les analyses de données manuelles et fastidieuses peuvent être accablantes pour les équipes opérationnelles et de DevOps. L'AIOps leur permet d'automatiser ces tâches et de compenser une partie de leur charge de travail. En déléguant l'analyse fastidieuse à la solution d'AIOps, elles peuvent se concentrer sur les tâches essentielles qui nécessitent leur expertise.
2. Accélère le développement de nouveaux services et produits
   L'AIOps accélère le développement de votre entreprise. À l'aide d'analyses basées sur l'IA, vos équipes peuvent accélérer la mise en place de nouveaux services et fonctionnalités informatiques. En faisant apparaître les informations les plus pertinentes en cas de saturation de données télémétriques d'événements, AIOps rend également le processus de gestion des incidents plus efficace.
3. Offre une vision globale de l'environnement informatique
   Grâce aux solutions d'AIOps, les lacs ou entrepôts de données peuvent servir à stocker et à agréger différents flux de données de façon efficace en un lieu centralisé. Les tableaux de bord et analyses interfonctionnels les rassemblent tous de sorte que les équipes opérationnelles n'aient plus à gérer plusieurs vues cloisonnées.
4. Améliore la satisfaction client
   AIOps monitore également les éléments de performance tels que les temps de réponse, l'utilisation et la disponibilité. L'analyse prédictive aide à éviter les incidents et les pannes, pour que vous puissiez mieux résoudre les problèmes et déployer les mises à jour, et ce plus rapidement. De ce fait, l'AIOps vous aide à fournir une expérience fluide à votre utilisateur final, ce qui vous donne une bonne image, à vous et à votre marque.
5. Économise de l'argent
   L'AIOps diminue le temps moyen de résolution (Mean Time to Resolution – MTTR) et stoppe les pannes avant même qu'elles ne se déclarent. Elle peut également vous aider à découvrir quelles charges de travail coûtent le plus dans votre organisation. En résolvant plus rapidement des erreurs coûteuses et en utilisant vos équipes de façon plus efficace, l'AIOps rend votre budget plus flexible.

L'AIOps et le MLOps sont des disciplines complémentaires. Le DevOps est un ensemble de pratiques et d'outils qui peut tirer parti des deux.

AIOps ou DevOps

Pour les organisations, le DevOps représente un changement de culture. Il rationalise les processus de développement et des opérations pour permettre un cycle de vie de lancement de logiciels et de développement plus efficace. AIOps comme DevOps mettent en avant les avantages de l'automatisation, en supprimant des tâches chronophages afin que les équipes puissent mieux travailler.

Le DevOps utilise des logiciels pour automatiser et intégrer des processus pour le développement logiciel et les équipes informatiques, afin que tous puissent travailler plus efficacement. Il rationalise le travail de développement en implémentant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD).

L'AIOps incorpore l'IA et les technologies de Machine Learning pour monitorer et gérer les systèmes, afin de résoudre les problèmes plus rapidement. Ceci peut compléter les processus DevOps en automatisant l'analyse des données, de sorte que les développeurs et les équipes opérationnelles ne soient pas submergés par une avalanche de données à trier. Grâce à cela, les équipes évitent des erreurs d'analyse manuelle, prennent des décisions plus éclairées et alertent de façon proactive les membres de l'équipe en cas de problème.

Ensemble, AIOps et DevOps permettent aux équipes d'avoir une vue d'ensemble du système plutôt que de se concentrer sur des outils et des couches d'infrastructures spécifiques.

AIOps ou MLOps

Les MLOps (Opérations de Machine Learning – Machine Learning Operations) sont une discipline complémentaire à l'AIOps. Là où l'AIOps emploie le Machine Learning pour des opérations informatiques plus efficaces, les MLOps normalisent le déploiement de modèles de Machine Learning. Les MLOps s'occupent de déployer, assurer la maintenance et monitorer les modèles en production. Cela peut comprendre l'incorporation de commentaires pour le redéploiement de modèles améliorés.

L'AIOps pour les services financiers aide les organisations à automatiser l'analyse des données et à monitorer à grande échelle. Pour de nombreuses institutions financières, les solutions d'AIOps représentent un filet de sécurité lors du passage dans le cloud des systèmes traditionnels sur site. Ces solutions peuvent :

• améliorer l'efficacité opérationnelle : En comprenant les problèmes de façon globale, les équipes sont soulagées, car elles n'ont plus à faire manuellement le tri dans plusieurs systèmes.
• répondre aux attentes de la clientèle et les dépasser : Dans l'industrie de la finance, les expériences clients en ligne sont une priorité stratégique clé. Grâce à l'AIOps, les organisations peuvent s'assurer que leurs clients bénéficient de l'accès en temps réel dont ils ont besoin pour résoudre rapidement des incidents.
• fournir une gouvernance de données : Les solutions d'AIOps peuvent aider à identifier et à documenter les sources de données, fournissant ainsi une piste nécessaire pour la gouvernance.
• réduire les coûts : L'AIOps peut automatiser un grand nombre de tâches répétitives qu'une équipe de support a à gérer, par exemple les problèmes de connexion ou l'oubli d'un mot de passe. Les équipes informatiques ont donc plus de temps, ce qui leur permet de s'attaquer à des problèmes plus importants.

Témoignage client pour les services financiers : PSCU
PSCU a tiré parti d'Elastic pour améliorer grandement le nombre de sources de données qu'il pouvait ingérer. L'AIOps lui a permis d'améliorer les temps d'attente de son centre d'appels et de réagir avec efficacité en cas d'événements affectant ses clients, comme les catastrophes naturelles.

En savoir plus sur Elastic pour les services financiers

L'AIOps peut automatiser l'analyse et la correction des données opérationnelles pour les organismes gouvernementaux afin de les aider à atteindre leurs objectifs de transformation numérique sans qu'ils soient obligés de fournir une nouvelle formation à leur personnel ou de recruter. Les solutions d'AIOps peuvent ingérer et monitorer de grandes quantités de données techniques et de mission. Les équipes peuvent examiner les anomalies identifiées par l'AIOps afin de détecter des tendances plus générales, de configurer des alertes pour repérer les problèmes à l'avenir et de renforcer les systèmes de défense contre les cybermenaces.

Témoignage client du secteur public : Un organisme gouvernemental des États-Unis fait appel à Elastic pour bénéficier d'une visibilité de bout en bout au sein de son environnement informatique. Il a amélioré son efficacité de 80 % en automatisant des processus qui étaient auparavant manuels.

En savoir plus sur le Machine Learning et l'intelligence artificielle qu'Elastic propose pour le secteur public

Aujourd'hui, les clients connaissent bien les outils numériques et recherchent une expérience utilisateur fluide. L'AIOps peut aider les détaillants à satisfaire leurs clients en détectant et en résolvant les problèmes de façon proactive. Grâce à l'AIOps, les détaillants peuvent améliorer l'efficacité opérationnelle et répondre automatiquement à des problèmes courants avant qu'ils n'affectent leurs clients. Résoudre des problèmes avant qu'ils ne s'aggravent contribue à la croissance du chiffre d'affaires et améliore la fidélisation.

Les organisations peuvent également analyser les données historiques et prévoir les tendances futures, ce qui aide les équipes à prendre des décisions concernant les produits et services à proposer. Grâce à un système centralisé, les équipes bénéficient d'une visibilité sur l'évolution rapide de leur inventaire global et peuvent ainsi mieux anticiper le moment où les produits doivent être retirés d'un site web.

Témoignage de clientèle de détail : The Home Depot Lorsque Home Depot a fait face à une série d'interruptions réseau, Elastic s'est réparé tout seul avant même que les serveurs d'équilibrage de charge aient pu s'en rendre compte. L'architecte/responsable informatique senior de ce géant de l'aménagement intérieur a noté qu'Elastic "gérait la perte de serveur avec grâce".

En savoir plus sur Elastic pour la vente au détail

Elastic Observability est une solution AIOps qui offre une visibilité full-stack sur les environnements complexes cloud-native. Elastic a été reconnue acteur majeur (Strong Performer) dans le rapport The Forrester Wave™ du 4e trimestre 2022 consacré à l'IA pour les opérations informatiques (AIOps).

Avec Elastic Observability :

• monitorez vos logs pour centraliser plusieurs pétaoctets de données en toute simplicité et y effectuer des recherches
• utilisez un monitoring des performances applicatives (APM) pour accélérer le développement et améliorer la qualité du code
• simplifiez le monitoring de l'infrastructure à grande échelle
• mesurez les interactions utilisateur et les performances et effectuez-en le suivi
• monitorez les expériences client et vérifiez-les de manière proactive

Découvrez comment vous pouvez utiliser Elastic Observability pour tirer parti de l'AIOps dans votre organisation

• Observabilité plus intelligence grâce à l'AIOps, à l'intelligence artificielle générative et au Machine Learning
• L'incidence de l'AIOps et de l'intelligence artificielle générative sur l'observabilité moderne
• Automatisez la détection des anomalies et accélérez l'analyse des causes premières avec AIOps
• AIOps Labs Kibana Guide
• Concevoir et créer une solution AIOps de pointe avec Elastic
• Atteindre vos objectifs d'AIOps avec le Machine Learning dans Elastic
• Pourquoi l'AIOps doit-il faire partie de votre stratégie d'observabilité ?

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3. Observabilité : lisez notre guide sur l'observabilité moderne afin d'apprendre à préparer votre entreprise et votre équipe à tirer pleinement parti des solutions d'observabilité.
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