AIOps

Quelles opérations IT vont être facilitées grâce à l’IA?

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Alors que les environnements IT se fragmentent et se complexifient, générant toujours plus d’alertes, les solutions d’AIOps viennent épauler les opérations IT à trois niveaux: visibilité, recommandations et automatisation des mesures à exécuter.

(Source: Sergey / Fotolia.com)
(Source: Sergey / Fotolia.com)

Puisant dans l’intelligence artificielle pour optimiser la gestion des opérations IT, les solutions d’AIOps suscitent toujours plus d'intérêt. Elles apportent en effet leur lot de promesses face aux exigences de niveau de service (SLA) toujours plus élevées côté business, alors que le déploiement d’apps et de fonctionnalités s’accélère au sein d'environnements IT de plus en plus fragmentés. Les opérations IT ont dans ce cadre des difficultés accrues pour surnager face à une avalanche de données (erreurs, logs, tickets, métriques de performance, etc.).

Visibilité

Selon le Boston Consulting Group (BCG), l’apport de IA dans ce contexte se situe à trois niveaux. En premier lieu, en fournissant une visibilité plus complète des environnements. Nourris de données précises sur les opérations et les performances, les modèles de machine learning dopent les capacités de monitoring et permettent d’agir de façon préventive, peu importe le degré de complexité et l'hétérogénéité des écosystèmes.

Recommendations

En deuxième lieu, à mesure que leurs algorithmes se perfectionneront, les solutions d’AIOps pourront corréler les alertes de sources multiples pour générer des recommandations. Avec la promesse d’aider les équipes IT pour l'analyse de l’historique des opérations, pour l'élimination du bruit dans les données, pour l'anticipation et la résolution des problèmes, de même que pour l'évaluation de l'impact commercial probable des incidents.

Exécution

Troisièmement, l’IA au service de la gestion des opérations IT sera capable d’exécuter automatiquement les mesures préconisées. «Les algorithmes qui alimentent les plateformes AIOps peuvent évoluer au point de modifier automatiquement la configuration des services et des environnements informatiques», soulignent les analystes de BCG. Des outils pourront par exemple déterminer automatiquement s'il faut mettre à l'échelle une nouvelle infrastructure ou de nouveaux conteneurs, allouer plus ou moins de capacité virtuelle à un projet, ou augmenter ou diminuer le nombre de serveurs d'applications.

Les trois use cases les plus porteurs

Le potentiel de l’IA appliquée aux opérations IT se reflète sur les perspectives du marché. BCG indique que le segment IAOps représentait un volume d’affaires d’environ 11,6 milliards de dollars en 2019. Il pourrait croître en moyenne de 10% par année et atteindre 13,8 milliards en 2021. Selon le cabinet, les cas d’usage les plus porteurs sont la détection d'anomalies, la réduction du bruit, ainsi que le tri et la corrélation d’alertes.

Détection d'anomalies

Des outils sophistiqués de détection de patterns peuvent faciliter la détection automatique des comportements inhabituels, à l'échelle des infrastructures. Par exemple, un pic soudain d'utilisation des applications.

Réduction du bruit

Les solutions d’IAOps présente un fort potentiel pour hiérarchiser les alertes en fonction de leur impact sur l'activité et filtrer les faux positifs. Les équipes pourraient ainsi se concentrer sur les alertes critiques.

Tri et corrélation d’alertes

En analysant la topologie, l'heure et le contexte des différentes alertes, l’IA peut déterminer automatiquement si différentes alertes sont liées. Ces dernières peuvent ensuite être regroupées en tant qu’alertes d’un même incident.

Référence: «Ready or Not, AI Is Coming to IT Operations», Boston Consulting Group, 2019

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