É«¿Ø´«Ã½

Cr¨¦¨¦ par Gartner en 2017, le terme d¡¯AIOps (intelligence artificielle d¨¦di¨¦e aux op¨¦rations informatiques) d¨¦signe l¡¯application de l¡¯apprentissage automatique aux analyses du Big Data en vue d¡¯automatiser et de g¨¦rer les t?ches informatiques. Prenez un domaine informatique ¡ª que ce soit l¡¯analyse des journaux, la surveillance des applications, les services d¡¯assistance, la gestion des incidents ou autres ¡ª, appliquez-y l¡¯IA?: voil¨¤ ce qu¡¯est l¡¯AIOps. Il existe de nombreuses fa?ons d¡¯int¨¦grer l¡¯AI aux op¨¦rations informatiques existantes pour aider votre ¨¦quipe ¨¤ ¨ºtre plus efficace, proactive, pr¨¦cise et productive. Ce guide complet explore ce qu¡¯est l¡¯AIOps, son fonctionnement, ses avantages, ses d¨¦fis, ses cas d¡¯utilisation et ses outils.

L¡¯AIOps tire parti de l¡¯AI et de l¡¯apprentissage machine pour am¨¦liorer et automatiser les op¨¦rations informatiques. L¡¯acronyme AIOps r¨¦sume la fusion de l¡¯intelligence artificielle et des op¨¦rations informatiques, refl¨¦tant son objectif de g¨¦rer et d¡¯optimiser intelligemment les syst¨¨mes informatiques.

L¡¯AIOps va bien au-del¨¤ des outils de gestion informatique traditionnels en utilisant des algorithmes avanc¨¦s pour analyser et interpr¨¦ter de grandes quantit¨¦s de donn¨¦es g¨¦n¨¦r¨¦es par l¡¯infrastructure informatique. Cette approche ax¨¦e sur les donn¨¦es permet ¨¤ l¡¯AIOps d¡¯identifier les sch¨¦mas, les anomalies et les tendances qui pourraient passer inaper?us par les op¨¦rateurs humains. Ce faisant, l¡¯AIOps permet aux organisations de r¨¦soudre les probl¨¨mes de mani¨¨re proactive, de pr¨¦voir les d¨¦faillances potentielles et d¡¯optimiser les performances.

La valeur de l¡¯AIOps r¨¦side au c?ur de la capacit¨¦ ¨¤ comprendre l¡¯¨¦norme volume de donn¨¦es g¨¦n¨¦r¨¦es par diff¨¦rents composants informatiques. Les algorithmes d¡¯apprentissage machine jouent un r?le essentiel dans ce processus, car ils apprennent en permanence des donn¨¦es historiques, s¡¯adaptent et ¨¦voluent pour mieux comprendre les complexit¨¦s de l¡¯environnement informatique d¡¯une organisation.

L¡¯analytique de donn¨¦es est un autre aspect essentiel de l¡¯AIOps, car elle permet d¡¯extraire des informations pr¨¦cieuses de diverses sources de donn¨¦es. Cela inclut les journaux, les m¨¦triques et les donn¨¦es d¡¯¨¦v¨¦nements, que les plateformes AIOps analysent en temps r¨¦el pour d¨¦tecter des sch¨¦mas indiquant des probl¨¨mes potentiels. En automatisant la corr¨¦lation de ces points de donn¨¦es, l¡¯AIOps identifie non seulement les probl¨¨mes, mais aide ¨¦galement ¨¤ pr¨¦dire et ¨¤ pr¨¦venir les interruptions futures.

DevOps et AIOps

La synergie entre DevOps et AIOps est devenue de plus en plus importante pour les organisations qui ont besoin d¡¯am¨¦liorer leur efficacit¨¦ et de rationaliser leurs op¨¦rations. Le DevOps, ou d¨¦veloppement et op¨¦rations, est un ensemble de pratiques visant ¨¤ automatiser et am¨¦liorer la collaboration entre le d¨¦veloppement logiciel et les op¨¦rations informatiques.

La relation entre DevOps et AIOps est symbiotique. Alors que le DevOps se concentre sur la collaboration et la communication entre les ¨¦quipes de d¨¦veloppement et les ¨¦quipes informatiques, l¡¯AIOps apporte une couche d¡¯intelligence au c?t¨¦ op¨¦rationnel. Cette collaboration garantit un environnement informatique plus agile et plus r¨¦actif en alignant en toute transparence le d¨¦veloppement et les op¨¦rations.

Qu¡¯est-ce que l¡¯AIOps d¨¦terministe??

L¡¯AIOps d¨¦terministe est un paradigme de l¡¯AIOps qui met l¡¯accent sur la pr¨¦visibilit¨¦ et la fiabilit¨¦ de ses op¨¦rations. Contrairement aux approches AIOps traditionnelles qui peuvent s¡¯appuyer fortement sur des mod¨¨les probabilistes, l¡¯AIOps d¨¦terministe vise ¨¤ apporter plus de certitude dans les processus d¨¦cisionnels. En incorporant des algorithmes et une logique d¨¦terministes, cette approche vise ¨¤ r¨¦duire les incertitudes et ¨¤ rendre les op¨¦rations informatiques plus transparentes et contr?lables.

Dans l¡¯AIOps d¨¦terministe, les mod¨¨les reposent sur des r¨¨gles et une logique explicites, ce qui permet aux organisations de mieux comprendre le processus d¨¦cisionnel. Ce niveau de transparence est essentiel pour les op¨¦rations informatiques qui exigent pr¨¦cision et fiabilit¨¦. L¡¯AIOps d¨¦terministe devient particuli¨¨rement avantageux dans les sc¨¦narios o¨´ les cons¨¦quences d¡¯erreurs ou d¡¯inexactitudes peuvent avoir des impacts significatifs sur les op¨¦rations commerciales.

Qu¡¯est-ce que l¡¯AIOps, quel que soit le domaine??

L¡¯AIOps, ind¨¦pendant du domaine, adopte une approche plus large en transcendant des domaines ou des secteurs sp¨¦cifiques. Contrairement aux solutions AIOps sp¨¦cifiques au domaine adapt¨¦es aux caract¨¦ristiques uniques d¡¯un secteur particulier, les mod¨¨les ind¨¦pendants du domaine sont con?us pour ¨ºtre polyvalents et adaptables ¨¤ diff¨¦rents secteurs.

La flexibilit¨¦ de l¡¯AIOps ind¨¦pendant du domaine r¨¦side dans sa capacit¨¦ ¨¤ g¨¦rer divers ensembles de donn¨¦es et sc¨¦narios op¨¦rationnels sans n¨¦cessiter de personnalisation approfondie pour chaque domaine. Cela en fait un atout pr¨¦cieux pour les organisations qui op¨¨rent dans des environnements multidimensionnels, ce qui leur permet de d¨¦ployer des solutions AIOps sans les contraintes des limitations sp¨¦cifiques au domaine.

Pourquoi l¡¯AIOps moderne est-il d¨¦terministe et ind¨¦pendant du domaine??

Les solutions AIOps modernes adoptent de plus en plus une double approche, combinant les principes d¨¦terministes de fiabilit¨¦ et la polyvalence de l¡¯agnosticisme de domaine. Cette combinaison r¨¦pond ¨¤ l¡¯¨¦volution des besoins des organisations confront¨¦es ¨¤ des paysages informatiques complexes et ¨¤ divers domaines op¨¦rationnels.

L¡¯aspect d¨¦terministe garantit la pr¨¦cision et la fiabilit¨¦ dans la prise de d¨¦cision, r¨¦duisant le risque d¡¯erreurs et fournissant un processus AIOps plus transparent et plus compr¨¦hensible. Simultan¨¦ment, l¡¯agnosticisme du domaine permet aux organisations de d¨¦ployer des solutions AIOps en toute transparence dans diff¨¦rents secteurs, favorisant ainsi l¡¯¨¦volutivit¨¦ et l¡¯adaptabilit¨¦.

L¡¯AIOps aide les op¨¦rations informatiques ¨¤ r¨¦agir plus rapidement en cas de sinistre, r¨¦duisant ainsi les d¨¦lais de reprise (RTO) et les points de reprise (RPO).

La meilleure fa?on de comprendre l¡¯AIOps consiste ¨¤ imaginer tout ce qu¡¯un professionnel des op¨¦rations informatiques doit entreprendre pour faire face ¨¤ une interruption de service, et ¨¤ envisager comment l¡¯IA peut automatiser ce processus.

Dans son Market Guide for AIOps Platforms^1?, Gartner d¨¦compose le cycle de r¨¦ponse et de r¨¦solution des interruptions en trois ¨¦tapes?:

1. Observer?: L¡¯incident initial qui a d¨¦clench¨¦ l¡¯interruption doit ¨ºtre remarqu¨¦ pour que quelqu¡¯un puisse y r¨¦pondre. Une plateforme AIOps ing¨¨re automatiquement des journaux, des m¨¦triques, des alertes, des ¨¦v¨¦nements et d¡¯autres donn¨¦es n¨¦cessaires pour comprendre ce qui s¡¯est produit en arri¨¨re-plan de l¡¯application concern¨¦e pendant un incident. Au lieu de laisser un ¨ºtre humain collecter manuellement ces informations ¨¤ partir de diff¨¦rentes sources de donn¨¦es pour s¡¯efforcer d¡¯en tirer quelque chose, la plateforme les consolide et identifie des r¨¦currences.

¹?

2. Engager?: Cette ¨¦tape consiste ¨¤ ¨¦tudier les informations surveill¨¦es et ¨¤ diagnostiquer la cause de l¡¯interruption. Les informations utiles pour r¨¦soudre le probl¨¨me sont contextualis¨¦es et transmises au personnel responsable le mieux ¨¦quip¨¦ pour cette t?che. L¡¯outil d¡¯AIOps est capable d¡¯effectuer des analyses de risques, d¡¯automatiser la communication des responsabilit¨¦s, et de rassembler les donn¨¦es pertinentes pour l¡¯¨¦quipe charg¨¦e des op¨¦rations informatiques.

3. Agir?: La personne directement responsable (DIR) r¨¦sout le probl¨¨me, et remet l¡¯application en service. Il est possible de cr¨¦er des scripts, des runbooks et des ARA (Application Release Automation) qui s¡¯ex¨¦cuteront automatiquement la prochaine fois que l¡¯outil AIOps d¨¦tectera ce probl¨¨me particulier.

Les avantages de la mise en ?uvre de l¡¯AIOps sont les suivants?:

D¨¦lai moyen de r¨¦solution (MTTR) plus rapide

L¡¯AIOps r¨¦duit le bruit op¨¦rationnel, en corr¨¦lant les donn¨¦es de plusieurs environnements informatiques pour identifier les causes profondes et proposer des solutions plus rapidement que les efforts manuels. Il en r¨¦sulte une r¨¦duction significative du MTTR, ce qui permet aux organisations d¡¯atteindre des objectifs ambitieux plus rapidement.

R¨¦duction des co?ts d¡¯exploitation

L¡¯identification automatique des probl¨¨mes op¨¦rationnels et les scripts de r¨¦ponse reprogramm¨¦s permettent de r¨¦duire les co?ts d¡¯exploitation, ce qui permet une meilleure allocation des ressources. Cette optimisation lib¨¨re ¨¦galement des ressources en personnel pour un travail plus innovant, am¨¦liorant ainsi l¡¯exp¨¦rience des employ¨¦s.

Observabilit¨¦ et collaboration renforc¨¦es

Les outils de surveillance AIOps facilitent la collaboration entre les ¨¦quipes, am¨¦liorant ainsi la visibilit¨¦, la communication et la transparence. Cela permet de prendre des d¨¦cisions plus rapidement et de r¨¦agir aux probl¨¨mes.?

Gestion proactive et pr¨¦dictive

Gr?ce ¨¤ l¡¯analytique pr¨¦dictive int¨¦gr¨¦e, l¡¯AIOps apprend en permanence ¨¤ identifier et hi¨¦rarchiser les alertes urgentes, ce qui permet aux ¨¦quipes informatiques de r¨¦soudre les probl¨¨mes potentiels avant qu¡¯ils ne se transforment en ralentissements ou en pannes.

Exp¨¦rience utilisateur am¨¦lior¨¦e

Gr?ce ¨¤ l¡¯analytique pr¨¦dictive et ¨¤ la r¨¦solution proactive des probl¨¨mes, l¡¯AIOps peut contribuer ¨¤ am¨¦liorer l¡¯exp¨¦rience utilisateur en limitant les interruptions et en assurant la disponibilit¨¦ et les performances des services informatiques.

Adaptabilit¨¦ ¨¤ la complexit¨¦

Alors que les environnements informatiques deviennent de plus en plus complexes avec l¡¯adoption du cloud, des microservices et des infrastructures hybrides, l¡¯AIOps devient un outil essentiel pour s¡¯adapter ¨¤ cette complexit¨¦. La capacit¨¦ ¨¤ analyser de grandes quantit¨¦s de donn¨¦es et ¨¤ fournir des informations exploitables est essentielle pour g¨¦rer les ¨¦cosyst¨¨mes informatiques modernes.

L¡¯AIOps exploite le Big Data, l¡¯analytique avanc¨¦e et les capacit¨¦s d¡¯apprentissage machine pour r¨¦pondre ¨¤ diff¨¦rents sc¨¦narios?:

Analyse des causes profondes

Comme son nom l¡¯indique, l¡¯analyse des causes profondes vise ¨¤ identifier les raisons fondamentales des probl¨¨mes et ¨¤ mettre en ?uvre des solutions appropri¨¦es. En identifiant les causes profondes, les ¨¦quipes peuvent ¨¦viter les efforts inutiles consacr¨¦s au traitement des sympt?mes plut?t qu¡¯¨¤ la r¨¦solution du probl¨¨me principal. Par exemple, une plateforme AIOps peut identifier l¡¯origine d¡¯une panne r¨¦seau, la r¨¦soudre rapidement et ¨¦tablir des mesures pr¨¦ventives pour ¨¦viter des probl¨¨mes similaires ¨¤ l¡¯avenir.

D¨¦tection des anomalies

Les outils AIOps passent en revue des donn¨¦es historiques exhaustives pour identifier des points de donn¨¦es inhabituels dans un ensemble de donn¨¦es. Ces valeurs aberrantes servent de signaux pour identifier et pr¨¦dire les ¨¦v¨¦nements probl¨¦matiques, tels que les violations de donn¨¦es. Cette capacit¨¦ permet aux entreprises d¡¯¨¦viter les cons¨¦quences co?teuses telles que les relations publiques n¨¦gatives, les amendes r¨¦glementaires et le d¨¦clin de la confiance des consommateurs.

Surveillance des performances

Les applications modernes impliquent souvent plusieurs couches d¡¯abstraction, ce qui complique la d¨¦tection des serveurs physiques, du stockage et des ressources r¨¦seau sous-jacents prenant en charge des applications sp¨¦cifiques. L¡¯AIOps sert d¡¯outil de surveillance pour l¡¯infrastructure cloud, la virtualisation et les syst¨¨mes de stockage, en fournissant des informations sur des indicateurs tels que l¡¯utilisation, la disponibilit¨¦ et les temps de r¨¦ponse. De plus, elle utilise des capacit¨¦s de corr¨¦lation des ¨¦v¨¦nements pour consolider et agr¨¦ger les informations, ce qui permet aux utilisateurs finaux de mieux consommer les informations.

Adoption/migration du cloud

L¡¯adoption du cloud pour les organisations est g¨¦n¨¦ralement un processus progressif, qui se traduit par un environnement multi-cloud hybride avec plusieurs interd¨¦pendances qui ¨¦voluent rapidement et fr¨¦quemment. L¡¯AIOps offre une visibilit¨¦ claire sur ces interd¨¦pendances, r¨¦duisant consid¨¦rablement les risques op¨¦rationnels associ¨¦s ¨¤ la migration vers le cloud et ¨¤ une approche de cloud hybride.

Adoption DevOps

DevOps acc¨¦l¨¨re le d¨¦veloppement en donnant aux ¨¦quipes de d¨¦veloppement un meilleur contr?le sur l¡¯allocation et la reconfiguration de l¡¯infrastructure. Cependant, le service informatique doit encore g¨¦rer cette infrastructure. L¡¯AIOps offre la visibilit¨¦ et l¡¯automatisation n¨¦cessaires au service informatique pour prendre en charge DevOps sans n¨¦cessiter d¡¯efforts de gestion suppl¨¦mentaires substantiels.

Voici un guide ¨¦tape par ¨¦tape pour les organisations qui cherchent ¨¤ mettre en ?uvre AIOps avec succ¨¨s, qui couvre les outils et technologies n¨¦cessaires, les d¨¦fis potentiels et les bonnes pratiques pour une transition en douceur.

?tape?1?: ?valuez votre environnement informatique actuel

Commencez par effectuer une ¨¦valuation compl¨¨te de votre infrastructure informatique actuelle, de vos processus et de vos d¨¦fis. Identifiez les difficult¨¦s, les domaines d¡¯inefficacit¨¦ et les domaines dans lesquels l¡¯AIOps peut avoir le plus d¡¯impact. Cette analyse initiale aidera ¨¤ d¨¦finir des buts et des objectifs clairs pour la mise en ?uvre.

?tape?2?: D¨¦finir des objectifs clairs

?tablissez des objectifs sp¨¦cifiques et mesurables pour la mise en ?uvre de lAIOps. Qu¡¯il s¡¯agisse d¡¯am¨¦liorer les temps de r¨¦ponse aux incidents, d¡¯am¨¦liorer la fiabilit¨¦ du syst¨¨me ou d¡¯optimiser l¡¯utilisation des ressources, avoir des objectifs bien d¨¦finis guidera le processus de mise en ?uvre et fournira des crit¨¨res de r¨¦ussite.

?tape?3?: S¨¦lectionnez les bons outils AIOps

Choisissez des outils AIOps qui correspondent aux objectifs et aux exigences de votre organisation. Recherchez des plateformes qui offrent des fonctionnalit¨¦s telles que l¡¯analyse des causes profondes, la d¨¦tection des anomalies et la surveillance des performances. Splunk, Dynatrace et Moogsoft figurent parmi les outils AIOps les plus populaires. ?valuez les fonctionnalit¨¦s, l¡¯¨¦volutivit¨¦ et les capacit¨¦s d¡¯int¨¦gration de chaque outil pour vous assurer qu¡¯elles r¨¦pondent aux besoins de votre organisation.

?tape?4?: Int¨¦gration de l¡¯AIOps dans les flux de travail existants

Pour optimiser les avantages de l¡¯AIOps , int¨¦grez les nouveaux outils en toute transparence dans vos flux de travail informatiques existants. Cela peut impliquer d¡¯adapter les processus actuels ou d¡¯en cr¨¦er de nouveaux pour prendre en charge les fonctionnalit¨¦s AIOps. S¡¯assurer que les ¨¦quipes sont form¨¦es aux nouveaux outils et comprennent comment ils s¡¯int¨¨grent dans leurs op¨¦rations quotidiennes.

?tape?5?: G¨¦rer la qualit¨¦ et la disponibilit¨¦ des donn¨¦es

La r¨¦ussite de la mise en ?uvre de l¡¯AIOps repose largement sur la qualit¨¦ et la disponibilit¨¦ des donn¨¦es. Assurez-vous que les donn¨¦es de votre organisation sont exactes, ¨¤ jour et accessibles. ?tablir des pratiques de gouvernance des donn¨¦es pour maintenir l¡¯int¨¦grit¨¦ des donn¨¦es, car l¡¯AIOps s¡¯appuie largement sur des informations bas¨¦es sur les donn¨¦es pour prendre des d¨¦cisions efficaces.

?tape?6?: Surmonter la r¨¦sistance culturelle

La mise en ?uvre de l¡¯AIOps peut faire face ¨¤ une r¨¦sistance de la part des ¨¦quipes habitu¨¦es aux op¨¦rations informatiques traditionnelles. Favoriser une culture de collaboration et souligner les avantages de l¡¯AIOps pour renforcer les capacit¨¦s humaines plut?t que de les remplacer. Encourager une communication ouverte et impliquer les parties prenantes cl¨¦s dans le processus de prise de d¨¦cision.

?tape?7?: Surveiller et ¨¦valuer

Surveillez r¨¦guli¨¨rement les performances et l¡¯impact de l¡¯AIOps sur vos op¨¦rations informatiques. Recueillez les commentaires des ¨¦quipes et des utilisateurs finaux pour identifier les points ¨¤ am¨¦liorer. Utilisez les indicateurs cl¨¦s de performance (KPI) ¨¦tablis lors de la phase de d¨¦finition des objectifs pour mesurer la r¨¦ussite de la mise en ?uvre de l¡¯AIOps et apporter les ajustements n¨¦cessaires.

Les trois principaux d¨¦fis li¨¦s ¨¤ l¡¯AIOps sont les lacunes en mati¨¨re de comp¨¦tences, la s¨¦curit¨¦ et l¡¯¨¦volutivit¨¦. Examinons bri¨¨vement chacun d¡¯eux.?

Difficult¨¦ n¡ã?1?: ?cart de comp¨¦tences

La plupart des services informatiques apprennent encore les cordes de l¡¯AIOps . Investir dans des programmes de formation et d¡¯am¨¦lioration des comp¨¦tences pour combler l¡¯¨¦cart de comp¨¦tences au sein de vos ¨¦quipes informatiques. Vous pouvez ¨¦galement envisager de collaborer avec des fournisseurs de formation externes ou d¡¯engager des experts AIOps.

D¨¦fi 2?: S¨¦curit¨¦

Les outils AIOps peuvent introduire de nouvelles vuln¨¦rabilit¨¦s de s¨¦curit¨¦ dans vos syst¨¨mes. Hi¨¦rarchisez les mesures de cybers¨¦curit¨¦ et assurez-vous que les outils AIOps sont conformes aux normes et r¨¦glementations du secteur. Mettre en ?uvre un chiffrement et des contr?les d¡¯acc¨¨s robustes pour prot¨¦ger les donn¨¦es sensibles.

D¨¦fi 3?: ?volutivit¨¦

? mesure que votre organisation d¨¦veloppe ses syst¨¨mes AIOps, elle peut rencontrer des probl¨¨mes d¡¯¨¦volutivit¨¦. Assurez-vous de choisir des outils AIOps capables de s¡¯adapter ¨¤ la croissance de votre organisation. R¨¦¨¦valuez r¨¦guli¨¨rement les besoins de votre infrastructure et mettez ¨¤ niveau les outils en cons¨¦quence pour garantir une ¨¦volutivit¨¦ continue.

Outils AIOps pour la collecte de donn¨¦es

Splunk?: Splunk est un outil AIOps polyvalent qui collecte et indexe les donn¨¦es g¨¦n¨¦r¨¦es par les machines ¨¤ partir de diverses sources, y compris les journaux et les ¨¦v¨¦nements. Il fournit des informations en temps r¨¦el sur les performances du syst¨¨me, ce qui permet aux organisations de r¨¦soudre les probl¨¨mes de mani¨¨re proactive.

Logstash?: Logstash, qui fait partie d¡¯Elastic Stack, est un moteur de collecte de donn¨¦es open source. Il ing¨¨re et transforme les donn¨¦es provenant de plusieurs sources, facilitant ainsi la gestion centralis¨¦e des journaux. Logstash prend en charge diff¨¦rents plug-ins pour une int¨¦gration transparente avec diverses entr¨¦es de donn¨¦es.

Outils AIOps pour la d¨¦tection d¡¯anomalies

Dynatrace?: Dynatrace utilise la d¨¦tection d¡¯anomalies pilot¨¦e par l¡¯AI pour analyser les performances des applications et l¡¯exp¨¦rience utilisateur. Il ¨¦tablit automatiquement une r¨¦f¨¦rence du comportement normal, en identifiant les anomalies qui pourraient indiquer des probl¨¨mes. L'outil fournit des informations exploitables pour r¨¦soudre rapidement les probl¨¨mes.

Moogsoft?: Moogsoft utilise des algorithmes d¡¯apprentissage machine pour d¨¦tecter les anomalies dans les op¨¦rations informatiques. Il analyse les sch¨¦mas des donn¨¦es, identifie les ¨¦carts par rapport ¨¤ la norme et met en corr¨¦lation les ¨¦v¨¦nements pour comprendre la cause profonde des probl¨¨mes. Cela acc¨¦l¨¨re la r¨¦solution des incidents.

Outils AIOps pour la r¨¦ponse et la correction

PagerDuty?: PagerDuty est une plateforme de r¨¦ponse aux incidents de premier plan. Il s¡¯int¨¨gre aux outils de surveillance et d¡¯alerte, cr¨¦ant automatiquement des incidents bas¨¦s sur des r¨¨gles pr¨¦d¨¦finies. Il facilite la collaboration en temps r¨¦el entre les ¨¦quipes pour une r¨¦solution efficace des incidents.

ServiceNow?: ServiceNow combine des capacit¨¦s de r¨¦ponse aux incidents et de r¨¦solution. Elle automatise les flux de travail et rationalise le processus de r¨¦ponse. La plateforme ServiceNow garantit que les incidents sont document¨¦s, suivis et r¨¦solus avec une intervention manuelle minimale.

Outils AIOps pour l¡¯entra?nement ¨¤ AI

TensorFlow?: TensorFlow est un framework d¡¯apprentissage machine open source d¨¦velopp¨¦ par Google. Il est largement utilis¨¦ pour entra?ner des mod¨¨les d¡¯AI dans AIOps . TensorFlow propose un ensemble complet d¡¯outils et de biblioth¨¨ques, ce qui le rend adapt¨¦ ¨¤ diverses applications d¡¯apprentissage machine.

PyTorch?: PyTorch est une autre biblioth¨¨que d¡¯apprentissage machine open source populaire. Connue pour son graphique num¨¦rique dynamique, PyTorch simplifie le processus de cr¨¦ation et d¡¯entra?nement de mod¨¨les d¡¯AI complexes. Elle est appr¨¦ci¨¦e par les chercheurs et les d¨¦veloppeurs pour sa flexibilit¨¦ et sa facilit¨¦ d¡¯utilisation.

Voici les tendances ¨¦mergentes de l¡¯AIOps?:

Analytique pr¨¦dictive et r¨¦solution proactive des probl¨¨mes

L¡¯une des tendances majeures de l¡¯AIOps est le passage d¡¯une gestion informatique r¨¦active ¨¤ une gestion informatique proactive. Gr?ce ¨¤ l¡¯analytique pr¨¦dictive, les plateformes AIOps peuvent analyser les donn¨¦es historiques, identifier les sch¨¦mas et pr¨¦dire les probl¨¨mes potentiels avant qu¡¯ils n¡¯affectent le syst¨¨me. Cette approche proactive permet aux ¨¦quipes informatiques de r¨¦soudre les probl¨¨mes avant m¨ºme que les utilisateurs ne les remarquent, garantissant ainsi une meilleure fiabilit¨¦ des services.

Visibilit¨¦ et int¨¦gration de bout en bout

L¡¯AIOps s¡¯efforce de fournir une visibilit¨¦ compl¨¨te de bout en bout sur les environnements informatiques. Il s¡¯agit de s¡¯int¨¦grer ¨¤ divers outils de surveillance et d¡¯administration informatiques pour cr¨¦er une vue unifi¨¦e de l¡¯ensemble de l¡¯infrastructure. En ¨¦liminant les silos et en offrant une perspective globale, les plateformes AIOps permettent une meilleure prise de d¨¦cision et une r¨¦solution plus rapide des probl¨¨mes.

Analyse automatis¨¦e des causes profondes

Le d¨¦pannage traditionnel implique souvent un processus chronophage d¡¯identification de la cause profonde d¡¯un probl¨¨me. Les plateformes AIOps ¨¦voluent gr?ce ¨¤ des capacit¨¦s d¡¯analyse automatis¨¦e des causes profondes, qui exploitent des algorithmes d¡¯apprentissage machine pour identifier la source exacte d¡¯un probl¨¨me. Cela acc¨¦l¨¨re non seulement la r¨¦solution des probl¨¨mes, mais r¨¦duit ¨¦galement la charge de travail des professionnels de l¡¯informatique.

Int¨¦gration ChatOps

Le ChatOps, qui consiste ¨¤ int¨¦grer la collaboration dans les outils utilis¨¦s pour la gestion de l¡¯infrastructure, gagne en popularit¨¦ dans le paysage de l¡¯AIOps. L¡¯int¨¦gration de l¡¯AIOps aux plateformes de chat permet une communication et une collaboration en temps r¨¦el entre les ¨¦quipes informatiques, favorisant ainsi un environnement op¨¦rationnel plus agile et plus r¨¦actif.

L¡¯AIOps promet de transformer les op¨¦rations informatiques. ? mesure que l¡¯analytique pr¨¦dictive, l¡¯analyse automatis¨¦e des causes profondes et d¡¯autres fonctionnalit¨¦s avanc¨¦es deviennent de plus en plus r¨¦pandues, l¡¯AIOps est en passe de r¨¦volutionner la fa?on dont les professionnels de l¡¯informatique g¨¨rent et optimisent les infrastructures complexes. Adopter ces progr¨¨s et se tenir inform¨¦ des derni¨¨res tendances en mati¨¨re d¡¯AIOps sera essentiel pour rester comp¨¦titif et prosp¨¨re dans le paysage en constante ¨¦volution des op¨¦rations informatiques.

La plateforme AIOps de Pure1?, qui permet de consolider toutes vos sources de donn¨¦es dans une solution de gestion du stockage unique, est un moyen essentiel de tirer pleinement parti de l¡¯AIOps. Acc¨¦l¨¦r¨¦e par l¡¯IA, Pure1 Meta? automatise le suivi, la surveillance et l¡¯analyse de votre infrastructure en exploitant les outils d¡¯analyse pr¨¦dictive pour identifier les probl¨¨mes avant qu¡¯ils ne se pr¨¦sentent. Le savoir, c¡¯est le pouvoir. Pure1 peut ainsi vous aider ¨¤ reprendre le contr?le sur vos donn¨¦es.