Comment tirer pleinement parti de l’AIOps ?

Alors que les opportunités et le potentiel de l’IA pour les opérations informatiques sont sans fin, nombreuses sont les entreprises à ne pas savoir où commencer pour l’implémenter.

Pour survivre et prospérer dans une économie où les applications sont pléthoriques, une entreprise se doit de fournir des services numériques innovants et fiables. Les équipes informatiques qui sont chargées d’assurer la performance et la disponibilité de ces services vont alors faire face à des enjeux de taille. Dans le même temps, elles doivent également suivre le rythme des innovations tout en assurant une gestion optimale des coûts.

Répondre à ces demandes urgentes est difficile, à mesure que les environnements informatiques deviennent de plus en plus éphémères, complexes et dynamiques. L’augmentation des conteneurs et des microservices, les multiples clouds, l’intégration et la livraison continue, ainsi que le DevOps, contribuent à considérablement augmenter la quantité de données opérationnelles à gérer. Si cela n’est pas déjà arrivé, le volume, la variété et la rapidité des données générées dépasseront très probablement bientôt les capacités de gestion humaine.

Pour faire face à cette croissance, respecter les accords sur les niveaux de service (SLA) et prendre en charge l'évolution des besoins de l'entreprise, les équipes opérationnelles informatiques ont de plus en plus recours aux initiatives AIOps. Selon Gartner, "les plates-formes AIOps associent les fonctionnalités de big data et de machine learning pour prendre en charge toutes les fonctions d’exploitation informatiques principales, grâce à une analyse évolutive du volume, de la variété et de la rapidité, sans cesse croissantes des données générées". Mais alors comment réussir sa stratégie AIOps ?

Pour apporter rapidement et de manière pragmatique une valeur ajoutée à l’utilisation d'AIOps, il est important de rechercher une solution exploitant non seulement le big data et le machine learning, mais utilisant également le code, les fonctionnalités et les algorithmes spécifiques qui facilitent l’application de ces fonctionnalités aux différents cas d’utilisation. De manière générale, les équipes ont besoin de fonctionnalités avancées telles que, la correction automatique des événements, l'optimisation de la gestion des coûts et de la capacité et la réduction proactive des vulnérabilités. En fin de compte, ces fonctionnalités permettront aux équipes de tirer davantage parti des investissements AIOps et ce, de manière beaucoup plus rapide. 

En exploitant AIOps et une automatisation avancée, une entreprise peut pleinement exploiter les informations générées par l’agrégation de données. Les équipes pourront, par exemple, établir des corrections automatisées pour accélérer le processus de résolution. Il est également possible d’automatiser des tâches récurrentes courantes, telles que le redémarrage de services, le nettoyage de ressources temporaires et le provisionnement de capacités supplémentaires. 

Cette automatisation peut permettre de générer toute une série d'avantages non négligeable. Les équipes peuvent réduire les coûts et les risques associés à de nombreuses tâches manuelles et exigeantes en main-d'œuvre, ainsi que les tâches répétitives pouvant alourdir les ressources informatiques. Plus important encore, ces fonctionnalités peuvent permettre un diagnostic et une correction plus rapides, et donc augmenter les niveaux de service, la satisfaction client et la conformité aux accords de niveau de service. 

En ajoutant à l’AIOps des capacités intégrées d'optimisation des coûts, les équipes peuvent aller au-delà de la gestion des performances et commencer à optimiser les ressources et investissements de l’entreprise en fonction des exigences et des besoins de cette dernière. La combinaison de l'intelligence artificielle, de la gestion de la capacité et des coûts peut fournir des fonctionnalités performantes pour une optimisation des ressources sur site et dans le cloud. Cela peut prendre la forme d’alertes de gestion prédictive du budget ou encore de recommandations pour optimiser le dimensionnement des ressources. 

Enfin, en termes de sécurité pour les entreprises, il est essentiel de rechercher et de résoudre rapidement les vulnérabilités et les erreurs de configuration qui compromettent la sécurité. En exploitant des plateformes AIOps complètes intégrant des fonctionnalités de gestion de sécurité, une entreprise peut considérablement réduire les risques, notamment en utilisant des algorithmes de machine learning pour acheminer rapidement des analyses sur les vulnérabilités, les violations des règles de sécurité et/ou de conformité, ou bien des anomalies d’utilisation des services pouvant indiquer des tentatives d’intrusion. 

Avec la bonne plateforme AIOps, les équipes IT peuvent commencer à exploiter des fonctionnalités avancées dans des domaines tels que l’automatisation, l’optimisation des coûts ou encore la sécurité. Avec la bonne solution, il est possible d’atteindre les objectifs les plus critiques. Lorsqu’une entreprise se lance dans l’évaluation des solutions AIOps, il est important de se rappeler ces prérequis fondamentaux pour établir une plateforme et une stratégie AIOps solide.