L'arme secrète des MSP : l'observabilité pilotée par l'IA
Les cinq principales raisons pour lesquelles les solutions d'observabilité pilotées par l'IA font partie intégrante des offres des MSP (fournisseurs de services gérés ou Managed Services Providers).
Les environnements informatiques des entreprises modernes sont devenus de plus en plus dynamiques et complexes. La migration vers le cloud, la transformation numérique et la main d’œuvre distribuée, qui travaille à distance en accédant aux applications et données de l’entreprise où qu’elle se trouve dans le monde, ont contribué à cette complexité. À elles seules, l’informatique hybride et l’exécution nécessaire des applications et des charges de travail sur des infrastructures cloud et sur site représentent un défi. À cela s’ajoutent les fortes contraintes budgétaires auxquelles sont soumises les entreprises, rendant leurs environnements d’autant plus difficiles à gérer efficacement.
Les points faibles des équipes informatiques qui doivent gérer cette complexité ont un impact considérable sur les résultats financiers. Une enquête menée par SolarWinds a révélé que 75 % des professionnels des technologies ont déclaré que le retour sur investissement avait été affecté lors d’un projet informatique qu’ils avaient supervisé, et ce, en raison de la complexité accrue des technologies de l’information.
Par conséquent, les entreprises font de plus en plus appel aux MSP (fournisseurs de services gérés) qui les aident à concevoir et à gérer leurs environnements informatiques. Le marché des MSP a été évalué à plus de 267 milliards de dollars en 2022 et on « s’attend à ce qu’il se développe selon un taux de croissance composé annuel (TCCA) de 13,6 % entre 2023 et 2030. »
En réalité, les MSP doivent faire face aux mêmes défis que leurs clients qui s’adressent à eux pour les surmonter. C’est plus facile à dire qu’à faire. Alors que les MSP gèrent pour leurs clients des environnements informatiques de plus en plus complexes, les risques de temps d’arrêt ne cessent d’augmenter et ils ont de plus en plus de difficultés à respecter leurs contrats SLA. Puisque les entreprises emploient des MSP pour résoudre rapidement et efficacement des problèmes informatiques, cette complexité accrue représente un risque considérable pour les MSP qui sont incapables de relever le défi.
Pour continuer à répondre aux attentes de leurs clients et pour évoluer en vue de se développer, les MSP font de plus en plus appel à des solutions d’observabilité pilotées par l’IA. Voici les cinq principales raisons pour lesquelles les solutions d’observabilité pilotées par l’IA font partie intégrante des offres des MSP cette année.
Détection précoce des anomalies
Les outils d’observabilité permettent d’obtenir des informations, des analyses automatisées et des renseignements exploitables grâce à la corrélation des données entre les domaines dans une multitude d’indicateurs en temps réel et historiques. En fournissant une vue complète et unifiée des environnements de réseau actuels modernes, distribués et hybrides, l’observabilité devient un important moyen pour les MSP d’améliorer en continu l’expérience numérique des clients, ainsi que les performances, la disponibilité et la sécurité.
Les solutions d’observabilité pilotées par l’IA utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour surveiller et analyser continuellement des volumes importants de données provenant de sources diverses, notamment des serveurs, des applications, des réseaux et des bases de données. Les algorithmes peuvent détecter rapidement les anomalies et les formes inhabituelles susceptibles d’indiquer un problème avéré ou potentiel, même dans des environnements complexes et dynamiques, ce qui permet aux MSP de résoudre les problèmes de manière proactive avant qu’ils ne prennent de l’ampleur ou qu’ils ne provoquent des arrêts. Pour pouvoir maximiser leurs bénéfices, les MSP doivent impérativement optimiser leur efficacité de cette manière.
Déploiement rationalisé et revenus réguliers
Les solutions d’observabilité pilotées par l’IA sont souvent vendues via un modèle SaaS extrêmement rentable. C’est plus simple pour le client qui ne doit plus s’encombrer de serveurs sur site supplémentaires. Une plateforme SaaS est souvent plus facile à déployer pour la même raison. Une plateforme d’observabilité disponible via un modèle SaaS permet également de réaliser des recettes immédiates et des revenus récurrents pour les MSP qui doivent faire face à une concurrence accrue sur le marché.
La clé d’une stratégie de prestation extrêmement efficace et évolutive
Une plateforme unifiée d’observabilité pilotée par l’IA proposée par un partenaire compétent peut servir de base à une stratégie de prestation extrêmement efficace pour les MSP. L’observabilité unifiée est une stratégie critique pour tous les clients. Les MSP doivent toutefois rechercher une plateforme d’observabilité conçue pour être personnalisée et à laquelle il est possible d’intégrer des services ou des fonctionnalités supplémentaires pour satisfaire les besoins des clients. Les MSP sont donc plus évolutifs et flexibles pour répondre aux attentes de leurs clients.
Utilisation de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive est une approche proactive de la maintenance qui vise à prévoir le moment auquel les systèmes sont susceptibles de tomber en panne. Cela permet aux MSP de planifier les activités de maintenance avant qu’une panne ne se produise. En identifiant les formes et les anomalies dans les données collectées à partir de sources diverses, notamment les journaux, les indicateurs et les événements, les solutions d’observabilité pilotées par l’IA permettent aux MSP de prendre des décisions informées en matière de maintenance. En outre, ces algorithmes peuvent apprendre des incidents passés et reconnaître des formes indiquant une probabilité accrue d’échec à l’avenir.
Correction automatique
Les solutions d’observabilité pilotées par l’IA peuvent également détecter les problèmes et déclencher des actions correctives automatisées pour les résoudre, ce qui permet aux MSP d’intervenir de manière proactive en présence d’incidents et d’accélérer le temps de résolution pour s’assurer que les systèmes et applications critiques sont disponibles en continu et fonctionnent de manière optimale. Le processus se déroule en temps réel pour permettre une résolution immédiate sans intervention humaine.
Les actions correctives automatisées peuvent également ajuster les configurations, redémarrer les services ou appliquer des mesures proactives pour empêcher d’éventuels problèmes. En automatisant les actions correctives, les MSP peuvent réduire considérablement le temps moyen de résolution (MTTR) des incidents. Le temps moyen de résolution correspond au temps qui s’écoule entre la détection d’un incident et sa résolution. Un temps moyen de résolution plus court implique une résolution accélérée des incidents et par là-même une diminution des temps d’arrêt et des interruptions, ainsi qu’une amélioration des performances globales du système.
L’automatisation des actions correctives permet d’alléger la charge de travail des équipes chargées des opérations, car les algorithmes d’IA peuvent exécuter automatiquement des tâches routinières. Les MSP peuvent alors se concentrer sur des tâches plus complexes, telles que l’analyse des tendances des données, l’identification des formes et le développement de modèles prédictifs.
Les solutions d’observabilité pilotées par l’IA fournissent aux MSP des fonctionnalités avancées et optimisent globalement leur efficacité. Elles les aident à surmonter la complexité du paysage informatique moderne. En exploitant le potentiel de l’observabilité pilotée par l’IA, les MSP peuvent prendre des mesures proactives pour résoudre d’éventuels problèmes avant qu’ils ne prennent de l’ampleur ou qu’ils ne provoquent des temps d’arrêt. Ces progrès leur permettent également de se concentrer sur les initiatives stratégiques et de stimuler l’innovation en développant de nouvelles opportunités de croissance sur un marché de plus en plus concurrentiel.