AIOps : une stratégie robuste de surveillance de la performance des applications

Malgré la complexité croissante des environnements applicatifs, seule une poignée de responsables IT privilégie le développement d’une stratégie AIOps. Après le DevOps, pourquoi devrait-on se pencher sur un nouvel acronyme ?

Cette dernière décennie a été marquée par des progrès exceptionnels en matière d’innovation technologique, qui se sont traduits par des environnements de plus en plus complexes à gérer pour les équipes IT mais à l’inverse, par un plus grand nombre de données et donc potentiellement une compréhension plus fine que jamais auparavant. Les solutions de surveillance de la performance des applications (APM) se sont avérées essentielles pour aider les responsables informatiques à manœuvrer en fournissant en temps réel les informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions. Et si l’automatisation des tâches a permis aux équipes de réduire le temps consacré aux tâches répétitives et manuelles, elle ne répond pas entièrement aux défis des environnements de plus en plus complexes d’aujourd’hui.

L’AIOps a pour but d’améliorer les performances et la rapidité des tâches de productions informatiques à travers l’utilisation des données, le machine learning et l’intelligence artificielle pour détecter automatiquement, voir anticiper, et réagir aux problèmes informatiques en temps réel. L’aide apportée par l’AIOps permet aux équipes de toujours mieux optimiser l’expérience client et collaborateur.

Exploiter le potentiel de l’AIOps pour faire face à la complexité de l’environnement applicatif est une nécessité, pour toute entreprise moderne. Il assure que les entreprises réduisent les interruptions de service ayant une incidence sur les revenus, là où l’expérience client et la réputation de la marque sont en jeu.

Aujourd’hui, 15% des équipes informatiques identifient une stratégie AIOps comme une priorité absolue pour leur activité au cours de 12 prochains mois. Les entreprises qui veulent encore plus stimuler l’innovation et accélérer leur transformation numérique devraient adopter l’AIOps dans le cadre de leur stratégie de monitoring, au vu de ses bénéfices.

Alors, que doivent faire les entreprises qui souhaitent prendre une longueur d’avance ?

Créer une vue d’ensemble sur la gestion de la performance 

Pour IHS Markit, les PME et grandes entreprises font appel en moyenne à 8 fournisseurs de cloud computing différents pour leurs applications et services. Cela signifie qu’il faut gérer un nombre croissant de tâches pour une infrastructure hybride de plus en plus complexe. Près de 48% des entreprises font des mises en production une fois par mois, avec 91% des responsables informatiques affirmant que l’approche de monitoring actuelle ne fournit qu’une vision parcellaire de la qualité et de l’impact de chaque version. 

Il y a une demande claire pour que les entreprises s’éloignent des méthodes de travail cloisonnées pour créer une vision unifiée de la façon dont tous les éléments interagissent. Et c’est là que l’approche AiOps et l’exploitation des données par le machine learning peuvent aider les équipes de production informatiques devant la complexité des environnements modernes.

Se tourner vers l’avenir des équipes de production informatiques

Le besoin d’une technologie flexibles pour soutenir les stratégies métier est évident. L’une des capacités les plus fondamentales que l’AIOps peut apporter au domaine du monitoring n’est pas seulement d’automatiser une partie des process, mais aussi d’identifier les possibilités d’amélioration, en apprenant continuellement de l’évolution des besoins des environnements applicatifs complexes.

La résolution rapide des problèmes et la compréhension de leur impact métier joueront un rôle crucial dans le succès numérique des années à venir. L’AIOps peut aider à augmenter la productivité des équipes de productions informatiques, à effectifs constants. L’environnement applicatif de plus en plus complexe et la pression du marché pour sortir des innovations toujours plus rapidement, exige des entreprises qu’elles réorganisent leurs processus de production. La mise en œuvre de l’intelligence artificielle pour la surveillance des systèmes IT permettra aux responsables informatiques d’être plus productifs, et d’aider à identifier de manière proactive les problèmes avant qu’ils ne surviennent.

Il y a cependant encore beaucoup de place pour l’amélioration. Les entreprises doivent d’abord établir des priorités et investir des ressources dans une stratégie de l’AIOps afin d’établir un lien plus fort entre les équipes IT et l’entreprise au sens large.