Selon Future Market Insights (FMI), la demande enregistrée sur le marché de l’AIOps devrait augmenter d’environ 25,4 % entre 2022 et 2032, et atteindre la valorisation d’environ 8,3 milliards de dollars d’ici fin 2022. L’AIOps facilite les opérations informatiques en analysant intelligemment de grands volumes de données, en apprenant les comportements des systèmes et en recommandant automatiquement des actions efficaces.
Dans un contexte où se multiplient les environnements de cloud hybride et où de nouvelles technologies de pointe ne cessent de se développer, il devient de plus en plus difficile pour les équipes d’exploitation IT de faire face à la complexité croissante des systèmes numériques et au volume de données qu’ils génèrent.
Aujourd’hui, les clients cherchent à exploiter des statistiques qui proviennent d’un grand nombre d’outils différents au rythme de millions de chiffres à la seconde. Sans les performances de l’AIOps, les équipes d’exploitation IT n’auraient aucun moyen pratique de traiter un tel volume de données.
Sans compter que les enjeux ne cessent d’augmenter : la moindre heure d’interruption de service peut ainsi coûter plus de 300 000 dollars à une entreprise, selon la grande majorité (91 %) des organisations interrogées dans le cadre de l’enquête mondiale réalisée par ITIC sur la sécurité des matériels de serveurs en 2022. Le coût d’une telle heure d’arrêt pouvait même atteindre le million de dollars pour 44 % des entreprises interrogées.
Il n’est donc pas étonnant que l’AIOps ait le vent en poupe.
En plus de permettre aux entreprises de libérer du personnel qualifié pour travailler sur des projets innovants, cette méthode les aide à assurer le bon déroulement de leurs activités en se dotant de logiciels qui exploitent l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) pour assurer le traitement d’un volume croissant de statistiques, d’événements et de journaux.
Comme pour tous les logiciels d’entreprise, il n’est pas recommandé de déployer l’AIOps sans planification préalable. Avant de se lancer, les entreprises doivent prendre connaissance des cinq principaux atouts de cette approche.
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Détection d’anomalies
La détection avancée des anomalies grâce à l’IA permet de repérer les valeurs atypiques dans les données afin de définir un profil standard de services de façon dynamique. Le comportement du système fixe ainsi automatiquement des seuils déterminant la génération d’événements.
Cette approche fait souvent appel à des algorithmes multivariés et peut s’adapter automatiquement aux comportements des systèmes appris au fil du temps. Grâce aux informations obtenues, il est possible de surveiller ces systèmes de manière plus intelligente, avec des seuils d’alerte automatiquement adaptés à leurs caractéristiques comportementales normales.
Corrélation d’événements
L’AIOps réduit le bruit associé à un grand nombre d’événements dans un environnement donné. Cette approche fait le lien entre différentes sources de données isolées en les intégrant sous forme de journaux, de traces et de mesures, par exemple.
Les technologies AIOps avancées identifient des corrélations d’événements selon plusieurs dimensions de temps, de texte et de topologie, ce qui élimine une partie du bruit (par exemple, les événements en double ou les événements secondaires) et permet d’agréger de multiples événements sous-jacents sous forme de phénomène de niveau plus élevé.
Identification des causes profondes
Pour comprendre la cause profonde d’un incident, il est nécessaire d’avoir une vision précise des relations entre les différents éléments d’un environnement. L’IA et le ML basés sur des graphes de connaissances, renforcés par l’analyse topologique, rendent cela possible.
En appliquant ce type d’analyse avancée aux mesures opérationnelles de l’infrastructure et des applications, l’AIOps peut isoler les véritables problèmes. Ceci permet aux équipes IT de consacrer leur temps et leur énergie à des tâches plus intéressantes pour l’entreprise, réduisant ainsi ses coûts d’exploitation.
Automatisation et correctifs intelligents
Bien qu’il soit important de faire la part entre le bruit et les événements et d’identifier la cause profonde des problèmes, il reste essentiel de pouvoir prendre les mesures correctives requises pour résoudre les incidents rencontrés. Les solutions AIOps modernes sont capables d’effectuer les actions de correction automatisées en réponse à des incidents, dans le meilleur des cas en s’intégrant à un large éventail de plateformes et d’outils d’automatisation.
Une fois que les équipes d’exploitation maîtrisent les automatisations basées sur l’historique des corrections et de leur taux d’efficacité, elles peuvent définir des politiques pour que les actions souhaitées soient effectuées sans nécessiter d’intervention manuelle aussitôt une cause profonde détectée. Les systèmes proactifs AIOps évaluent les résultats de toutes les automatisations mises en place afin de recommander, si nécessaire, leur extension à des domaines supplémentaires.
Analyses prédictives
Idéalement, les systèmes AIOps peuvent faire passer les opérations IT au niveau supérieur en anticipant les incidents potentiels et en prenant des mesures correctives en amont. Il leur est ainsi possible, par exemple, de prédire des situations de saturation des ressources ou de limites de capacité en faisant des projections sur la croissance organique des systèmes tout en tirant les leçons des comportements passés. Les équipes d’exploitation peuvent alors identifier les actions à entreprendre, notamment le provisionnement de capacités ou de ressources supplémentaires, avant que surviennent les problèmes.
Les systèmes AIOps peuvent également examiner les tendances historiques des données et identifier les points à risque où une défaillance du système ou une dégradation des performances sont susceptibles de se produire. Ce type d’alerte prédictive en temps réel évite aux équipes de se retrouver confrontées à des difficultés imprévues et met les entreprises à l’abri des interruptions de service.
Les entreprises ne seront pas en mesure d’offrir des expériences digitales sur leur front-end si elles ne se dotent pas des outils nécessaires pour assurer la transformation numérique de leur back-end. L’AIOps permettra aux équipes d’exploitation IT de rester efficaces dans des entreprises de plus en plus numérisées en analysant intelligemment d’importants volumes de données, en apprenant les comportements des systèmes et en recommandant automatiquement des actions, que ce soit de manière proactive pour prévenir les défaillances des processus ou en identifiant rapidement les causes profondes des problèmes qui n’ont pas pu être évités.
En se concentrant sur ces cinq cas d’utilisation, les entreprises pourront adopter de nouvelles architectures d’applications et des écosystèmes hybrides de plus en plus complexes, tout en veillant à ce que leurs équipes d’exploitation IT puissent rester efficaces face aux besoins inédits de leur activité et à l’évolution des attentes de leurs clients.