Découverte : une exigence clé pour activer l’AIOps

Les DSI ont été chargés d’une mission difficile. Le PDG et le conseil d’administration attendent du DSI qu’il fournisse une plus grande fiabilité de service, un délai de résolution des problèmes plus rapide, moins d’incidents affectant les opérations commerciales et un service informatique de plus en plus efficace, capable de faire plus avec moins. Pour atteindre ces objectifs, les DSI se tournent vers l’AIOps, une méthode qui utilise l’intelligence artificielle (IA) pour réduire le bruit, identifier avec précision les problèmes potentiels et leurs causes, et même automatiser une partie importante des tâches de résolution.

Mais l’AIOps doit reposer sur une base solide d’outils et de pratiques spécifiques avant que l’équipe informatique puisse l’utiliser. C’est un projet important que de jeter ces bases, donc cela comporte pas mal de risques. Mais il est juste de dire que sans les capacités de l’IA, les DSI ne pourront jamais répondre aux attentes toujours croissantes de l’entreprise. À eux seuls, les professionnels de l’informatique ne peuvent plus gérer efficacement des environnements informatiques de plus en plus complexes, qui peuvent s’étendre sur plusieurs cloud, sites en périphérie, fournisseurs de services de colocation et centres de données d’entreprise. La pile est devenue un réseau complexe d’interdépendances, dont toutes ne sont pas bien comprises. Trouver la cause profonde d’un problème existant peut être extrêmement difficile étant donné l’immense quantité d’informations qu’un membre de l’équipe informatique doit analyser. De plus, il est pratiquement impossible de prédire de manière fiable les problèmes futurs afin de pouvoir les étouffer dans l’œuf.

L’AIOps peut analyser rapidement ce grand volume de données pour découvrir des modèles et des relations qu’un humain ne verrait pas. Ensuite, il peut orienter un informaticien vers la cause beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi considérablement le temps moyen de résolution (MTTR). Et dans de nombreux cas, l’AIOps peut résoudre le problème automatiquement, permettant ainsi aux équipes informatiques de se concentrer sur des problèmes plus complexes.

Pense-y de cette façon. Avec quelques outils simples et une formation très basique, n’importe qui peut faire des prévisions météorologiques à large et à court terme depuis son jardin, en fonction de la pression atmosphérique, de l’humidité, de la température, des formations nuageuses et de la période de l’année. Mais il est peu probable que quelqu’un dans cette position prédise une tempête de neige dans cinq jours ou un risque de tornade. La raison? Il existe beaucoup plus de données météorologiques disponibles qu’un météorologue professionnel (en particulier s’il est équipé d’un logiciel conçu pour analyser les données météorologiques) pourrait utiliser pour établir des prévisions détaillées sur une période allant d’une heure à cinq jours.

La découverte basée sur l’IA fonctionne de la même manière en examinant quels éléments communiquent avec d’autres éléments, la topologie, les modèles de service et bien plus encore pour comprendre l’ensemble du tableau. Mais pour ce faire, les outils de découverte doivent s’intégrer à d’autres outils et systèmes pour accéder au plus grand nombre de données possible. Tout comme un responsable des expéditions serait incapable de déterminer quand un colis arriverait sans communiquer avec UPS, l’IA ne peut pas identifier correctement la raison pour laquelle un service est en panne si elle ne peut pas communiquer avec les outils qui le gèrent.

La possibilité d’extraire des métriques et des journaux de nombreuses sources différentes, telles que des environnements multi-cloud et cloud hybride, des conteneurs et des bases de données, donne à l’AIOps une vue à la fois large et approfondie de l’ensemble de l’environnement de l’entreprise. Cela lui permet d’identifier les causes profondes des problèmes avec une rapidité et une précision surprenantes.

Mais l’identification des causes profondes n’est que la pointe de l’iceberg pour une AIOps entièrement intégrée. Cela permet également aux équipes d’accélérer l’innovation.

Découverte de l’hélice BMC offre une visibilité complète sur les logiciels, le matériel et les dépendances dans les environnements multi-cloud et cloud hybride. Léger, sans agent et évolutif, cet outil SaaS (Software-as-a-Service) est prêt à fonctionner dans un environnement cloud hybride ou sur site, selon ce qui convient le mieux à l’entreprise.

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