Impact d'AIOps sur les performances de l'entreprise

IT Ops a évolué rapidement et exponentiellement. Aujourd'hui, la quantité de données impliquées dans les infrastructures d'application est écrasante, mais certaines organisations continuent à les traiter et à en faire rapport manuellement, à l'aide de rapports statiques conçus il y a des décennies. La nécessité d'une disponibilité constante et de perspectives prédictives a conduit à l'émergence d'AIOps.

Selon Gartner, environ 50% des entreprises utiliseront activement les technologies AIOps avec surveillance des performances des applications (APM) pour fournir des informations sur les applications stratégiques / commerciales et les opérations informatiques. Aujourd'hui, moins de 10% des entreprises le font.

Pourquoi cette augmentation? En partie, parce que si la surveillance des performances des applications peut aider à diagnostiquer les problèmes d'application, elle offre généralement peu d'informations sur la façon d'utiliser ces informations au profit de l'entreprise. C'est là que l'AIOps joue un rôle important.

Les équipes informatiques conviennent que les solutions AIOps génèrent des gains de productivité en gérant des tâches banales et fastidieuses, en réduisant la friction pour la collaboration en temps réel et inter-domaines sur les incidents, et en garantissant la rapidité et la cohérence de la prestation de services numériques. En termes d'avantages commerciaux, les outils AIOps peuvent être particulièrement efficaces pour l'alerte intelligente, l'analyse des causes profondes et la détection des menaces.

• Alertes intelligentes : Fournit des notifications d'alerte contextuelles qui permettent aux équipes DevOps de comprendre l'historique des événements, de rationaliser la collaboration des incidents et de répondre aux exigences de niveau de service pour la résolution des problèmes.
• Analyse des causes profondes : assure une meilleure disponibilité du service et fiabilité, avec un diagnostic rapide des problèmes qui combine la visibilité de l'impact et le contexte de service pour déterminer la cause et l'effet probables des problèmes opérationnels. extraire les signaux du bruit et identifier les événements qui s'écartent du comportement normal du système.

En ce qui concerne la décision «construire contre acheter», les données de Gartner montrent que 55% des décideurs informatiques choisissent de mettre en œuvre des solutions disponibles dans le commerce auprès d'un fournisseur d'outils AIOps reconnu. L'évaluation et le choix du bon fournisseur se résument souvent au classement de quatre fonctionnalités jugées essentielles par les clients: les modèles d'inférence, la visualisation des incidents, l'ingestion indépendante des données et un écosystème d'intégration.

Modèles d'inférence

Les modèles d'inférence ne sont pas une surprise, étant donné que les équipes informatiques recherchent des fournisseurs pour fournir des techniques d'optimisation prédéfinies pour la gestion des alertes. Les AIOps peuvent fournir une valeur immédiate, avec l'analyse de vastes ensembles de données d'événements informatiques pour une analyse des incidents historiques et en temps réel.

Agnostique des données Ingestion

Étant donné le volume, la variété et la vitesse des données générées par les services informatiques d'aujourd'hui, les solutions AIOps garantissent une réponse rapide aux incidents en consolidant, normalisant et présentant les bonnes informations opérationnelles. pour une action en connaissance de cause.

Visualisation des incidents

Compte tenu de la complexité et des interdépendances des services numériques modernes, les outils AIOps qui peuvent clairement mettre en évidence les informations d'alerte, les mesures de performances pertinentes et les chronologies d'événements en un seul endroit sont une énorme bénédiction pour les incidents

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Integrations Ecosystem

Les outils AIOps peuvent gérer l'intégralité du cycle de vie des incidents en intégrant les événements, les métriques et les journaux pertinents de différents outils informatiques. Les équipes informatiques peuvent accéder aux bonnes informations sur les performances sur plusieurs sources de données sans recourir à la surveillance sur chaise pivotante.

Les avantages opérationnels de l'utilisation des AIOps proviennent des gains de productivité liés à l'élimination des tâches répétitives de faible valeur tout au long du cycle de vie des incidents, de la résolution rapide des problèmes avec une analyse plus rapide des causes profondes; de meilleures performances de l'infrastructure grâce à une réduction des volumes d'incidents et de tickets; et en réduisant considérablement le temps humain consacré à la première réponse, à la hiérarchisation des alertes et à l'analyse des causes profondes.

Chacun d'eux présente des avantages commerciaux clairs, mais certaines entreprises sont encore lentes à adopter les outils AIOps. Pourquoi? Les responsables informatiques citent l'exactitude des données, les lacunes en matière de compétences, les cycles de mise en œuvre pour les AIOps et la perte de contrôle comme leurs principales sources d'appréhension lors de la mise en œuvre des outils AIOps.

• Précision des données. Les entreprises auront besoin de plus de temps pour instaurer la confiance dans la pertinence et la fiabilité des recommandations AIOps. Les équipes informatiques combineront les informations basées sur les données avec le jugement humain pour tirer les bonnes conclusions pour l'optimisation des performances.
• Skills Gaps . Les équipes informatiques devront acquérir une expertise dans les techniques d'apprentissage automatique et les combiner avec des compétences d'analyse d'incident pour prendre en charge les déploiements d'AIOps.
• Cycles de mise en œuvre pour les AIOps. Les délais de mise en œuvre d'AIOps sont fonction de la maturité organisationnelle, de l'exposition du personnel à l'apprentissage automatique et des investissements appropriés dans l'analyse des mégadonnées pour gérer les volumes d'événements à grande échelle. 65% des organisations qui ont implémenté les outils AIOps ont mis plus de trois mois à créer des modèles précis, à former l'intelligence artificielle avec les bonnes données et à investir dans la formation du personnel pour déployer une solution AIOps prête pour l'entreprise.
• Perte de contrôle . Les équipes de gestion des incidents ont peur de céder le contrôle total aux systèmes autonomes autonomes qui fournissent des informations exploitables pour le diagnostic, le dépannage et la récupération des problèmes.

De toute évidence, les AIOps peuvent avoir un impact sur les performances de l'entreprise, comme indiqué par l'adoption spectaculaire prédite par Gartner, les principaux cas d'utilisation étant les notifications d'alerte intelligentes, l'analyse des causes profondes et la détection des anomalies. Pourtant, certaines entreprises ont encore des inquiétudes alors qu'elles se plongent dans ce nouveau territoire. Alors que les entreprises parieront sur les outils AIOps pour l'analyse prédictive des problèmes, les fournisseurs devraient proposer des solutions pour répondre aux préoccupations croissantes concernant l'exactitude des données, la perte de contrôle et les longs cycles de mise en œuvre. Du côté client / entreprise, la direction doit s'assurer qu'elle dispose de la bonne combinaison de talents pour accélérer l'adoption, avec une expertise en science des données, en apprentissage automatique et en connaissance de l'industrie.

Nous prévoyons cinq étapes supplémentaires pour aider les entreprises à lancer une initiative AIOps:

1. Choisissez judicieusement les premiers cas de test . Les initiatives de transformation devraient commencer par le pilote et l'industrialisation.
2. Expérimentez librement . Bien que les plates-formes AIOps soient souvent des produits d'un coût et d'une complexité substantiels, une grande variété de logiciels d'apprentissage automatique est disponible pour permettre l'évolution.
3. Voir au-delà de l'informatique . La gestion des données est une composante énorme des AIOps, et les équipes sont souvent déjà qualifiées.
4. Normaliser si possible, moderniser si possible . Préparez un environnement pour prendre en charge une éventuelle implémentation d'AIOps en adoptant une architecture d'automatisation cohérente, une infrastructure sous forme de code et des modèles d'infrastructure immuables.
5. Visualisez l'adoption complète . Il existe de nombreuses variables et les produits disponibles évolueront, de même que l'état de l'art AIOps et l'infrastructure et les applications dont une entreprise est responsable.