Qu'est-ce que l'AIOps ?

AIOps est l'abréviation de l'anglais « Artificial Intelligence in IT Operations » (Intelligence artificielle pour les opérations TI). Le terme a été inventé en 2016 par le cabinet d'études Gartner en réponse alors que les opérations de l'IA et celles des technologies de l'information (TI) commençaient à se recouper. L'AIOps intègre des outils basés sur l'IA à des plateformes d’observabilité, fournit des informations plus précises et approfondies, rend les processus plus efficaces et réduit le coût des opérations TI. L'utilisation de vos données pour former des modèles d'apprentissage machine (ML) spécifiques aux TI peut assurer de meilleures performances, une détection des anomalies et une résolution des problèmes plus rapides, et une automatisation plus efficace. 

L'AIOps pour tous

L'utilisation de l'AIOps sur une plateforme d’observabilité peut accélérer la résolution des problèmes et l'implémentation de solutions sur une large flotte d'infrastructure sur site et dans le cloud. Avec la croissance rapide de systèmes TI différents et de leur répartition, l'AIOps joue un rôle clé dans l'efficacité des opérations TI. Dans cette optique, New Relic a rendu l'intégration de la fonctionnalité d'intelligence appliquée accessible à tous les utilisateurs Full Platform quel que soit leur forfait d'observabilité New Relic : c'est ça l'AIOps pour tous !

Une évolution naturelle de l'observabilité

L'AIOps représente la prochaine étape de l'évolution des opérations TI et de l'observabilité. L'IA a facilement intégré notre quotidien et souvent nous ne nous en rendons pas compte immédiatement — dans nos interactions avec un appareil domotique, par exemple. Au fil du temps, les applications d'IA ont évolué et reconnaissent des modèles de plus en plus complexes, comme l'identification des visages dans des photos ou images, ou la détection précise des anomalies en imagerie médicale et dans les processus de fabrication.

Les algorithmes d'apprentissage machine formés sur divers datasets se distinguent aujourd'hui par une identification des modèles et une automatisation des solutions bien plus rapides que ne le permettent les capacités humaines.

Pourquoi l'AIOps est-il important ?

À mesure que la complexité des systèmes de production augmente, les équipes chargées des logiciels exigent que les moyens de résolution des incidents soient plus rapides et plus efficaces. L'AIOps fournit l'automatisation et l'intelligence nécessaires pour renforcer les workflows de gestion des incidents en place afin d'aider les équipes à trouver et résoudre les problèmes plus vite. Les solutions modernes d'AIOps priorisent la facilité d'intégration des nouveaux utilisateurs (onboarding), mais aussi l'apprentissage et l'usage, ce qui en fait un outil accessible et très utile pour les équipes qui font face à de plus en plus de demandes opérationnelles.

Les avantages clés de l'AIOps

« Faire plus avec moins » est depuis longtemps le slogan du monde des TI, ce qui fait de l'AIOps un élément important de toute plateforme d’observabilité. L'AIOps apporte toute une panoplie d'avantages majeurs qui permettent aux systèmes de mieux fonctionner, d'avoir de meilleurs temps de disponibilité, de réduire les coûts et, pour les ingénieurs, de passer une plus grande partie de leur temps à innover au lieu de rechercher la source des problèmes. 

Amélioration des performances : avec des modèles formés pour l'analyse prédictive, l'AIOps peut trouver et résoudre les problèmes de performances plus rapidement, ce qui permet aux systèmes de fonctionner plus efficacement.

Réduction des temps d’arrêt : l'analyse prédictive peut identifier les problèmes avant qu'ils ne se produisent et aide à améliorer les solutions automatisées qui maintiennent le bon fonctionnement des systèmes.

Accélération de l'analyse des causes profondes : l'intelligence appliquée examine la télémétrie et d'autres données en silo pour trouver les causes profondes en temps réel.

Prévisions exactes des résultats : les modèles d'apprentissage machine formés sur vos données — avec des métadonnées et informations TI plus larges et générales — peuvent rapidement analyser et prédire plus précisément les résultats.

Amélioration de la collaboration : l'expansion des données de formation et d'analyse au-delà de la télémétrie apporte des informations détaillées critiques des autres départements (tels que les services clientèle, analyses et ventes), en aidant les opérations TI à être plus efficaces et à prendre des décisions basées sur les données plus rapidement. 

Réduction des dépenses TI : l'AIOps accélère la résolution automatisée des problèmes et l'implémentation de solutions, ce qui permet ainsi de réduire les coûts sur les dispositifs spécialisés (tels que le monitoring réseau, le matériel de sécurité et les outils d'infrastructure TI legacy), les logiciels et le temps passé par les professionnels TI sur des tâches manuelles. 

Accélération des innovations : avec une automatisation plus intelligente des opérations TI, les ingénieurs peuvent se concentrer sur les innovations et initiatives les plus importantes qui leur donnent une longueur d'avance sur les menaces ou qui créent une plus grande efficacité. 

Quels sont les problèmes résolus par l'AIOps ?

Alors que les équipes informatiques se modernisent et adoptent des technologies cloud natif, les environnements TI deviennent de plus en plus complexes. Les équipes doivent surveiller un nombre croissant de microservices avec l'accélération continue des changements apportés aux logiciels, l'augmentation de l'émission de données opérationnelles avec des outils fragmentés, la multiplication des dashboards et toujours plus d'alertes. Les professionnels de l'informatique subissent ainsi une pression accrue pour non seulement trouver et résoudre rapidement les incidents, mais aussi pour éviter qu'ils ne se produisent. En outre, le rythme effréné et l'éparpillement de toute la panoplie de systèmes et services peuvent contribuer à une plus grande fatigue des équipes TI.

L'augmentation du volume de données prolonge le temps de diagnostic et de résolution des problèmes. Et nombreuses sont les équipes d'opérations TI qui se retrouvent embourbées dans le cycle incessant de la résolution réactive des problèmes, luttant contre les catastrophes au lieu de mettre en place des stratégies proactives pour prévenir les pannes ou les problèmes de performance.

La fatigue due au trop-plein d'alertes est bel et bien réelle. Entre le bruit des alertes et les innombrables « inconnues inconnues », il est extrêmement difficile de faire la distinction entre les signaux critiques et le brouhaha des alertes inutiles. Le repérage rapide de la cause profonde d'un incident — et une réponse proactive — y ajoute une couche supplémentaire de complexité. Chaque minute passée par les équipes DevOps, SRE, et NOC à analyser les données, à détecter les anomalies ou à manuellement diagnostiquer les problèmes impacte les objectifs de niveau de service (SLO), la réputation de l'entreprise et la profitabilité globale.

L'AIOps aide à relever ces défis en utilisant des méthodologies optimisées par l'IA qui sont formées sur vos données pour détecter proactivement les problèmes, identifier les causes profondes et recommander ou automatiser les solutions. Résultat : les équipes TI peuvent mieux se concentrer sur l'innovation au lieu d'essayer de résoudre des problèmes élusifs sur plusieurs fronts dans l'ensemble de l'entreprise. 

Comment fonctionne l'AIOps ?

L'AIOps suit une approche rigoureuse comprenant quatre phases qui intègre l'IA dans les technologies pour optimiser l'efficacité. Ces phases, suivies consécutivement, aident à assurer un déploiement AIOps efficace qui est ajusté à votre infrastructure, vos applications et vos SLO.

Les quatre phases de l'AIOps

Les quatre phases de l'AIOps comprennent la collecte et l'organisation des données, la formation des modèles sur vos données, le développement de solutions automatisées qui répondent aux prédictions des modèles et le déploiement pour la détection des anomalies.

1. Collecte des données : la complexité des systèmes TI modernes — combinée aux SLO de l'organisation — rend essentielles l'identification et la collecte de données utiles afin d'assurer un déploiement AIOps réussi. Trop peu de données — ainsi que de mauvaises données — créent des modèles inefficaces et inexacts. Avec l'aide des scientifiques des données et des équipes transfonctionnelles, l'organisation des bonnes données aide à créer une solution AIOps plus efficace. L'AIOps intègre les données en silo sur toute l'infrastructure. Ces données peuvent inclure les données et événements historiques des systèmes, ainsi que les logs, les données réseau et les opérations en temps réel.
2. Formation des modèles : quelle fonctionnalité voulez-vous pour votre intelligence AIOps ? Les objectifs de votre solution et de la qualité de l'AIOps vont déterminer comment les modèles sont sélectionnés et formés. Les zones clés sur lesquelles vous devez vous concentrer comprennent la scalabilité, la sécurité, les performances et l'optimisation du stockage. Les environnements TI évoluant constamment, les modèles doivent aussi être conçus pour se perfectionner au fur et à mesure afin d'assurer le maintien de leurs exactitude et efficacité.
3. Automatisation : les modèles AIOps bien formés fonctionnent mieux lorsqu'ils sont associés à des outils et applications automatisés qui peuvent répondre aux informations détaillées reçues en temps réel. Ces outils permettent à l'AIOps de répondre instantanément aux analyses prédictives et aux résultats des modèles, ce qui réduit les tâches manuelles laborieuses. Ces outils peuvent être créés à partir d'un ensemble d'outils d'observabilité existants ou en tant qu'applications personnalisées selon les besoins spécifiques. 
4. Détection des anomalies : une fois que les modèles sont déployés, l'analyse en temps réel accélère la détection et la résolution des anomalies. Les données des résultats précédents peuvent également être incorporées dans des boucles de rétroaction pour aider continuellement à la formation continue des modèles afin d'améliorer leur exactitude et leur efficacité dans le temps. 

Quelques études de cas avec l'AIOps

Les DevOps, SRE et équipes d'astreinte utilisent essentiellement l'AIOps de quatre façons :

1. La détection des problèmes avant qu'ils se produisent

La première étape de la détection des problèmes consiste à identifier les problèmes éventuels dans votre logiciel avant qu'ils n'aient un impact sur l'expérience client. Les outils d'AIOps détectent automatiquement les anomalies dans votre environnement et déclenchent des notifications vers votre solution de monitoring ainsi que vers d'autres outils de collaboration et de travail que vos équipes utilisent, comme Slack.

2. Réduction du bruit et conclusions logiques

Les outils d'AIOps aident les équipes à prioriser et à se focaliser sur les problèmes critiques en corrélant les alertes, événements et incidents, et en les enrichissant avec le contexte des données historiques ou d'autres outils de votre stack. Les outils les plus avancés se servent à la fois des décisions générées par machine (mise en clusters temporels, algorithmes analogiques et autres modèles ML) et des décisions humaines afin de supprimer les bruits inutiles ou les alertes à faible priorité et d'identifier les schémas significatifs.

Les outils d'AIOps fournissent également un contexte précieux en classant les incidents en fonction des quatre signaux dorés SRE — la latence, le trafic, les erreurs et la saturation — afin que vous puissiez plus facilement diagnostiquer la cause profonde d'un problème et déterminer comment le résoudre.

3. Envoi plus rapide des alertes aux bons destinataires

Les outils d'AIOps peuvent acheminer automatiquement les données sur les incidents vers les personnes ou équipes les plus à même d'y répondre. Pour les équipes décentralisées et distribuées, cela réduit le nombre d'alertes inutiles envoyées aux mauvaises personnes et raccourcit le temps d'acheminement des données sur les incidents critiques vers les personnes correctes.

Les outils d'AIOps exécutent les modèles ML pour évaluer les données de vos outils de gestion et de monitoring des incidents et suggérer une personne ou une équipe qui peut résoudre un problème particulier plus rapidement, parce qu'elle a déjà vu quelque chose de semblable ou qu'elle possède l'expertise nécessaire pour gérer les composants posant problème.

4. Remédiation des incidents automatisés

La dernière étape est la plus critique de la résolution des incidents et elle consiste à résoudre le problème. Les outils d'AIOps rationalisent ce processus en automatisant les workflows et les tâches de remédiation pour résoudre l'incident lorsqu'il se produit et réduire le temps moyen de résolution (MTTR).

À mesure que les équipes tentent de réduire l'écart entre la détection d'un problème, son diagnostic et sa résolution, la portée de l'AIOps s'accroît pour résoudre ces défis de dernières minutes.

La sélection de la bonne plateforme AIOps

L'AIOps augmente la valeur de votre plateforme d’observabilité en utilisant l'intelligence TI avancée pour automatiser et optimiser les opérations. Pour avoir de bonnes bases, commencez avec un ensemble riche en outils d'observabilité, dashboards et automatisations, qui s'adaptent aux besoins uniques de votre organisation. Plus vous pouvez utiliser l'automatisation optimisée de l'IA au sein des systèmes d'opérations TI existants, plus vous avancerez dans votre parcours AIOps. 

En choisissant la bonne solution AIOps pour réaliser vos projets vous pourrez intégrer les bonnes données pour une gestion des opérations TI plus efficace. Les solutions d'AIOps peuvent être agnostiques ou spécifiques au domaine d'expertise. Une solution AIOps agnostique au domaine d'expertise collecte les données dans toute votre organisation pour gérer une large gamme d'opérations TI. Les solutions spécifiques au domaine d'expertise se concentrent sur un jeu de données plus étroit et sont ajustées selon les environnements particuliers et les problèmes spécifiques au cœur d'un domaine particulier.

New Relic AI est une solutions AIOps conçue pour aider les équipes DevOps et SRE déjà très occupées à identifier, diagnostiquer et résoudre les problèmes plus efficacement. En minimisant les tâches répétitives et longues et en sortant les équipes du mode réactif, New Relic AI leur permet de se concentrer sur l'aspect créatif et difficile du travail de développement et du maintien d'excellents logiciels.

Contrairement aux outils de gestion des incidents classiques ou aux plateformes AIOps axées sur le domaine d'expertise, New Relic AI est agnostique au domaine et utilise des données de monitoring brutes pour alimenter ses modèles d'apprentissage machine. Ceci lui permet de s'intégrer aisément à divers environnements et outils, et de fournir un workflow ayant un contexte de réponses aux incidents riche et intelligent.

En s'intégrant en profondeur aux outils de gestion des incidents que vous utilisez déjà, New Relic AI apporte l'intelligence à vos processus actuels, ce qui assure une détection plus rapide et la réduction des bruits sans exiger une refonte complète du workflow de vos DevOps.