AIOps : objectif, avantages et fonctionnement expliqués

Les technologies traditionnelles de surveillance et de gestion informatiques ont du mal à suivre la complexité croissante des paramètres informatiques. Cependant, à mesure que la complexité du système augmente, la pression sur le personnel informatique augmente également pour que les choses fonctionnent correctement. C’est là que l’AIOps entre en jeu. AIOps, ou Intelligence artificielle pour les opérations informatiques, est une méthode d’automatisation et d’amélioration des opérations informatiques en utilisant l’apprentissage automatique et d’autres technologies d’IA.

Qu’est-ce que l’AIOps?

 L’utilisation des techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) pour les opérations informatiques est appelée intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps). L’objectif d’AIOps est d’automatiser et de rationaliser les opérations informatiques, permettant aux entreprises d’être plus proactives dans la reconnaissance et la résolution des problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.

 AIOps analyse de vastes volumes de données provenant de nombreuses sources, telles que des journaux, des événements et des métriques, à l’aide d’algorithmes et de modèles statistiques. Les plateformes intelligence artificielle pour les opérations informatiques peuvent trouver des tendances et des anomalies dans ces données, faire des prédictions et donner des suggestions aux équipes informatiques en les analysant.

 Les capacités de la plateforme AIOps pour les entreprises

 Une plateforme AIOps doit fournir les fonctionnalités suivantes à l’entreprise:

• Automatiser les pratiques de routine : Les demandes des utilisateurs et les notifications non critiques du système informatique sont des exemples de procédures de routine. L’intelligence artificielle pour les opérations informatiques, par exemple, peut permettre à un système d’assistance de traiter et de répondre automatiquement à une demande d’utilisateur et de fournir une ressource. Les platesformes AIOps peuvent également examiner une alerte et conclure qu’aucune action n’est requise, car les mesures pertinentes et les données justificatives se situent dans les limites normales.

• Reconnaître les problèmes graves plus rapidement et avec plus de précision que les humains : Parce qu’ils ne recherchent pas ce danger, les professionnels de l’informatique peuvent réagir à un événement malveillant connu sur un système non critique, mais peuvent ignorer un téléchargement inattendu ou un processus démarrant sur un serveur critique. L’intelligence artificielle pour les opérations informatiques aborde ce problème différemment, classant l’événement sur le système important comme une agression ou une infection potentielle car le comportement est inhabituel, et dépriorisant l’événement malveillant connu en exécutant une fonction antimalware.

•  Rationaliser les interactions entre les groupes et les équipes du centre de données : AIOps offre des données et des points de vue pertinents à chaque groupe informatique fonctionnel. Sans opérations basées sur l’IA, les équipes doivent se rencontrer ou transférer manuellement des données pour communiquer, interpréter et analyser les informations. L’intelligence artificielle pour les opérations informatiques devrait apprendre de l’énorme pool de métriques de ressources quelles données d’analyse et de surveillance afficher pour chaque groupe ou équipe.

 Cas d’utilisation de l’AIOps

De nombreuses activités clés auxquelles les employés informatiques sont confrontés quotidiennement peuvent être facilitées par l’intelligence artificielle. Les solutions AIOps sont couramment utilisées quotidiennement des manières suivantes :

• Détection des anomalies : les AIOps découvrent et signalent les anomalies aux personnes appropriées.

• Analyse des causes racines : l’IA peut aider à déterminer la cause d’un problème.

• Corrélation d’événements : les algorithmes d’apprentissage automatique analysent efficacement d’énormes quantités de données pour les événements les plus essentiels.

• Remédiation automatisée : Certains problèmes sont résolus par des systèmes automatisés qui les résolvent sans intervention humaine.

• Modélisation des performances : L’IA est utilisée pour simuler les performances et fournir des solutions viables.

• Analyse de cohorte : Les données des utilisateurs sont étudiées pour mieux comprendre quand les problèmes surviennent, pourquoi ils surviennent et comment les corriger pour de meilleures performances.

 Éléments de l’AIOps

 Les éléments de l’AIOps sont :

• Automatisation : La capacité d’automatiser les procédures et les choix afin que l’organisation puisse se concentrer sur ses compétences de base.

• Intelligence : La capacité de porter des jugements éclairés sur la base de connaissances données ainsi que de données provenant d’autres sources.

• Opérations : La capacité de maintenir le bon fonctionnement de votre système en automatisant et en prenant des décisions intelligentes.

Comment fonctionne l’AIOps?

 Intelligence artificielle pour les opérations informatiques fonctionne en collectant, en analysant et en générant des rapports sur d’énormes volumes de données provenant des ressources réseau, ce qui permet une gestion centralisée et automatisée. AIOps utilise l’intelligence artificielle pour donner des informations sur la gestion des politiques organisationnelles. AIOps améliore ainsi l’efficience et l’efficacité des opérations informatiques.

 Dans les opérations informatiques conventionnelles, y compris l’automatisation non alimentée par l’IA, les informaticiens commencent leurs activités et s’appuient ensuite sur les avertissements du système pour détecter les vulnérabilités technologiques ou de sécurité. Cela crée deux sortes de problèmes :

• 1. Les données peuvent provenir de divers systèmes, y compris des systèmes hérités, des périphériques, une infrastructure cloud et des comptes d’utilisateurs, qui peuvent tous s’exécuter sur différentes plateformes et générer des rapports dans différents formats.

  2. Le grand nombre d’avertissements peut induire une fatigue d’alerte, ce qui peut amener le personnel à négliger les signaux vitaux qui devraient être prioritaires.

 AIOps résout ces deux problèmes, ainsi que d’autres. Il collecte des données à partir de nombreuses sources réseau, telles que des périphériques de stockage, des serveurs, des périphériques utilisateur, des systèmes de gestion informatique, des outils de performance, etc. Ces données sont ensuite agrégées en informations exploitables qui améliorent la visibilité sur l’ensemble de l’infrastructure. Il met en corrélation et hiérarchise les notifications pour atténuer la fatigue des alertes, permettant aux professionnels de l’informatique de gérer rapidement les problèmes et les menaces.

 Avantages de l’AIOps

AIOps applique la puissance de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique au secteur informatique, en fournissant les solutions les plus avancées, disponibles pour l’analyse avancée aujourd’hui. AIOps, en effet, permet aux professionnels de l’informatique d’optimiser leurs opérations à l’aide d’analyses descriptives, diagnostiques, prescriptives, comportementales et prédictives.

 Les entreprises et les professionnels de l’informatique peuvent s’attendre aux avantages suivants : 

• Résolution plus rapide des problèmes : AIOps peut aider les équipes informatiques à identifier et à résoudre rapidement les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.

• Disponibilité améliorée : AIOps peut surveiller de manière proactive les systèmes et alerter les équipes informatiques des problèmes potentiels avant qu’ils ne provoquent des temps d’arrêt.

• Efficacité accrue : AIOps peut automatiser les tâches répétitives, permettant aux équipes informatiques de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.

• De meilleures informations : les plateformes AIOps peuvent fournir des informations précieuses sur les performances du système et le comportement des utilisateurs, aidant les organisations à optimiser leurs opérations informatiques.

 Types d’outils AIOps

Les analyses d’apprentissage automatique et les informations AIOps sont fournies via les plateformes AIOps. La pratique consistant à utiliser des algorithmes pour anticiper les événements futurs est connue sous le nom d’analyse d’apprentissage automatique. Cela vous permet d’évaluer votre infrastructure dans le contexte de l’AIOps pour prévoir quand elle échouera ou sera dépassée. Les analyses d’apprentissage automatique vous permettent de prévoir les occurrences futures en fonction des événements passés et d’utiliser ces informations pour planifier les exigences futures.

 Un autre élément important des systèmes AIOps est intelligence artificielle pour les opérations informatiques insights. Ils offrent des informations sur ce qui se passe dans votre centre de données à un moment donné, vous permettant d’enquêter sur les problèmes et d’éviter qu’ils ne se reproduisent.

 Capacités clés de l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques

L’AIOps est une puissante combinaison de technologies qui peut aider votre entreprise à fonctionner plus efficacement et à fournir un meilleur service client.

Les compétences importantes de l’AIOps sont les suivantes :

• Les algorithmes d’auto-apprentissage peuvent automatiser les opérations courantes et suggérer des améliorations dans les domaines où le système doit encore être éduqué.

• La surveillance des applications, des systèmes de serveurs, des périphériques réseau et d’autres composants de l’infrastructure informatique en temps réel. Il vous permet de détecter les problèmes avant qu’ils n’affectent les consommateurs ou les entreprises.

• La résolution de problèmes par l’automatisation et l’apprentissage automatique.

• La capacité d’étudier les données afin de porter des jugements, comme l’automatisation d’une procédure basée sur l’analyse des données passées ou la génération de recommandations basées sur les modèles de comportement des utilisateurs.

 Qui utilise intelligence artificielle pour les opérations informatiques et pour quoi faire?

AIOps est une technologie qui peut être utilisée par n’importe quelle entreprise, mais elle est particulièrement bénéfique pour les grandes entreprises dont les processus compliqués nécessitent une surveillance continue.

AIOps peut aider ces entreprises à mieux comprendre leurs données et à prendre des décisions plus efficaces.

AIOps est également bénéfique pour les petites entreprises qui souhaitent concurrencer les grands de l’industrie en utilisant des technologies de pointe.

Cependant, même les petites entreprises doivent faire preuve de prudence lors de la mise en œuvre de l’AIOps; il faut beaucoup de temps et d’argent pour mettre en place et maintenir ce type de système, vous devez donc être certain que cela en vaut la peine avant d’y consacrer vos ressources.

L’AIOps est un nouveau domaine qui suscite de plus en plus d’intérêt dans le secteur informatique. Les organisations peuvent améliorer la disponibilité, augmenter l’efficacité et obtenir des informations importantes sur les performances du système en utilisant l’IA et l’apprentissage automatique pour automatiser et simplifier les processus informatiques. AIOps deviendra un outil de plus en plus crucial pour les organisations informatiques qui souhaitent garder une longueur d’avance à mesure que les systèmes informatiques se compliquent.

 Implémentation intelligence artificielle pour les opérations informatiques de ManageEngine

ManageEngine utilise l’AIOps (Intelligence Artificielle pour les Opérations informatiques) pour automatiser et optimiser les opérations informatiques. ManageEngine utilise AIOps pour aider les équipes informatiques à gérer des environnements d’infrastructure informatique complexes et à fournir une surveillance et une remédiation proactives et prédictives.

 Voici quelques façons dont ManageEngine utilise AIOps:

• Détection des anomalies : ManageEngine utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données des journaux et détecter les anomalies en temps réel. Cela aide les équipes informatiques à identifier et à résoudre rapidement les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs finaux.

• Analyse des causes racines : Avec AIOps, ManageEngine est capable d’analyser automatiquement de gros volumes de données provenant de diverses sources, y compris les journaux, les événements et les métriques, pour identifier la cause première des problèmes.

• Analyse prédictive : ManageEngine utilise l’AIOps pour prédire les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, ce qui permet aux équipes informatiques de prendre des mesures proactives pour éviter les temps d’arrêt et maintenir les niveaux de service.

• Automatisation intelligente : ManageEngine tire parti de l’AIOps pour automatiser les tâches répétitives, telles que le tri et la résolution des incidents, réduisant ainsi la charge de travail des équipes informatiques et améliorant l’efficacité.

• Informations contextuelles : ManageEngine utilise AIOps pour fournir des informations contextuelles sur les opérations informatiques, permettant aux équipes informatiques d’acquérir une meilleure compréhension de leur infrastructure et de prendre des décisions éclairées.

Dans l’ensemble, ManageEngine utilise AIOps pour fournir une solution complète combinant intelligence artificielle et apprentissage automatique afin de rationaliser les opérations informatiques et d’améliorer les performances globales de l’infrastructure informatique.