Comment révolutionner les ITOps grâce à l'IA ?

Par Loïc Besnard, Director of Product Marketing & Head Technology Evangelist chez EasyVista

Les mutations technologiques impactent la DSI, rendant les environnements IT toujours plus complexes et les exigences des utilisateurs toujours plus élevées. C’est principalement ce qui explique que les méthodes traditionnelles de gestion des infrastructures informatiques ne suffisent plus. De nouveaux processus doivent être mis en place pour fournir aux entreprises les ressources dont elles ont besoin, – en amont et en aval – pour rester compétitif. C’est la raison pour laquelle les entreprises doivent exploiter la puissance de l’intelligence artificielle et du machine learning. Analyse.  

Qu’est-ce que l’ITOps ?
Les opérations informatiques (ITOps) sont les processus de gestion, d’implémentation et de support des services informatiques. Celles-ci sont nécessaires à une entreprise souhaitant prendre en charge son infrastructure afin de répondre aux besoins des utilisateurs. L’ITOps englobe beaucoup : de l’implémentation des nouvelles technologies à la supervision du réseau, en passant par l’exécution de sauvegardes et la résolution des problèmes informatiques. Son rôle est de s’assurer que tous les systèmes fonctionnent de manières fluide et optimale, mais également de maintenir les systèmes sécurisés et conformes.

Pourquoi est-ce si important ?
« Il est tout simplement impossible pour les humains de gérer les milliers d’événements par seconde générés par leurs systèmes informatiques. » (« Market Guide pour les plateformes AIOps » Gartner, 2022).

Lorsque qu’une interruption de services survient ou qu’une faille de sécurité se fait jour, cela impacte la productivité de toute l’organisation. Il faut agir vite. Pour atténuer ou éviter ces contre-temps, des solutions ITOps doivent être mis en place. Utiliser des technologies d’IA dans la gestion des opérations IT, se révèle bien souvent utile, dans ces cas-là.  

Qu’est-ce que l’AIOps ?
L’AIOps (inventé par le cabinet d’études Gartner en 2016) est l’abréviation de « Artificial Intelligence for IT Operations ». Il s’agit d’une méthodologie qui combine des techniques d’IA, le machine learning et l’analyse de données pour améliorer et automatiser divers aspects des opérations informatiques. L’AIOps s’appuie sur des algorithmes avancés pour analyser en temps réel de grands volumes de d’informations afin de fournir des informations exploitables, des analyses prédictives et des capacités de self-healing.

2 Cas d’usage de l’AIOps
– En utilisant l’AIOps comme outil de supervision, il est possible de déterminer quelles ressources sont prises en charge par quelles applications et comment elles peuvent se connecter entre elles. 
– En analysant les données et le trafic réseau, l’AIOps peut réagir rapidement aux cyber-incidents et réduire les risques d’intrusions.

Les composants clés de l’AIOps
L’AIOps connecte l’environnement informatique multimodal en rassemblant les équipes cloisonnées et en intégrant les outils d’opérations IT pour superviser les performances et les processus des applications. L’AIOps utilise les données pour détecter les problèmes et agir rapidement, soit en accélérant leur résolution, soit en évitant complètement les impacts négatifs. Les principaux composants de l’AIOps :
1. La collecte : l’AIOps permet de collecter des données provenant de nombreuses sources en utilisant des agents, des API et d’autres intégrations (données historiques sur les performances et les événements, données sur l’infrastructure IT…)
2. Le traitement : une fois les données collectées, elles sont traitées et normalisées pour garantir leur cohérence à l’aide de techniques d’analyse avancées, telles que la détection d’anomalies, la reconnaissance de formes et l’analyse de corrélation.
3. Les modèles de machine learning :  ces modèles sont utilisés pour analyser les données, apprendre de ces dernières et prédire les anomalies potentielles. Au fil du temps, la précision et l’efficacité de ces modèles vont s’améliorer.
4. L’analyse des causes premières : l’AIOps rationalise le processus de résolution d’incidents en trouvant les causes premières, ce qui aide les équipes à identifier les facteurs sous-jacents, permettant de facto de réduire les temps d’interruption.
5. Automatisation et orchestration : L’AIOps automatise les tâches courantes et les workflows, d’où une accélération les temps de traitement des tâches.

Les bénéfices de l’AIOps
L’objectif à long terme de l’AIOps est d’automatiser les opérations informatiques afin de faciliter l’auto-supervision, le self-healing, l’optimisation des systèmes IT sans intervention humaine avec comme bénéfices immédiats de permettre aux équipes de se concentrer sur des sujets stratégiques et sur des tâches à forte valeur ajoutée.  Voici quelques avantages clés de l’AIOps :
• Visibilité améliorée : l’AIOps offre une visibilité complète sur l’ensemble de l’infrastructure IT et permet aux équipes IT de gérer plus efficacement des environnements complexes.
• Résolution proactive des problèmes : les entreprises peuvent identifier et résoudre les problèmes avant qu’ils n’aient un réel impact sur les opérations commerciales, ce qui minimise les temps d’arrêt des serveurs et les interruptions de service.
• Efficacité accrue : grâce à l’automatisation, les équipes informatiques peuvent se concentrer sur des sujets stratégiques (plutôt que sur des tâches redondantes.)
• Évolutivité : l’AIOps s’adapte aux volumes croissants de données et à la complexité de l’infrastructure pour aider les organisations à maintenir leur excellence opérationnelle.

Les défis et enjeux de l’AIOps
L’adoption d’une nouvelle technologie ne se fait pas sans difficultés. Voici les principaux défis auxquels doit faire face l’AIOps :
• Qualité et intégration des données : l’AIOps s’appuie sur des données provenant d’un large éventail de sources. Il peut être difficile d’intégrer des solutions informatiques connexes tout en s’assurant qu’elles peuvent communiquer entre-elles. Il est important de comprendre comment ces solutions s’intègrent à une plateforme ITSM et de mener un projet pilote avant tout investissement dans une solution AIOps.
• Le manque de talents : maîtriser une solution AIOps nécessite des compétences en science des données (Data science), en machine learning et d’autres technologies liées à l’IA. Afin d’aider les collaborateurs à comprendre et à tirer pleinement parti de l’AIOps, chaque organisation devra former ses équipes ou embaucher des talents aux compétences ad’hoc.
• La gestion du changement : l’AIOps peut nécessiter des changements culturels et organisationnels.
• Sécurité et confidentialité : l’AIOps nécessite le traitement et l’analyse de données sensibles. Pour assurer la sécurité de ces données, les organisations doivent respecter des normes de conformité pour se protéger contre les menaces et les vulnérabilités potentielles.

3 tendances qui façonnent l’AIOps
L’AIOps reste une solution efficace qui aidera les équipes informatiques à relever les défis de la transformation digitale.  

Voici les grandes tendances qui vont façonner l’AIOps :
1. Environnements hybrides et multicloud :  l’AIOps jouera un rôle crucial dans la visibilité, le contrôle et l’optimisation des infrastructures informatiques distribuées alors que de plus en plus d’environnements informatiques sont hybrides.
2. Edge Computing : l’AIOps étendra ses capacités de supervision et de gestion des appareils et de l’infrastructure afin de garantir la fiabilité et les performances des réseaux en périphérie.
3. Opérations autonomes :  l’autonomie des systèmes d’IA pour superviser et optimiser les opérations informatiques est l’objectif principal des services IT. L’évolution constante des technologies de l’IA rapprochera les entreprises de cet objectif.