Comment éviter que l’AIOps ne devienne qu’un autre rouage de la machine

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Au cours des dernières années, les entreprises ont rapidement adopté des environnements cloud hybrides dynamiques pour répondre à la demande constante de nouveauté. Cependant, alors que le cloud offre l’agilité dont les entreprises ont besoin, la nature en constante évolution de ces environnements a généré une complexité sans précédent pour les équipes informatiques. Les stratégies traditionnelles de gestion des performances ont été poussées à l’extrême, car les équipes informatiques ont du mal à rassembler les informations souvent contradictoires fournies par d’innombrables outils de surveillance et tableaux de bord.

Ces outils collectent une multitude de métriques et émettent des alertes lorsque des problèmes surviennent, mais apportent très peu de réponses quant aux problèmes survenus. Ils déclenchent des milliers d’alertes chaque jour, créant une tempête de données qui facilite l’absence ou l’aggravation des problèmes, car le service informatique identifie les problèmes urgents, les doublons et les fausses alarmes – et ce, avant même » Nous avons même pris le soin de comprendre et de résoudre le problème sous-jacent.

Les outils AIOps ne sont aussi bons que les données dont ils sont alimentés, et radical Pour changer le jeu dans les opérations, ils doivent avoir la capacité de fournir une détermination précise du cas racine, plutôt que de simplement émettre des alertes qui doivent être examinées. Il est donc essentiel pour AIOps d’avoir une vue globale de l’environnement informatique afin qu’il puisse extraire toutes les données pertinentes et contextualiser les alertes à l’aide de métriques de performance de la pile informatique complète. L’intégration avec d’autres fonctionnalités de surveillance est donc essentielle lors de l’adoption d’AIOps, afin d’éviter toute faille de visibilité et de permettre de comprendre et de résoudre les problèmes plus rapidement.

Alors que les équipes informatiques verraient presque certainement une réduction du bruit d’alerte en adoptant l’approche «intégrée» d’AIOps, d’autres outils seraient toujours nécessaires pour analyser en profondeur et identifier la solution à un problème, prenant du temps. et effort manuel. Pour que AIOps tienne réellement ses promesses et simplifie la vie des équipes informatiques, il faut que cela s’inscrive dans une approche globale de la gestion des performances. Cette approche plus intégrée permettra aux équipes informatiques non seulement de rechercher et de trier automatiquement les problèmes, mais également de créer une véritable intelligence logicielle capable de faire apparaître les réponses à ces problèmes en temps réel.

Vers un avenir autonome

C’est ce potentiel de simplification des opérations informatiques et de mise en place d’une organisation plus efficace qui devrait être l’objectif final d’AIOps. Lorsqu’elle est correctement effectuée, l’intelligence logicielle activée par AIOps peut être utilisée pour obtenir une réelle efficacité, via des processus métier automatisés, une correction automatique et une réparation automatique. À terme, cela peut permettre la transition vers des opérations de cloud autonomes, où les environnements de cloud hybrides peuvent s’adapter de manière dynamique en temps réel pour optimiser les performances des utilisateurs finaux, sans intervention humaine. En conséquence, les problèmes peuvent être résolus avant même que les utilisateurs ne se rendent compte qu’il ya un problème.

Cette automatisation pilotée par l’intelligence artificielle alimentera la prochaine vague de numérisation et transformera véritablement les opérations informatiques. Cependant, il est impossible d’atteindre ce nirvana en combinant un ensemble varié d’outils de surveillance et une solution AIOps pour créer un monstre de Frankenstein pour les TI. Les entreprises ont besoin d’une nouvelle approche globale de la gestion des performances, combinant des informations sur les applications et la visibilité de l’infrastructure cloud avec la gestion de l’expérience numérique et les capacités AIOps.

Adopter cette approche contribuera à concrétiser les véritables promesses d’AIOps, en fournissant des solutions informatiques au lieu de simplement davantage de données. Les équipes informatiques seront ainsi libérées pour consacrer plus de temps aux projets d’innovation qui différencient l’activité de leurs concurrents, au lieu de concentrer leurs efforts sur le maintien de la lumière.


 » Source (traduit de l’anglais) : Techradar

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