' AIOps' ou comment gérer efficacement les opérations informatiques à l'aide d'analyses avancées

' AIOps' ou comment gérer efficacement les opérations informatiques à l'aide d'analyses avancées

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) a pour objectif général de garantir la disponibilité du service et l'optimisation des ressources, qu'elles soient humaines (techniciens d'opérations informatiques) ou physiques (stock matériel et sa capacité). Des techniques telles que l'enrichissement des tickets, la détection d'anomalies ou l'analyse de causalité, toutes basées sur des outils avancés d'analyse ML/AI, sont essentielles à la construction d'outils prédictifs.

Expertise, offres, produits

Il est aisé d'imaginer de multiples solutions d'automatisation des processus, actuellement réalisées manuellement par les équipes informatiques, incluant la catégorisation des incidents, l'identification des causes profondes, la maintenance prédictive, etc. A ces fins, la disponibilité de données de qualité est essentielle pour assurer la traçabilité et l'exhaustivité grâce un datalake convenablement structuré et continuellement mis à jour. Chaque jour, de plus en plus d'entreprises démontrent l'impact significatif que leur investissement dans AIOps a sur leur activité quel que soit leur secteur d'activité (énergie, banque, telco...). AIOps permet d'enrichir les informations liées aux incidents, et d'affecter automatiquement les incidents au groupe de résolution le plus adapté. Ceci est réalisé en traitant les informations sémantiques contenues dans les tickets enregistrés, puis en activant le moteur de recommandation correspondant pour sélectionner automatiquement l'équipe la plus appropriée pour leur résolution efficace. La combinaison de données enrichies d'événements et de logs enregistrés via différents systèmes informatiques (bases de données, middleware...), ainsi que l'exploitation des techniques de ML et Big Data, permettent également la détection d'anomalies, les corrélations entre incidents, ainsi que la prédiction du nombre d'événements et de leurs billets correspondants qui peuvent se produire à tout moment ; qui sont tous des éléments clés pour la maintenance préventive automatique du système afin d'éviter de futures erreurs. Pour cette raison, toute plate-forme AIOps qui fournit ces fonctionnalités doit intégrer une interface de visualisation adéquate pour permettre l'accès à une information accrue (pré et post-incident) pour contribuer à une meilleure prise de décision. Cela détache le rôle du superviseur de la complexité des technologies de base dont dépendent ces outils.

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