L’AIOps, une alliance entre l’intelligence artificielle et la gestion des opérations informatiques
L’AIOps, ou systèmes d’opérations basées sur l’intelligence artificielle, est un concept créé par le Gartner en 2017. Il regroupe des outils de surveillance qui utilisent l’IA pour anticiper les pannes et les problèmes dans les applications et les infrastructures informatiques.
Les avantages de l’AIOps
Dans un monde de plus en plus numérique, les infrastructures informatiques deviennent de plus en plus complexes. Les méthodes traditionnelles de gestion de ces équipements sont souvent laborieuses et entraînent des problèmes de maintenance et de ralentissement. Les solutions d’AIOps permettent d’automatiser les principales fonctions des opérations informatiques et de réduire ces problèmes.
Les plateformes d’AIOps rassemblent et analysent automatiquement les données techniques sur l’état des infrastructures logicielles et des applications. Elles permettent ainsi une proactivité accrue et une identification plus précise des erreurs. De plus, elles automatisent les mises à jour logicielles et les tâches de maintenance répétitives.
Quelles sont les fonctionnalités d’un système d’AIOps ?
Selon le Gartner, les principales fonctionnalités d’une plateforme AIOps sont les suivantes :
- Collecte de données provenant de différentes sources
- Analyse en temps réel
- Analyse des données historiques
- Utilisation du machine learning pour automatiser les tâches informatiques
- Déclenchement de tâches ou de processus en fonction des résultats de l’analyse
AIOps vs MLOps : Quelle est la différence ?
Bien que les termes semblent similaires, l’AIOps et le MLOps sont deux concepts très différents. L’AIOps se concentre sur l’automatisation des tâches de maintenance et de production informatique, tandis que le MLOps concerne la création de pipelines automatisés pour l’entraînement et le déploiement de modèles de machine learning.
Contrairement à l’AIOps, le MLOps ne fait pas référence à un domaine d’application spécifique des algorithmes de machine learning, mais plutôt à la manière de rendre le développement, l’apprentissage et la mise en production de ces algorithmes plus fluides. On peut donc le rapprocher du concept de DevOps.
Quels sont les outils d’AIOps les plus populaires ?
De nombreuses entreprises proposent des solutions d’AIOps. Parmi les plus connues, on peut citer Aruba (groupe HP), BMC, IBM, ServiceNow, Splunk, Dynatrace et Moogsoft.
Les principaux cas d’usage de l’AIOps
Le Gartner a identifié cinq principaux cas d’usage pour les solutions d’AIOps :
- Gestion du big data
- Analyse des performances informatiques
- Détection des anomalies
- Corrélation et analyse des événements de type log
- Gestion des services informatiques
L’AIOps ouvre de nombreuses perspectives pour améliorer et automatiser les opérations informatiques. En utilisant l’intelligence artificielle, les entreprises peuvent anticiper les problèmes et maintenir leurs infrastructures en parfait état de fonctionnement.
