Croiser les logs, les métriques, les traces et les événements provenant de sources hétérogènes (Cloud, On-premise, Apps).
AIOps : Optimiser les opérations IT grâce à l'intelligence artificielle
Passez d’une IT réactive à des opérations plus intelligentes, prédictives et automatisées
Les environnements IT sont devenus de plus en plus complexes : multiplication des applications, infrastructures hybrides et multicloud, volumes croissants de données et alertes, exigences accrues en matière de disponibilité et de performance.
Dans ce contexte, les équipes IT doivent être capables de détecter les anomalies plus rapidement, d’identifier leurs causes et d’automatiser certaines actions.
L’AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) combine intelligence artificielle, analyse des données et automatisation pour aider les équipes IT à superviser, anticiper et optimiser leurs opérations.
Vous souhaitez évaluer votre maturité AIOps ou identifier les premiers cas d’usage à mettre en œuvre ?
Qu'est-ce que l'AIOps ?
Collecter et agréger les données
Automatiser le diagnostic et la correction
Guider les équipes vers la "Root Cause" (cause racine) ou exécuter des remédiations automatiques pour réduire le temps de résolution.
Identifier les anomalies et les ruptures de service
Utiliser l'IA pour distinguer le bruit du signal et détecter les déviations par rapport aux "baselines" historiques, bien avant qu'un seuil critique ne soit franchi.
Comment fonctionne l’AIOps ?
Collecter • Analyser • Anticiper • Agir
1. COLLECTER
Centraliser les données issues des infrastructures, applications, cloud, réseaux, logs et outils ITSM.
2. ANALYSER
L’IA croise les données pour détecter les anomalies, identifier les corrélations et réduire le bruit des alertes
3. ANTICIPER
Identifier les signaux faibles et les tendances pour détecter les incidents potentiels avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.
4. AGIR
Prioriser les incidents et automatiser certaines actions de diagnostic, de remédiation, avec plus ou moins d’intervention humaine dans le processus
Pourquoi mettre en place une démarche AIOps ?
Réduire le temps de résolution des incidents
En corrélant automatiquement les événements et en facilitant l’identification des causes, l’AIOps aide les équipes à réduire les MTTD (Mean Time to Detect) et MTTR (Mean Time to Repair/Resolve).
Réduire le bruit des alertes
Les équipes IT peuvent être confrontées à un volume important d’alertes provenant de multiples outils. L’AIOps permet de les corréler, les contextualiser et les prioriser afin de concentrer l’attention sur les événements réellement critiques.
Automatiser les tâches répétitives
Les actions courantes et répétitives peuvent être automatisées afin de réduire les interventions manuelles et de permettre aux équipes IT de consacrer davantage de temps aux projets à valeur ajoutée.
Passer d’une IT réactive à une IT proactive
L’analyse des données permet de détecter des tendances et certaines anomalies avant qu’elles ne deviennent des incidents.
L’enjeu n’est plus seulement de réparer plus vite, mais d’éviter certaines interruptions.
Optimiser les ressources et les coûts
L’analyse des performances et de l’utilisation des ressources peut contribuer à identifier les capacités surdimensionnées ou sous-utilisées et à mieux adapter les ressources aux besoins.
Améliorer l’expérience utilisateur
Une meilleure disponibilité des applications et des services IT contribue directement à améliorer l’expérience des collaborateurs, clients et utilisateurs.
AIOps, observabilité et automatisation : quelle différence ?
L’AIOps ne remplace pas l’observabilité ou l’automatisation. Il les complète.
L’observabilité permet de comprendre ce qui se passe dans un système grâce à la collecte et à l’analyse de ses données.
L’automatisation permet d’exécuter des actions sans intervention manuelle selon des règles ou des événements définis.
L’AIOps ajoute une couche d’intelligence capable d’analyser, corréler et contextualiser ces données afin d’aider à décider quoi faire, quand le faire et, dans certains cas, de déclencher automatiquement l’action appropriée.
Et l’AiOps chez Claranet ?
L’AIOps ajoute une couche d’intelligence capable d’aider à décider quoi faire. Chez Claranet, nous ne cherchons pas l'autonomie totale mais la maturité. Nous sommes convaincus que l’IA permet
Réduire le temps de rétablissement des services
Garantir des investigations constantes sur l’ensemble des incidents de nos clients
Maximiser la disponibilité de nos équipes sur les problématiques critiques
Identifier des opportunités d’amélioration des plateformes
Une méthodologie par palliers
En nous concentrant sur les niveaux de la fondation et le diagnostic assistés par l'IA, nous obtenons des résultats concrets pour les équipes RUN :
- Étape 1 : l'IA corrèle automatiquement les événements des outils de supervision. Les équipes traitent un incident contextualisé, pas une multitude d'alertes isolées.
- Étape 2 : l'IA réalise un état des lieux et une recherche de cause racine en amont. L'ingénieur qui prend le relais dispose d'emblée d'éléments d'analyse.
Notre principe : l'humain reste aux commandes.
- L'IA prépare, éclaire et accélère.
- L'expert décide et agit.
Foire aux questions
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L'AIOps combine l'intelligence artificielle, l'analyse des données et l'automatisation pour aider les équipes IT à superviser, anticiper et optimiser les opérations. Il permet de passer d'une IT réactive à des opérations plus intelligentes et proactives.
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L'AIOps réduit le temps de résolution des incidents en corrélant automatiquement les événements et en facilitant l'identification des causes, permettant ainsi une réduction du Mean Time to Detect (MTTD) et du Mean Time to Repair (MTTR).
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L'automatisation des tâches avec AIOps réduit les interventions manuelles, permettant aux équipes IT de se concentrer sur des projets à valeur ajoutée et d'optimiser leur temps et ressources.
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L'AIOps améliore l'expérience utilisateur en assurant une meilleure disponibilité des applications et des services IT, ce qui contribue directement à une expérience plus satisfaisante pour les collaborateurs, clients et utilisateurs.
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L'AIOps ne remplace pas l'observabilité ou l'automatisation, mais les complète en ajoutant une couche d'intelligence capable d'assister dans la prise de décision et le processus de gestion des opérations IT.
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L'AIOps permet de réduire le bruit des alertes en les corrélant, contextualisant et priorisant, pour que les équipes IT puissent se concentrer sur les événements vraiment critiques.
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Elle ajoute une couche d’intelligence capable d’aider à décider quoi faire. C'est ce socle d'intelligence qui permet à nos ingénieurs de ne plus subir le flux d'alertes, mais de les transformer en actions.