Que sont les AIOps ?

Voici ce qui se passe :

• Collecte de données : AIOps collecte de nombreuses informations provenant de différentes parties du système informatique. Il détermine le bon fonctionnement des opérations et les besoins des utilisateurs.
• Recherche de modèles : Il recherche des signes importants qui pourraient indiquer des problèmes de fonctionnement des applications ou leur indisponibilité.
• Résolution des problèmes : Parfois, AIOps peut déterminer la cause d’un problème et le résoudre sans l’aide d’une personne.

Ces fonctionnalités aident les équipes informatiques à résoudre les problèmes plus rapidement et à les anticiper. Les AIOps sont considérées comme l’avenir de la gestion des services informatiques. En effet, elles s’adaptent bien aux entreprises qui se concentrent sur la transformation numérique. En effet, le domaine est en pleine croissance. Par exemple, G2 prévoit qu’au moins 80 % des fournisseurs de logiciels AIOps intégreront l’IA générative en 2024.

AIOps vs. MLOps

AIOps et MLOps se concentrent toutes deux sur la gestion des opérations informatiques. Cependant, elles se concentrent sur différents domaines.

• AIOps utilise l’intelligence artificielle pour analyser et gérer les données informatiques
• MLOps se concentre sur la gestion des modèles d’apprentissage automatique en production

Voici une ventilation des termes :

	AIOps	MLOps
Définition	Signifie Intelligence artificielle pour les opérations informatiques. Utilise l’IA pour améliorer les opérations informatiques.	Signifie Machine Learning Operations. Gère les modèles d’apprentissage automatique du début à la fin.
Focus	Automatise les tâches informatiques, examine les mégadonnées et améliore le fonctionnement des services informatiques.	Aide les experts en données et les personnes chargées des opérations à travailler ensemble pour créer des modèles d’apprentissage automatique.
Techniques	Utilise l’apprentissage automatique, l’analyse des mégadonnées et différentes astuces d’IA pour comprendre les données informatiques.	Mélange l’apprentissage automatique avec DevOps. Par exemple, l’intégration et la livraison continues (CI/CD) pour les modèles ML.
Objectifs	Vise à réduire les temps d’arrêt, à prédire les problèmes et à aider à prendre des décisions plus rapidement.	Pour mettre les modèles ML en action en douceur et les maintenir en bon état de fonctionnement.
Exemples d’utilisation	Surveille les réseaux Détecte les anomalies Répond automatiquement aux problèmes	Aide à configurer des modèles ML pour deviner ce qui se passera ensuite dans des domaines comme l’argent, la santé et le magasinage.

Cas d’utilisation pour AIOps

Voici quelques exemples de la façon dont AIOps aide les entreprises. Trois situations sont décrites ci-dessous.

Site Web de commerce électronique pendant les soldes

Un site de commerce électronique fait face à une énorme augmentation du nombre de visiteurs pendant un événement de vente. Les outils AIOps analysent les données de trafic précédentes pour prédire la montée en puissance et ajuster automatiquement la capacité du site Web. Cela garantit que le site reste rapide et fiable pour les acheteurs.

Performance des applications bancaires

Une application bancaire commence à fonctionner lentement, ce qui entraîne des retards dans les transactions des clients. Le logiciel AIOps identifie rapidement le problème, comme un problème de serveur, et le résout. Cela minimise les inconvénients pour les clients et rétablit la vitesse de l’application.

Système de dossiers des patients hospitalisés

Les hôpitaux ont besoin que leur système de dossiers des patients fonctionne en tout temps. AIOps surveille continuellement le système. S’il y a une activité inhabituelle, comme une cyberattaque ou une panne du système, AIOps intervient pour l’arrêter. Cet aperçu montre comment AIOps aide les entreprises à continuer de fonctionner sans interruption.

Avantages d’AIOps

AIOps présente de nombreux avantages qui améliorent les opérations informatiques. En voici quelques-uns :

Moins de temps d’arrêt

AIOps prédit et arrête les problèmes avant qu’ils ne surviennent, réduisant ainsi les temps d’arrêt et permettant d’économiser de l’argent.

Confiance dans les opérations

Il automatise la surveillance et l’analyse, de sorte que les équipes font confiance à leurs systèmes pour bien fonctionner.

Gestion des risques de sécurité

Il repère et gère les menaces à la sécurité, gérant ainsi mieux les risques.

Utilisation judicieuse des compétences

AIOps automatise les tâches régulières, permettant aux professionnels de l’informatique de se concentrer sur des projets importants.

Stimuler l’innovation

Il libère du temps pour les équipes informatiques afin qu’elles puissent trouver de nouvelles idées et faire croître l’entreprise.

Gérer la complexité

À mesure que l’informatique devient plus compliquée, AIOps aide à maintenir l’ordre en automatisant les tâches et en donnant des informations claires.

Défis d’AIOps

Malgré ses avantages, il est important de savoir qu’AIOps apporte certains défis. Voici un aperçu :

Qualité des données

AIOps a besoin de bonnes données pour bien fonctionner. De mauvaises données peuvent mener à de mauvaises conclusions.

Compétences nécessaires

La technologie exige des personnes qui connaissent à la fois l’informatique et l’IA, ce qui peut être difficile à trouver.

Travailler avec DevOps

Il est important de bien intégrer AIOps et DevOps pour assurer le bon déroulement des opérations. Cela dit, Gartner prévoit qu’AIOps redéfinira les approches DevOps d’ici 2025, de sorte que l’avenir s’annonce prometteur.

Rester vert

S’assurer qu’AIOps aide l’environnement tout en améliorant les opérations peut être difficile.

Comment les DAP peuvent-elles aider avec AIOps ?

Les DAP, ou plateformes d’adoption numérique, peuvent transformer la façon dont les employés apprennent et utilisent les outils AIOps. Par exemple, WalkMe prend en charge et améliore les outils AIOps des manières suivantes :

Faciliter l’interaction avec l’utilisateur

Les DAP aident les gens à utiliser des outils AIOps compliqués. Ils montrent aux utilisateurs comment utiliser les outils étape par étape. Par exemple, WalkMe fournit des Smart WalkThrus. Ceux-ci guident les utilisateurs à travers les tâches en ligne, fonctionnant comme un GPS. Des conseils apparaissent comme des ballons à l’écran. Ils apparaissent et disent aux gens quoi faire ensuite.

Améliorer la courbe d’apprentissage

Ces plateformes peuvent également offrir des expériences d’apprentissage personnalisées. Par conséquent, les utilisateurs apprendront au rythme le plus rapide possible. WalkMe offre un intégration sur mesure pour aider les gens à se mettre rapidement au courant. Par conséquent, l’apprentissage peut être déployé au fur et à mesure que les gens se familiarisent avec les logiciels. C’est beaucoup plus efficace que de demander aux employés d’assister à des séances de formation qui prennent beaucoup de temps. Les principales caractéristiques de l’intégration de WalkMe comprennent :

Guides interactifs

Ceux-ci montrent aux nouveaux utilisateurs comment naviguer dans la plateforme AIOps. Cela peut inclure la façon de configurer des tableaux de bord, d’interpréter des données et de configurer des alertes. SmartTips – Ceux-ci aident les utilisateurs à comprendre les fonctionnalités ou les termes compliqués. Par conséquent, ils seront en mesure d’utiliser plus rapidement toute la gamme de fonctionnalités de l’outil.

Automatiser les tâches répétitives

Les DAP automatisent les tâches en montrant aux utilisateurs comment les faire une étape à la fois. Ils déterminent quelles tâches se produisent souvent et peuvent être effectuées automatiquement. Ensuite, ils font un plan ou un script pour faire ces tâches plus rapidement. De plus, les DAP peuvent fonctionner avec d’autres logiciels pour faire les choses automatiquement au besoin. WalkMe peut automatiser les tâches répétitives dans un outil AIOps. Les exemples comprennent la configuration de la surveillance pour les nouveaux serveurs ou applications. Cela permet de gagner du temps et de réduire les erreurs.

Utilisation de l’analytique

Les DAP utilisent l’analytique pour aider à l’adoption numérique des outils AIOps. Ils suivent la façon dont les gens utilisent les logiciels. Ensuite, ils recueillent des données sur les interactions des utilisateurs, comme les fonctionnalités qu’ils utilisent le plus ou les endroits où ils sont bloqués. L’analytique du flux de travail de WalkMe utilise ces données pour comprendre le comportement des utilisateurs et améliorer la convivialité du logiciel. Cela aide à créer des guides et des tutoriels ciblés pour aider les utilisateurs à adopter le logiciel plus efficacement. Toutes ces fonctionnalités peuvent aider à rendre les programmes AIOps plus accessibles et conviviaux. Les logiciels comme WalkMe améliorent ainsi l’adoption par les utilisateurs et l’efficacité de ces outils numériques.

Avenir d’AIOps

AIOps change la façon dont les entreprises gèrent leurs systèmes informatiques. En utilisant l’IA et l’automatisation, AIOps aide les entreprises à prédire et à arrêter les problèmes, à mieux travailler et à trouver de nouvelles idées pour leur informatique. Pour l’avenir, AIOps a un avenir prometteur, en particulier avec les plateformes d’adoption numérique (DAP). Ces plateformes permettent aux entreprises d’utiliser plus facilement des outils informatiques complexes en guidant les utilisateurs tout au long du processus. Au fur et à mesure qu’AIOps s’améliore, les DAP continueront de faciliter l’utilisation de technologies complexes par les entreprises et de bien performer dans le monde numérique.