Qu’est-ce que l’AIOps ?

Définition de l’AIOps

L’AIOps désigne l’intelligence artificielle pour les opérations IT. Il s’agit concrètement de plateformes qui utilisent le machine learning  (ML) et l’analytique pour automatiser l’ITOps. Grâce aux données de Big Data issues des équipements opérationnels, l’AIOps peut détecter et corriger les problèmes instantanément. Elle exploite la puissance du ML et différentes formes de données pour fournir automatiquement des analyses qui aident les entreprises à affiner leurs processus en continu. Ainsi, grâce au triptyque ML, automatisation et Big Data, l’AIOps vous permet de tenir la cadence dans un environnement IT en rapide mutation. La vidéo ci-dessous vous explique ce qu’est l’AIOps et comment elle fonctionne.

Les produits AIOps utilisent tous la même approche. Première étape : extraire des données de différents systèmes puis les regrouper pour simplifier la suite du processus. Deuxième étape : les données agrégées sont analysées de manière approfondie. Les outils AIOps utilisent des algorithmes ML pour détecter les schémas et les corrélations entre les données, mais aussi les éventuels problèmes et priorités dans chaque système. Troisième et dernière étape : les outils utilisent leurs capacités de « pensée critique » pour examiner les résultats des analyses et proposer des mesures adaptées. Il peut s’agir par exemple d’initier et d’automatiser l’optimisation de l’IT, ou bien d’utiliser les schémas détectés pour identifier et cerner les points de friction potentiels. Cette technologie est généralement associée à une fonctionnalité de reporting analytique qui aide les équipes à prendre des décisions plus éclairées, axées sur les données.

Les outils AIOps

Les solutions AIOps doivent offrir des fonctionnalités opérationnelles particulières. Premier impératif : être capable de standardiser les données provenant de différentes sources, applications et infrastructures pour mener des analyses précises. Ensuite, elles doivent comprendre les flux logiques qui connectent les différents assets IT de l’entreprise. Déceler les connexions et corréler les événements est tout aussi important. Ces capacités permettent de réduire les interventions humaines, la raison même pour laquelle l’intelligence artificielle (IA) a été inventée. La principale fonctionnalité des plateformes AIOps est l’utilisation de la télémétrie (les données collectées depuis les points distants et redirigés vers un système IT pour analyse) dans le but de prédire, d’anticiper et de détecter les problèmes. Les processus sont ensuite adaptés et affinés grâce au machine learning.

Figure 1. Corrélation et analyse des événements par l’AIOps

L’intérêt de l’AIOps

L’AIOps fournit une analyse et une détection en temps réel des problèmes IT tout en optimisant continuellement son approche grâce au machine learning. Face à l’essor du cloud, l’AIOps s’impose peu à peu comme un outil indispensable pour améliorer les opérations IT. Tout l’intérêt de ces plateformes réside d’ailleurs dans leur capacité à reconnaître les schémas puis à apprendre en continu pour ajuster leur approche et mieux détecter les problèmes IT sans aucune intervention humaine, en exploitant la puissance du ML. Mais les outils AIOps ne se contentent pas de signaler les problèmes. Ils peuvent également les résoudre.

Les entreprises cherchent aujourd’hui à renforcer la sécurité du cloud. Un impératif absolu que l’AIOps contribue à concrétiser. L’intégration des sources CTI permet aux solutions AIOps de prédire et même d’éviter les attaques sur les frameworks cloud. L’AIOps peut aussi jouer un rôle majeur dans l’automatisation de la gestion des événements de sécurité, autrement dit le processus qui consiste à identifier et à compiler ces événements survenant dans l’environnement IT. Ainsi grâce au ML, les approches basées sur la simple observation et les alertes laissent la place à des méthodes de gestion beaucoup plus efficaces. Un autre cas d’usage de l’AIOps est la détection des fraudes. Ce processus nécessitant généralement de trier de gros volumes de données s’appuie alors sur des analyses prédictives pour donner des résultats satisfaisants. En automatisant l’intégration et l’analyse des différentes sources de données, les entreprises peuvent gagner du temps et réduire leurs coûts. Enfin, l’AIOps peut surveiller et étiqueter des données selon un ensemble de règles et de catégories définies à l’avance. Une fonctionnalité d’automatisation aussi simple qu’efficace.

Cette démo vous explique en détail le fonctionnement de l’AIOps et ses différents cas d’usage pour vous aider à vous lancer.

Les avantages

L’un des principaux avantages de l’AIOps est l’agrégation de différentes fonctionnalités de monitoring au sein d’une seule et même plateforme. Les environnements IT se complexifient et les entreprises doivent jongler entre une multitude d’outils de surveillance pour identifier les causes racines d’un incident. Grâce à l’AIOps, toutes les sources de données hétérogènes sont standardisées, corrélées de façon logique et présentées sur une seule et même console.

La prolifération des outils de monitoring a un autre inconvénient : plus le nombre d’outils augmente, plus les alertes se multiplient et plus il devient compliqué de les gérer. C’est là que l’AIOps entre en scène. Les plateformes AIOps utilisent des algorithmes ML optimisés en continu qui facilitent le tri des alertes et permettent à l’entreprise d’économiser du temps et des ressources, sans compromettre l’efficacité du processus. Elles réduisent également les interruptions en identifiant et en priorisant les alertes et les problèmes.

L’AIOps offre également une capacité essentielle qui fait défaut aux humains : l’analyse prédictive. Comme nous l’avons mentionné plus haut, l’une des premières étapes du processus consiste à compiler et à analyser les données. Or, l’AIOps utilise les informations qui lui sont présentées pour prendre des décisions informées et automatisées. Elle va même plus loin en prédisant les problèmes futurs et en les corrigeant avant qu’ils ne plombent la performance.

Tous ces avantages et ces cas d’usage expliquent pourquoi l’AIOps est devenue une alliée de choix pour les entreprises qui souhaitent améliorer l’efficacité opérationnelle de l’IT.

Les solutions

SD-WAN et AIOps

Ces dernières années, le SD-WAN(software-defined wide area networking) a apporté aux architectures WAN plus d’agilité et de résilience tout en réduisant les coûts. La pandémie de Covid-19 a accéléré l’essor de cette technologie pour répondre aux besoins de connectivité réseau des entreprises, nouvelle priorité imposée par les confinements successifs. Certes, le déploiement du SD-WAN est moins gourmand en ressources IT (qui coûtent chères aux entreprises), mais des problèmes demeurent dans la détection et la résolution des pannes du WAN. L’AIOps apporte la solution en intégrant au SD-WAN la corrélation automatisée des événements pour détecter les problèmes réseau dans des environnements où les pannes sont souvent invisibles, masquées par les mécanismes de résilience. Grâce à l’IA, les systèmes peuvent traiter de larges volumes de données et identifier via l’analyse prédictive les signaux les plus subtils. Bref, l’AIOps étend les capacités et renforce l’efficacité du SD-WAN.

Palo Alto Networks innove dans le domaine de l’AIOps avec Prisma SD-WAN. Les SD-WAN traditionnels servent avant tout à remplacer le MPLS(Multiprotocol Label Switching) dans une optique de diminution des coûts. La solution nouvelle génération de Palo Alto Networks va plus loin et apporte des avantages inédits : automatisation, coût total de possession (TCO) réduit, amélioration des performances applicatives et services réseau et de sécurité en mode cloud. Ce n’est pas tout. Palo Alto Networks a récemment ajouté à Prisma SD-WAN des fonctionnalités AIOps ultra puissantes comme la corrélation et l’analyse des événements, des tableaux de bord améliorés et l’export de données de télémétrie vers des collecteurs tiers. Les entreprises montent en capacité à une vitesse effrénée. Leurs opérations réseau doivent être aussi simples et automatisées que possible pour les accompagner dans leur croissance.

Le guide Gartner des plateformes AIOps apporte aux dirigeants un comparatif des différents fournisseurs et de précieux éclairages sur les avantages du triptyque IA, ML et analyse prédictive. L’objectif : optimiser les opérations IT et réduire les coûts. Gartner dresse également un tableau complet des tendances qui accompagnent l’essor de l’AIOps. Prisma SD-WAN intègre ces fonctionnalités innovantes pour automatiser les opérations réseau les plus fastidieuses. Des avantages qui lui valent de figurer parmi les leaders du Gartner Magic Quadrant 2021 des infrastructures WAN Edge report.

Découvrez comment simplifier vos opérations réseau avec Prisma SD-WAN.