Qu'est-ce que l'AIOps ?

Bien que l'AIOps et le DevOps aient des origines différentes, ce ne sont pas des concepts concurrents, mais plutôt des partenaires puissants. La relation peut être décrite comme suit :

• Le DevOps est une culture et un processus qui visent à accélérer le cycle de vie de la livraison de logiciels en intégrant le développement et les opérations. Il est axé sur la collaboration, l'automatisation et les pipelines CI/CD.
• L'AIOps est le moteur intelligent qui suralimente la chaîne d'outils DevOps. Elle fournit les fonctionnalités d'analyse avancée et d'automatisation nécessaires pour gérer la complexité des pratiques DevOps modernes.

En résumé, le DevOps crée le pipeline à évolution rapide, et l'AIOps garantit que ce pipeline s'exécute de manière fiable et efficace en détectant, diagnostiquant et résolvant automatiquement les problèmes.

Les plates-formes d'AIOps fonctionnent généralement selon un processus en trois étapes : observer, interagir et agir.

La plate-forme d'AIOps ingère et centralise de vastes flux de données (métriques, journaux, traces et événements) provenant de l'ensemble du paysage informatique pour créer une image complète et en temps réel de l'état du système.

Grâce au machine learning, la plate-forme met en corrélation et analyse ces données pour distinguer les signaux critiques du bruit. Elle détecte automatiquement les anomalies, regroupe les alertes associées et identifie la cause première probable. Elle présente des insights pratiques aux équipes informatiques par le biais de tableaux de bord unifiés et d'alertes ciblées.

En fonction de son analyse, la plate-forme déclenche des réponses automatiques pour résoudre les problèmes. Cela peut aller de la notification de l'équipe appropriée à l'exécution de workflows de correction automatisés (comme le redémarrage d'un service, le scaling des ressources ou l'annulation d'une modification), souvent avant même que les opérateurs humains n'interviennent.

Le parcours vers la maturité de l'AIOps comporte généralement plusieurs étapes :

1. Réactive : les organisations de cette première étape travaillent de manière indépendante et collectent des données sur les événements uniquement à des fins réactives. Les systèmes et l'entreprise interagissent peu.
2. Intégration : à mesure que les entreprises adoptent l'AIOps, elles peuvent décloisonner les données et favoriser la collaboration en intégrant les sources de données dans une structure unifiée et en améliorant la gestion des services informatiques (ITSM).
3. Analytique : la troisième étape consiste à implémenter une stratégie d'analyse complète qui donne la priorité à l'accessibilité des données pour toutes les personnes concernées. En améliorant les processus ITSM et en définissant des normes de mesure et des métriques clés, les entreprises peuvent obtenir de meilleurs résultats.
4. Prescriptif : à ce stade, les entreprises ont fait de l'automatisation une priorité et utilisent fréquemment le machine learning. L'automatisation, qui complète l'interaction humaine, est devenue un élément clé des processus ITSM. De plus, les analyses comparatives peuvent servir à mesurer les améliorations et l'impact sur l'activité.
5. Automatisé : au niveau de maturité le plus élevé, les organisations atteignent une automatisation totale et utilisent des modèles de machine learning prédictifs qui fonctionnent sans intervention humaine. Les personnes concernées partagent les données de manière fluide et les analyses sont totalement transparentes. Cela favorise une prise de décision proactive et axée sur la valeur commerciale.

Il est essentiel de comprendre les différents types de solutions d'AIOps pour choisir la plate-forme adaptée et l'implémenter efficacement. Les solutions d'AIOps peuvent être classées en deux types principaux :

• AIOps axées sur un domaine : ces outils spécialisés basés sur l'IA surveillent et gèrent les performances d'un domaine spécifique des opérations informatiques, comme la mise en réseau, les applications et les environnements de cloud computing. Une plate-forme d'AIOps axée sur un domaine peut, par exemple, se concentrer spécifiquement sur la surveillance des performances réseau et utiliser l'IA pour détecter et diagnostiquer les anomalies réseau.
• AIOps indépendantes du domaine : ces solutions sont conçues pour faire évoluer l'analyse prédictive et l'automatisation de l'IA au-delà des limites du réseau et de l'organisation. Elles collectent et analysent les données d'événements provenant de diverses sources dans l'ensemble du paysage informatique pour fournir des insights et des corrélations holistiques. Par exemple, une plate-forme d'AIOps indépendante du domaine peut ingérer des données provenant de divers outils de surveillance, systèmes de sécurité et plates-formes de gestion des services informatiques (ITSM) pour fournir une vue complète des opérations informatiques et identifier les corrélations entre les événements dans différents domaines.

L'AIOps propose un éventail d'applications fonctionnelles dans différents scénarios d'opérations informatiques :

Pour que les services restent rapides et fiables, l'AIOps surveille de manière proactive les performances de l'infrastructure informatique. Elle analyse les données historiques et en temps réel pour déterminer ce qui est normal, ce qui lui permet de détecter les écarts subtils qui signalent un problème futur, comme une fuite de mémoire ou une dégradation du temps de réponse. Les équipes peuvent ainsi résoudre les problèmes avant qu'ils n'entraînent une interruption de service.

L'AIOps facilite l'automatisation des workflows de gestion des incidents en s'intégrant aux outils d'automatisation informatique et aux plates-formes d'orchestration. Lorsqu'un incident est détecté, l'AIOps peut déclencher automatiquement des actions de correction prédéfinies, telles que le redémarrage de services, la mise à l'échelle des ressources ou l'exécution de scripts de diagnostic, sans intervention manuelle. Par exemple, si l'AIOps détecte une erreur dans une application Web, elle peut lancer automatiquement un workflow pour redémarrer le serveur d'application et annuler les déploiements de code problématiques récents.

Exploitez le machine learning pour analyser et corréler les données provenant de diverses sources informatiques, y compris les journaux, les métriques, le trafic réseau et les données de configuration, afin d'effectuer une analyse intelligente des causes profondes. Cette fonctionnalité permet à l'AIOps d'identifier les causes profondes des problèmes informatiques en détectant des relations et des dépendances complexes qui pourraient échapper à une analyse humaine. Par exemple, si un problème de performances de la base de données est détecté, l'AIOps peut corréler les journaux de la base de données avec les métriques du serveur et les données de latence du réseau pour déterminer si la cause première est une requête lente, une contention des ressources du serveur ou un goulot d'étranglement du réseau.

L'AIOps renforce la sécurité en appliquant le même principe de détection des anomalies pour se protéger contre les menaces. Elle analyse le trafic réseau, le comportement des utilisateurs et les journaux système pour établir une référence d'activité normale. Elle signale ensuite les écarts suspects qui indiquent une brèche de sécurité potentielle, comme des schémas d'accès aux données inhabituels ou des tentatives de connexion depuis des emplacements inattendus, et déclenche des alertes pour l'équipe de sécurité.

Intégrez des algorithmes intelligents pour analyser et contextualiser les alertes, et les hiérarchiser de façon dynamique en fonction de leur gravité, de leur impact sur l'entreprise et de leurs dépendances. Cette fonctionnalité va au-delà des alertes basées sur des seuils simples en réduisant le bruit des alertes et en veillant à ce que les équipes informatiques se concentrent sur les notifications les plus critiques et exploitables.

Effectuez des analyses de tendances et implémentez des algorithmes de planification de capacité pour identifier de manière proactive les éventuels goulots d'étranglement et optimiser l'allocation des ressources. En analysant les données de l'historique des performances et en prédisant les besoins futurs en ressources, l'AIOps peut fournir des recommandations pour ajuster les ressources, par exemple en augmentant les ressources de calcul ou en rééquilibrant les charges de travail, afin de maintenir des performances optimales et d'éviter toute dégradation des services. Par exemple, l'AIOps peut analyser les tendances de performances des applications et prédire quand une application Web est susceptible de connaître un pic de charge. Elle peut alors recommander de manière proactive l'augmentation des instances de serveur Web afin de garantir une expérience utilisateur cohérente en période de pointe. 

L'implémentation de l'AIOps nécessite une approche stratégique qui prend en compte différents facteurs tels que la qualité des données, l'intégration et le développement des compétences. Voici un aperçu général de la façon d'implémenter l'AIOps dans votre organisation :

• Aligner l'AIOps sur les objectifs commerciaux : définissez des objectifs clairs pour l'implémentation de l'AIOps et alignez-les sur la stratégie commerciale globale de votre organisation. Par exemple, si l'objectif de votre organisation est d'améliorer la satisfaction client, vous pouvez vous concentrer sur l'utilisation de l'AIOps pour réduire les temps d'arrêt et améliorer la fiabilité des services.
• Associer les données d'événements aux outils AIOps : intégrez les données provenant de plusieurs sources et outils de surveillance pour obtenir une vue unifiée de votre environnement informatique. Cela peut impliquer l'intégration à des outils de surveillance, des systèmes de gestion des journaux et des plates-formes ITSM existants.
• Réduire le bruit : implémentez des stratégies permettant de filtrer les alertes et les notifications non pertinentes afin de vous concentrer sur les problèmes les plus critiques. Cela peut impliquer d'utiliser l'IA pour corréler les alertes, identifier les schémas et supprimer les faux positifs.
• Enrichir et normaliser les données d'événements et les incidents : standardisez et enrichissez les données d'événements pour faciliter la collaboration entre les équipes et accélérer les interventions. Cela peut impliquer d'ajouter des informations contextuelles aux alertes, comme les systèmes, les applications et les utilisateurs concernés.
• Créer des workflows de correction automatisés : commencez par identifier les incidents courants et répétitifs. Créez et testez des playbooks automatisés pouvant être déclenchés par AIOps pour résoudre ces problèmes instantanément, permettant ainsi aux ingénieurs de se concentrer sur des problèmes plus complexes.
• Veiller à la qualité des données : l'efficacité de l'AIOps dépend de la qualité des données fournies au système. Assurez-vous que vos données sont exactes, complètes et cohérentes pour éviter d'obtenir des insights ou des prédictions inexacts.
• Exploiter les API et les SDK ouverts : les API et les SDK ouverts sont essentiels pour intégrer l'AIOps aux systèmes existants et personnaliser les intégrations. Choisissez des plates-formes AIOps qui proposent des API et des SDK ouverts pour garantir une intégration fluide dans votre environnement informatique.

Google Cloud fournit une suite de services puissante et intégrée qui sert de composants de base à une stratégie AIOps moderne. Au lieu d'un produit unique, elle propose une plate-forme flexible pour implémenter le workflow "Observer, Engager, Agir".

• Pour la couche "Observer" :
• Suite Observability de Google Cloud (Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace) : il s'agit de la base pour la collecte de données. Elle ingère automatiquement les métriques, les journaux et les traces de l'ensemble de vos environnements Google Cloud, hybrides et multicloud, et fournit les données brutes nécessaires à l'analyse.
• Pour la couche "Engager" (analyse et diagnostic) :
• BigQuery : cet entrepôt de données sans serveur sert de moteur d'analyse central. Il peut stocker et traiter des pétaoctets de données opérationnelles provenant de Cloud Observability. Vous pouvez exécuter des requêtes complexes pour analyser les tendances historiques et identifier des schémas dans différents ensembles de données.
• Vertex AI : c'est là que l'IA prend tout son sens dans l'AIOps. Vertex AI vous permet de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning personnalisés pour la détection avancée des anomalies, les alertes prédictives et l'analyse des causes fondamentales directement sur les données stockées dans BigQuery.
• Pour la couche "Agir" (automatisation et correction) :
• Cloud Functions et Cloud Run : ces services d'informatique sans serveur sont parfaits pour appliquer des mesures correctives automatisées. Un insight de Vertex AI ou une alerte de Cloud Monitoring peut déclencher une fonction Cloud pour redémarrer automatiquement un pod, mettre à l'échelle un service ou publier une notification détaillée dans un outil de collaboration.
• Workflows : ce service vous permet d'orchestrer des séquences d'actions complexes sur plusieurs services Google Cloud. Vous pouvez concevoir des playbooks de correction de bout en bout sophistiqués qui sont déclenchés automatiquement par les événements AIOps, ce qui garantit une réponse aux incidents cohérente et fiable.