AIOps : construire l’avenir maintenant

Tandis que la transformation numérique a profondément bouleversé notre paysage informatique, des réseaux définis par logiciel aux applications en microservices, du multi-cloud aux infrastructures locales en edge et à l’IoT, les opérations informatiques n’ont quant à elles pas évolué aussi rapidement. Voilà qui est sur le point de changer.

L’AIOPs consiste à combiner l’analyse traditionnelle avec des algorithmes d’intelligence artificielle – en particulier l’apprentissage machine – pour améliorer l’efficacité dans tous les domaines des opérations informatiques : analyse des performances, automatisation informatique et gestion des services IT (ITSM). Cela se fait par exemple en analysant toutes les données générées par ce paysage informatique complexe et en découvrant des modèles, en corrélant des événements, en prédisant des comportements ou en facilitant l’analyse des causes initiales.

Gartner prévoit que d’ici 2023, 40 % des équipes DevOps ajouteront aux outils de supervision des applications et des infrastructures les capacités de la plateforme d’intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps).* (Market Guide for AIOps Platforms, 7 novembre 2019, Analystes : Charley Rich, Pankaj Prasad, Sanjit Ganguli)

Chez Centreon, nous pensons que la complexité de l’infrastructure informatique ne cessera d’évoluer, atteignant dans les 5 ans à venir un stade où les professionnels de l’IT en charge des opérations informatiques s’appuieront sur des algorithmes d’intelligence artificielle intégrés dans tous leurs outils ITOps, afin de maintenir des SLA conformes à leurs objectifs commerciaux.

Cela nécessite deux stratégies qui devront être combinées. La première consiste à investir dans des outils basés sur l’IA lors du remplacement de plateformes vieillissantes, quel que soit le domaine d’analyse des performances : supervision de l’infrastructure informatique (ITIM), supervision des performances des applications (APM), supervision et diagnostic des performances du réseau (NPMD) ou supervision de l’expérience numérique (DEM).

La seconde stratégie consiste à appliquer l’intelligence artificielle à travers l’ITIM, l’APM, la NPMD et la DEM, mais aussi à travers l’automatisation informatique et l’ITSM. Cela nécessite la création d’une plateforme indépendante du domaine qui peut collecter des données de toutes les autres plateformes et effectuer une corrélation entre domaines. Cette approche plus ambitieuse complète la première sans la remplacer et fera appel à des organisations de plus grande taille qui peuvent se permettre une équipe dédiée pour construire et maintenir de telles plateformes AIOps à large portée.

Vous n’êtes pas sûr de ces deux stratégies : l’AIOps centrée sur le domaine et l’AIOps inter-domaines ? Vous interagissez avec les autres équipes de l’organisation, chacune ayant sa propre dynamique ? Votre plan d’investissement ITOps pour les cinq prochaines années n’est pas sécurisé ? La plateforme de supervision informatique dans laquelle vous investissez aujourd’hui doit évidemment permettre plusieurs scénarios.

La plateforme Centreon a été conçue avec une approche de premier ordre à l’esprit. En tant que plateforme de supervision informatique de pointe, elle inclut ses propres capacités AIOps de manière native. Et lorsqu’elle est intégrée dans un cadre d’opérations informatiques plus large composé de plusieurs plateformes de pointe spécifiques à un domaine, elle comprend le connecteur approprié pour créer une plateforme AIOps inter-domaines plus ambitieuse.

Les capacités AIOps embarquées de Centreon sont rendues possibles par son architecture Cloud-Augmented unique qui permet aux algorithmes d’apprentissage automatique d’être appliqués en mode natif à ses mesures et événements de supervision quels qu’ils soient. À partir de la version logicielle 20.04, Centreon implémente Anomaly Detection, une fonctionnalité de détection de modèle qui repère automatiquement lorsqu’une métrique s’écarte de son comportement habituel quotidien ou hebdomadaire, et envoie une alerte en conséquence. L’architecture unique de Centreon permet d’ajouter plus d’algorithmes d’apprentissage automatique au fil du temps, pour des applications d’analyse prédictive ou de corrélation d’événements.

Centreon est également le parfait élément de base pour créer une plateforme AIOps inter-domaines plus ambitieuse. Ses connecteurs de flux envoient des données de supervision qualifiées au lac de données de votre choix, où elles peuvent être combinées avec des flux de données provenant d’autres plateformes de supervision ou ITSM. Que vous préfériez faire à votre façon, en assemblant des projets Open Source pour créer votre propre stack AIOps, ou investir dans une offre commerciale AIOps à usage général, vous pouvez toujours compter sur la flexibilité de nos connecteurs de flux pour l’alimenter avec des données précises et pertinentes.

Les algorithmes d’apprentissage automatique de Centreon peuvent détecter des anomalies qui autrement passeraient inaperçues.

La fonction de détection des anomalies exploite l’intelligence artificielle pour apprendre automatiquement des modèles à partir d’indicateurs surveillés et pour alerter lorsque les indicateurs connaissent des comportements anormaux, en dehors de leur modèle typique.

La plate-forme Centreon implémente une architecture Cloud-Augmented unique qui se décharge sur les algorithmes d’apprentissage machine du cloud, évitant ainsi les opérations nécessitant des calculs complexes sur les serveurs de supervision sur site.

Cette architecture combine la portée inégalée de la supervision sur site avec la puissance illimitée du cloud. Les serveurs de supervision Centreon s’intègrent facilement à l’environnement Cloud de Centreon pour accéder à des capacités de cloud computing supplémentaires en cas de besoin, si nécessaire.

Les connecteurs de flux Centreon alimentent votre plateforme AIOps inter-domaines avec des métriques et des données d’événements qualifiées, vérifiées, structurées et complètes. Le protocole et le format des données peuvent être facilement adaptés à vos besoins. Les métriques et les événements sont enrichis de données contextuelles. Utilisez des filtres pour éviter d’envoyer des informations inutiles et réduire les coûts de stockage et de calcul.

Parmi les données qualifiées, on trouve des informations sur les performances de la cartographie des services, qui supervisent les services informatiques essentiels à l’entreprise et le workflow informatique complexe, plutôt que des informations au niveau de l’appareil uniquement.

Centreon se connecte à des plateformes de gestion d’événements intégrant des paradigmes AIOps, tels que BMC TrueSight ou ServiceNow Event Manager, à des agrégateurs d’événements tels que Splunk ou ElasticSearch, à des bases de données de séries chronologiques telles que InfluxDB ou Graphite, à des solutions spécialisées telles que BigPanda ou Moogsoft, et bien d’autres encore.

Vous n’avez pas à faire de compromis lorsque vous investissez dans une nouvelle plateforme compatible avec Centreon AIOps. Vous bénéficiez aujourd’hui d’une visibilité globale sur les workflows informatiques complexes, du cloud à l’infrastructure locale en edge, grâce à une plateforme de supervision informatique Cloud basée sur l’IA. Et vous êtes prêt à construire la plateforme de demain, celle qui reliera l’analyse des performances, l’automatisation informatique et l’ITSM en un seul framework d’intelligence artificielle pour les opérations informatiques.

Utilisez des algorithmes d’apprentissage machine pour détecter des anomalies qui autrement passeraient inaperçues, grâce à la fonctionnalité de détection des anomalies Centreon.

Diffusez des données contextualisées qualifiées et commencez à créer votre infrastructure d’opérations informatiques nouvelle génération.

Ne faites aucun compromis grâce à une architecture unique et prête pour l’avenir qui combine la portée inégalée de la supervision sur site avec la puissance illimitée du cloud.