Comprendre l'AIOps

L'AIOps (AI for IT Operations, ou IA pour l'exploitation informatique) permet d'automatiser l'exploitation informatique grâce à l'apprentissage automatique (ML) et à d'autres techniques d'intelligence artificielle (IA) avancées. Cette approche repose sur des systèmes intelligents capables d'observer, d'apprendre et d'agir en temps réel. Les équipes informatiques qui l'appliquent peuvent gérer la complexité, limiter les tâches manuelles et accélérer la résolution des incidents, avec à la clé des prises de décision plus rapides et plus efficaces. 

Le volume de données d'exploitation disponibles dans les environnements informatiques complexes peut compliquer et ralentir l'identification et la résolution des problèmes. Il est tout simplement impossible pour des humains de traiter et d'organiser les données assez rapidement pour répondre aux exigences de l'exploitation informatique moderne. En outre, les alertes redondantes ou secondaires qu'émettent les outils de surveillance traditionnels peuvent entraîner une forme d'indifférence face aux avertissements, et donc un risque d'ignorer à tort les alertes les plus importantes. 

Les retards qui en résultent et les interventions manuelles chronophages contribuent à allonger les temps moyens de résolution et à augmenter le risque de temps d'arrêt. 

L'AIOps peut atténuer ces problèmes et aider les équipes informatiques à réagir plus rapidement aux incidents. Cette approche implique l'utilisation d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique qui permettent d'entraîner des systèmes à partir de grandes quantités de données d'exploitation. Elle recourt également à l'automatisation pour réagir aux événements en temps réel, avec à la clé une meilleure visibilité et une gestion plus proactive des systèmes informatiques, ainsi qu'une réduction des coûts d'exploitation.

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Une plateforme ou approche AIOps rassemble de grandes quantités de données d'exploitation, applique des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les schémas et les problèmes, automatise leur correction et apprend à partir des incidents passés. En d'autres termes, l'AIOps transforme l'exploitation informatique basée sur la résolution réactive des problèmes en un processus de gestion proactive et intelligente. 

Collecte, traitement et nettoyage des données

Une plateforme AIOps recueille, organise et contextualise de grandes quantités d'informations provenant de réseaux, d'applications, de bases de données et de diverses autres sources. Voici ce que comptent notamment ces informations :

• Des données d'événements historiques et en temps réel
• Des indicateurs de mesure et une surveillance des performances
• Des journaux système et d'application
• Des données d'infrastructure et de configuration
• Des données de sécurité et d'incidents
• Des données non structurées ou de diffusion en continu

Une fois les données recueillies, la plateforme les regroupe dans un emplacement unique, où elles peuvent être organisées, indexées et nettoyées. Cette agrégation est une première étape essentielle dans la plupart des environnements modernes, où les données ne sont pas centralisées, mais réparties sur de nombreuses plateformes d'observabilité coexistantes. Le processus de nettoyage consiste à identifier et corriger les erreurs dans les données recueillies afin de garantir la fiabilité de l'ensemble de données et des résultats de l'analyse. Il peut s'agir de supprimer des doublons, de corriger des problèmes d'étiquetage ou de combler le manque d'informations.

Utilisation d'algorithmes d'IA/ML

L'AIOps s'appuie sur l'apprentissage automatique pour identifier des schémas, sur le traitement du langage naturel pour interpréter le texte contenu dans les sources de données, et sur l'IA générative pour synthétiser et résumer des informations. L'interprétation de texte non structuré provenant de plusieurs sources, telles que les journaux et les tickets, fournit du contexte pour détecter les anomalies dans les anciennes données et effectuer une analyse des causes profondes. Lors de ce processus, l'IA générative peut accélérer la correction des problèmes en créant des résumés d'incident clairs et en suggérant des correctifs spécifiques. L'AIOps a également recours à l'analyse prédictive, qui s'appuie sur les données historiques, la modélisation statistique, les techniques d'exploration des données et l'apprentissage automatique pour anticiper les problèmes avant qu'ils ne se produisent. 

Automatisation de la résolution des incidents et de la correction

Une fois que la plateforme AIOps a identifié les incidents et les schémas, les équipes informatiques peuvent intégrer l'automatisation et l'orchestration pour résoudre rapidement les problèmes. L'AIOps peut suivre des politiques prédéfinies pour déclencher des workflows automatisés qui s'autoréparent, par exemple le redémarrage de services ou la génération d'un ticket d'incident. Grâce à cette approche d'automatisation, la réponse aux problèmes courants est plus évolutive et reproductible, avec moins de temps d'arrêt et d'interventions manuelles. Il est également possible de continuer à faire remonter les problèmes complexes afin qu'un humain les examine en attendant que les systèmes soient mieux entraînés et affinent leurs réponses. 

Pour réussir l'adoption d'une approche AIOps, il faut choisir une plateforme capable de créer une source unique de vérité à partir de l'ensemble de l'environnement informatique. Bien souvent, les outils d'observabilité individuels n'ont pas accès à l'infrastructure sous-jacente d'où proviennent les problèmes. C'est pourquoi il est essentiel de choisir une plateforme capable de rassembler, normaliser et mettre en corrélation les données issues de différentes sources, afin d'aider les équipes à obtenir des informations utiles et d'améliorer l'efficacité des workflows de correction.

Les systèmes d'IA agentique peuvent faciliter le processus AIOps en surveillant les systèmes de manière autonome et en appliquant des correctifs en temps réel. L'agent doit être en mesure d'accéder à de grandes quantités d'informations provenant des journaux de serveur et des outils de surveillance via des API. Le protocole MCP (Model Context Protocol) l'aide à déterminer comment les données externes sont traitées et utilisées pour créer une action ou une sortie. 

Si l'AIOps offre des avantages considérables aux équipes d'exploitation informatique, elle s'accompagne également de défis. En raison des difficultés inhérentes à la gestion des données, à l'intégration et à l'expertise nécessaire, les bénéfices d'une solution AIOps peuvent mettre du temps à être visibles.

Défis

• Gestion des données : les processus de collecte, d'organisation et de nettoyage des données pour garantir la qualité et la cohérence sont souvent complexes. Il peut être difficile de séparer les données utiles des données non importantes. Or, les résultats d'un système AIOps sont directement liés à la qualité des sources de données.
• Exigences en matière d'expertise et d'infrastructure : les entreprises qui souhaitent développer leur propre solution AIOps ont besoin de data scientists qualifiés, ce qui peut représenter un obstacle considérable. Il faut souvent beaucoup de temps pour trouver des professionnels compétents afin de concevoir et gérer un système AIOps, et la formation du personnel existant peut se révéler coûteuse. Lorsque les plateformes et les fonctionnalités ne sont pas standardisées et évoluent constamment, il est difficile d'entraîner l'AIOps. La conception, la création et la gestion de ces systèmes peuvent également s'avérer complexes et chronophages.
• Délai de rentabilisation : les systèmes AIOps peuvent être difficiles à concevoir, mettre en œuvre, déployer et gérer. En conséquence, le retour sur investissement (ROI) n'est pas toujours immédiat.
• Intégration aux systèmes existants : pour être efficace, une solution AIOps doit pouvoir fonctionner avec l'infrastructure et les outils existants. Cette intégration peut s'avérer complexe, notamment dans les environnements hybrides et multicloud.
• Confiance et alignement des parties prenantes : les entreprises veulent s'assurer que l'IA est utilisée de manière éthique, que ses méthodes sont transparentes et que ses conclusions peuvent être validées. En outre, la définition d'objectifs d'exploitation clairs nécessite un accord collectif entre de nombreuses parties prenantes, ce qui n'est pas facile à obtenir.

Ces défis, qui s'étendent de la gestion des données à l'intégration, peuvent sembler insurmontables. Cependant, ils correspondent aux problèmes qu'une plateforme AIOps mature est capable de résoudre. L'utilisation d'une solution unifiée permet d'éliminer les obstacles courants liés à la mise en œuvre et de profiter d'avantages importants. 

De plus en plus adopté par les entreprises qui souhaitent accélérer leur évolution, le serveur d'inférence vLLM aide les grands modèles de langage à utiliser les processeurs graphiques plus efficacement. Cette solution s'appuie sur des techniques telles que le traitement par lots continu, le mécanisme PagedAttention et la quantification pour optimiser l'utilisation du stockage de la mémoire.

Découvrez comment trois grandes entreprises utilisent la technologie vLLM pour évoluer plus efficacement.

Avantages

• Résolution plus rapide et temps d'arrêt réduits : l'AIOps réduit les temps d'arrêt en détectant les problèmes émergents et en y répondant, avec à la clé une baisse du temps moyen de résolution. Pour ce faire, elles identifient rapidement les causes profondes et automatisent les solutions. Cette proactivité donne aux systèmes la capacité de s'autoréparer pour résoudre les problèmes avant d'affecter les utilisateurs finaux ou d'entraîner des pannes coûteuses.
• Productivité augmentée : en automatisant les tâches manuelles et répétitives, les plateformes AIOps réduisent le risque d'erreurs humaines et améliorent l'efficacité des équipes informatiques. Celles-ci peuvent consacrer plus de temps à des projets stratégiques à plus forte valeur ajoutée, ce qui optimise l'utilisation de l'infrastructure et du personnel.
• Observabilité et informations améliorées : les plateformes AIOps recueillent et mettent en corrélation de grandes quantités de données issues de différentes sources, pour offrir une vue unifiée de l'environnement informatique. Elles utilisent également l'apprentissage automatique pour détecter les anomalies, identifier des schémas et fournir des analyses prédictives, convertissant ainsi les données brutes en informations utiles.
• Coûts plus faibles : les plateformes AIOps permettent d'éviter les pannes, d'optimiser l'allocation des ressources et d'augmenter l'efficacité des équipes informatiques, ce qui peut diminuer les coûts d'exploitation et le coût total de possession des infrastructures informatiques.
• Expérience client et des employés renforcée : l'approche AIOps aide à maintenir la disponibilité des services et applications essentiels, et ainsi à offrir une meilleure expérience aux clients. Cette approche limite également les alertes aux plus importantes, ce qui améliore le moral et la prise de décision. 

Poser des bases solides pour l'IA grâce à l'automatisation informatique

L'AIOps peut s'appliquer à de nombreux défis liés à l'exploitation informatique. Avec l'intégration de l'IA et de l'automatisation, on peut passer d'une résolution de problèmes réactive à une gestion informatique proactive et intelligente.

Gestion de l'infrastructure et du cloud

L'AIOps est essentielle pour gérer les environnements informatiques complexes, notamment les machines virtuelles, les clouds hybrides et l'exploitation à la périphérie du réseau. Elle s'appuie sur l'automatisation orientée événements pour répondre automatiquement aux alertes courantes, telles que les pics d'utilisation des processeurs ou les défaillances de services réseau. L'AIOps aide également les équipes informatiques à mieux utiliser les ressources, ce qui réduit les coûts et leur évite d'avoir à gérer manuellement l'infrastructure. 

L'AIOps peut servir à gérer diverses techniques de réduction des coûts, telles que l'inférence distribuée. Il s'agit d'une approche qui permet aux modèles d'IA de traiter les charges de travail plus efficacement en répartissant les tâches liées à l'inférence entre plusieurs équipements interconnectés. Les frameworks tels que llm-d prennent en charge l'inférence distribuée à grande échelle afin d'accélérer les applications d'IA générative dans l'entreprise.

Optimisation des réseaux et de la périphérie

L'AIOps joue un rôle majeur dans l'amélioration des performances des réseaux et l'accélération de la résolution des problèmes. Elle fournit des processus automatisés et des informations issues de l'IA sur l'ensemble du réseau, notamment les domaines filaires, sans fil, SD-WAN, WAN edge, de datacenters et de sécurité. Ces optimisations incluent l'automatisation des tâches de résolution de problèmes réseau de base et la correction des problèmes de configuration. L'automatisation orientée événements permet aussi de déclencher des redéploiements d'applications, même à la périphérie du réseau.

Évaluation des résultats métier et surveillance de l'intégrité des services

L'AIOps permet de mieux comprendre les effets des problèmes informatiques sur les services métier. En recueillant et en analysant de grandes quantités de données, l'AIOps peut aider les équipes d'ingénierie de la fiabilité des sites à surveiller les performances des applications, du matériel et de l'infrastructure réseau. Avec une meilleure visibilité sur les problèmes de performance et leurs conséquences sur la disponibilité des services, les mesures correctives peuvent être hiérarchisées en fonction de leur gravité et de leur pertinence.

Sécurité et conformité 

L'AIOps peut améliorer la posture de sécurité en utilisant l'IA pour identifier de manière proactive les menaces, telles que les fuites de données, par le biais de la détection des anomalies et de la mise en corrélation des événements. Elle peut également corriger les écarts de configuration en détectant les changements et en fournissant un contexte concernant les risques et les effets afin de hiérarchiser les corrections automatisées. Pour assurer la gouvernance, les équipes peuvent vérifier avant leur exécution chaque processus automatisé par rapport à des politiques de sécurité prédéfinies. Cette approche permet de préserver la conformité de l'IA et de renforcer la confiance dans les résultats. 

Utilisations propres aux secteurs

Les solutions AIOps peuvent être adaptées aux besoins uniques de différents secteurs, notamment les services financiers, la santé, les télécommunications et la fabrication. Tandis que certains outils offrent une vue complète de l'exploitation informatique, les applications axées sur un domaine fournissent des informations spécialisées. Ces applications utilisent des modèles d'IA entraînés avec des ensembles de données pertinents pour relever des défis spécifiques et traiter des cas d'utilisation uniques.

Découvrir cinq cas d'utilisation de l'AIOps pour Red Hat Ansible Automation Platform

L'approche DevOps a pour but d'améliorer les applications de manière continue et progressive tout au long de leur cycle de vie. L'un des principaux défis de cette approche est donc de limiter les temps d'arrêt. C'est là que l'AIOps intervient. L'AIOps favorise la culture DevOps en intégrant la science des données aux processus de développement et d'exploitation.

Très proche des processus DevOps, l'AIOps offre un complément avantageux, en amont comme en aval :

• En amont, l'approche AIOps peut consommer d'énormes volumes de données d'infrastructure, ce qui permet à l'équipe d'ingénierie DevOps d'être alertée des problèmes liés à l'environnement de développement intégré sous-jacent, voire de les traiter directement.
• En aval, l'AIOps peut résoudre automatiquement les problèmes informatiques redondants en production, et apprendre simultanément à corriger les nouveaux bogues générés par chaque nouvelle version. 

Tout comme le DevOps, l'AIOps s'appuie sur divers ensembles d'outils et sur une approche hautement collaborative pour renforcer la rapidité et l'efficacité de l'exploitation informatique. Si une plateforme AIOps unifiée est capable d'intégrer, d'analyser et d'agir dans l'ensemble des environnements de développement et de production uniques, les outils sous-jacents varient en fonction de la configuration informatique.

En savoir plus sur l'approche DevOps

Il faut bien comprendre que l'approche AIOps ne remplace pas l'inférence : elle l'oriente simplement dans la bonne direction.

L'inférence est toujours au cœur de l'IA générative, ce qui explique pourquoi elle conditionne la réussite des stratégies d'IA. Pour réussir la mise en œuvre d'une inférence intelligente, il est toujours important de disposer de l'infrastructure (matérielle et logicielle) adéquate.

Une stratégie AIOps saine peut soutenir l'inférence de plusieurs manières :

• Surveillance des performances
• Planification des capacités
• Réduction des coûts
• Ordonnancement intelligent des opérations d'inférence

Avec une stratégie AIOps efficace, il est possible de renforcer les capacités d'inférence d'IA.

Comprendre l'importance de l'inférence d'IA

Red Hat® AI est une plateforme de produits et de services qui permettent aux entreprises d'avancer dans le déploiement de l'IA, qu'elles soient tout au début du processus ou déjà prêtes à évoluer. Cette offre répond aux besoins en matière d'IA prédictive et générative, et convient aux cas d'utilisation spécifiques de chaque entreprise.

Red Hat AI inclut Red Hat AI Inference Server, une solution qui optimise l'inférence dans le cloud hybride pour accélérer le déploiement des modèles et réduire les coûts. Basé sur vLLM, ce serveur d'inférence optimise l'utilisation des GPU et diminue les délais de réponse.

En savoir plus sur Red Hat AI Inference Server

Red Hat AI Inference Server comprend le référentiel Red Hat AI, une collection de modèles tiers validés et optimisés, qui favorise la flexibilité des modèles et la cohérence entre les équipes. Grâce à ce référentiel de modèles tiers, les entreprises peuvent réduire le délai de mise sur le marché et éliminer les obstacles financiers qui freinent l'adoption de l'IA.

En savoir plus sur les modèles validés par Red Hat AI