Recherche : intelligence artificielle pour centres de données

Nous explorons le monde par nos 5 sens. Ils captent les informations que le cerveau traite ensuite. Les sens collaborent pour collecter la bonne information afin que le cerveau puisse diriger et protéger le corps. Cette analogie entre le cerveau et les sens peut être appliquée aux centres de données. Ces derniers sont devenus incontournables pour les entreprises. La technologie gère en permanence des centaines de systèmes, applications, réseaux, bases de données et appareils. La quantité de données est telle qu’il est nécessaire de disposer de technologies sans lesquelles on ne pourrait les exploiter. Si le centre de données dispose à présent de tous les sens pour capter les informations, les organisations ont encore besoin d’un cerveau qui leur permettra de trouver l’aiguille dans la botte de foin. Des aiguilles nécessaires pour repérer les problèmes et créer des opportunités afin d’assurer la réussite de ces organisations.

Quel est donc le cerveau du centre de données de demain ? L’intelligence artificielle. L'” AIOps ” (intelligence artificielle pour les opérations informatiques) simule l’intelligence humaine, explore différentes sources, identifie automatiquement des événements liés et aide à résoudre plus rapidement des problèmes en ciblant parfaitement leurs causes.

Si l’utilisation exclusive de l’AIOps et d’outils de suivi numériques par les grandes entreprises représentait encore 5 % en 2018, elle s’élèvera à 30 % en 2023, selon les prévisions de Gartner. Pas étonnant, vu le potentiel qu’offre cette technologie pour faciliter et améliorer le fonctionnement des entreprises.

Une multitude de possibilités

L’AIOps se trouve au carrefour de trois aspects cruciaux des opérations IT, à savoir la gestion des services, la gestion des performances et l’automatisation. Le système propose une multitude de possibilités, augmentant l’efficacité de l’entreprise et donc sa valeur. D’une part, elle utilise des modèles cognitifs et simule le raisonnement humain. D’autre part, elle allie une technologie d’auto-apprentissage qui prend des décisions sans cesse meilleures et des mécanismes d’analyse puissants qui choisissent les algorithmes les plus appropriés pour fournir des informations spécifiques et opérationnelles.

Comment ça fonctionne ? Imaginez une perte de performance dans une application majeure de votre entreprise. La cause peut se situer à différents niveaux (interface utilisateur, serveur d’application, base de données, réseau, infrastructure serveur). En utilisant l’AIOps, les avertissements, statistiques et registres des systèmes de monitoring sont combinés. Ces avertissements sont alors de nouveau filtrés et exploités par des modèles d’analyse pour limiter les causes principales. Après validation, l’AIOps peut résoudre le problème automatiquement et vérifier la réussite de l’intervention. Tout cela se fait en quelques minutes, contre quelques heures en cas d’intervention manuelle.

Du service client au flux de travail, l’AIOps offre de nombreux avantages, augmentant la productivité et l’efficacité des entreprises. Les prévisions de Gartner deviendront vite réalité. À l’avenir, l’AIOps jouera un rôle plus important dans la réussite d’organisations au niveau de la transformation numérique. Les environnements IT étant toujours plus complexes, l’analyse de l’ensemble de l’infrastructure et des applications rendent cette technologie d’autant plus attrayante.